很多网友希望能专门对通晓能力进行一下介绍。这对第三代科学是非常重要的一个课题，本文就来整理相关的内容。
一、通晓当代人类全部科学文明的必要性和意义
在古代的智者中，可以见到不少通晓当时全部人类知识的智者。但无论是欧美、中国还是其他国家的学者，普遍认为在今天知识信息爆炸的时代已经不可能做到这一点了。也有很多人可能会认为具备这种能力没有意义，无论是搞学术研究还是做实际工作，需要的是专业，只有在专业的狭窄领域精益求精，才能有效地出成果。这样的分科与专业当然是永远需要的，但人类也同样永远需要通晓自己所处时代全部的文明成就，否则一定会出现各类不同的问题。
1. 全科型专业领域的天然需要
有很多学科领域表面看起来是一个专业，事实上对研究者的知识结构会有全科型的需要。以经济学研究为例，它就是一个需要全科型的知识结构为基础才能进行研究的。经济活动包含了需求、生产、交易三个方面。无论是马克思的社会主义经济学还是微观经济学、宏观经济学等各个学派，都认为需求是无法直接去精确研究的。马克思的经济学将商品分为使用价值和价值两个属性，而后将使用价值抽象掉，只研究商品的价值。但马克思因为最重视劳动，所以对生产过程有非常详尽的直接观察和研究。在《资本论》一书中用了两章的篇幅来专门讨论手工业和机器大生产的技术细节。在微观经济学中对需求和生产两个方面基本上都是做了最大程度的简化，将一切经济研究全都变成对各种数学模型的研究。以效用、偏好、预期、边际收益等不同数学模型去替代对人类需求本身的直接测量和分析。生产过程涉及近乎人类当代所有不同学科的科技知识，基本上被经济学家视为畏途。虽然也有人提出应当直接分析所有生产过程，但绝大多数经济学家都认为这是不可能做到的事情。因此仅用一些抽象的生产函数来替代对生产本身技术细节的直接测量与研究。
这导致的结果是什么？经济学就变成一种打着经济学各种名词旗号的“异类数学”，是一群数学水平和能力不足以达到直接在数学领域获得任何成就，所以就把数学概念打上经济学概念标签来形成自己的职业领地，从而搞出一种异类数学。数学领域的学者们搞不懂他们在研究些什么东西，而真正经济领域的人也搞不懂他们在研究些什么东西。通过这种“异类数学”，不仅可以为一批人找碗饭吃，一不小心还能蒙上个“瑞典中央银行纪念阿尔弗雷德·诺贝尔经济科学奖”。至少在今天，整个西方学术界根本就没有一个具备经济学最基本研究能力的人，那些研究的东西必然都是不合格品，居然还能发出那么多诺贝尔经济学奖。其确切的名称应当叫“瑞典中央银行纪念阿尔弗雷德·诺贝尔异类数学奖”。客观地说，因为金融等某些领域，其涉及的需求与生产知识较少，从而纯粹的异类数学产生的问题还没那么大。这也是异类数学可以在这些领域发挥相对积极作用的原因所在。
事实上，经济学领域有很多学者是意识到这一点的，只是另外一些学者认为要做到这一点难度太大，没有实际可能性。所以经济学研究的要点就是必须学会进行简化。但全科型知识结构就是经济学研究的必要基础，在缺少全科型知识结构支持前提下的简化，很容易导致出现实质性的偏差。
因此，如果不具备通晓能力，就不可能有正常的经济科学。象经济学这类必须建立在全科型知识结构基础上的学科还有很多。如果不具备通晓能力，这些领域的研究虽然不说绝对没有一点意义，但必然是充满荒谬和错误的。这样的领域还有：
科学学。这门学科本身就是要研究整个科学的，如果不具备通晓能力，不能理解所有当代人类科学知识，怎么可能完善地研究科学本身呢？
历史学。人类的历史最重要组成部分就是整个人类科技知识，如果不具备通晓能力，历史研究显然是会存在欠缺的。
数字化。数字化是整个社会一切生产领域和社会领域的数字化，如果不具备通晓能力，如何保证对数字化有完整准确的理解？以我参与撰写的华为《大交通时代》一书为例。这还仅仅是谈交通行业数字化的书，但其涉及的专业领域已经是跨越数以百计：高速公路、高铁、航空、地铁、城市交通、桥梁、隧道、机场、高铁站、地铁站、高速公路服务区、智能交通监控、港口、船舶、航运、5G、云计算、大数据、传感器、导航、人工智能、物联网、数据库、身份识别、定票系统、支付、数字货币、财务、安全……这还仅仅是大类的专业领域，往下第二级的细分会有数量级的增长，要再细分到第三层就更多了。这些不同专业领域不仅形成各自不同的“信息烟囱”，而且各种说法都不一样，甚至对这个问题本身的描述都不同，有的叫“信息孤岛”。各个细分领域的专家都很多，可是，要能够把所有这些技术和社会领域的专业知识全都串起来，就必须要具备通晓的能力才可以做到。在这本书的撰写过程中，我是唯一可以顺利地穿通所有专业领域，并可以在通晓能力基础上做出判断的专家。参见：汪涛，华为《大交通时代》。
