无数投身计算机领域的青年学子,总在两条岔路上左右彷徨:或是困于论文撰写、反复投稿的重重阻碍,摸不透完整科研闭环的门道;或是被此起彼伏的技术热点推着奔走,东一榔头西一棒子做研究,到最后没能沉淀下一条独属于自己的深耕主线。
CCF 优博获得者、浙大百人研究员陈璐,扎根数据库与大数据智能领域十余载,走过博士求学、海外执教、回国育人完整治学之路。她卸下顶会论文、国家级项目的光环,以自身十余年真实科研履历娓娓道来,探讨热点深耕、同期撞题、工业就业、博士论文体系等一众学子心头的困惑,拨开科研路上层层迷雾,给每一位迷茫的青年研究者铺就一条踏实可走的成长长路。
✍️文字整理 | 李曼
本期「CCF 优博之路」邀请到的嘉宾是浙江大学百人计划研究员、博士生导师陈璐——研究方向为数据库系统、大数据智能治理与分析等,已发表CCF A类论文100余篇。论文获数据库顶级会议ICDE 2022(CCF A类)最佳论文奖、ICDE 2019优秀论文、ICDE 2015优秀论文、DASFAA 2024(CCF B类)最佳论文、APWeb-WAIM 2018(CCF C类)最佳论文。主持国家创新人才青年项目、国家自然科学基金面上项目和青年项目、国家重点研发计划子课题等项目。获2017年CCF优秀博士学位论文奖、2021 SIGSPATIAL中国分会新星奖等。
本次分享中,陈璐以“科研根据地”为核心,以从博士生到高校博导的完整十余年治学经历,道破科研本来的模样:不必奔赴一波又一波转瞬消散的技术热潮,耐住寂寞锚定一条核心脉络,在日复一日的沉淀中,慢慢耕耘出独属于自己的研究疆土。
️ 这是回顾内容。将门编辑部将 7 月 20 日直播提炼成文,保留核心精粹,希望这份深度整理能为每一位读者带来新的启迪。
嘉宾:陈璐|浙江大学百人计划研究员、博士生导师
主持:邱荷茜|电子科技大学信息与通信工程学院副教授,硕士生导师
01| 初心:论文是科研必经之路,更是长期价值载体
写论文不只是毕业硬性门槛,更是解决真实技术难题、落地产业价值的核心载体。
陈璐:首先我们要想清楚,我们耗费大量精力撰写科研论文,本质有三层不可替代的意义。
第一层是硬性毕业刚需,无论硕士还是博士,没有合格的发表成果,毕业论文无法送审;
第二层是求职核心加分项,不管是高校教职,还是华为、大厂研究院等企业研发岗,优质顶会论文会直接拉开薪资差距,当下优秀博士应届生起步年薪百万早已不是个案;
第三层也是科研最本源的终极目标,像 Spark、Flink 这些如今普及的大数据系统,最初全部诞生于实验室论文,科研的本质就是攻克产业卡脖子难题,把理论思路转化为能够落地、服务大众的技术方案。
同时我也发现,很多高考、本科成绩名列前茅的同学,进入研究生阶段后极度痛苦,根源在于应试学习和科研存在本质区别:考试拥有固定题干、标准答案,所有题目一定存在解法,评分规则统一客观;但科研没有给定题目,同一个研究方向百人会有百种实现思路,部分问题受当下技术限制暂时无解,审稿人的评判标准还带有极强主观色彩,这种落差很容易打击新人信心。
02|找准第一个科研问题,分天赋与后天两条路径
idea 不会凭空做梦产生,所有可行研究问题,都藏在文献、复现实验与交流讨论里。
陈璐:开展科研一切的起点,就是找到第一个可落地的研究问题,我总结出两条完全不同的思路,一条是天赋型,一条是绝大多数人适用的后天培养路径。少数科研敏感度极高的同学,仅精读少量领域文献,就能快速衍生出新思路;但大部分新人没有这种天赋,就需要依靠标准化方法主动挖掘课题。
如果导师或者高年级师兄师姐手头有成熟课题可以合作,这是最高效的起步方式;如果只能自主挖掘,我总结了三种实操方法:
第一精读近三到五年本领域 CCF A 类顶会论文,重点阅读每篇文章的 Future Work 章节,作者遗留的未解决痛点是最稳妥的入门选题;
第二完整复现前沿论文的全部代码与实验,跑通整套流程后很容易发现原文的场景局限性、性能短板,从中提炼优化方向;
第三交叉迁移创新,把成熟领域的解决思路,迁移到全新数据、全新业务场景中衍生出新问题。
如今大模型、智能文献工具大幅降低了文献梳理门槛,我们可以借助工具批量归纳领域技术脉络,但即便有工具辅助,亲手复现实验、和师门同学线下交流讨论,依旧是催生有效 idea 最可靠的方式。先搭建简易基线算法验证思路可行性,再逐步迭代优化,是新人最稳妥的起步节奏。
03|完整论文写作:标准化八股框架,讲清自身核心贡献
论文的核心使命,是清晰向评审传递你的创新价值,写得再好无人看懂,工作便失去意义。
陈璐:我带学生这么多年,发现大量同学实验指标效果十分亮眼,却卡在论文撰写环节,数据库领域拥有一套成熟、通用的标准化写作逻辑,整篇文章层层递进,每一部分都有明确作用。
1. 标题与摘要:摘要是评审最先阅读的内容,需要高度浓缩全文,清晰点明领域现存痛点、本文创新方案、实验提升效果,很多审稿人仅凭标题和摘要就初步判定稿件取舍;
2. Introduction:对摘要进行完整拓展,详细阐释现有技术存在的各类挑战,清晰交代我们的解题思路与最终实验成效;
3. Related Work:系统梳理领域历史研究,逐条对比前人工作的优势与短板,凸显本研究的必要性与独特性;
4. 算法定义章节:精准定义研究问题,分模块完整拆解整套设计逻辑,做到条理清晰;
5. 实验章节:设置多组基线、多维度对比实验,用定量数据直观佐证方案的优越性;
6. Conclusion:总结全文创新点,同时客观阐述工作局限与未来拓展方向;
7. 参考文献:规范引用所有相关前人成果,完整梳理领域研究传承脉络。
整篇文章从头到尾,都要持续、清晰地论证本工作相较于现有方案的优势,如果无法让评审快速读懂你的创新,再优秀的实验结果也无法被认可。
04|拒稿不等于工作失败,合理规划投稿周期
不投永远百分百被拒,投稿才有录用机会。
陈璐:数据库领域的会议、期刊投稿周期差异巨大,顶会一般设置 revision 返修通道,给作者 1 至 3 个月修改意见的时间;但期刊评审流程漫长,短则半年,长则一到两年。现在 arXiv 预印本平台成为发布最新成果的主流渠道,各大顶会平均录用率仅 20%,这意味着八成稿件都会收到拒稿通知,哪怕是图灵奖得主的投稿,也会被评审严格驳回,所以拒稿完全不需要自我否定。
我个人第一篇论文前后连续三次顶会拒稿,反复优化实验设计、完善文章逻辑后,才被 TK 顶级期刊接收;身边也有同领域博士生,一篇稿件连续七次投递被拒,未做大幅修改转投另一顶会,直接斩获当年最佳论文。拒稿的原因十分多元:评审研究方向与你不匹配、实验设计存在漏洞、写作逻辑混乱,并不代表你的研究本身没有价值。
核心实操建议:提前整理全年所有顶会、期刊投稿时间线,做好长期规划,不要错过投稿窗口期;收到拒稿意见后针对性补足短板,更换适配的会议持续投递。同时两类选题极易被直接拒:一是研究方向过于老旧,没有任何全新突破;二是正文宣传的性能提升幅度,和实验数据自相矛盾,审稿人一眼就能识别。
05|拒绝论文堆砌,搭建自洽完整研究框架
合格博士论文绝非多篇零散论文拼接,而是围绕一条核心主线,层层递进解决系列关联科学问题。
陈璐:很多硕博学生存在一个巨大误区,认为凑够两三篇录用小论文,就能拼凑出合格博士毕业论文,但实际上优质博士论文拥有一条贯穿始终的核心主线,所有子课题层层递进、逻辑自洽,彼此存在紧密关联。
以我自己的博士课题度量空间数据处理举例,当年我通读领域百余篇相关文献,锁定一条完整主线:图像、文本、时空坐标等多模态数据都满足度量空间距离规则,但当时各类数据的处理方案完全割裂,我希望搭建一套通用的索引、查询、数据分析一体化框架。
整套博士研究拆解为三层递进子课题:第一层设计通用度量索引结构;第二层优化多类型数据的联合查询效率;第三套方案提升普通用户的查询易用性,三部分内容环环相扣,共同回应核心大问题。如果想要博士论文形成完整体系,开题前通读领域综述、梳理全局研究脉络是最有效的方法,提前规划好三年到五年的研究递进路线,避免后期零散凑成果。
邱荷茜:我在日常带学生的过程中也发现,很多博士生直到临近答辩,才意识到自己的成果毫无关联,只能生硬拼接章节,根源是入学初期没有建立 “博士论文需要完整主线” 的认知。
06|长期目标:打造属于自己的科研根据地
追逐热点的人永远在寻找风口,拥有科研根据地的人,自有风潮从自己的阵地吹起。
陈璐:短期发论文只是毕业、求职的阶段性目标,如果想要长期深耕学术界,一定要搭建属于自己的科研根据地,选定一条可持续主线深耕多年,形成独属于个人的学术标签。
我博士阶段深耕度量空间查询,在当年属于冷门方向,每次投稿都会被评审质疑产业落地价值;直到近几年大模型、向量数据库全面爆发,多模态近似检索成为行业刚需,当年冷门方向积累的研究基础,才显现出巨大的产业与学术价值。这件事让我深刻意识到,一味追逐短期热点只会不停更换赛道,难以形成持续积累;长期深耕一条核心主线,再结合当下热门技术交叉拓展边界,才能形成别人无法复刻的独有竞争力。
搭建科研根据地的实操思路:选定自身感兴趣、具备长期价值的核心问题,规划两年短期攻坚目标,持续挖掘衍生细分课题;同时主动和大模型、多模态等热门领域做交叉融合,不断向外拓宽研究版图,逐步建立完整、可持续的个人研究体系。
07|热点与长期主线如何平衡
短期热点用来完整走完科研全流程,长期主线用来构筑个人科研根基,二者并不冲突。
邱荷茜:短期追热点更容易产出论文、缓解毕业压力,但长期深耕冷门方向难快速出成果,二者该如何取舍?
陈璐:我们可以把科研目标拆分为短期、长期两套体系,完全不用对立看待。博士阶段如果存在毕业、求职的硬性压力,可以选择当下热门、易产出的课题,完整走完“挖掘问题 - 设计实验 - 撰写论文 - 返修投递”整套科研流程,吃透科研基础逻辑;而长期规划上,给自己五年以上周期,锁定一条具备长期价值的核心主线持续深耕。
追逐热点不等于妥协,如果我们能把自身根据地的原有技术,和当下热门大模型、智能体技术结合,比如将传统检测算法融入大模型体系,本质是拓宽自身研究版图,甚至有机会成为该细分赛道的先行者,完全不需要抱有心理负担。
李翔:很多人会把 “追热点” 当成贬义词,但这个词本身是中性的。热点代表当下全行业共同关注的核心痛点,如果你能在热点赛道做出实质性创新,本身也是推动行业进步;同时热点完全可以和自身长期主线结合,把原有研究能力延伸到前沿技术中,拓宽自己的根据地,不用一味排斥热点方向。
08|同期撞 idea、研究被抢先如何应对
同期工作撞车是行业常态,完整留存你的研究时序记录,补充差异化创新,依旧具备发表价值。
邱荷茜:耗费数月搭建数据集、完成整套实验,临近投稿才发现同期顶会发布高度相似工作,该直接放弃还是继续完善投递?
陈璐:当下 AI、大数据领域赛道火热,大量研究者聚焦同一类问题,同期撞 idea 是十分普遍的情况,完全不用直接放弃。我们有三种可行应对方案:第一留存完整时序证据,arXiv 预印本、数据集标注日志、项目开发记录都可以佐证我们的研究周期;第二挖掘自身工作的差异化优势,补充对方未覆盖的实验场景、优化策略;第三转投评审周期更长的期刊,期刊对于同期相似工作包容度更高。 即便短期难以投递顶会,把整套完整工作上传 arXiv 留存学术记录,前期所有实验、思路积累也不会完全白费,会为后续新研究打下扎实基础。
李翔:遇到同期相似工作,向评审坦诚说明研发时序、附上完整证据即可,行业内同一思路分批次发表的案例数不胜数;同时可以新增一部分独有的创新实验,拉开和同期工作的区分度,审稿人大多能够客观理解这件事,不用过度焦虑内耗。
09|面向工业就业,科研训练有无价值
科研训练锻炼的问题挖掘、逻辑表达能力,是工业岗位不可替代的核心竞争力。
邱荷茜:毕业后计划进入企业工作,不打算长期留在高校深耕,花大量时间打磨论文、完整开展科研训练是否还有必要?
陈璐:哪怕未来目标是互联网、硬件企业,整套完整科研训练依旧具备不可替代的价值。第一从功利角度,企业招聘研发岗时会重点参考顶会论文成果,有无高质量论文的薪资差距十分明显;第二科研整套流程完全适配职场工作逻辑:挖掘业务痛点、设计解决方案、落地验证、向上汇报成果,和写论文、做实验一一对应;第三如今大模型只能处理重复性基础工作,区分高端人才的核心是独立判断、原创思考能力,只有长期完整科研训练才能打磨出来。
很多企业拥有海量数据、充足算力和落地场景,工作多年的研发人员依旧会主动和高校实验室合作开展研究,前期积累的科研能力,会成为整个职业生涯的长期加分项。
邱荷茜:很多硕士生会觉得自己不读博、进企业就不用认真做科研,但科研训练锻炼的逻辑梳理、清晰表达、抗压能力,适配所有工作岗位,不是只针对高校研究者。
10|给刚入门博士生的成长建议
沉下心坚持长线研究,所有实验、写作、挫败的经历,都会沉淀为未来的核心底气。
邱荷茜:如果可以穿越回刚入学、准备写第一篇论文的自己,最想送给自己一句什么忠告,也送给在场所有新人同学?
陈璐:如果回到刚读博的阶段,我最想提醒自己一定要坚持长线深耕,不要因为短期看不到落地价值,就轻易否定一条有长期潜力的冷门方向。读博全程一定会反复遭遇拒稿、实验失败、课题被质疑等挫折,但每一段试错、打磨的经历,都会内化为个人底层能力。 不用只盯着短期论文数量,多通读领域综述搭建全局认知,完整走完一整套从选题到投稿的科研闭环,锻炼深度思考与抗压能力。这些在校期间沉淀的底层素养,无论未来去高校还是企业,都会伴随整个职业发展,是单纯论文数量无法替代的宝贵财富。
李翔:很多博士生入学时没有“博士论文需要完整递进主线”的意识,全程零散做各类小课题,等到答辩拼凑成果会格外痛苦,提前建立体系化思维,能少走大量弯路。
结 语
陈璐:回顾我从博士入学到如今近十年的科研之路,从学习撰写第一篇完整论文,到慢慢搭建属于自己的长期科研根据地,最深的感悟是当下 AI、开源工具持续迭代,产出论文的门槛不断降低,但独立挖掘真实问题、系统搭建完整研究框架的底层能力,永远不会被工具替代。
对于刚踏入硕博阶段的科研新人,不必一味跟风追逐短期热点,可以平衡短期毕业产出需求与长期深耕主线;坦然接纳拒稿、实验失败等科研常态,认真走完每一次完整科研闭环,在长期沉淀中搭建专属个人的研究体系。
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