近年來，筆者頻繁受邀參與不同層次高校的碩、博士研究生學(xué)位論文答辯工作。每年親歷答辯現(xiàn)場，都會對當(dāng)下研究生科研培養(yǎng)現(xiàn)狀產(chǎn)生諸多思考。結(jié)合本年度多場答辯的集中觀察，筆者對人工智能領(lǐng)域研究生的科研狀態(tài)、培養(yǎng)差異與成長困境形成了系統(tǒng)化梳理。作為高速發(fā)展、技術(shù)迭代極快的前沿學(xué)科與產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，人工智能的學(xué)術(shù)研究已呈現(xiàn)高度工程化的整體趨勢，也讓不同層次院校、不同基礎(chǔ)學(xué)生的科研差距愈發(fā)凸顯。

當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的研究生科研，普遍呈現(xiàn)出技術(shù)拼裝、結(jié)果驅(qū)動、量化對比的研究特征。多數(shù)學(xué)生的研究工作，以整合、改造、組合各類新興算法模型為主，最終依靠與同行方法的橫向?qū)Ρ葘嶒灲Y(jié)果，證明自身研究的創(chuàng)新性與優(yōu)越性。這種以實驗數(shù)據(jù)、對比數(shù)量、模型效果為核心的評價模式，看似客觀公允，卻在不同層次院校中形成了明顯的科研分層現(xiàn)象，也暴露了當(dāng)前研究生培養(yǎng)中的共性問題。結(jié)合答辯觀察，可將當(dāng)下AI領(lǐng)域研究生的科研狀態(tài)大致分為三個層次。

第一層次為頭部雙一流、985高校的優(yōu)秀研究生群體。這類學(xué)生的科研基礎(chǔ)扎實、科研起步早、執(zhí)行力強，能夠緊跟行業(yè)前沿，熟練運用近三年甚至當(dāng)年最新的算法技術(shù)開展研究。在實驗驗證層面，他們的對比維度極為豐富，通常會完成五種以上、甚至十余種、上百種的算法對比，覆蓋近三年所有主流新技術(shù)；測試數(shù)據(jù)集充足完備，從數(shù)個到數(shù)十個不等，實驗體系完整、結(jié)果亮眼，能夠在工程層面實現(xiàn)有效創(chuàng)新，產(chǎn)出具備先進性的研究成果。

但這一層次學(xué)生的研究也存在共性短板：重工程結(jié)果、輕底層原理。在答辯交流中筆者發(fā)現(xiàn)，多數(shù)學(xué)生能夠完成優(yōu)質(zhì)的模型改造、充足的實驗驗證、亮眼的結(jié)果輸出，但往往難以清晰闡釋方法有效的底層邏輯、算法優(yōu)化的核心原理，對技術(shù)背后的理論支撐、機制本質(zhì)思考不足，這也是當(dāng)前AI領(lǐng)域前沿研究普遍存在的“重應(yīng)用、輕理論”的典型問題。

第二層次為省屬重點高校、普通雙一流院校的碩士研究生群體。這部分學(xué)生的研究多依托近五年的主流技術(shù)，極少跟進年度最新前沿算法。實驗驗證維度相對薄弱，測試數(shù)據(jù)集通?？刂圃谌齻€以內(nèi)，部分研究僅采用一兩個數(shù)據(jù)集完成驗證；算法對比數(shù)量普遍低于五種，部分對比結(jié)果直接引用已有文獻，缺乏自主復(fù)現(xiàn)與驗證。

在答辯過程中，該層次學(xué)生的短板尤為突出：大多無法與年度新技術(shù)、大模型新版本、多智能體協(xié)同等前沿方法進行橫向?qū)Ρ取Ｃ鎸Υ疝q提問，學(xué)生普遍以“時間不足、算力有限、難以超越前沿成果、后續(xù)完善優(yōu)化”等理由回應(yīng)。整體來看，這類學(xué)生具備基礎(chǔ)的科研能力，能夠完成常規(guī)的算法改造與實驗驗證，但科研前沿性、完整性、創(chuàng)新性存在明顯短板，處于“有成果但無亮點、有實驗但不充分”的中間狀態(tài)。

第三層次為普通院校的碩士研究生群體。受科研基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)能力、科研資源等因素限制，這類學(xué)生的研究普遍存在技術(shù)滯后、選題陳舊、驗證薄弱等問題。多數(shù)研究采用五年甚至十年前的傳統(tǒng)技術(shù)，選題多為十幾年前的經(jīng)典應(yīng)用問題，完全脫離當(dāng)下人工智能的發(fā)展前沿。

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圖1 清晰全面的評審結(jié)果展示

在實驗對比上，該層次學(xué)生基本僅與教材方法、原始經(jīng)典論文方法進行對比，既無近五年主流算法對比，更無當(dāng)下大模型、多智能體等前沿技術(shù)的對標(biāo)驗證。同時存在測試數(shù)據(jù)集單一、多采用自主構(gòu)造私有數(shù)據(jù)的問題，實驗驗證的客觀性、科學(xué)性、說服力嚴(yán)重不足，研究的創(chuàng)新性與學(xué)術(shù)價值難以體現(xiàn)。

深究三個層次研究生的科研差距，其背后并非單純的努力程度差異，而是多重客觀因素共同導(dǎo)致。其一為科研起步節(jié)奏差異，頭部學(xué)生進入科研狀態(tài)更早，擁有充足時間積累成果、迭代實驗、研讀前沿文獻；而基礎(chǔ)薄弱學(xué)生科研啟動晚，時間儲備嚴(yán)重不足。其二為科研效率差異，優(yōu)秀學(xué)生能夠快速研讀頂刊頂會文獻、復(fù)現(xiàn)前沿代碼、搭建實驗環(huán)境，高效完成多維度對比實驗；效率偏低的學(xué)生難以跟進前沿更新，科研產(chǎn)出自然薄弱。其三為學(xué)術(shù)理解能力差異，部分學(xué)生僅能讀懂經(jīng)典教材、基礎(chǔ)文獻，無法理解前沿復(fù)雜算法、新型研究框架，難以適配高速迭代的AI科研節(jié)奏。其四為工程動手能力差異，代碼復(fù)現(xiàn)、數(shù)據(jù)集搭建、實驗調(diào)試的實操能力，直接決定了學(xué)生科研成果的豐富度與完整性，也是拉開科研差距的核心因素。

基于以上真實的培養(yǎng)現(xiàn)狀，筆者結(jié)合多年答辯評審與科研指導(dǎo)經(jīng)驗，針對不同層次研究生、因材施教，為在讀研究生、備考研究生的準(zhǔn)學(xué)子及研究生導(dǎo)師提出分層育人、精準(zhǔn)培養(yǎng)的實操建議。

從育人本質(zhì)來看，研究生教育的終極目標(biāo)是為人類知識體系貢獻增量價值，這是所有院校、所有學(xué)生統(tǒng)一的培養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)。但不可否認(rèn)，不同院校生源基礎(chǔ)、科研資源、學(xué)生能力存在客觀差距，一刀切的科研評價標(biāo)準(zhǔn)、同質(zhì)化的培養(yǎng)模式并不合理。導(dǎo)師需結(jié)合學(xué)生實際情況精準(zhǔn)定位，學(xué)生需結(jié)合自身基礎(chǔ)合理規(guī)劃科研路徑，實現(xiàn)差異化成長。

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圖2 專業(yè)全面的評審報告

對于第一層次頭部優(yōu)秀研究生，其核心優(yōu)勢是能夠產(chǎn)出前沿、亮眼的工程實驗結(jié)果，部分成果可達到頂會頂刊發(fā)表水平。但這類學(xué)生最需要補足的是底層思維與理論深度。筆者建議，該層次學(xué)生切勿沉溺于“堆實驗、拼數(shù)據(jù)、比結(jié)果”的科研慣性，在完成優(yōu)質(zhì)工程成果的基礎(chǔ)上，必須深耕技術(shù)原理，吃透算法優(yōu)化的底層邏輯，清晰闡釋方法有效的核心機制，做到知其然、更知其所以然。同時，可依托現(xiàn)有優(yōu)質(zhì)成果，進一步拓展應(yīng)用場景、驗證落地價值、研判發(fā)展前景，讓前沿工程成果兼具理論深度與實用價值，擺脫純工程化、表面化的科研局限。

對于第二層次省屬重點院校的研究生，其科研時間、能力、資源均有限，無法像頭部學(xué)生一樣完成海量實驗、全面對標(biāo)前沿。這類學(xué)生無需盲目跟風(fēng)極致的學(xué)術(shù)創(chuàng)新與海量驗證，應(yīng)聚焦應(yīng)用落地、深耕場景價值。學(xué)生在完成基礎(chǔ)的算法驗證、模型優(yōu)化后，無需耗費大量精力追趕頂尖前沿、堆砌實驗數(shù)量，可聚焦某一垂直應(yīng)用場景，收集行業(yè)真實數(shù)據(jù)、場景私有數(shù)據(jù)，深耕落地性、實用性研究。以“小而精、專而深”的場景應(yīng)用創(chuàng)新，彌補前沿性、實驗量的不足，形成專屬科研優(yōu)勢，實現(xiàn)差異化突圍。

對于第三層次普通院校的研究生，雖然科研基礎(chǔ)薄弱、跟進前沿難度大，但主動選擇科研深造本身值得肯定，也是育人過程中需要重點鼓勵和引導(dǎo)的群體。這類學(xué)生無需強行對標(biāo)前沿?zé)狳c、追逐熱門賽道，避免陷入科研內(nèi)卷與自我內(nèi)耗。筆者建議，該層次學(xué)生走差異化、特色化、小眾化的科研路徑，避開競爭激烈的主流研究方向，深耕少有人關(guān)注的特色課題、細分領(lǐng)域。

諸如方言語言研究、地方特色產(chǎn)業(yè)、農(nóng)業(yè)智能化、民族文化數(shù)字化等小眾領(lǐng)域，雖不屬于行業(yè)熱點、受眾范圍有限，但依然能夠為社會貢獻全新知識增量，具備獨特的學(xué)術(shù)價值。這類選題門檻適中、競爭較小、易于深耕，適合基礎(chǔ)薄弱的學(xué)生穩(wěn)步開展研究，既能順利完成學(xué)位科研要求，也能收獲專屬的科研成就感，實現(xiàn)科研價值。

除此之外，針對絕大多數(shù)以就業(yè)為導(dǎo)向的研究生，筆者補充一條適配性極強的成長路徑：無論選題新舊、方向大小，優(yōu)先掌握前沿新技術(shù)。學(xué)生可結(jié)合自身能力，選擇適配的特色化、個性化研究問題，在小眾課題、細分場景中，學(xué)習(xí)當(dāng)下主流的AI新技術(shù)、新框架、新方法。這一模式一舉多得：既能通過差異化研究順利完成畢業(yè)要求、貢獻知識增量，又能扎實掌握前沿技術(shù)、提升工程能力，為未來就業(yè)賦能；同時也能幫助導(dǎo)師積累多元化的科研成果、豐富科研資源，實現(xiàn)學(xué)生、導(dǎo)師、學(xué)術(shù)研究的多方共贏。

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總而言之，人工智能領(lǐng)域技術(shù)迭代日新月異，科研工程化、內(nèi)卷化日趨嚴(yán)重，統(tǒng)一化的科研評價標(biāo)準(zhǔn)早已不適用于分層的研究生群體。導(dǎo)師應(yīng)摒棄一刀切的培養(yǎng)思維，堅持因材施教、分層培養(yǎng)；研究生應(yīng)客觀認(rèn)知自我，找準(zhǔn)自身定位，拒絕盲目內(nèi)卷、跟風(fēng)盲從。

頂尖學(xué)生深耕原理、補齊理論短板，爭做前沿創(chuàng)新的開拓者；中層學(xué)生聚焦場景、深耕應(yīng)用落地，爭做產(chǎn)業(yè)賦能的實踐者；基礎(chǔ)薄弱學(xué)生立足特色、挖掘細分價值，爭做小眾領(lǐng)域的探索者。唯有適配自身基礎(chǔ)的差異化科研路徑，才能讓每一位研究生在科研路上學(xué)有所獲、研有所成，真正實現(xiàn)高質(zhì)量、可持續(xù)的成長，也讓研究生教育回歸育人本質(zhì)。