2006年夏天，我对新型的求路算法发生了兴趣。当时，学术界激烈地争论，作为第二代求路引擎，用什么样的算法更合适。

大致说来，有两个学派。一个我称之为"landmark-reach"学派，支持者包括微软研究院。另一个学派就是我们熟悉的"highway-hierarchy"，支持者包括Google。

从速度和memory的使用效率来看，两个学派基本处于同一水平，区别不出谁明显地胜出。

作为北京Lab的主政者，我必须做出一个决断，到底用哪一个算法。更严格地说，这是一场赌博，因为哪一个算法更好，当时学术界并没有达成共识。其实，即便两年后的今天，也没有公论。

我对两方胜算的猜测是45：55。"Landmark-reach"的好处是似乎更能有效地应对实时交通这样的数据更新。但是"highway-hierarchy"在数学上更严谨，出了bug，修复起来比较有把握，随着时间的推移，"highway-hierarchy"会不会在柔性方面也能迎头赶上呢，这个谁也说不准。

在这个案例中，我们实际上看到的是科研管理的风险。有时候即使在没有十足的把握的情况下，科研团队的主政者也必须做出决断。

2006年7月，我把筹码放在了"highway-hierarchy"这边。必须老实承认的是，我的决策冒着一个风险，或许在未来几年内，"highway-hierarchy"会败在"landmark-reach"阵下。如果那样的情况发生，那么北京Lab团队的努力就成为浪费。

故事在继续。

公司总部最近招聘了一个来自微软研究院的研究员，"landmark-reach"学派的斗士之一。我们将热情地欢迎他来北京访问，届时，我们将在会议室的桌子上放上瓜子和饮料，边嗑瓜子喝可乐边听他的讲座。这将是关于当今求路算法方面的两大主流学派的辩论，无论结论如何（或许甚至就没有结论），这场辩论将是饶有趣味和富有启发的。

科学争论总是非常有意思。Milton Friedman在1960年代后期以及整个1970年代，到处不知疲倦地像传教士一般地宣讲他的货币主义。当时，美联储成员几乎清一色地是凯恩斯主义者。你可以想像Friedman的对手是多么强大。但是到了1980年代，里根当政时期，货币主义在美联储逐渐成为主流。

1960年代美国和苏联在原子武器和空间技术的竞争如火如荼。但是当时美国的科研管理当局，预测到未来几十年的科研突破，将发生在计算机和生命科学方面，于是他们果断地消减物理等方面的科研经费，大胆地增加计算技术和生物技术的投入。事实证明，他们把赌注押在计算机和生物技术，这场豪赌，美国人赢了。