前期研究项目建议书存在的问题:
第一,不知道“问题”是什么。向上是“目标”,很多“建议”都是从“指南”上抄来的,既没有分析“指南”为什么要你研究这个问题,也没有分析这个领域的研究达到了什么程度,而是说了很多要做的事情,只是不知道要解决的问题是什么。很多技术指标基本都是抄袭指南的。其实任何解决科学问题的科学研究都是关键。就像阿尔法狗一样,“玩围棋”是一个实际问题,“机器学习方法”是一个科学问题。很多“推荐”不知道自己在研究什么实际问题,更不知道自己在研究什么科学问题。空讲了很多研究内容和意义。
第二,不知道研究的起点在哪里。每个项目好像都是从零开始,什么都要做,只是不知道技术进步在哪里。研究内容没有重点解决关键技术问题。事实上,关键技术的突破是前期研究项目要做的主要事情。就是因为不知道起点在哪里,所以不知道关键技术是什么。结果很多项目都是低水平重复。这个单位做到了,那个单位又做到了。好像每个单位都在“进步”,其实技术本身并没有发展。
第三,不知道创新在哪里。很多“提案”对创新的理解不准确,认为自己不知道的就是创新,或者自己单位没做的就是创新。所以创新缺乏新意,很多根本不是创新,而是无知。没有广阔的科学视角,很难知道什么是真正的创新。创新既包括从0到1的原始创新,也包括从1到N的增量创新,两者都存在于前期研究中,但增量创新更重要。推荐专题研究也是一种创新。
第四,不知道解决问题的技术路线哪里新。很多关键技术研究突破的关键在于技术路线的选择,所以要搞清楚为什么过去不可能,为什么现在可能。你的技术路线解决了哪些问题?阿尔法狗用的很多方法都是别人发明的,他们通过再次改进技术路线解决了问题,比如海量样本的生成。只有使用人类象棋,我们最多才能接近人类,但只有使用海量随机游戏产生的样本,我们才能打败人类。这也是一大创新,是技术路线上的创新。
第五,不知道资金多少约束了什么。好像有些项目的目标和资金不匹配,好像不管资金多少都可以做到一样的事情。事实上,这表明他们没有考虑清楚研究需要什么条件,也没有考虑清楚这些条件需要多少钱。看起来无论我有多少钱都可以做到,但其实我还是把拿到钱放在第一位,而不是把解决科学问题放在第一位。而且由于每个项目方向都安排了两个以上的项目进行竞争,所以也存在一个平衡兼顾的问题。但这样的研究项目就算给了钱,估计也不会有好结果。
第六,不知道前期研究应该怎么做。有的项目建议书不知道前期研究项目应该做什么,有的是自己单位的正常工作任务,有的混进工程开发、模型开发或基金研究,有的干脆卖自己公司的代销产品,复制产品说明书。毕竟我还是不知道有什么科学问题,关键技术,难点。更何况直接抄别人的东西不清楚,看起来挺唬人的,其实他自己也不懂,就算中标也学不会。
第七,不知道指南希望申请人做什么。该指南的作者是各领域的专家。他当然知道什么是问题,什么是困难,什么是他希望申请人做的,但是看了指南的人不知道你这几句话是什么意思。所以申请人不知道要解决的实际问题是什么,只好像猜谜一样写。为了增加猜测的概率,他们不得不越说越多,所以表面很开放,重点不突出。“指标”的要求也要结合要解决的问题来提,而不是简单的罗列一些数字。
这是提案中最常见的问题。因此,在今后的工作中,有以下建议供科研管理部门和申请预研究的单位参考:
1.在《指南》中,首先要解决的实际问题是什么?在提案中,应分析实际问题的原因,找出科学问题,并给出当前的研究状况,以便评审人员评估申请人对要解决的问题的理解。
2.在《指南》中,有必要具体说明要实现的目标以及最关键的指标是什么。建议书应分析实现这一目标的困难以及实现指标的方式。供评审人员分析申请人的具体技术方案是否合理,技术路线是否可行。
3.对于前期研究项目,要鼓励突破典型的大问题,而不是一堆价值不大的小问题。鼓励真正关键技术的突破,而不是鼓励大量工作量型项目的完成,这不是预研应该做的。就像世界上有很多围棋软件一样,结果没有一只阿尔法狗在技术上的突破那么大。当然,我们也应该能够容忍已经研究过但被证明失败的项目。据DARPA主管称,这叫做:“既然失败了,那就要大失败!”,知道什么不是也是一个结果。
4.资金要和解决的实际问题相匹配,既不能漫无目的的要钱,也不能漫无目的的做事。根据前期研究的特点,资金可以分阶段分配:前期可以多几个单位承担研究,每个单位会给出一些前期费用;后期根据进度突破的大小,资金会集中在突破可能性大的项目上。应鼓励研究机构提前积累研究,评估时应鼓励积累研究的申请人。考试的重点应该是关键技术的突破,而不是整个系统。
5.建议在适当的时候组织相关专业团体、研究机构和申请人进行培训,讨论和说明如何写好《指南》和《建议书》。或者组织专家写相关教材,或者举《指南》和《建议》的例子,让大家学习。
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