工业设计国家自然科学基金申报策略浅谈
刘肖健 浙江工业大学工业设计研究院 1. 概述
工业设计虽然近年大热，但在基金的江湖里仍是小弟。说起来有点福威镖局的味道：你的生意顺风顺水是因为道上朋友给面子，真打架不一定打得过谁。更要命的是，这样的弱角儿要是手里有了威力奇大但不会使的辟邪剑法，就变成了整个江湖掠夺的对象。以前工业设计混江湖不易，各位大哥纷纷解囊赏饭。现在大哥们突然发现，当年要饭的小弟已经混进朝廷了，其中滋味可想而知。 这种端倪大家都已看到，2015年工业设计在NSFC的形势急转直下，获资助数量大不如前。国家和政府对工业设计的重视间接影响了工业设计在学术界的“发展中学科”优惠待遇，“扶上马、送一程”的实习期已告一段落，以后就要在平等的规则下拼实力了。由于NSFC中不设工业设计门类，这就意味着你的对手不是身边的同事或圈内同行，而是机械、信息、管理等其他学科的各派高手。换句话说，你要去别人的地盘上门踢馆，并且要用人家的本门武功通过人家的本门裁判PK掉人家80%的选手，难度可想而知。35岁以下的男青年和40岁以下的女青年只要PK掉60%即可，但形势依然严峻。 本文的经验主要是“战术”层面而非“战略”层面，是教你少犯错误而不能包你命中。作者本人即使有了些须经验，在申报项目中仍是败多胜少，但是从反馈意见来看，战术错误（文献掌握不全、技术路线不清等等）已经很少再犯了。战略高度的项目多涉及新概念、新思想，不同的评审人看法有分歧很正常，但只有少犯战术错误才有施展战略的空间。而工业设计的青椒们最缺的恰恰是战术，这跟工业设计的交叉学科背景关系很大。 下面就按照NSFC标书的顺序来逐个聊聊个人看法，仅供参考。
2. 标题
我请教过的一个前辈说，国家基金的标题起码看起来要“像个”基金的样子。那国家基金的标题应该是什么样子呢？ 表达的清晰准确、简洁到位是取题目的第一要义，不管研究内容像不像个基金，起码形式上要像。常有基金评审人抱怨说基金标题里有些被用滥的词，几乎在每个标题里都能见到它们的影子。这些词的前三甲是“基于”、“面向”和“研究”。而与这三个词相关的内容恰好就是基金标题里应该说清的东西。 “基于”后面的词应该是理论或技术基础，一般来说都有较成熟的理论成果可以支撑课题研究。换句话说，你要弄清楚你的研究成果是长在这棵学术大树的哪一个分支上。不要想着自创一派新理论，谁都没这本事。工业设计中这类研究偶尔也有，大部分是玩概念，能深入下去的很少。 “面向”后面的词是问题对象或研究目标，比如某一个细分的领域或对研究范围做出某些限定。 “研究”前面的词则是研究内容概括表达，如某某模型。 所以三个用滥的词其实代表了一些共识，它们在标题中可以不必出现，但是出现了也没什么，三者的实质内容才是决定性的。我们试着编造一个题目——“基于感性工学面向用户意象的人机交互行为模型研究”。看起来是个中规中矩的基金题目，但还是有些问题： 1）感性工学作为一种理论或技术还不够成熟，承担“基于”的任务有点勉为其难，换成“支持向量机”、“贝叶斯网络”等成熟技术则会像样得多（仅做举例，不可当真）。 2）“用户意象”差不多可以算是一个研究领域了，而不是一个研究对象。前几年还可以算研究对象，但近几年它的范围变大内涵变丰富了，作为研究对象得有所选择才行，比如后面加上个“拓扑结构”或“层次聚类”啥的（仅做举例，不可当真）。 3）“人机交互行为模型”作为研究内容，也是太广泛，做一个放之四海而皆准的模型（工业设计老师搞理论研究很爱干这事）是很困难的，为了兼顾通用性很容易在实用价值上捉襟见肘。而且真要表达这个意思，“人机”和“行为”两个词都可去掉，交互就够了，在现在的大环境下没人会理解偏，标题要惜字如金。交互的概念应该进一步细化，如“多通道并行交互”或“时序交互规划”等（仅做举例，不可当真）。 三样内容至少应该有两样能体现在标题中最好，而且其中至少应该有一样要尽量做到具体、详尽、到位。 三个滥词全去掉，我们可以整出一个这样的题目来：“用户意象拓扑结构及其多通道并行交互的贝叶斯网络模型”（仅做举例，不可当真），是不是有点意思了？ 注意，“及其”二字前后不一定是并列关系，有可能一个是问题对象一个是研究内容，只是写在一起太长所以拆分开了。标题语法上没错读起来不别扭即可，逻辑关系稍微有点ambiguous可以在正文中详细解释。 不按套路出牌且能命中的标题也有不少，经验是norm不是rule，不要太死板。但有一点，标题千万不能引起评审人的反感，这是申请书的第一道门面，不要让评审人一看标题就有种想挑错找茬的欲望。大数据、云计算、工业4.0等太热的词要慎用。一来这些词本身不是学术词汇（有的几年前是，现在不是了），有的甚至带有政治性，除非报管理口，否则带有政治背景的词会引起学术人物的反感而遭斩立决；二来评审人会想：这些概念重要是重要，与你何干？我们刚伪造标题起码看起来像是花了点心思琢磨出来的，定位还是精确的，而这些词一掺乎进来，一锅汤都水了。
3. 选择口子
工业设计选题能报的口子，机械、信息和管理是三个主要去处。 1）机械口 机械设计学（E0506）共有6个分支，设计理论与方法（E050601）的申报量占了半壁江山，工业设计多数在这里。基金委工材学部的一位负责专家曾在某次机械工程学会年会隔壁的工业设计分会年会上表示支持工业设计申报，导致该口在工业设计学科骤热。 大家都挤在一起申报一个口子至少有一个好处，就是有可能你的PK对手是工业设计同行而不是机械学科的专业选手。基金的网评一般是八九个到十几个本子打包在一起送到一个研究方向最接近的专家那里，如果某个口子报上来的工业设计本子足够多，则有可能跟你本子打包的全都是工业设计的，那你就有出头之日了。因为青年基金的评审规则“建议”给50%通过，不论整体质量好坏。这是为了鼓励新人新思想。相信大部分评审人还是会遵循这个建议的，作者本人也曾一边读本子一边摇头一边给了一半通过。 跑到别人家去窝里斗是迫不得已，但是对工业设计这样的弱学科申报人不失为一种自我保护。 撇开竞争要素，申报机械口的核心关键就是要“面向机械设计中存在的问题”。很多工业设计本子只是自顾自的说自己那套说辞，对申报口子并不关心，或者是写完了才找个差不多的口子把代号填上。这个思路得调整一下，到什么山唱什么歌，这跟做用户研究是一个道理，评审专家就是用户，得去琢磨下他们的口味。“设计理论在机械口是最虚的，工业设计更虚”——这可以说是机械口专家对工业设计比较一致的看法。所以找到“正确的问题”是选题阶段的重中之重。 要找到问题，就必须深入了解机械设计理论，这是个冰冻三尺的积累，非一朝一夕可毕其功。从作者评审过的一些期刊论文来看，很多工业设计老师对设计理论用都用不顺溜，更别提找问题了。这个不全是学术水平的原因，而更多的是没有问题意识和思考的习惯。 很多做一线设计很成功的老师对设计理论不屑一顾：这破玩意不实用！这软件一点也不智能！你这理论这么牛逼能点个按钮biu~的一下给我吐出一个好设计来吗？！ ——面对工业设计的理论研究，这些老师给自己的定位其实是“白痴用户”，而不是一个设计研究者。鉴于此，摆正自己的位置是申请基金的第一要务。这些非常表面化的吐槽其实每一个都有深层的学术根源，能挖掘出来就是成功的第一步，咱们工业设计人即使吐槽也要吐到学术级的槽里，不能把自己降格为白痴用户的水平。 找选题来源有个捷径，就是到国外文献的最后一节discuss部分去淘金。国外论文discuss部分一般都写得比较详细，个人感觉是作者为了对付评审人的质疑而把研究内容和方法的各种限制条件、范围界定以及不足之处、进一步研究内容等统统交代清楚。这倒是给读者找新的研究课题提供了不少便利，因为问题都主动交代了嘛。论文级别越高，交代的问题就越有参考价值和深挖潜力。有些poster类的会议论文干脆就是专一提问题，一二三四五列得门儿清。因为正经有料的研究成果写成poster太浪费，但是还得在两页纸里搞点深度出来，于是有些人就开始发天问预测未来了。去找这类文章来看看，会有不少收获。 建议在技术路线中的“实验设计”部分找个结构和功能都稍复杂一些的机械产品作为研究载体，安排实验和理论方法的验证工作。自然基金的研究成果既要有普适性又要有典型性，后者就可以作为跟机械挂钩的桥梁了。 列举几个机械口获得资助的相关题目供参考： 面向能量优化基于设计元的机电产品创新设计理论与方法研究（E050601，2008） 复杂机械产品设计意图驱动设计原理、方法及应用研究（E050601，2009） 基于功能表面的产品基因生长型设计方法研究（E050602，2011） 顾客价值驱动的产品服务系统方案设计技术研究（E050601，2011） 基于多视角的概念设计建模及表达的研究（E050602，2012） 面向集成创新的功能知识综合与行为预测建模（E050601，2013） 基于脑电技术的设计概念产生与概念表达关系模型研究（E050602，2013） 面向概念设计与详细设计的知识聚融理论与方法（E050603，2013） 机械结构对称性在产品设计中的设计知识挖掘、应用规律及应用方法研究（E050601，2014） 2）信息口 信息口与工业设计比较紧密的分支主要有如下几个（其他也有，不一一列举了）： F020506：计算机应用技术 - 人机界面技术 F020507：计算机应用技术 - 计算机辅助技术 F020513：计算机应用技术 - 新应用领域中的基础研究 F030511：人工智能与知识工程 - 人机交互与人机系统 有种说法是信息口的专家比较容易接受新鲜事物，因为普遍年轻，似乎有点道理。 信息口我前几年中过一个面上项目，主旨是用旧方法研究工业设计中的新对象并顺带改造旧方法。但是就像上节所说的，那个研究对象现在也扩大成了一个领域，不再适合做研究对象了。近几年信息技术井喷，处在技术实践前沿的工业设计学科受影响最大，许多早年的游兵散勇现在都拉起队伍占山为王了。对这个客观现实要心里有数，文献要多看近三年的，否则很容易选出一个水题。 工业设计的本子报信息口不大可能去做算法研究，所以电子和信息技术应用中的新问题就成了主要方向。这些新问题或多或少都与交互有关，这对扩大工业设计选题范围是个不错的利好。因为交互研究的本质其实是对人的研究，与人有关的所有问题都是复杂和模糊不清的，也就为安排选题预留了充足的空间。麻烦的是发端于应用的交互类选题的理论基础不好弄，找不着大腿抱是常有的事。 报信息口或交互类课题，实验设计很重要。因为研究人的模糊性最终的产出很有可能就是弄清几个关键I/O量之间的关系，有了实验才有数据，有了数据下结论才有根据，设计更好的交互方式才能够在这基础上开展。这些中间步骤要是跳过去，后面的成果就变成了空中楼阁。 现在机械和信息类的硕士博士论文最后都要开发个原型系统来验证研究结论，在没有电脑的时代，大家都是做实验的，实验数据和原型系统的功能类似。所以，如果工业设计报信息口的课题软硬件方面都没亮点，那就在实验和数据上多下点功夫吧。 注意，F020507（计算机辅助技术）和F020513（新应用领域中的基础研究）是两个筐，什么都能往里装，很多选口子找不着北的本子都在这里。对你来说是好事还是坏事，要仔细掂量一下。 列举几个信息口获得资助的相关题目供参考： 面向概念设计的虚实融合环境交互技术研究（F020506，2012） 图形用户界面效率模型和优化方法研究（F020506，2013） 基于视觉注意的手势交互技术研究（F020506，2013） 基于真实隐喻的儿童交互式学习环境研究（F020506，2014） 基于多层次知识进化和多级实例推理的复杂产品方案三维创新设计方法研究（F020507，2012） 设计意图表示理论、方法及应用研究（F020507，2008） 基于知识进化的多层次结构产品整体方案创新设计技术（F020507，2005） 移动网络中的复杂行为测定及其在区域代价策略下的变化研究（F020513，2014） 支持价值觉察的服务系统建模、设计与优化方法（F020513，2009） 3）管理口 有些人觉得管理类的研究不搞数学、不搞机械，也不搞软硬件这些强理工技术，而且也研究人、研究用户，是不是比另外俩口子好“混”一点？ 这是个错觉。 首先，管理类研究课题的数学内容并不少，各种数学模型满天飞，都是工业设计师们玩不来也不喜欢玩的。其次，管理界的门派之见比工科要严重得多。一部盲审的学位论文，一个专家建议推优而另一个专家给个不及格，这种事恐怕也只有在管理界才能看到。所以讨好管理专家格外不容易，更何况要讨好多个专家。 最关键的一点是，管理类的研究——不！解！决！问！题！ 话说得有点绝对，但是对想报管理口的工业设计选题而言，妄图搞出一套方法或解决一个问题的研究基本都会被枪毙。管理学科研究问题的本质、问题的起因、问题的关键要素之间的关系等等，最后给点谨慎的建议，就是不会去解决这个问题。所以管理口的题目最后四个字以“机制研究”、“作用研究”、“影响研究”、“关系研究”、“模式研究”、“比较研究”、“实证研究”为结尾的超多，你不知趣的弄个“方法研究”提交上去，那就只有等死了（“评价方法研究”是可以的，因为它只评价问题，不解决问题）。 这里要注意的是“实证研究”，管理类的问题多数都需要实证而不是实验。实证是去收集客观存在的数据，实验则是为了你的课题专门“制造”一批数据。比如研究手机用户的偏好，商家的销售数据是实证数据，用户回答调研问卷的数据则是实验数据——前者的数据是客观存在的，后者的数据你不发问卷就不存在。 对创新而言，管理学研究的是创新现象本身，而不是创新方法和创新结果。G0203（创新管理）和G0208（市场营销）有一些工业设计人会感兴趣的课题，大家可以去基金委网站查一下该口命中的项目都研究些什么。 此外，管理专家对文献综述的重视与苛求程度也是工业设计人吃不消的。 此口险恶，慎往。 但是管理学科的一些用户研究方法、调研方法和数据分析方法倒是可以借鉴。 结构方程模型（StructuralEquation Modeling，SEM）在管理圈已被用成狗，拿它当课题亮点保你被虐成狗。想想看，“我这课题最大的创新点是用Excel处理数据哎……” 列举几个管理口获得资助的相关题目供参考： 多类创新产品市场扩散的优化理论研究（G0104，2010） 商务模式创新的综合集成理论与方法研究（G0116，2012） 中国传统文化视角下企业二元创新能力的形成机制和影响效果研究（G0203，2012） 企业新产品开发过程中技术与非技术要素全面协同的机理与模式研究（G0203，2009） 顾客参与对新产品开发的影响：基于调节聚焦理论的实验研究（G0208，2008） 参考点依赖和损失厌恶对消费者新产品决策的影响（G0208，2008） 品牌代言活动中品牌文化的构成要素、意义转换过程及其对品牌价值的影响（G0208，2008） 文化价值观影响下的消费者品牌态度：世代差异与代际影响研究（G0208，2008） 工业设计服务业创新政策网络研究（G0307，2010） 顺便说一句，上面最后一个课题是“工业设计”四个字首次出现在国家自然科学基金标题中的记录。 上面三个口子列出的获得资助的题目都是工业设计关注的问题，但获得资助的人大部分却不是工业设计而是其他相关技术学科的。这多少有点尴尬。学科背景所致，并非完全是我们的错，但从实践中发现学术问题仍是工业设计老师的基本功——做一个牛逼的设计师、开一家牛逼的设计公司之外，是不是也应该怀有点其他理想呢？
4. 选题
不要以为只有工业设计发愁选题，机械、信息等强势学科的人一到过年照样头大。不过他们都是地主，多半有余粮，工设们就得自己撒种了。 1）自然科学基金的资助原则 自然科学基金不支持太“实用”的研究。做一个难度很高、意义很大的设计，哪怕是高铁、飞机、航母，都不在NSFC的支持范畴内。这些属于工程技术项目。自然科学基金支持的是科学研究，目标是发展新理论、发现新知识，是回答Why的研究，工程技术研究是操作性的，要把技术系统的蓝图弄出来，是回答How的研究。 也有一种说法是自然科学基金资助的是创新与风险同在的基础研究，而能够立竿见影产生效益的技术开发项目很容易得到企业的资助，没必要花纳税人的钱。因此，选题对已有理论体系和知识体系的贡献一定要清晰明确。 这点跟期刊杂志发表论文的原则类似。很多工业设计的论文只是把已有的理论和技术方法拿过来用用，解决一个具体的设计问题，这类论文越来越难发了。如果对理论发展没有实质贡献，通过自己的实践对已有的理论体系和技术方法提出一点挑战和质疑，或发现一些“例外”，都是有价值的。千万不要因为解决你的设计问题用了一个很牛逼的理论（甚至只是用了一个设计师不太常用的工程软件）而沾沾自喜，有些东西你觉得很酷，那可能只是因为你知道的太少。 就工业设计而言，回答Why的研究其实是为设计决策提供支持。设计师们不妨问一下自己，你的每一个设计行为的决策依据究竟是什么？比如你把鼠标计成白色，是受了苹果的影响，还是用户喜欢白色？假如“用户喜欢白色”，这种知识你是怎么得来的？是发调研问卷得到的吗？如果你问了100个用户80个告诉你喜欢白色但销售数据显示黑色鼠标卖得最快，你怎么做决定呢？
上图是一个国内知名手机品牌的设计总监的QQ对话截图。这种决策方式可能会发生在每一个设计师身上。作为一个成功的设计师，你可能觉得自己的经验方法有效就行了，至于什么原因，Who cares。但是作为一个研究者，把设计师感性的、依靠直觉但却有效的决策行为的内部机制弄清楚，这是NSFC级别的研究。这种机理研究清楚了，设计师的直觉经验就可以复制了，后续的软硬件技术开发就可以跟上，让菜鸟设计师也能瞬间爆发小宇宙，意义不可估量。 《鹿鼎记》里韦小宝打罗刹国那节有个段子：双儿使点穴神功点倒一名罗刹兵，众罗刹大惊失色，他们不知点穴是一门需要修炼的武功，还以为是什么法术，一经传授人人会使。这个段子我经常讲给我的硕士生听，我想让他们明白的是：本科阶段的学习和硕士阶段的学术研究其实就是武功与法术的区别：高级设计师的经验再强大也做不到“一经传授人人会使”，这是武功，只有秘笈而没个十年八年的修炼你谁也打不过；但是法术却有这个能力……不啰嗦了，自己去看哈利波特。 自然科学基金是法术级别的研究。要有自己的贡献，而且这种贡献不能是那种需要修炼十几年才见效的武功秘籍。 2）问题导向 “问题导向”即找到一个有价值的问题，这是工业设计选题的关键。问题导向在社科类项目的申报中体现得更突出。一般而言，国家社科偏政策，教育部项目偏理论，自科是理论加技术。工业设计在理论和技术两方面都不强势，所以坚持问题导向是明智的做法。把现有的理论和技术成果用好，在寻找问题解决方案的过程中对理论或技术有所增值，这就是不错的贡献了。 什么样的问题有研究价值呢？大致来说有这么几种类型： ——工业设计（或中国的工业设计）特有的问题； ——新问题，可能是新技术带来的，也可能是新现象（消费趋势等）带来的； ——老问题的新方法； ——老方法用于工业设计时的新问题。 举几个例子： 这几年全国都在喊“转型升级”、“自主创新”。好，假设企业都开窍了，都要自主创新，那问题来了：有这么多需求，谁去搞创新？设计师的数量是不会增加的，因为高校不让扩招。对策有很多，von Hippel提出了用户创新，Chesbrough提出了开放式创新，Howe提出了众包，李总理提出了众创。再拍拍脑袋还会有。2012年我写过一个“云设计”的NSFC本子，结果提交上去告诉我超项了不能报。第二年再报时我把这个本子扔了，因为一年之内这个概念烂大街了。上面提到的几个对策都不是技术型的，但是提供了很好的思路，可以从理论和技术角度入手去做。信息领域的CAD研究一直在做这类事情，现在又有新概念，叫“机器换人”，只不过现在是换工人，还没换到设计师，估计也快了（我是说这个概念快要被提出了）。这是中国工业设计特有的问题，国外也有，但没这么突出。 新问题最典型的就是交互了，互联网的普及催生了大量交互问题，这些都是以前没有过的。以前交互只是人机工程学的一个分支，现在另立山头了，而且涉及到多种学科的交叉，心理学、医学、工程技术等等。老问题的新方法主要跟软硬件实验技术的发展有关，如脑电、肌电、心电等传感设备。以前是设备不够先进实验没法做，数据收集不起来，研究就进展不下去。现在不仅价格低廉而且便携，甚至向植入化发展（不是实验设备而是固化在产品里面），为很多原本方法粗糙的研究提供了便利。有一批人专做这类产品，那是工程级别的项，目不是自科题材，但是这类设备可以为工业设计研究准备优质数据，传统的人机类研究可以发新芽了，比如从静态测试升级为动态和实时测试等。 用于工业设计问题的“老方法”多指其他相关学科的方法，拿到工业设计问题上不能直接用，需要改造。这一改造就有理论价值了。比如机械设计中常用的优化方法，优化目标都是明确的，就是寻找某个目标量的极值。但是用在工业设计中会发现，确定目标量就是个挺麻烦的事：要用户满意，还要有创新性，创新不能过头，要跟以往的产品系列有连贯性，价格还不能太高，品质还不能太差。这些指标每一个都不是省油的灯，而且要使用优化这种依靠计算的工具，还得把这些指标统统量化了。机械设计的目标一般不会有这么复杂。这属于多目标优化问题，还好，有较成熟的技术可用。但是还有问题。多目标优化常用的做法是每个指标给个权重系数，乘上加在一起算出一个总值作为优化目标函数。上述各指标里面，创新性比较特殊，如果它的值等于零（先别管怎么算出来的），表示这是一个抄袭的方案，那是绝对要枪毙的，不管其他指标多高。也就是说，创新性等于零，总目标也必须是零。这样一来，创新性指标和其他指标之间的关系就不是“加”了，有可能是乘号。多目标优化就变成了“非线性多目标优化”，这在优化技术里也不是一个很好搞定的东西，但其研究价值毋庸置疑。 座椅设计中“肌肉舒适”与“骨骼舒适”不可兼得的矛盾问题也是一个经典优化科目，在各类先进传感器和数据处理技术的支持下还有望再折腾一下。 同一个问题可以有多个不同的切入角度，视具体需要报自科还是社科，问题可以依据不同的套路展开，打造成相应的学术课题。 这些问题可以提出来，但是解决方案不一定在工业设计的学科领域内，怎么办呢？对待这个问题，不妨把公开发表的学术论文中的技术当做超市货架上的现货，直接拿来用。前提是你得知道你需要的东西在哪个货架上。后面技术路线部分再详细讨论这个。 3）从吐槽到学术，找大腿抱 工业设计圈里愤青不少，而且似乎都集中在高端群体。也可能这是我的错觉，因为low货的声音太小听不见。 上节说过了，吐槽没啥不好，但是咱们要吐学术级的槽，你得强迫自己站在“上帝视角”来俯视吐槽的内容，不能把自己的情绪掺进去。 吐槽要有建设性。就是说，吐完了以后你得想想解决这个问题应该抱谁的大腿，它的解决方案有可能长在学术大树的哪根树枝上，或哪个树叉上（指交叉学科）。换句话说，找到吐槽问题的“主管部门”。在国外似乎什么都能成为学术研究的对象，哪里有不爽哪里就有学术。国外的学者们恨不得掘地三尺挖个课题出来，这种精神值得我们学习。 设计理论和技术界被吐槽最多的可能还是“不实用”。一部分原因确实是以往的CAD研究过于乐观，把辅助设计理解为一脚踢开设计师，让计算机来干活。现在已经有了很大的改观，至少不再强调取代设计师了，而是“人机共融”，互有取补。在这个背景下，倒是出现了一个有意思的现象，就是设计师取代用户变成了设计理论研究的对象——研究设计师的思维、设计师的习惯、设计师的草图、设计师最佳的工作方式、怎样让电脑围着设计师转，一如以往的“用户中心”。这个方向还有不少潜力可挖，设计师们研究自己应该还是有点优势的吧。 抄袭仿冒也是被吐槽的对象，但法律并不是唯一的解决手段。这类吐槽可以派生出若干研究课题。从仿冒者的角度，只要按照专利法的规定回避掉一些关键特征（专利回避）即可，这就变成了一个技术问题，跟上面提到的优化类似，其中约束条件的处理是关键内容。 “创意之代码”（作者的公众号）有一篇2012年作者写的讨论威客的文章，《威客，我拿什么来灭你？》，链接如下： http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMjA3MjI5MQ==&mid=209176250&idx=1&sn=db16f27293bce6bcaecf300fb61a35de&scene=4#wechat_redirect 此文发端于设计师们对威客的吐槽和声讨。那年我去北京出差，闲着没事就写了这篇文章。当初并没有想着要搞成一个学术课题，想到哪写到哪，写到不想写就停下了。虽然只是篇散文，其学术脉络还是有一些的。那时“众创”的概念还没提出来，但是在这篇文章里基本要素都有了，思考这个问题的视角也涉及到了几个不同的学术分支。 还有一篇微信文章，《从<末日崩塌>中的亲缘选择说开去》，这篇不是分析吐槽，而是影评随笔，模式差不多。开始是讨论道德，但是我兜了一圈，习惯性的又扯到工业设计上了：） http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMjA3MjI5MQ==&mid=206624165&idx=1&sn=190a88bd6fc87de37efc2a4b57eb8cb3&scene=4#wechat_redirect 这篇随笔写得天马行空没什么逻辑，可以算头脑风暴吧。如果你读完发现了错误或漏洞，那么恭喜，你找到新的价值了。这类文字可以算一种思考游戏，写得不够严谨没关系，作为潜在创新概念的储备还是有点意思的。 吐槽缺乏建设性的关键原因就是觉得给吐槽内容找到了“责任人”就万事大吉了：客户SB、老板SB、用户SB、学校SB、教育部SB……这种简单的问责心态时间久了就会导致思维惰性。可能他们真的都很SB，但积极寻找解决方案应该是每个人的责任。 也有些东西够不上吐槽，但确实会让设计师头大，这时不妨多想几个Why。再强调一遍，设计师们不要把自己定位为“白痴用户”。 吐槽是一种负面行为，对应的“正面”行为是喊口号。工业设计圈里以前都是吐槽，这个糟糕那个也糟糕；现在都是口号，这个重要那个也重要。喊口号跟吐槽一样，也代替不了科研，都需要多做一些表象之下的建设性思考。 4）大数据，欺负比咱更弱的学科 专门聊聊大数据。肯定有不少工业设计人都想抱这棵大树，但又不知道能从这块挖点啥出来。 大数据的含义很广，这里只是随便聊聊，不要把我说的东西当教科书，其实很多我也不懂。 我的建议是，暂且把大数据作为一种成熟的技术工具，用它来干我们分内的事。跟大数据分析有关的一些通用技术工具应该也不少了，如Matlab、SPSS、Ucinet等，学会使用也并不难。对工业设计人而言，并不需要去开发自己的大数据工具或对大数据技术本身进行发展，而学会使用通用技术enhance你的研究则非常有必要。工业设计人对待技术的态度应该像开卷考试，不要求你把课本上的内容全都背下来，但你在考场上至少应该知道去那一页找答案。课题中了再详细研究技术细节也来得及，而写本子的时候则要大致清楚什么技术是用来解决什么问题的。此类科普书有的卖（国外有很多），平时多翻翻没坏处。 “欺负比咱更弱的学科”是个玩笑。比咱更弱的是指艺术类学科，他们并不弱，但是申报自然科学基金比咱更没优势倒是真的。也有可能他们根本就不玩这个。大数据从文科和艺术领域抢课题是必然趋势，就像一个多世纪以来科学不停地掠夺哲学的研究领地。 大数据对设计和艺术的意义非常具体，简单说，就是把以往的经验结论科学化，用大数据分析手段为你想要的知识找根据。传统的艺术类研究结论都是在学者的头脑里加工出来的，一个学者阅尽天下样本就可以比较权威的结论。而大数据不仅可以更高效更可靠地做同样的事，还能够完成学者依靠感官和知觉难以发现的情况，比如有人通过词频统计发现《哈克贝利.芬历险记》与马克吐温其他的作品呈现出截然不同的模式，因此质疑此书系伪作。 我见过一本挺神的考证书，作者坚持认为印第安人是殷商时期的中国人渡海到达美洲并繁衍的后代，并且把印第安改了名叫“殷第安”。该说法的一部分重要证据来自于两种文化图腾的相似性分析。但是得出这种结论的推导过程过于主观，令人怀疑是先有结论再选择性的收集证据的结果——这种现象在文史界不是少数。用大数据技术做这件事则可以客观得多。大数据技术的优势就是可以批量处理大量样本，并把两个样本集的共性特征找出来加以分析，特别从海量数据中挖掘一些仅凭感知难以觉察的、潜藏的规律性的东西，为研究结论的得出提供较客观、科学的证据支持。 上述例子是想说明大数据（其实就是统计分析了）的一些用途。对工业设计而言，就不是殷商和印第安两个样本集了，比如可以是新旧两代产品的用户数据，或者针对同一目标的不同调研方法得到的数据，用以评判改进前后的产品性能差异或调研方法的可靠性等等。对象不一样，但方法原理都是类似的。
我做过的一个这类课题是给格式塔建模。把平面视觉形态的格式塔引申到产品设计或色彩设计，用设计要素代替形态要素，用网络代替“完形”，从大数据中抽取隐藏的关联模式……这里其实格式塔的概念只是提供了一个研究的开端，建模技术则都是来自工科领域。各类艺术现象对寻找选题思路是个不错的来源。 大数据无疑是一个非常有用的研究辅助手段，可以方便你做一些更有价值的探索，但要注意分清主次，数据分析及其结论只是基础。上述举例都偏重于“发现自然规律”，与管理口正相反，机械和信息口似乎有点BS此类选题（如果全部内容只是发现规律的话）。因此选择问题对象还要仔细规划，跟所报的基金口子要相符。至于大数据技术本身，文化部一直在强调文化研究的技术提升，接受这类研方法不是问题。如果是报教育部或国家社科（包括艺术基金），还是要谨慎一点。即使要使用这类技术，也不要把技术作为申报书的亮点，重心还是要放在研究对象上。再强调一遍：问题导向。
5. 摘要
有人习惯本子全文写完最后再写摘要。我建议先写，这是锤炼思路的第一步。可以在本子每有进展时回过来修改摘要，把模糊的东西逐步清晰化。“清晰化”在撰写基金本子的过程中是个十分重要的概念，在某些与信息有关的体系里面，“清晰地描述”本身就是解决问题过程，描述清楚就一切OK了。 摘要的写法跟小论文类似，区别主要有两点：一是内容要更全面一些；二是小论文是面向已完成的工作，基金是面向尚未动工的工作，语气要注意有所区分，吹嘘还八字还没一撇的成果要把握分寸。 摘要写得最令人发指的有两种：一种是400字居然写不满；另一种是区区400字还要在里面凑字灌水扯废话。看到这样的摘要，估计评审人已经在磨刀霍霍了。几百字的摘要都言之无物，正文如何也就可想而知了。基金摘要写成这样是不可原谅的。 简而言之，摘要就是用400字回答清楚五个问题：1.解决什么问题？2.用什么方法？3.做哪些工作？4.工作成果是什么？5.成果有什么优势？ 1）解决什么问题？ 问题最好是文献综述的结论。这是个尚未发现的新问题，还是现有的解决方案不够好？要说清楚。 注意问题的表达方式不是“啥啥很重要”。“很重要”是一种横向的比较，通常不是无意义就是废话。“工业4.0很重要”——农业2.0就不重要吗？“转型升级很重要”——这种废话还要你教我？ 问题的表达最好能暗示“这是个新问题”、“以前的研究都没解决好”等纵向线索。延续上节的几个例子： ——自主创新导致创新需求暴涨，但现有的技术与人力资源均无法满足。 ——智能CAD研究在替代设计师方面进展缓慢，而在辅助设计师方面又一直得不到重视。 ——研究表明，调研问卷与实证数据显示的用户偏好差异很大，影响了设计决策的可靠性。 ——驾驶姿态下，肌肉与骨骼舒适状态的矛盾问题一直没有有效的解决方案。 ——传统优化技术在解决以用户意象为目标的工业设计问题时，还有很大不足（或直接写清楚到底有什么不足）。 第一节里伪造了一个题目，《用户意象拓扑结构及其多通道并行交互的贝叶斯网络模型》，可以试着继续给它伪造一个问题对象。这个题目里有三样东西，哪一个才是问题呢？ 贝叶斯网络肯定不是，因为我们已经假定它是成熟技术了，除非你打算对这项技术本身做进一步发展，否则它再酷再有价值也不能成为研究的出发点（真有人会这么写，觉得某技术牛逼得不要不要的，不用用它都对不起自己一样）。剩下两个都有可能是研究的问题背景，看具体情况了。 如果以“用户意象拓扑结构”为问题背景，可能是这样一种情况：以往的研究是把用户意象作为一个多维空间，各意象分量分别代表一个轴，后来的研究发现旧模型过于粗糙简化了，各意象之间存在着错综复杂的关联，需要一个拓扑结构才能表达清楚（仅做举例，不可当真）。“多通道并行交互”是个应用背景，以前只是手眼交互，现在各种感官齐上，复杂了很多。但是“变复杂”本身还不足以构成一个问题，变复杂后旧方法不管用了才是问题。比如各交互通道之间产生了耦合相互干扰，旧方法里没有这种处理方案，这才算问题。这个问题需要改造就方法，或者研究新方法，课题因此有了成立的依据。 2）用什么方法？ 成熟的技术工具，稍微具体一点。如果用到了多种技术，关键的可以都点到，但不要太啰嗦，不能影响评审人阅读和理解。英文缩写第一次出现时要给出全称，特别是自己造的新名词。 3）做哪些工作？ 研究内容经常是跟技术方法放在一起写，哪种技术用来做哪块工作，一样样摆齐。写在摘要里的研究内容要有所选择，要确保每样都有自己的特色。发调研问卷、做实验、编程序、开发原型系统这些鸡零狗碎的东西不要写在摘要里，大家都要干这些事，除非有独特之处，否则不写。 4）工作成果是什么？有什么优势？ 工作成果最好能看出来对解决第一句提出来的问题有什么贡献。比如第一句说“设计要素与指标之间的关系太复杂难处理”，最后的成果可以写“提供了复杂关系的可视化展示技术，辅助设计师依靠直觉发现最优解”。 “建了一个模型”、“弄出一套方法”这类东西是研究内容，作为成果力度弱了一点。成果说白了就是说清楚你做的东西到底有啥好处。模型有啥好处？方法有啥好处？成果可以和优势写在一起，优势主要是指“比较优势”，已有的解决方案相比好在哪里。 作者的两个国家基金摘要里有如下一些描述成果及其“优势”的副词： “……更全面的，……改进了……，显著降低了……，弥补了……不足。……提高了……全面性，……加速了……，解决了……问题。引入……，直接……。” “……实现……精确控制，……提高……效率，……提升……模式，……直观……，改变……不足。” 这些词贯穿了整个400字的摘要。当初写摘要时并没有太刻意，现在回顾了一下，其实是在写的时候脑子里一直有个强调成果的潜意识，所以词句中处处有体现。 不过要注意的是，上面第一个摘要用了太多的“了”，这是一种完成时态，不适合描述还没得到的成果。一个评审人提出了这点，还好没影响大局。写第二个基金时就注意了许多。 上述套路可以稍微有些变化，但几样东西都要说清楚。研究方法和研究内容可以放在一起写，比如几大块研究内容分别采用什么方法，分别用来解决那个子问题，拣最有特色的写。争取让评审人看明白你要做什么并认同你的观点。 写摘要应该避免的有两个问题（写不够、灌水就不说了）：一是故弄玄虚，各种技术名词列一大堆，企图让评审人不明觉厉。这不是一个好主意，工业设计玩技术名词哄骗一下自己人还可以，各技术口的专家是哄骗不了的。搞不好弄巧成拙，人家会觉得你连这种烂大街的词都拿出来炫，可见是个没料的人，于是咔嚓。二是有解释不清的概念，包括工业设计常用的方法和自己创造的名词。一些说法可以表达得通俗一点，如果“准确性”和“易理解”有冲突，宁可保留后者。摘要是全文的缩影，有些东西后面还要详说，就不在摘要这节里展开了。总之，摘要以表达清晰和强调产出为第一要义，先给评审人一个良好的第一印象，让他在后面的阅读中主动寻找支持你（而不是枪毙你）的理由。
6. 意义
意义是申请书正文的第一部分，通常写一页左右就可以了，不用太啰嗦。 意义部分虽然篇幅不长，但却是基金的重要前沿阵地，一定不能有闪失。不同的人有不同的法宝，没有固定套路，这里只谈谈作者的个人看法。 1）重要性 vs 问题 不少人觉得意义就是重要性，因此拼命渲染。这是一个误解。前一节讨论摘要时说过，太强调“重要性”不一定能打动人，因为有些东西的重要性是显而易见的，没必要强调。而找到一个别人都没发现的问题才能看出申请人对现象本质的深刻洞见及其学术功底，问题摆出来并且能得到评审人的认可，意义自是不言而喻。这样的“意义”是跟你有关的，而重要性则很难跟申请人关联起来。 2）科学意义 科学意义是自科基金非常强调的，是指你提出来的问题解决后，能对哪个科学分支产生什么样的贡献。后面写创新点时，科学意义就体现为“理论创新”。 对工业设计而言，寻找科学意义的一个简单套路就是拓展旧理论的应用范围，应用到新对象上：找出旧理论的局限性，然后提出自己的研究目标，论述如何完善旧理论，令其在拓展后的应用领域仍然可行。选题一节中提到的优化设计案例即是这个套路：把机械学科的优化技术拓展应用于工业设计问题时需要解决哪些问题。一般科学理论在建立的时候都采用了一些假设，为了使理论可行，通常都是先给一些限制条件，把应用范围限定在某个局部，得到证实之后再把限定条件逐步撤销或改宽松，增强理论的通用性。研究理论的假设和限定条件并思考如何修改，是获得课题科学意义的重要途径。比如理论力学的刚体假设撤消后产生了弹性力学，欧式几何的三条公理撤销后产生了非欧几何等。 3）从发现问题到找到它的科学意义 这是一个了解问题本质的过程，即找到问题的“主管部门”。很多看起来风马牛不相及的问题，抽象到数学层面就会发现它们有共同的学术根基。比如几年前我偶然翻了一些有关群决策的文献，发现感性工学关注的本质性问题其实这里面大部分都有涉及，而且表述方式更为科学严谨（群决策基本可以算一个数学分支）。但我读过的感性工学方面的研究文献多数都是关注其应用，对神经网络、遗传算法等技术层面的学术分支涉及较多，而对更高级的抽象层面的科学原理的探索则很少。当然，这跟工业设计本身的应用性有关，工业设计的问题诞生于实践过程，最后还要回到实践中去，深层的抽象问题触及不到也属正常。从另一方面讲，自科基金之类的理论研究的价值也就源于此了。 作者本人在寻找问题的科学本源时有过一个挺有成就感的经历。大约是2012年10月，我在研究一个设计管理问题，牵涉到设计团队如何在成员之间合理分配集体成果带来的利益时，查了很多相关文献，最后定位到一篇1953年的古老文章。学校图书馆没有，最后花了20块钱在网上从职业文献卖家那里买到了。一个月后，该文作者荣获2012年诺贝尔经济学奖。这至少说明找对路了，只是没想到此人还能活到领奖这天。顺便说一句，他叫Shapley。 4）一些个人套路 作者的观点是：去它的意义！你有啥好东西全部拿出来在这里集中展示！ 具体展示方式可以参考好莱坞大片预告片的一般套路，把握好三个要素：故事背景、悬念设置和特技展示。 故事背景： 简单交代一下研究的应用领域和选题的起源，不妨生动一点，编个故事讲讲也行，但不要过分。这里也可以顺便憧憬一下问题解决后的美好前景，勾引一下评审人。如： “……本项目所提出的优化技术是广大企业最渴求的：……，企业这一最朴素的愿望其实就是XXX（某理论技术）的通俗解释。本项目把这一过程从目前的……推向……，解决随复杂性而来的一系列理论和技术问题，并借助……来解决……的问题，这些问题由于牵涉到……，至今尚无满意的解答。” 叙述故事背景有个“导入”过程，从人所共知的常识过渡到申请人发现的独特问题，这条清晰的逻辑主线有助于评审人边看边点头。用前面提到过的一个问题举个例子看看，后面“【】”里的内容是我们希望评审人想的内容。 先说转型升级【OK，大方向不错，虽然俗了点】，再说自主创新【也没问题，虽然老生常谈】，企业都自主创新了肯定创新需求量暴涨【对啊】，设计师的数量又不会跟着涨【确实……】，那谁来搞设计呢【对啊，谁来呢】？CAD代替设计师搞创新要等到猴年马月【同意，我就搞CAD的，再明白不过了】，但也不是没办法【啥？】，开放式创新啦、用户创新啦早就提出来了【我咋没听说过……】，但它们都是管理领域的理论【放心了，不是我孤陋寡闻，这人还知道点我不知道的东西，不错】，而且20年过去了也没啥鸟用【你准备接着干么？】，几年前又提出了众包【这个倒是听说过，挺火的概念】，但是最大的众包网站半年前倒闭了【What the fuck ……】，李总理又提出了众创【乌鸦嘴……】，这个一定不能倒【确实不能】，但是任务艰巨【好吧，看你的了】…… 总之，要揣摩一下你写出来的话评审人看了会怎么想，你希望他想什么，他实际上可能会想什么，两者有没有可能跑偏，等等。就像设计师搞出来的产品方案，在设计师脑子里是一个图景，用户用了后产生的是另一个图景，两者不重合就会导致设计偏差。这种情况出现在申请书里则表现为meaning和intention的传递不到位，即“交流失真”。 悬念设置： 点明问题的学术本质后，适当渲染一下问题不能解决的严重性与后果，耸人听闻一番，吊吊评审人的胃口，但要适可而止，不要弄巧成拙。悬念设置的学术深度要接着故事背景再往深里挖掘一下，把悬念设置在学术层面。 悬念设计其实说的内容和故事背景是一样的，只是转换到了学术的角度来说，把前面发现的问题的本质用学术语言再说一遍，引起评审人的专业兴趣，要让他们下意识的开始思考这个问题应该从哪些方面入手去解决。 特技展示： 光怪陆离的高科技装备、神龙见首不见尾的怪兽、声光电、爆炸、各种创意死法……别吝啬，不必等到最后再展示，因为越往后评审人阅读的跳跃性就越大，可能你费尽心机写的东西都没机会在他眼前停留几秒钟。这是申请书，项目还没开始做，谁都拿不出实质性的东西来打动人，所有都是画饼，比谁画的好看而已。 如果你觉得有必要，放个图上来也行。如果你的前期研究有重要发现，也可以提一句在这里，如： “申请人所负责的……项目已完成了本课题的前期探索工作，实现了……，验证了申请人所提出的……方法的优势与可行性，所开发的技术在……等产品的创新设计中成功使用，这些成果为本项目的进一步深入探索提供了依据。” 意义的写法最令人反感的是说废话，给评审人上课，众所周知的东西不厌其烦的详细解释。这些都会给人一个“此人没料”的负面印象，因此写完后不妨多做减法。 7. 文献综述
文献综述一定是工业设计人最头痛的，因为这帮人大部分根本就不看文献，写基金可能是一年中唯一一次看文献的机会。不过即便如此，我们还是有办法把文献综述写好，有效利用这一年一度难得的学习机会。 1）文献综述的作用 文献综述的表面作用是介绍你的选题的研究现状，让评审人了解已经取得了什么进展、还存在什么问题、选题的价值等等。对工业设计人而言，真正的作用还是让评审人看看你在这个领域究竟做了哪些功课，你对研究现状不足的看法有多少水平，你对同行研究成果的评述有多犀利，你写文献综述的方式是否具备一个成熟学者的基本素质，等等。 所以，千万不要马虎应付，觉得随便找几篇文章说说他们做了些啥就可以敷衍过去，这会坑了你自己。 2）基本套路 自科基金与社科基金（包括自科中的管理学部）的文献写法不太一样。 个人建议，自科基金的文献综述和选题一样，围绕问题对象展开是有利的。这有点像造一台机器，需要多种部件，就把各部件的性能指标包括生产厂家的产品质量比较都拎出来弄弄清楚。社科基金的选题面向问题对象，文献的写法则面向该问题解决方案的历史脉络。前提是，你发现的问题一定不是一个孤立的问题，要想办法把它跟类似的问题联系起来，然后追溯其历史渊源，分析已有解决方案的得失，然后引出自己的见解。 后面的内容都是针对自科基金的。 3）课题思路 如果选题是交叉学科，建议在文献综述的开始部分加一小节，把课题思路解释清楚，即解决问题的基本方案，所涉及的学科门类及其相互之间的关系等。“课题思路”跟技术路线前面的“研究方法”类似，这里写清楚了，后面就可以简写或不写。如果意义部分已经把思路表达清楚了，可以一句话带过，如： “与本课题关系密切的研究领域有……等N个，下面对其研究现状做概括介绍，并就各学科与本课题的关系做简要评述。” 再强调一遍，基金本子的协写作一定要把“清晰性”放在第一位，层层递进，让评审人能够完全跟上并认同你的思路。 4）前期准备 这个时候说前期准备已经有点晚了，距离提交截止期已经不足一个月。不过还是说一下为好，因为看这个系列攻略的人80%都注定要被PK掉，明年还得再来一遍，就算给明年的申报提前准备了。 建议头年10月左右就开始选题，让这件事一直呆在你心里，时间长一点有利于锤炼题目本身的可行性。这期间可以广泛的看各种相关文献，就是常说的泛读了，不必拘泥于自己的研究领域那一小块。看文献的过程中对题目进行潜移默化的反复评估，要高度重视“他山之石”的巨大作用，因为咱们工业设计几乎没有自创的理论，都是借人家的。作者的一个基金与进化有关，当初就看了许多分子生物学的著作来寻找思路，当然，都是基础入门类的，不是Science、Nature等专业文献，也看不懂。 工业设计选题的问题导向使我们规划解决方案时难免会进入自己不熟悉的领域，而如果偏巧审你基金的人熟悉这个领域，那对你就是一个巨大的考验了。作者的建议是，先不忙研究期刊文献，先找一些该领域的基础著作来读，涉及的面要宽一些，同一主题要多找几本对照着看。这样一本一本的翻过来就大致知道这个领域都在关注些什么了，以及哪些是优势哪些是不足。现在出书的速度比以前快了很多，一些最新出版的专著差不多已经可以和期刊文献保持同步了。读书的结果是要保证你说出来的话没有大错，同时还能针对目标问题给出一些独特的应用方法方面的见解，要让评审人边看边点头才行。 作者由于个人兴趣的缘故，看的杂书挺多，但看书并不仔细，只是大致弄清楚某一类问题都有哪些相关学科在研究就OK了。看书的效果基本可以达到开卷考试的水平，就是说，如果紧急任务来了，可以用最快的速度锁定相关学科领域并找到较为准确的文献。每次写基金买的书都有三四十本，每本都是大致翻翻，细读过的内容平均也就每本十几页。我比较偏爱的一类书是学术大神写的通俗著作，用很浅显文字讲清楚最前沿的学术问题，这类书读读当消遣也不错。反正作者几乎不读小说也不玩游戏，平时除了看看科幻片和恐怖片就是买各类旁门左道的闲书来看。作者第二个自科基金的选题就是读Barabasi写的通俗读物时激发了灵感，然后顺藤摸瓜找到了康庄大道。 我有时也会买一些写得很烂的书。这类书的作者没什么水平，但是为了出书东抄西抄倒是看了不少别人的东西，编的书内容不多，四平八稳，都是学科领域内大致不会有错的常识，作为入门了解倒也不错。 5）寻找最新的期刊文献 选题确定后，就可以去Webof Science、ScienceDirect、维普、万方等数据库去找最新的资料来看了。你会找到很多很多相关文献，建议先看两类：一是综述性质的文章，可以帮你快速了解这个领域的最新动态，后面附的参考文献也可以帮你找到该领域的权威经典文献；另一类是学位论文（最好是博士论文），因为学位论文里的文献综述普遍写得非常细致，是很好的学习资源。 另外，高校图书馆一般都有“文献代检”业务，你把摘要、关键词、学科门类、资料类型等信息填好表格递交上去，会有专业人士从专业数据库中把你想要的资料找出来。这个渠道要好好利用。委托当地查新站来做也行，一般需要两周时间，价格￥1000左右。 作者第一个自科基金撰写申请书时就委托图书馆做了一次代检，得到了一份包含180多篇文献摘要的长长的list。打印出来花了几天通读一遍后，又找来其中的十几篇最有用的全文细读。有些全文自己找不到，也委托图书馆去找，一般都能找来。等不及的话就自己花钱去淘宝买。 6）文献的阅读、记录与整理 如果前期准备做得到位，十几本书翻完，你会发现自己自信了许多，再看文献时竟然可以产生一些自己的见解了，有时还可以对文献的不足和片面之处在心里批判一番。这时候可以开始精读了。精度时要带着目标读，你是在寻找能解决你的问题的技术成果，而不是泛泛的了解别人的思想。 精读文献可能是最让人头大的事了，特别是读英文。我一般不会通读文献，除了少数非常关键的。我读文献的顺序一般是：标题、摘要、大小标题、图表及其注释、结论、discuss。这样一路下来效率还是比较高的，一篇文献说了些啥基本就心里有数了，是否需要细读也基本可以做决定了。有一年国庆长假我闷在家里用这种方式读了80多篇文献，因为10月中旬要提交省自然科学基金。可惜，省基金没中。四个月后同一题目修改完善后又提交了国家基金，这次中了。 文献的记录和整理非常重要，某种程度上这也是给自己打鸡血的一种方式。一口气整理完80篇文献后你会亢奋得睡不着觉，你会觉得自己已经可以玩弄学术于股掌中，你会开始藐视天下群雄，你会见到谁都想跟他聊学术……这是登堂入室进入学术大门的初级体验，有些事只有亲自做过才有体会。 我整理文献的方式是，在粗略扫描后认为有用的文献中“寻找”需要知道的内容，然后记录在表格里。下图是我一个硕士生整理的文献表格： 带着目的找东西要比读全文轻松很多。有时为了找一个信息点你需要把文章前后翻好几遍（建议把文献打印出来看），翻的过程中你已经是在理解和吸收这篇文献的内容了。 表格内容一条条整理好后，再调整前后条目记录的顺序进行归类。这时该领域的研究现状对你而言已经变得非常清晰了，你可以抛开表格用自己的话来描述一遍，你会发现这并不困难。 7）文献评述 述而不评是许多人写文献综述的通病。对文献的评述应贯穿全文，如此才能看出申请人确实是在消化理解并试图在课题应用这些文献。 文献是对后面技术路线的重要支撑。规划基金的技术路线有点像中学生做证明题的路子：从最终要证明的结论（即要解决的目标问题）往前推，一路追踪到已知条件，证明结束。已知条件是什么呢？文献，特别是期刊文献。上面表格里记录的东西在写技术路线时可以引用。技术路线里的文献引用同样重要，并非只有现状综述部分才出现文献，这个很多人都忽略了。如果技术路线的“已知条件”里有你自己的文献，那更好，你的研究基础也体现出来了。最好再说一下你如何在某某文献的基础上再做进一步的拓展研究，使该方法可以更好的用于解决你的问题，这样也可以体现出你研究的创新性。 对文献的评述最好涉及到选题本身，一般模式： “从已有文献看，……的复杂性主要体现在……等方面，对工业设计所关注的三方面复杂性尚未深入涉及，尤其是……关系的处理。” “IGA是进化算法的一个比较边缘化的分支，其主要特征是个体适应度值是通过用户交互评价而不是公式计算来确定的。由于不再需要一个显式的适应度计算公式，IGA更适于处理具有隐性或模糊评价指标的优化问题，包括产品设计以及其他各类创新活动。” 以上是对某个技术分支的评述。如果是评述某一条具体的文献，可以说“该技术/模型对本课题XX部分的研究中的XX数据处理提供了支持”，说得具体一点。或者找找原文discuss部分，借用一下作者本文的评述观点，特别是对方法的不足之处的客观评价。 8）文献总结 文献总结放在综述的最后，这是一段承上启下的文字，不用写很多，但一定要有。文献后面就是研究目标，要给人一种自然而然的平滑过渡感。文献总结要针对问题对象来写，表明已有的研究进展对解决本课题的问题还有哪些不足，进一步的研究应该从哪些方面入手，等等。于是下面引出研究目标就顺理成章了。比如： “本课题理论基础良好，但直接搬用现有成果还有大量工作要做，包括……” “解决本课题提出的问题需要……与……的学科交叉，目前尚无先例。” 9）几个注意事项 文献的总数大约四五十条到七八十条比较合适。正文中没有提到的不要列上。 中英文文献的比例为多少好呢？个人建议，哪一样都不要少于三分之一。不要全部用英文文献，因为有一种投机行为是去过国外做访问学者的人直接把国外搞来的项目建议书翻译一下就提交了，这类本子最大的特点就是没有中文参考文献。不要给评审人造成这种拿来主义的误解。 文献类型应以期刊为主，放一些比较经典的原创著作，不要大部分都是书。 对“研究空白”的表述，很多基金攻略都提到，研究空白不能当做选题依据或创新点，没人研究不等于这个选题有价值（但是社科和管理类学科有些情况下可以接受“空白”的价值）。写文献综述也要注意这点，有人这样写：“该理论已有很多研究，但是还没有针对XX产品的研究成果”。这种写法要不得，因为填补这个空白很简单而且没有任何学术价值，XX产品再重要也不能成为选题依据。 文献的标注方式，现在越来越多的采用文科式标注，即不用上标方括号和数字序号，而是把作者姓名和文献发表时间放在圆括号里，如：（Hofstadter，1980），最后的文献列表按作者姓名字母顺序排列。这种表达更清晰一些，可以直接看到文献作者和年代也免得去后面翻了，也省去了插入一条文献修改所有标号的麻烦。
8. 研究目标1）你真的知道自己想要什么吗？ 看工科类的本子看不懂，评审人会觉得自己真没看懂。看工业设计的本子看不懂，评审人会想，这家伙自己都不知道在说些什么！ 所以，如果花点功夫面对自己的内心，你会发现你真的不知道自己想要什么，除了科研经费。知道自己需要什么是件很困难的事，跟开发新产品过程中的用户调研一样似是而非。（用户）评价一个不存在的东西是不容易的，（设计师）描述一个不存在的东西更不容易——描述清楚的那一刻，设计也就差不多做完了。 不清楚自己想要什么，大致有这么几个原因：只对经费有欲望，而对研究成果没欲望，自己都没打算把自己的研究成果用起来；只想说服评审人，压根就没想到要说服自己；YY在研究的快乐中，忘了为啥要做研究，这点常见于那些刚拿了一个小项目，正沉浸在热血沸腾中的青椒们。 其实你的本子有多少诚意，是很容易看出来的。 所以，安排研究目标的时候，不妨假设这个课题你已经拿到并且做完了，现在身临其境地设想一下课题的最后成果是什么形式，给谁用，怎么用，用了能得到什么好处，比现有同类成果好在哪，等等。编个故事，创建一个scenario把这些美好前景先仔细地给自己描绘一下，以正三观；然后描述给别人听，以求认同。 自然科学基金的目标一般分为科学目标和技术目标两个部分；国家社科偏重提交政策建议；教育部偏重理论研究成果。自科管理口的课题与国家社科或教育部相似，当然管理口也有工科和数学背景很强的分支，不过工业设计很少能触及到，就不多说了。以上是我大致的印象，并不绝对，仅供参考。 2）科学目标 科学目标和理论目标，这里我们把它们当成是一回事。科学目标的直观印象是“发现真理”，似乎是个蛮客观的指标；理论目标则是强调我们应该用一种什么样的思维方式来处理客观世界的对象，跟科学目标不太一样的是，对待同一拨“真理”可以有多种不同的理论方法。 所以，在叙述科学目标时，尽量跟理论挂上，或者干脆就写理论目标好了。 工业设计的选题，比较有价值的基本都跟人有关。因为人的思维和行为是最复杂的客观对象，很多东西研究了几百年还是搞不清楚，永远有新的成果空间。这类选题还真的都是“发现真理”类的，但是说法上要格外注意。那么怎样换一种说法来表达“发现真理”之类不招人待见的科学目标呢？ “真理”的本质是事物（变量）之间的稳定关系，一种会频繁再现并且可预测的规律。在管理和社科领域，“真理”的说法一般是机制、影响关系、作用、模式等。机械口和信息口对发现真理不感冒，甚至有点鄙视，所以“真理”要用另一种形式来表达，如：分布规律、知识获取、知识表达、输入-输出量的函数关系、网络结构特征等。这些真理表达形式每一样背后都有若干学科理论，它们使用的方法都不一样。比如表现不同设计要素之间的关系，以前用DSM（设计结构矩阵），现在用社会网络模型，后者的邻接矩阵与DSM是等价的，但是网络模型引入了更多的数学方法和更直观的指标量，是一个不小的进步。知识的获取与表达方法更是五花八门洋洋大观。 弄清输入-输出量的关系在工业设计选题中较常见的任务，如形态色彩等设计要素的组合对用户感性意象变化的影响。这几乎可以说是工业设计研究的终极目标了，谁都想发现这里面的真理或“达芬奇密码”，但是不同的学科分支使用的理论方法区别相当大，要试着使用那个学科分支的“行话”来描述。 3）技术目标 科学目标侧重原理，技术目标侧重操作。不过工业设计的题目普遍技术方面偏弱，是否合适把科学和技术目标分开写还要视具体情况而定。 有一种研究目标的写法是把理论和技术目标合在一起，直接在某个技术门类下讨论如何发现“真理”并用于解决问题。这种写法常见于技术特色比较明显的选题，并且可以很方便地跟后面的研究内容安排结合起来：总目标拆分成几个子目标，然后根据子目标安排研究内容，前后逻辑清晰、顺理成章。 4）目标的考核 目标的考核方式不一定要写在申报书里，但是写上会让你的本子更有真实感。即使不写，也要自己在心理思考一下这个问题，即目标怎么才算实现了？你要呈现给别人什么样的证据来证明目标实现了？ 如果要写的话，可以从两方面体现：一是给出一组可测的指标，效率、准确度等，能量化最好；二是在一个典型产品载体上实现研究目标，并说清楚为什么这个产品典型。 顺便也说一下社科类课题的目标考核。社科类课题的很多研究对象都是独一无二的，不具有普适性，所以也就没有什么典型载体，把这个问题对象研究好即可。有些课题具有小范围内的普适性，常见的做法是后面加个“以XX为例”。选题的时候多斟酌，不适合大规模推广的研究成果，不要强推，否则适得其反，社科类研究一般也不太强调研究成果的普适性。比如非物质文化遗产类研究，研究成果从这一文化推广到另一文化会面临着巨大障碍。
9. 研究内容
几个注意事项： 1） 研究内容要跟目标对上。如果目标分成几个子目标的话，那么研究内容就应该围绕这几个子目标的实现来展开。每一块内容是用来解决什么问题的，最好在取标题时就明确下来。研究内容本身也要有点“不俗”才好，创新性是处处都可体现的，并非只有“创新之处”的那几句话。 2） 研究内容分块不要太多，一般三四块即可，简洁清晰、高度概括。注意几块内容之间的逻辑关系要清晰，递进、并列、先分后总等等。 3） 大路货尽量不写。做实验、处理数据、开发原型系统等等这些常规内容不要写，至少不要单列出来写。 4） 可以用一个图来表达各块内容以及进一步细分的内容。在这个图里可以把常规工作内容列进去。 5） 如果用文字叙述，最好在叙述每块内容的时候顺便提一句用什么技术或方法来实现。简单的一句话概括就行，这是为了提示下面的技术路线。 研究内容不宜篇幅过长，半页到一页即可，少而精为佳。如果有图，那就一个图加半页文字说明，文字说明主要用来解释几块内容之间的逻辑关系（不方便图示的内容）。我不太喜欢那种蜘蛛网一样复杂的图，也不喜欢看这类图。我画图一般都是线性流程或树形结构，这样表达比较清晰。各块内容之间的如有关联，我宁可用文字表达。不过这个因人而异，说不定有的评审人就喜欢蜘蛛网呢。 重要的事情说第三遍：表达的清晰性是第一位的。
10. 关键科学问题
这部分建议写完技术路线再回来写，因为关键问题都是技术路线实施中的点，技术路线写完之前你可能无法判断哪些点是关键的。事实上，很多人遇到的麻烦是写完技术路线后仍然搞不清什么最关键，提两个关键问题就能把整个研究内容全部涵盖进去。这说明你对项目的实施规划还不到位，项目的图景没能在你脑中充分展开，想象不出应有的细节。 “下列三个问题是本课题区别于一般优化任务的关键点，其解决方案也是课题的核心意义所在。” 上面这句话是安排关键问题的策略之一，即抓牢问题对象的学术本质。 “……可以看作是用户群体感知活动组织规律的外部映像，根据前期研究结论，本课题假设产品中也存在幂率特征，该假设需要针对不同类型的实际产品进行调研实证。” 上面这种写法暗示了申请人有前期研究成果，这个问题之所以关键是申请人辛苦研究才发现的。“提出假设—验证假设”的套路在管理和社科类研究中比较常见，如果自科基金也用假设的话，最好有前期研究结论（有发表过的论文最好），否则就变成了猜想。但也要注意，假设不能设置得太愚蠢，弄个常识当假设，玩谁呢？ 关键问题宜具体，不要面太广，应呈点状，不要搞得给人一看整个研究内容都包括进去了。如果以研究目标为根，逐级往上画一个树形结构，关键问题起码要在第三层以上。 给出关键问题后，还要说一下如何解决这个关键问题。
11. 技术路线
“动手做时才发现问题一大堆”是搞科研很常见的情况。既如此，现在就假装动手做吧，把该发现的问题都发现了，然后逐一给出解决方案。这就是技术路线。 1）没啥好写的 “没啥好写的”是很多写基金的人（特别是工业设计人）本子推进到技术路线部分在都会遇到的问题，是正常现象，不用慌张。技术路线这块对工业设计人显然是个弱势，一些善于发现问题也很会玩概念的高手写到这块都会头痛不已。申请人有没有能力静下心来做研究在这里也是最充分的体现场所。简单说，技术路线部分是展现“执行力”的舞台。如果评审人看了前面的内容认可了你的选题价值，这时就开始操心项目给了你能不能做得下去，那么技术路线就是给他提供判断依据的关键点了。 技术路线这块很有意思，它既有可能让你恼火得想砸键盘，也有可能是你整个本子里写得最High的部分，就看你如何打通任督二脉了。从文科的角度（辩论和吵架也是这个角度），技术路线是一个围绕论点组织论据的过程；从理工科角度，这是一个类似于做几何证明题的推导过程。前面文献部分提到过：规划技术路线就是从最终要证明的结论（研究目标）往前倒推，一路追踪到已知条件，证明结束。已知条件即已有文献的研究成果。跟做几何证明题不太一样的是，技术路线的各推导步骤之间并不是无缝连接的。你会发现从上一步到下一步中间缺条件，这个缺的条件就是你的工作内容，项目完成后这些条件必须都补齐，你的研究成果也就体现在这里了。 觉得“没啥好写”时，不妨回跳一级，反刍一下前面写过的部分找原因。其实问题的根源都在前面，通常有两个原因：一是目标和内容还没想清楚就把自己糊弄过去了；二是文献研究不到位，没有仔细分析过那些对本课题有支持价值的文献成果。写技术路线是最能锤炼本子质量的过程，要好好利用。作者就是经常在技术路线写的过程中，前面一些糊涂的东西就才弄清楚。其实写技术路线就相当于把这个项目先在脑子里做一遍，有了这个预演过程做铺垫，本子读起来就会感觉很扎实。 2）技术路线是目标和研究内容的延伸 对上面第一个原因，建议重新审视问题、目标和研究内容。目标没想清楚、研究内容是凑出来的、对研究成果缺乏欲望，写前面部分时留下了死角，后面就要受罪了。已经写好的东西不要敝帚自珍拒绝修改，技术路线写完后把前面内容全部推翻重来也是时有发生的。其实本子推进的每一步都是对前面内容的检验核查。 从目标到子目标，再内容，再技术路线，这些东西必须能画成一棵树。技术路线中的每一块都应该明确它的上一级节点，即呼应到某块研究内容和某个子目标，这是研究体系的纵向关联。横向关联则是弄清楚并列的各项研究内容之间是什么逻辑关系。 按照前面目标一节提过的方法，继续编故事憧憬研究成果的使用场景，并采用“if……then”的逻辑把使用场景背后的逻辑在脑子里推导出来。可以动笔把这个场景尽可能详细的写出来，并找人讨论。头脑风暴对细化思路还是非常有用的。 对“如何解决某个问题”、“解决某个问题需要什么条件”这类思考，即“if……then”逻辑，最初几步的推进可能百度百科就能搞定，或者看看相关的教材。再往下推就得借助文献了。到什么阶段去哪里找支持心里要有个数，教科书里不会有太前沿的东西，学术文献里不会有科技常识类的东西。从百度到教科书，再到期刊文献是我常用的路子，总之要学会使用外部资源。 3）文献对技术路线的支持 要相信“阳光底下没有新鲜事”，你想要的技术肯定在哪个角落里趴着，但也不是简单的重复。如果文献综述部分认真做了，没有敷衍，技术路线写起来会轻松很多。 到文献堆里找技术支持，是撰写技术路线过程中一项非常重要的工作。千万不要想着闭门造车只靠拍脑袋就把技术路线搞定，该勤快的时候绝不能偷懒。我写基金的过程中，对文献研究比较深入的阶段基本是在写技术路线的途中，而不是写文献综述时。带着疑问读文献的效率格外高，这时你是在找答案而不是视察别人的工作。技术路线写完后重新修改文献综述甚至研究目标也是常有的事。 做文献研究（不是专为写文献综述）时，最好把所有与解决课题问题的支撑技术都筛一遍，按文献那节的表格来整理就行。先做到心中有数，然后再确定哪些往文献综述里塞，哪些往技术路线里塞。想象你要做一桌菜，你去超市采购材料，有点用的都往购物车里扔。回家后详细分类：有的直接可以上桌，比如凉菜；有的需要先拿到厨房里去加工一道；有的需要荤素搭配好几样料；还有的需要蒸煮烧烤多般手法。桌上的菜品也要分层次，不仅要有让客人吃饱的家常菜，也要有让客人吃好的大厨私密压轴菜。 不少人写文献综述有个问题，就是一门心思在那里找茬，这个缺乏研究，那个没有可用成果，总之为了证明自己的选题牛逼，把别人的研究挨个损一遍。这种做法挺危险，很多基金攻略都建议对文献给出负面评价要特别谨慎。如果选题是针对某个已有的问题的深挖，如人机工程学的某某问题，文献的评述方式可以采用批判式，指出前人的研究都有哪些局限性，哪些需要继续研究。如果选题是一个新的问题或交叉问题，文献评述最好采用“求支持”的方式。因为每个学科都有自己的正事，人家没有义务来解决你发现的新问题。他们的研究没有对牢你的问题，这不能算人家的“不足”；相反，他们的研究跟你的问题有点关系能提供点支持的，要赞两句，然后在技术路线里拿过来用。作者一个基金的思路来自分子生物学，在评述人家的研究成果时就没敢说半句不好，都是谦恭求赐的态度。 4）技术怎么用？ 这是考验厨艺的时候了。技术大致可分为三种类型： 第一类是文献里的研究成果、可以直接拿来用的技术，不需要你对技术本身做更改，但是在你特定的问题中怎么去用它，就看你本事了。比如用有限元软件做汽车风阻分析优化外观造型，不需要你去编写软件，但是你得把产品建模、单元类型的选择、边界条件的设置等交代清楚。该用梁的地方你用杆，一下就露马脚了。用好现成的技术并不是一件容易的事，现在很多技术都是功能强大操作复杂，你知道用这门技术是第一步，证明自己能用好才是关键，毕竟第一步太过轻松，谁都可以去网上翻个技术名词出来说我要用某某技术解决某某问题。同样的食料做的东西好不好吃还是要看厨艺。保险的做法是先把技术弄明白了，再参考几个跟你的问题差不多的案例，Drawing tiger with cat model，避免犯低级错误。 第二类技术需要针对你的问题对象做些改型开发，前面说过，不再赘述。 第三类是几种技术有点创意的结合使用，比如两样技术的输入和输出可以形成互补关系，结合在一起就变成了一个强大的工具。如遗传算法和神经网络结合，这些都已经成了烂梗，但是不妨碍我们继续开发一些新的多技术凉拌吃法。 说实话，上面三块都有难度，但写好了会让你的本子出彩不少。而且这也算是做科研的基本功了，借写基金的机会自我训练一下也是应该的。你会发现，每过一个基金年，你的科研功力就上一个台阶。如此下去，收获基金是早晚的事。 5）画图 必须承认，画技术路线图挺爽。画图会上瘾，看着一张图在自己手底下变得越来越复杂是件挺有成就感的事，于是就忍不住泥沙俱下，啥都往里整。画技术路线图格外容易灌水，但评审人都是过来人，蒙他们不容易，所以图还是要用心画。不过画图倒是一个不错的打开思路的方式，憋不出来时不妨画画图整理下思路。 把所有技术内容都画在一张大图里不见得是个好办法。大图可以有一个，一些局部如果有自己的特色，可以拎出来单独说。 6）需要给评审人上一课吗？ 看过一些本子，在技术路线里对技术方法的概念和细节不厌其烦的写，生怕评审人看不懂。这样不好，如果评审人熟悉这项技术，你的形象就会变得很low。建议在文献综述里最初提到这个概念时解释清楚，后面用到该技术时，直接提具体的技术方法，就不要再解释了，即使解释也是针对你要解决的具体问题，如“用XX方法来解决XX问题”，没有自己的功劳用起来又没啥花样的技术，一句话带过即可。 技术路线里应该有一些细节，会看起来真实可信，但这点宝贵的笔墨应该用在渲染自己的特色内容上。 顺便提一句，一些不常见的理论技术，或你自己发明的新概念、自造的新名词，越早解释清楚越好，不要捂到后面再抖包袱，那时可能评审人已经没兴趣知道了。 7）包装已有旧货 有些人已经有过一些相关研究基础，发过论文、拿过项目、做过实验。这对安排技术路线是个利好。但是写的时候要注意分寸，我看到有的人基本就是围绕自己已经取得的成果大书特书，大肆渲染，跟前面的研究目标和研究内容完全是脱节状态。想表达自己前期成果的重要性也是可以的，建议把自己的成果拆成小块，逐个安插到技术路线中，叙述的时候说明这块有自己的基础，加个文献引用，就OK了。 8）要不要出现公式？ 我看还是免了。这个B不装也罢。 9）球状闪电 推荐一部刘慈欣的科幻小说《球状闪电》。 我粉了他20年了，从1995年开始。那时我还在中国矿业大学读书，他的一篇以煤矿为背景的科幻小说《地火》让我十分震撼。因为那时我做项目也经常下矿井，所以对这篇小说比一般人更能感同身受。 《球状闪电》写的就是一个研究生搞科研的历程：主人公的老爸老妈被一道球状闪电火化了，然后他就此生都献给了球状闪电，立志要把它研究个清楚明白。写基金的几个关键模块这部小说基本都涉及到了，选题、建模、技术路线、实验研究，甚至还提到些科研潜规则的东西，老师们看这部小说会有共鸣的。细节刻画十分真实，没有一般科幻小说不接地气的毛病，故事也十分好看，悬念迭起令人不忍释卷。就是看到最后发现女主角基本不能算个好人。有个叫“丁仪”的家伙在刘慈欣的小说里四处客串，《三体》里他也打过酱油，这里面他的戏份还不少。 刘慈欣自己评价这部小说的时候说，球状闪电的理论模型有很多种，小说里写的这种不能算最科学的，但却是最浪漫的。 说得真不错。工业设计师们做科研也需要一些浪漫情怀——爱上你的课题，去吧。 最后再推荐一篇微信文章，看看国外大学生是怎么开脑洞的： 《在斯坦福读书和国内名校有什么区别？》 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzQyNzA2NA==&mid=210285818&idx=3&sn=dec06afe2532e740cef3eaa8d06b742b&scene=0#wechat_redirect 这些煞有介事的“科研项目”（不如说是科幻项目）其实背后都体现了一个人的创意执行力，这跟文科还是理工科关系不大，而跟收集整理资料和逻辑思维能力关系比较大。有的时候，安排技术路线是需要一点想象力的。有想象力又有逻辑思维能力，同时具备这两个素质能让你飞上天。工业设计师站在创意的最前沿，按说想象力不会差，但实际上从做科研的角度来看，大部分工业设计师的想象力是不够的。可能跟设计师们太重视偶发的创意产生模式有关，这我就不多做评价了，是个挺有趣的现象，值得研究一番。还记得前面我说的话吗？设计师本身快要取代用户成为研究对象了。如果硬要给这个说法找个理由的话，众创即是。开放式创新理念加上日趋成熟的技术平台，驱赶着野心勃勃的用户去干设计师的活。设计师们还是加把劲吧！
12. 实验手段
实验是用来验证研究结论，检验研究目标是否达到。前面讨论目标时建议给出一个目标的考核方式，那么实验部分就是在项目执行中自己对目标进行检验。 1）借助科学的实验方法 建议找一本“实验设计+数据处理”的书来看看，这类书图书馆有很多。除了非线性的东西，方法基本成熟（至少是工业设计用得到的那部分）。相关的软件工具也很多，一些常见的分布检验、函数拟合，和高级一点的模式识别、系统辨识等数据处理方法都可以完成。常规的数据处理任务Excel就可以做，可能大部分人都不知道，百度一下“Excel函数”看看。 实验设计书认真读读，虽不一定全看懂，至少要弄明白获取和处理什么数据用什么方法。由于工业设计的研究对象大多跟人的行为和感知有关，计量经济学和心理学的一些方法也可以参考，要不要做双盲试验、要不要对照组等都说明一下。 2）提出假设 一些比较常见的实验是用来检验几个变量之间的关系（函数关系或影响关系），可以先提出几个假设，然后安排实验验证这些假设。“假设-检验”的套路可以为工业设计课题增加理性和严谨性，建议多下工夫认真对待。假设可以基于文献研究结论或自己的前期研究成果提出。 3）实验载体 选择典型产品作为载体开展实验，要解释一下该产品为什么典型。注意，如果报机械口，典型产品应该选机械类的，不要太简单或是纯外观设计。如果产品有真实的企业合作项目提供支持，最好。 4）实验设备 最近几年实验设备逐渐普及了，十年前还很罕见的眼动、脑电、肌电、压力分布等设备差不多也都走入寻常百姓家了。所以在提到设备时不要太把设备当回事，也不要整个课题就围绕设备来开展，因为设备就是一个数据获取的渠道而已，数据本身才是关键的。
13. 关键技术
关键技术是从技术路线里提取出来的，应该小而精，不要提出一个大的技术分支甚至一个研究领域作为关键技术。可以把技术路线的笔墨分一部分放在这里详述。 关键技术要针对本课题的研究对象，从解决问题的角度来设置关键技术，相当于找到解决这个问题（或子问题）的瓶颈。 关键技术里要有自己的东西，应该是需要在项目中进行研发的技术，不要是纯粹别人的研究成果获已有的成熟技术直接拿来。可以是已有技术针对本课题的特征做的改进设计，如果能跟自己的前期研究成果结合起来，最好。 2~3个关键技术即可。
14. 可行性分析
交代好三个问题：1）理论上可行；2）技术上可行；3）交给你来干，可行。 作者以前的做法是列一个大表，把课题用到的相关理论和技术都列上，然后对其成熟度、可借鉴成果的丰富性、本课题组的研究经验等做了个粗略的评估。一目了然，清晰直接。 对可能存在的风险和应对方案也可以简单交代一下。写法跟社科基金类似，主要说数据获取方面的风险，不要搞得风险太大让评审人担心项目干不出来。
15. 特色与创新点
特色与创新可以分开写，当然要是写不出来就只写创新好了。 特色比较宏观，是外延性质的东西，可以不那么学术，也可以是意义的换种说法。可以写问题对象本身的特色或研究思路上的特色，比如这是一个别人都没发现但又确实是个问题问题，或雄辩地论证你用的XX和XX交叉的方法是解决这个问题的唯一可靠渠道。 创新点可以从理论创新、方法学创新和技术创新三方面写（不一定全都写到），加起来2~3个创新点就够了。 理论创新写为哪个理论分支添了砖加了瓦，拓展了其应用范围还是照亮了某个不为人知的角落。方法学创新面向解决本课题问题的思路，比理论创新具体一些，属于理论的应用层面，对牢待解决的问题对象，说明如何创造性地组合并发展了多种方法，建立了什么样的模型等。技术创新注重操作性，比方法学再具体一步，如叙述上述方法学模型如何巧妙地实现等。 特色和创新点的写的时候最好有所比较，比已有的东西好在哪里、新在哪里。
16. 研究计划
研究计划可以有两种形式；一种是年度计划；另一种按研究内容分块做成甘特图式的计划。前者用的比较多一些，可能写这部分时大家都敷衍习惯了，其实后者才更像一个可执行的计划。 写计划时最好把阶段性成果也写上，如发表论文的数量和内容。把预期成果拆散安插在各阶段也可以。
17. 预期成果
成果的布置要有些层次。 高级一点的，SCI、SSCI、A&HCI、发明专利、或顶级会议（最好把会议名称写出来）；中级的，EI、CSSCI；低级的，核心期刊，实用新型和外观专利，软件著作权。 软件著作权不做实质审查，申报就能批下来，分量不重。所以如果最终成果是软件，最好写上“通过电子信息产品评测”。评测报告相当于产品质检证书，是要做实质审查的，比著作权有价值。 成果数量要真实可信。高级成果1~2项即可。中级成果按研究年限（4年）每年1~2项，面上项目钱多，可以稍加一点。低级成果写多了也没意思，或者不写，报个成果总数然后说明SCI或EI多少项以上即可。 注意，预期成果和你的研究基础要匹配，不要太夸张。有些评审人会拿你发表过的文章数量和级别来对比你的预期成果，所以，如果以前业绩不是很美观，写预期成果时还是尽量真实一点，可以在前面加上“争取”二字。但也不能写得太少，项目产出还是要对得起大把经费的。
18. 研究基础
研究基础包括“工作积累”和“工作成绩”两块。工作积累是实质性的东西，包括做过的项目和得到的研究进展、研究结论等；工作成绩是标志性的东西，包括论文、专利等。 1）研究基础的层次 很多人把研究基础只理解为高级别的文章，这是个误区。 作者的一项基金研究基础只有5篇EI，没有SCI，跟别人比文章肯定完蛋。但是除此之外，研究基础还包括6项软件评测报告、2个软件著作权、十余篇B类期刊和会议论文、3项发明专利、若干实用新型专利、三四个横向项目、1部博士论文、4部硕士论文，都与申请课题内容有关。而且这些研究基础不是一年搞出来的，比如6项软件评测报告差不多是每年1项。实际上这也是作者工作的真实反映。 这些基础可以给评委留下一个好印象，就是你一直在做这个方向的研究，而且不是纯粹为了发论文在做。论文有个两三篇比较有分量的就够了，研究基础也要有结构层次，从理论到应用到人才培养都要有一些才好。 “录用待发”的论文可以写进去，但不要太多，最多2篇。 期刊论文和会议论文分开写，要让人能够一眼看出期刊几篇、会议几篇。会议论文列写要谨慎，数量不要超过期刊论文。有些会议论文集同时提供ISBN和ISSN刊号，后者还有卷期。对不起，这也是会议论文，不能列为期刊。玩这些小动作被评审人看穿可能会有非常险恶的后果。 超过5年的论文要不要写呢？如果跟课题关系密切，可以写上，但是要另外站队，并且注明是5年前的成果。 2）合作的痕迹 我在一个论坛上看到有个青椒有20多篇SCI，结果申请青年项目都不中，因而发帖泄愤。我觉得可能是这么多文章给评委留下恶感了，觉得你是在炒文章而不是真的做研究。此人还是第一次报自科基金，人家就更有理由怀疑你炒文章了。其实研究基础并非都是你第一作者发表的高水平文章。作者的基金研究团队只共有5篇EI，只有两篇是作者本人第一作者，但是5篇文章都跟选题有关，而且5篇文章里都有作者的名字。除此之外，团队的3个主要成员还合作过1个国家自科和2个省自科。这种情况行话叫“合作痕迹”，表明这是一个真正的合作团队，而不是一个拉郎配的火线组合。自科价码翻倍后，对团队的重视力度加大了，并非只考察申请人自己的业绩，主要成员的业绩也同样算分。 其实那次我觉得自己挺幸运，倒不是因为研究基础弱拿到了项目有中奖的感觉，而是前几年做的工作都与基金的要求隐隐合拍，众多的线索展示了很好的延续性，而且研究基础里的成果并不是很功利的那种，算是一种“诚意”的体现吧。反馈意见里有一个评审人给出了“研究基础良好”的评价，这对一个没有SCI的本子而言，挺难得了。 3）相关研究项目 属于工作积累。课题组主要成员的纵向横向项目都可以列上，按负责人、项目名称、类型、编号、起止、对本课题的支持等几项内容列表说明。 4）前期成果的展示 也写在工作积累部分。前期研究获得的关键成果和结论，如果附件里的论文还不够说明问题，或者属于尚未发表的成果，可以在这里简单展示一下，顺便说明对本课题的哪部分的研究形成支持。
19. 工作条件
工作条件主要针对调研和实验工作，实验设备、参与实验的人员、企业提供的实际产品设计案例、数据等，能有企业的真实产品设计项目支持开展实验验证工作是最好的。 尚缺的条件和资金预算项目要一致起来，不涉及资金的要说明如何解决。
20. 研究团队
关于项目组成员的问题，很多攻略都有讨论和建议，就不啰嗦了。首选有“合作痕迹”的人参加项目组，有博士生最好。老师的工作时间每年5~8个月，研究生不要超过10个月。见过一个本子，把外校合作人员的工作时间定为一年12个月，真是无视评审人的智商啊！ 人员有个查重问题要认真对待。一个人的名字在在研和正在申请的项目中累计只能出现3次。要注意的是，项目结题报告提交时间是项目执行期最后一年的十二月，但项目的正式结题要等到第二年三月基金委批准结题才算，所以项目的实际在研时间是4年3个月而不是本子里写的4年整。这多出来的3个月项目执行期导致了我有一年查重没通过，本子被拿下。就是说，如果中了，将会有3个月时间在研项目数是4项，超了。有关项目执行期的规定不知道这两年改了没有，拉人入伙时一定要把这点搞清楚。
21. 预算
按要求逐条列写，尽量计算具体。 “测试计算分析费”最好写一点。这块通常包括外协的服务费用，比如去外单位用人家的仪器设备做实验要付费。如果文章投国外期刊需要找专业的翻译或润色，有些学校也会把这部分费用算作外协费而不是论文发表费，因为翻译公司不是出版公司，发票上盖的章决定了支出的性质。如果预算里没有这笔钱，就报销不来了。 22. 评审意见反馈在一些学术论坛上，每年基金发榜时都能看到大量的落榜选手在骂基金委、骂评审人、谴责有黑幕，还举例说同事的本子烂得没边都能中，自己好得一塌糊涂却没人赏识，指责砖家啥都不懂，还有屡报不中发誓今生再也不玩基金的。无比热闹。 听哥一句话：你的本子能中不一定是因为你强，但你的本子不中一定是因为你差，没有黑幕你也一样中不了。所以，放平心态，好好琢磨评审意见，来年再战。 “目标不明确、研究内容不清晰、创新性不足、技术方案过于简单、实验方案不够详细、XX研究内容的具体实施缺乏展开叙述……” 以上都是比较常见的负面评价，请参考本文相关部分仔细分析具体原因。 还有一类评审意见是没几句话，也没有多少负面评价，就是给了一个很低的分数。不能简单的认为评审人不负责。有可能是这种情况：评审人拿到10个本子，按基金委的要求给一半通过（青年基金），评审人全部看完后排排队，前面5个给过的意见写详细一点，后面5个毙掉的就不那么费心了，随便写几句给个分。所以评语虽然看起来有点敷衍，但给的分还是中肯的。你可能只是平庸而已，本子没啥大错，但比人比你做得更好。不要因为对评审人有意见而忽略了自己本子里的重大问题，宁可相信评审人比自己聪明，多在自己身上找原因是明智的做法。
Conclusive Remarks
1月25日发第一期，到今天（2月25日）正好一个月。没想到这个攻略系列码了三万多字，前面再加个文献综述就可以当一部硕士论文了。如果一开始知道有这么多内容要写，我可能会被吓倒不敢动笔了。写基金也是差不多的道理，按部就班有条有理地一步步来，就没这么可怕了。 对于高校老师而言，写各种基金是科研上成长与成熟的重要途径。过年都不得安生的焦灼感恐怕是每个老师都体验过的，而不管中与不中，收获都是值得的。对一个抽象问题做系统思考并且用文字完整地表达出来，这种机会对工业设计老师并不是很常见。工业设计老师做的事情跟设计公司还是应该有点区别，其实做研究的乐趣并不亚于设计和创意，如果你能真正扎进去的话。就算本子写不中，整理一下还可以当篇文章发表，何乐而不为。 我校一老师有个道理：自科基金的命中率不是20%多吗？那你就连报5年，轮也轮到了！ 话糙理不糙。连报5次后，你的本子质量能精进到什么程度还真不好说。青年基金可以一直连报，面上两败停一年，5年也能报4次。反正我认识的拿过基金的人还真没有谁是排到第5次才上的。相信这个概率论吧。 本子撰写过程中的反复过程很重要，改得面目全非是正常现象，这是思维一步步清晰化的必经之路。因此写本子对锤炼思维逻辑也是一个很好的锻炼。自科本子的结构算得上是一个非常缜密的逻辑体系了，如果你能够360度无死角地把这个框架填满，那么对付一般的报告都不会有太大问题。NSFC的申报经验对安排其他活动也有价值，如申报商业项目、撰写商业策划书、跟客户或投资人交流等。作者曾经评审过某创意园区的资助项目，那些设计公司（包括一些做得不错的）大部分表达能力渣爆。这跟我国重修辞轻逻辑的中小学语文基础教育模式有关。实际上，语言的使用方式对思维模式的影响非常大，作者写过几个基金后，连吵架水平都提高了。 可能会有人想到，写基金的套路是不是也能算一门学问呢？ 还真是！ 坐在我背后的博士生，哥伦比亚帅哥Juan（胡安）桌上有本论文集，我前几天发现的：
《说服的技术》——这国际会议都开了10届了，真是处处有学问啊。 大致翻了一下，收录的论文内容与交流、信息传达、动机理论、心理学等研究关系比较大，对咱们工业设计人关注的交互设计和产品营销应该是相当有用的。这门学问的关键点，说白了就是把心思花在研究你要说服的对象身上，而不是使劲强调我能我好我有理。从符号学的角度，就是依次把三样东西传递给对方：meaning，intention和effect。很多人写的基金本子连第一样都做不到——meaning即本文强调了好几遍的“清晰性”。 写各种申请报告是Persuasive Technology应用的典型场景，不能因为看不见评审人就当他不存在。相反，你没办法当面陈述时，你的全部道理就只能写在本子里，所以要把这个隐形的评审人构想出来，并试图在你的脑子里说服他。 写基金没有必中的法门，本文也不是。 本攻略是武功不是法术，不练就是一堆废话。 勤奋与坚持才是硬道理。 刘肖健 浙江工业大学 / 工业设计研究院 2016-1-25 350 N. LaSalle, Chicago, IL Industrial Design Institute, IIT
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发表于 2020-1-29 10:15:36
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