我们肯定都听说过因为灵感乍现而实现伟大发明的故事。当年，牛顿因为看到从树上落下的苹果而顿悟，并提出了万有引力理论，一个随机行为突然就解决了巨大的难题。
程慷果(Kangguo Cheng)博士不会轻易相信这种“童话故事”，他是IBM Research全球发明成果最多的发明家之一。程博士表示：“你无法独自创造出非常复杂的东西，你需要依靠团队的力量。”
“IBM发明大师”程博士拥有近2,000项美国专利(比托马斯·爱迪生拥有的专利还要多)和2,400多项全球专利。2019年，程博士共获得了337项专利，成为获得最多专利的IBM员工。他的许多专利都是与四位或更多合作者共同努力的结果，这也证明了他一贯赞成的方法—即通过团队合作进行科学研究。
程慷果博士
程博士今年47岁。于伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校材料科学与工程专业获得博士学位后加入 IBM。程博士加入IBM的那年是2001年，距今不到20年，此后，他便走上了合作发明的“快车道”。
发明更高效的半导体
程博士和他带领的数百名研究人员在位于纽约州奥尔巴尼的实验室里专心工作，潜心发明更高效的半导体—即能够控制和传导电流的化学元素或化合物，为超快微处理器的诞生奠定了基础。他曾研究过多种先进的半导体技术，包括存储器、嵌入式存储器、高性能逻辑和低功耗技术。
程博士和他的队友获得的专利常常涉及非常深奥的主题。例如，构建Nanosheet transistor with robust source/drain isolation from substrate或构建Self-limiting liners for increasing contact trench volumeself-limiting liners for increasing contact trench volume。
尽管这些词汇可能会让并非科学家的普通人感到头晕目眩，但这种技术已经帮助几个非常关键的 IBM系统实现了巨大的性能飞跃，例如，IBM Z 大型机中安装的新型Z15微处理器。
一加一等于三
程博士说，创新的关键之处在于从多个角度解决问题，即程博士所谓的“路径”。多个研究团队沿着各种调查线索曲折前进，他们会精心设计并详细记录每个步骤。
团队成员来自不同的专业领域，这使得他们都有一种“共生”的思维。程博士说：“两个拥有不同技能、来自不同专业领域的人会以完全不同的方式看待一个问题。”“与背景不同的人一起集思广益可以让我们从不同的角度看待一项挑战。你可能需要用多种方法来解决一个问题。对于发明来说，一加一等于三。”
程博士经常会想起与Ali Khakifirooz合作的日子，两人共同努力，取得了丰硕的成果。程博士说：“他是器件物理方面的专家，而我的专长是材料科学和流程整合。”这些互补的技能与其他团队成员的努力相结合，催生了“数百项发明”。
形成思路
在研究的早期阶段，这种技能和观点的结合是“炮制”各种想法和方法的秘方。程博士笑着说：“你需要在清醒的状态下保持狂热。”在科学前沿领域潜心搞研究的程博士也有“特立独行”的一面。他的LinkedIn个人资料中的头像是一张很有意思的漫画，而且，他因为将IBM员工名录中自己的职位列为厨师或水管工而“出名”。他解释说：“我就像一个利用别人提供的食材在厨房做饭的厨师。”“我也喜欢修理有点毛病的东西。”
某些团队可能需要在这个至关重要的反复试验阶段耗费长达6、7年的时间。他们的日常工作包括集思广益、绘制草图、进行性能测试和标记详细注释，程博士将这个过程称之为“形成连贯思路的过程”。他们都明白，许多研究路径最后都会成为“死胡同”。他说，在一位发明家所做的所有工作中，70%的工作最终没能转化成产品。
程博士说：“但是，如果你专注于那些好的、正确的工作，你就能取得真正的进步。”“最初，我们只能看到循序渐进的改进。只有实现此类目标、解决较小的问题，我们才能追求更大的目标。”
培养年轻人才
多年的研究工作也为培养新手创造了条件。程博士强调了导师制的重要性，他想要帮助年轻的研究人员探索新的想法，让他们的旺盛精力和多元观点为项目带来生机和活力。他的主要建议：“思想开放，保持乐观。”
程博士十分赞赏那些曾经在他“对发明一无所知”时指导过他的许多才华横溢的IBM科学家和工程师。例如，Rama Divakaruni和Carl Radens教会了他如何将一个想法转化为一件产品以及如何在面对棘手的问题仍然充满希望。此外，Jack Mandelman和Louis Hsu也是对他来说十分重要的两位导师。
他说：“我不仅学会了如何提出创造性的想法，还学会了如何向发明审查委员会解释这些想法以及如何与专利律师沟通，以便草拟专利申请。”
将问题视为机遇
程博士在中国长大并获得了学士和硕士学位。后来，他移居美国，又获得了博士学位。今天，在实验室里工作了很长时间之后，他与15岁的儿子Michael下棋，借此放松身心。他坦承：“儿子比我强得多”。
程博士一直在思考未来。他认为，下一批重大科研突破将在构建用于人工智能和深度学习的创新加速器架构方面实现。程博士指出，目前，大多数计算仍需依附于为电子数据表和数据库构建的硬件，但是，如果将常规计算应用于人工智能，它就会非常耗电，而且效率低下。随着IBM不断推动人工智能物理学的发展，经过人工智能优化的芯片组架构将发挥独一无二的重要作用，有望在未来十年内实现重大改进。
他说：“在研究和发明领域内不存在一蹴而就的成功。你可以使用的基本工具包括物理、化学和数学，但归根结底，好奇心才是最有用的工具。你必须能够将问题视为机遇。”
