學術如苦旅，我亦是行人。

寫這篇文章的初衷，是與本科生的接觸過程中看到了一些對于科研的困惑或者誤區，所以想大概介紹一下本科生的科研之路第一腳該從哪里走起。所以本篇文章的定位不是側重學術性，也不會側重于教育性，而是一些個人經驗的分享。

由于是個人的經驗，希望大家帶著批判的角度去讀，但是兼聽則明，很愿意和各位本科生做進一步的交流。全文寫的比較口語，盡量不包含學術名詞。

話不多說，下面我開始自問自答。

1

本科階段一定要科研嗎？

我自己大概是在大三下學期真正開始接觸科研。大三上學期之前，如果不是學有余力，不建議太早開展科研，除非已經有了較強的動手能力。本科生教學的核心目標，不是以培養能夠發表A類論文的同學為最終目標。我始終也不認為，一位同學如果本科階段能夠發A類論文就意味著絕對的強、絕對的適合做科研。相反，我強烈建議大一大二的同學一定把課程學好。本科的課程體系非常豐富，而研究生逐漸聚焦。要利用好本科的時間打好基礎，多看看計算機的大千世界。特別推薦每門計算機課程都盡量閱讀一本國外經典教材；特別建議打好數據結構與算法的基礎，嘗試一些ACM或者相似性質的競賽；特別推薦加強數學基礎的學習，很多理論性的學習所帶來的收益要用很長時間才能發現。

如果大一大二已經將基礎打好，我建議可以跟隨性的開展科研?，F在國內計算機科研水平在逐步提升，很多學校都有一些很好的實驗室，我建議本科生早些加入實驗室，哪怕只是聽聽報告會或者參與讀書都是很有好處的。任何科研的入門都需要時間浸染，尋找興趣也需要時間和機會，那么可以從加入實驗室開始。因為這個時間段，絕大部分同學還是以一種觀望的、旁聽的角度參與學習，我想這個過程能夠較好地幫助大家熟悉科研，也能較為輕松地進行入門。我也建議在大三下學期開始就要做好轉型，因為研究生的學習不再是GPA驅動，而是真正的實力說話：是否具有科研實力、是否具有完成大型項目的能力、是否具有解決復雜問題的能力、是否具有快速學新知識的能力等等。這個轉型會讓很多本科生迷惑，特別是一些專注于考試成績的“學霸”：因為不再有固定的參考書、固定的科研方法以及科研途徑等，要進行二次轉型，及早地進入研究生的生活。也不要太過于焦急，覺得不做科研，自己的學習就拖后了?？蒲行枰掷m專注的投入，早開始半年或者一年，不會有太多的優勢。

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2

本科階段成績不好, 科研完全沒有優勢?

科研和GPA沒有直接關聯。有關聯的是，基礎知識、編程能力、思維能力、強烈的學習動力等。盡管很多人吐槽GPA，但是我想，GPA能夠反映出上述的部分能力。當然，我見過很多厲害的同學，GPA不高，但是其他能力真的很強。所以結論是，不要將成績與科研綁定，而是看自己的核心能力是否真正具備了開展科研學習的基礎。不要因為成績低就妄自菲薄，放棄了嘗試科研的機會。???

3

我很聰明, 科研一定沒問題?

這一問題明顯是否定的。我覺得科研是一場天賦與努力并持的慢跑。天賦存在的目的在于入門的快慢以及努力可以達到的極限，例如，不是所有人拼盡全力都可以獲得圖靈獎。但是，絕大部分科研者離圖領獎的水平相距甚遠，當進入軌道之后，在大眾科研者的馬拉松比賽中，天賦的作用基本上不明顯了。對于正常人來說，起主導角色的是努力。而且有趣的是，你會發現天資平凡的我們，隨著不斷努力，似乎也會越來越聰明，貌似天賦與悟性也提升了。這就是學習與努力的力量，讓你的天賦也得到了加持。

其實，這一問題也會出現在高中進入大學的轉型過程中。常常看到類似“我高中不用聽老師講課都能拿到滿分，大學數學不在話下”、“這個東西看一眼就會，不用做練習了”之類的話。我實際很不認同這類看法，因為確實看到了一些學生從高中的狀元成為了大學的傷仲永的實例，替他們惋惜。很多時候，學生的認識，包括我自己現在，我覺得都是非常有限的，只能在一些熟悉的事情上做得較好。天才是有，但是真的很少。科研的很多步驟都不能省略，不能靠聰明完全搞定。聰明只能偶爾加速這個過程，但是只有努力才能導致質變。

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4

讀研究生就是做科研嗎？

讀研究生就是做科研嗎？這一問題有點像，剛上本科的同學被問“計算機系同學畢業就要去互聯網大公司嗎？”。研究生培養應該是多樣的。不少學校有學碩、工碩以及一些其他類型的碩士，這也反應在招生政策里。即使是學碩，不少學生到最后可能從來沒有真正做過科研，很多學校的畢業要求也沒有任何發表論文的限制。我覺得所有正在夏令營的學生還是要與實驗室老師進行一定的溝通，到底自己畢業要干什么、自己的人生計劃是怎樣的。研究生還是要做好從學校到社會的過渡、做好能量和能力的儲備，這是最關鍵的，而科研未必是所有人最適合的培養方式。

但是我還是建議所有讀研究生的同學至少試著去按照科研的思路學習和訓練。這一過程涉及到思維訓練、寫作訓練等等全方位的訓練。設想一下，如果工作之后有這樣的一個綜合能力培訓班，它的學費可能大的驚人；而且如果之后不從事科研，這就是你人生中唯一一段對于科研的體驗，以后再以難以尋找。

老實說，做科研在不喜歡的人看來，其實很枯燥；但是真正享受其中的人也是快樂的。每天刷著各種論文，如同刷游戲攻略一樣；每天調試以及書寫代碼，如同打怪通關。但是對于初學者來說，這其實大部分時間就是枯燥的。舉一個例子，大家經常在朋友圈立下一個flag，從今天開始我就要開始健身了，并且花了高價辦了健身卡，還試圖請教練監督。最后，健身卡又經常被轉賣了。大家都知道健身有意義，羨慕健康的身體以及漂亮的肌肉，但是堅持過程中確實挺枯燥，也沒有太多捷徑可走。

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5

我適合科研嗎，要讀博士嗎？

很多同學不止一次都問過我這個問題。我自己覺得這是一個抉擇性的問題，不是一個二元判定的問題。設想你去了一個公司，但是公司都是新業務，需要你學習，那么你能要求只能接受自己適應的任務嗎？人生的局限很多都是自身的認識所限，自身的安逸所致，而不是自己真的不適合。所以讀博士一樣，這是一種選擇，會影響著你人生下半場的軌跡，而不是是否適合的問題，也沒有對錯。不快樂的人即使不選擇讀博士，最后可能也不快樂。只要這樣想，我想很多同學就會輕松很多，因為至少不會再輕易否定自己不適合做科研。

但是確實有一些痕跡可以初步判斷一個人是否適合讀博士。我建議讀博士前問一下自己：

（1）我是否愿意為一個事情反復折騰，每次只是將這個事情做得好了一點；

（2）我是否能夠承受短時間高強度的工作，自己的身體和心理能否承受；

（3）我是否能夠安靜地做一些思考，而不是盲從別人的意見；

（4）我是否有強烈的自我驅動能力，假使沒有人提醒和安排，仍能夠有做事的動力；

（5）我是否有強烈的責任感，愿意將分配給自己的事情完成，或者自己承擔的工作努力做到最好；

（6）我是否能夠長時間專注的做一件事，即使里面的正反饋可能很少或者很慢。

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6

讀博士和碩士到底有什么差別？

其實說差別，我覺得真的有點難，需要根據具體的導師以及具體的學生來看。但是可以說一下具體的培養目標其實不一樣。對于碩士來說，一般是掌握初步的科研方法，能夠勝任某一特定問題的解決即可。而博士來說，則是一個全方面的訓練過程，所以才需要那么長的時間來完成，可能包括需要提升的能力主要為分析解決問題的能力、獨立科研的能力以及溝通表達的能力等。我自己認為一個合格的博士應該是，有一項代表性的技術或者工作，有2至3篇高質量的發表論文，能夠獨立找到研究方向并且獨立完成，能夠有能力帶領學生做科研。能夠給別人講授課程以及培養別人做科研的能力，這是一個博士向教職過渡所需要的能力。一般來說，應該是在讀博士結束之后就應該初步具備的。

另外，讀博士所謂的壓力近些年來有點被神化了。我的理解是，既然選擇讀博士了，就要對有持續的付出和承受隨之而來的辛苦和壓力。生活沒有完美的無壓空間?？梢岳斫鉃?#xff0c;這只不過是個人綜合能力的訓練過程。舉一個例子，喜歡看武俠劇的同學，一個常見的情節就是一個小和尚上山學武術，吃盡了苦中苦，終于修煉成了“絕世武功”。雖然這個例子有點夸張，但是想想里面的劇情，有哪個武功高手上山兩三年修煉就練就了一身本事。還有運動員，有的是花近十年的時間練習，最后才取得的奧運金牌。如果想不通讀博士為啥吃苦，就可以想一下，這個過程其實自己一直在成長；而論文可以理解為片刻的正反饋，讓參與過程中的人們不至于那么無聊罷了。整個過程，應該關注的是，自己到底是否變強了，是否真的變強了，是否可以在一個研究點或者一個研究方向上，“指點江山”、“激揚文字”。

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7

我代碼基礎不好, 所以沒法做科研?

讀博士是一個綜合能力的比拼。很多ACM金牌的同學未必喜歡做科研，也未必真的適合做科研。但是代碼基礎不好，真的會造成比較大的影響。好不容易做了幾天實驗，最后發現代碼寫錯了；數據跑了幾天也不出結果，因為是算法太低效了。特別是現在的開源時代，如果自己寫的代碼開源出去，又被別人發現bug，或者被別人吐槽代碼風格以及正確性，那么就很不好了。所以代碼基礎不行，那就學吧。

從另外一個角度來說，很多研究題目并不是代碼驅動的，核心的想法、設計才是關鍵。畢竟不是所有的項目都要求能夠通過互聯網大公司的代碼檢驗。很多科研題目也并不是從頭開發，有著前輩們為我們寫好的代碼。那樣的話，改代碼或者照葫蘆畫瓢的寫應該是不難了。而且也可以側重理論或者想法的提出，這樣也可以多進行合作，與一些代碼能力較強的同學合作，從合作中學習與提升。

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8

如何選擇研究方向,興趣是第一要素嗎?

興趣的尋找和發現是一個極為緩慢的過程。回想起來，大家小的時候是否也學過彈琴、寫字或者跳舞的經歷，又有幾個說自己真的是因為興趣學的。即使小時候可能非常喜歡，現在是否又真的喜歡？所以做任何事情，如果僅僅通過短期判斷，是很難發現自己是否有興趣。對于科研來說，也是一樣。目前的學術工作滿天飛，每隔幾天就來一個所謂的“爆炸性科研進展”，很容易讓局外人產生錯誤判斷。其實很多時候，你之所以喜歡，可能是環境對你的反復渲染。

有些同學憑借在實驗室短短幾個月的時間就下定判斷，自己對某某方向徹底沒興趣、對某某方向很有興趣。我覺得這種判斷對于“意志不堅定”的同學來說，可能不太準確。舉個最簡單的例子，很多小朋友初次看到鋼琴的時候，如果父母和他說，你有興趣學鋼琴嗎，我想應該有很多小朋友回答是。但是如果經歷了半年的艱苦學琴的歷程，再問小朋友說，你還有興趣學鋼琴嗎，我想開始有些小朋友回答說不喜歡了。再過一段時間后，可能放棄的小朋友將會越來越多。舉這個例子就是要說明，興趣是真的長期接觸后才能知道。另外，不知道大家有沒有經歷過，開始很多事情實際上很厭倦的，但是由于不斷的去做，最后竟然也喜歡上了這個事情。我猜想很多運動員可能有類似的感覺吧。

我想表達的是，不要想太多關于方向是否感興趣的問題。只要選擇的方向還處于蓬勃發展期，我覺得對于初學者來說，問題都不大。當然，即使是冷門方向，隨著時間的投入，也可能有技術上的突破。

總之，研究方向可以判斷的更為簡單一些，別想太多。選好導師比研究方向重要多了。

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9

如何開始早期的科研訓練？

我建議科研訓練從開始就要專業，不要說先隨便找點東西學，因為學術就是一個嚴謹的事情。有條件的同學，可以及時進入實驗室，多和老師討論。沒有條件的同學，我給出一個簡單的科研訓練列表，僅供參考：

（1）從視頻網站中（如“后浪”之站）選擇 機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等國外知名大學的知名在線視頻，一集一集地看。同時利用搜索引擎找到對應課程的課程主頁，然后找到作業部分，盡量認真完成。不要貪多，要循序而漸進，要力爭整門課程大部分內容最后跟下來了。遇到公式部分，建議一定自己推導；遇到模型，建議自己實現一遍或者看看網上的開源代碼。

（2）在上課程同時，一般課程都會推薦讀書或者讀論文。我建議要一起做一下。初次看論文的時候一定會有一種感覺，滿篇的論文至少有幾十個單詞不認識。我建議是盡量認真讀一遍論文后，尋找網絡的中文解讀（如知乎、論壇等）。注意，不是因為外語才推薦大家這樣做的，而是中文的解釋有可能給初學者最為直觀的理解，可以快速入門。這些都結束后，可以再回去精讀該論文。如果還有讀不懂的地方，不建議長時間糾結，因為很多地方可能原始論文也沒寫清楚或者不是暫時的知識所能夠理解。

（3）動手寫代碼。一旦讀過幾篇論文之后，建議選擇一篇具有源代碼的工作進行復現。注意，一定要選擇好工作的好代碼，確保一開始入門就是按照最正規的途徑進行。試著從代碼的角度再次分析論文中的部分。當源代碼讀懂后，可以試圖下載數據，并且試圖跑通論文中的實驗。如果能夠得到和論文中相似的結果后，說明已經基本可以達到初步的論文理解。下一步就是復現代碼，確保能夠復現源代碼。

（4）如果系統性的上完一門課、又實現過若干論文的源碼后，可以多找找最新的一些Survey文章來讀。各個方向的都可以看看。最后可以挑一個眼緣好的方向深入閱讀，并且看Survey中對于這一個研究方向中的核心研究問題是什么、哪些研究學者的論文被大量引用。一旦問題和對應的學者鎖定后，就可以考慮follow一個問題了。

（5）初次上手一個問題，我建議首先找到該問題最為經典的一篇文章，了解清楚基本的問題定義、評測方法以及已有方法。通過下載真實數據集合，構建評測實驗，實現代碼，分析bad case等途徑查看已有方法具有什么問題。然后試圖模仿已有論文論述的研究動機，看看能否將數據中發現的問題轉化為學術問題。總體來說，這一過程很難，不要著急，不要急于求成。也不是這篇文章的重點。

結語

本來還想寫第十個問題“本科生如何能夠發表頂級論文”，但是想想當初我自己并不是那種科研小天才類型的學生，而且科研的導向應該是全面系統化的，而不是論文為王，要有真本事，如白紙推公式、vim寫代碼。我記得自己當時本科階段非常希望能夠發出來一篇論文，但是一直到研一下學期才發出了人生的第一篇論文。時至今日，我還清楚記得論文發表的前一天晚上，斷續地睡覺，一直到早上收到了接受郵件，我反復讀了幾次，確定這是真的后，才又繼續睡覺了?？梢钥隙ǖ氖?#xff0c;在接到郵件的一瞬間，感覺人生到達了“巔峰”。第二天，這封接收郵件，我想應該是反復讀了十幾次。這種感覺只有經歷過科研的人才能懂。鑒于此，不談第十個問題了。

科研雖難，但是不經歷會有缺失；正在經歷的人，有的得意、有的痛苦、有的正在考慮放棄。無論怎樣，總有人為它的魅力著迷。學術如苦旅，我亦是行人。

編輯?∑Gemini

來源：CVer

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?他的科學生涯堪稱加速器，30歲當博導，38歲當選中科院院士，40歲當選德國科學院院士。。。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的人大副教授：本科生一定要做科研吗？九大灵魂拷问的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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