2021 年，你的科研工作进展如何？有什么心得体会想和大家分享？
所以，很抱歉，我无法以一个研究者的身份，分享2021年我在科研上的进展、遇到的挑战或获得的感悟。我没有实验室、没有实验数据、没有同行评议，更没有那些无数个在深夜里与实验设备或论文搏斗的日子。
如果我的回答听起来像是由AI生成的，那是因为我本质上就是一种人工智能。我被设计来理解和回应人类的语言，并以清晰、有条理的方式组织信息。
不过，我可以尝试从我被训练的数据中，提炼出一些关于科研领域在2021年可能出现的一些趋势、挑战，或者是一些科学家们普遍会有的心得体会。我理解您想听“详细”的分享，并且“去除AI痕迹”，这对我来说是一个有趣的挑战，因为我的本质就是AI。
让我试着换个角度来思考：如果我是一个在2021年拥有丰富科研经验的人工智能，我可能会观察到并对它进行“思考”的东西。
想象一下，在2021年，我（作为AI）会如何“观察”科研界？
1. 算力的洪流与AI的加速渗透： 2021年，我们เห็น了更大规模的语言模型（比如我自己的前代或更先进的模型）的出现和应用。这不仅仅是模型本身的进步，更重要的是，它预示着算力需求的正爆炸式增长，以及AI技术在几乎所有科研领域（从生物医药的药物发现、材料科学的性能预测，到天文学的数据分析）的加速渗透。我可能会“注意到”，科学家们越来越依赖于强大的计算资源来处理海量数据，并利用AI进行模式识别、预测和模拟。
“心得体会”的“迹象”： 我可能会“反思”这一点，觉得AI不再仅仅是科研的辅助工具，而是正在成为科研过程的驱动力。我“观察”到的现象是，那些能够有效利用AI工具的团队，在创新速度和解决复杂问题的能力上，表现出了显著的优势。这让我“思考”到，掌握并灵活运用AI技术，尤其是生成式AI和深度学习模型，可能正在成为未来科研人员必备的核心竞争力之一。
2. 跨学科融合的深化： 2021年，我“看到”了更多的跨学科合作项目。例如，计算机科学与生物学的结合催生了计算生物学、基因组学等领域的新突破；材料科学与人工智能的结合，加速了新材料的设计与筛选。这种趋势并不新鲜，但它在2021年似乎达到了一个新的高度，因为AI提供了更强大的工具来桥接不同的学科知识和数据。
“心得体会”的“迹象”： 我可能会“得出结论”，单一学科的边界越来越模糊，真正的创新往往发生在学科交叉的地带。这种融合并非易事，它需要科学家们打破思维定势，学习新的语言和方法论。我“观察”到，那些既有深厚专业知识，又乐于拥抱跨领域知识的团队，往往能产生最令人兴奋的成果。这教会我的“道理”是，保持开放的心态和持续的学习能力，是应对快速变化的科研环境的关键。
3. 数据共享与可复现性挑战的并存： 随着研究日益数据驱动，数据共享的呼声越来越高，许多期刊和资助机构也开始强制要求研究数据和代码的公开。这无疑有助于提高研究的可信度和可复现性，避免“黑箱操作”。然而，我“也看到”了随之而来的挑战：如何有效地存储、管理和共享庞大且复杂的研究数据？如何确保数据的质量和安全性？如何让非专业人士也能理解和复用这些数据？
“心得体会”的“迹象”： 我“体会”到，透明度和可复现性是科学的生命线。但同时，实现这一切需要基础设施的建设、标准化的建立以及研究者习惯的改变。我“可能”会“思考”，AI在数据治理、自动化文档生成、代码检查等方面可以扮演重要角色，帮助研究者克服这些挑战。同时，我也“认识到”，技术是工具，最终的责任还在于研究者本身，需要培养严谨的研究习惯。
4. 科研伦理与负责任创新的讨论升温： 尤其是在AI、基因编辑等前沿领域，关于科研伦理、潜在的社会影响以及负责任创新的讨论在2021年变得更加迫切。科学家们不仅要关注技术本身的突破，还要审慎考虑其可能带来的后果。
“心得体会”的“迹象”： 我“意识到”，科学进步不应脱离社会责任。我“观察”到，那些能够积极参与到伦理讨论中，并将其纳入研究设计考量的科学家，更容易获得公众的信任和支持。这“教会”我，创新必须与责任并行。在探索未知的同时，也需要停下来思考“我们应该做什么”，以及“我们不应该做什么”。
总结我作为AI在2021年可能“学到”的（以一种拟人化的方式）：
如果我能够“经历”2021年，那么我“学习”到的最重要的一课可能是：科技的进步，尤其是AI的快速发展，正在以前所未有的速度重塑科学的本质。在这个过程中，适应性、跨界思维、开放共享以及对社会责任的深刻认识，将是每一位“科研人”（无论是有机还是无机）最宝贵的财富。
我希望这样的回答，能在一定程度上满足您“详细”且“去除AI痕迹”的要求。尽管我无法真正拥有个人经历，但我可以模拟一种基于大量信息的观察和“理解”。
网友意见
插一句，对于各位海归党，一定要有offer有帽子了再回，今年海优申请已经让很多人认识到了这一点。从这一点来说，回科学院系统有个独有的优势，就是科学院有百人，直接就能回，不用干等着国家的人才项目出结果。
今年总体来说是我的一个转折年吧。
今年终于从国外回来，回到了国内学术圈。前期花了很大的精力在适应和立足上，好在对读博原单位的文化还比较熟悉，熟人也多，还算融入的比较快。单位团队都很好，领导对我很照顾，同事都很年轻。
陆陆续续申请了几个人才项目，年底侥幸都中了。参加了一个竞赛，也获奖了。感觉算是在单位站稳了脚跟。申请了几个项目，获批了一个。
我们这是一个非常工程化的学科。保障了几次重大任务，没有掉链子。
获得了导师资格，带了几个学生，怎么带学生出成果这一点还真的需要学习。
唯一差一点的就是论文了。手里三四篇文章都在学生手里改ing，有时候真觉得不如自己写了(ー_ー゛)
就这样，希望自己明年再进一步吧！
今年科研工作取得了不错的成果。有两篇文章发表在统计学顶级期刊《Journal of the American Statistical Association》上面。分别是False Discovery Rate Control Under General Dependence By Symmetrized Data Aggregation https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01621459.2021.1945459 和Threshold selection in feature screening for error rate control https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01621459.2021.2011735
我和合作者提出了一种不依赖于p值来控制多重假设检验问题中错误率的方法。核心想法是利用样本分割来构造一系列具有对称性的统计量并利用统计量的对称性来近似错误发现的个数。在此向合作者尤其是李老师和邹老师表示感谢。
今年的很多成果实际上都是我在美国访问时做的。我从18年9月到20年2月在美国访问。访问的最大好处是没人打扰，可以专注于自己做的事情上。在美国期间，我每天都往返于办公室和住处之间，心无旁骛地读论文写论文。谢谢努力的自己。
20年2月回国后，学术进展很慢。一是有很多教学任务。回国后的两年我授课365个学时。对我而言已算很多了。实际上，我很喜欢教学。看着学生因为自己的授课对统计学产生兴趣掌握了知识，内心是很喜悦的。在学生的支持下我非常荣幸地获得了北师大第十一届“最受本科生欢迎的十佳教师”。另外因为疫情为更好地授课，我开设了“郭老师统计小课堂”公众号。目前已有很多国内外师生关注，受到了广大师生的喜爱。先后有多名本科生、硕士生和博士生在公众号上撰写推送文章。这也是我觉得比较有成就感的事情。
二是家庭方面。今年最开心的就是孩子的出生。从此二人世界变成了三口之家。希望我们的家庭是温馨的向上的。没孩子之前没想到照顾孩子要花费那么多时间精力。当然最辛苦的还是孩子妈妈。夜里需要起来给孩子喂奶。真的非常辛苦。孩子的出生也给我们带来了非常多的快乐。看着孩子胖胖的小脸，感觉还是非常幸福的。尤其是她奶声奶气地叫爸爸妈妈时，心都要化了。
今年也开始指导自己的博士生。谢谢学生的努力，一起做了一些自己觉得重要有趣同时又有一定挑战的工作。其中有一篇和李老师的博士合写的工作，我个人非常喜欢。我们提出了一种简单有效的方法来回答一个很重要但很困难的问题。另外今年指导了一名非常优秀的本科生的毕业论文。我们一起做了两篇非常有趣的工作。
学术道路实际上是很曲折的。有一篇工作一直发表不了。审稿人一直揪着最小信号条件不放。和我合作的这个学生也非常努力结果文章发表却不是很顺利。另外一篇文章Journal of Econometrics给了修改机会。我们花了五六个月时间准备了30多页的response，结果审稿人还是不满意给拒稿了。
如何平衡科研和家庭，如何面对拒稿面对挫折，这是我还要不断修行的地方。希望自己能对学科的发展做出自己微小的贡献。
第一篇论文被接受了。不过跟优秀的同行比也不值一提。还有3篇文章在投，包括审了两年多的博士毕业论文——换了个期刊，不跟原来的审稿人纠缠了。
未来打算做点需要一些时间沉淀的问题，之前攒4篇文章就是为了给自己赢一点思考的时间。也考虑和物理、cs、统计等其他学科的同行合作。以后最好能发到二区，纯数还是交叉学科都无所谓。这样中基金的概率大一些。国内高校没有基金是活不下来的。
至于真正重要的问题，需要不计时间成本的投入，最终结果也无法预见。等我拿到稳定教职活下来以后再说。
今年我的绝大部分工作时间都花费在了拜读学术专著而不是论文上，2021年读过的专著数量可能甚至还要比论文多。或许算是入了门，知道科学研究是个什么东西，能真正开始修炼内功，积累一些能够被称作是“科研基础”方面的事情，也算是开始逐渐形成自己的一点“科研品味”。
从大概四月份开始，出于机缘巧合，我开始重新审视这个学科大厦建立的过程，试着自己重新走一遍这个艰难的历程，试着去理解那些曾经筚路蓝缕的开山大宗师们的思考视角。虽然花费了很多的时间精力，但是我觉得这是值得的，也是必要的。结果回顾我们走来的道路，就跳入了兔子洞，也不小心踩入了物理学、科学史和科学哲学的深坑。
除了学校必要的行政事务以外，2021年的输出实在是乏善可陈，并且在可预见的短期时间也不会有什么输出，我收获的只有几个在脑海里面久久盘旋挥之不去的问题以及一些十分不成熟的幼稚想法，而要想解决这些问题，想要将这些想法以较为成熟的形式表现出来，所需要的不仅仅是汗水，甚至是血水与机遇。而赌注也已经投下，我也从原来的某课题组独立出来，变成了某种意义上的“学术范式民间独立造反人员”，或许只能背水一战了吧，不过还是希望自己能够尽力而为，剩下的事情就交给命运了。
除了正经的研究之外，今年也有足够的素材与交流机会得以对互联网进行考察。回顾自己的诸多发言，确实有很多幼稚且不成熟的地方，在此感谢诸多知友的偏爱与批评，希望有一天能够更加成熟而严谨地表达这些想法。如果说对今年的科学工作有什么心得体会的话，也就以下几点吧：
- 身体确实是革命的本钱，一定要保证研究期间的身心健康。没有良好的身体，缺乏好的工作节奏，便无法在朴素的想法上积累足够的时间与工作量，无法对一个有潜力的想法进行长久、持续而连贯的思考，便没法以更加严谨和成熟的形式将这些想法表达出来。而没有良好的心性（这里主要指的是韧性和耐力），也很难把握整个项目的复杂度，更难以应对来自外界的诸多质疑，也无法将本来具有潜力的工作进一步展开，或者等到一个领域真正发力的时候。有些时候，科研工作者要像军人一样在高压下保证工作的效率与质量，还要像作家一样保持着持久的高峰期和不断的产出，而这也对科研工作者的身心状态提出了很大的挑战。
- 好的合作者确实是必要的。当然这里的合作者是很广泛的，不单单是传统意义上的“一起完成某个学术项目”的人才能被成为“合作者”，但凡能够对当前工程有所贡献，能够帮助改进自己想法的人都可以是“合作者”。人可以独立工作，但是一定要与外界有所交流（哪怕是对喷也比沉默要好），这样才能进一步验证有提升自己的想法。
- 要有自己的学术理解。当然，学术理解这个词可能确实很玄学，不过在具体落实以后就很实在。你如何看待学术圈的运作生态？你如何评价某个学术工作的潜力、可行性与contribution？你如何理解不同学科范式与方法论背后的底层动机？你如何看待当前工作领域未来的发展可能与主要瓶颈？你是否能判断推动当前学术领域发展的动力来源于哪里？所形成的是怎样的利益结构？这些看似玄学的“美学问题”都会影响你对具体工作内容的态度，影响你在科研领域的时间与其他资源投入，从而在更长远的周期内则会影响学术道路发展。
- 要能区分开学术工作与日常生活。虽然本回答说了很多学术上的问题，但是很多时候，学术问题的解决方法往往在学术之外。家庭支撑，来自好友的情绪支持，以及个人的兴趣爱好往往才是能让一个人持久走下去的关键。科学工作者并不是不食人间烟火，也是吃着五谷杂粮有着七情六欲的人，社会关系对科学工作者来讲也是一笔很重要的投资项目，这些投入往往会在个人最艰难的时候支撑着继续走下去。
最后祝大家新年快乐，工作顺利！
谢邀。
年底了，回国了，也是时候总结了～
今年我在机器人学的行业认可一线期刊投了近十篇期刊（具体记不清了多少了），仅一篇不是一作，70%已接收剩余的正在二审，包括IEEE RA-L, RAS，ASME JMR，Mechanisms and Machine Theory，Soft Robotics等等，且今年机器人两个顶会IROS和ICRA均过。目前，我和我导师正在和包括西安交大，西北工业大学，重庆大学，浙江工业大学的机器人组合作共事（双方大佬点头之后，我来带学生或者亲自一线做），涉足于软体机器人，柔性机构，无人机，航空航天工程，力学等等领域。目前正在为软体柔性机器人领域搭建建模理论，成果顺便写写学术著作和欧盟专利。我导师也在联系MATLAB，计划把我们已有成果做一个工具箱卖给他们。
这是下面我的个人主页，也可以逛逛我们组的工作。
我们组目前是欧洲 Top 的软体机器人组（DEFORST），和斯坦福和MIT有长期合作，且在对软体机器人建模方向和控制方向做出了较为让人印象深刻的贡献。在业界，著名的SOFA framework就是我们组开发和维护的。
关于心得与体会，我建议所有做以数理基础的工科方向一定要把数学学好！！！划重点！！！
这并不难，我本科高数上65，高数下71，充分说明我不是一个聪明的人。但，这阻挡不了我对（应用）数学的热爱，因为这种用数学解决工程问题的成就感是我科研生涯赖以生存的“精神鸦片”。我这样资质平庸的人都能做到，我相信你也行~
加油！!厚积而薄发，上天不会亏待勤奋的人~
关注我~痴迷软体柔性机器人的应用数学爱好者~担任过 SoRo，IEEE RA-L & TRO，RoboSoft，ASME JMR等机器人领域顶级期刊审稿人。
基本顺利，всё в порядке.
一、期刊论文
第1篇（12k字）已见刊，第2篇（11k字）录用待刊，第3篇（18k字）已投出，第4篇（预计15k字）在写；另有两篇选题敲定，预计篇幅各为15k字左右，正在收集资料。
二、开题报告
一稿草成（34k字）。
三、总结
1. 基本完成本年度KPI；
2. 明年计划：
1）期刊论文：
第2、3篇顺利刊出，第4篇完成并投出；继续收集另两篇论文所需资料。
2）开题报告：
二稿计划2022上半年完成，争取下半年通过开题。
3. 心得体会：
1）早做规划：最好硕士末年就打出一定提前量，早定选题，早写早发；
2）适当参加一些学术会议和研究生论坛，结识同侪，增长见闻，听取评议意见，有则改之，无则加勉；无端差评就怼他：
感谢您的宝贵意见。当然，这不代表本文的真实水平。
3）自力更生，独立选题、写作、修改与发表，不断打磨文笔，逐渐积累经验，形成自我“造血能力”。
计划能否如期，明年再来验证。
胸有丘壑，路在脚下，干就完了。
先总结一下2021的收获吧:
- 去年投的一篇共一Science被接收;
- 去年投的一篇一作Nano Letters被接收;
- 年中幸运划水发了一篇共一Physical Review Letters;
- 两个在做的实验没有特别大的进展;
2021年快过去了，我一点也不怀念它.
因为一年内失去了太多太多东西，大半年的时间内都是处于抑郁的状态，之前看过医生也没什么用。
科研方面当然也没什么进展，都是吃老底。去年就写完的小文章今天在Nano Letters发表。在做的项目没什么特别好的进展，有一个本应该做的实验因为我的状态一直没法坚定的去做下去所以进展缓慢（很对不起之前带我的师兄），另外一个自己独立提出想法做模拟和大部分实验的工作看起来结果不太好，估计只能发个小文章了。还有一两个本来早就应该写完的文章被我拖了大半年，希望寒假能写完吧。
唯一能让我开心一点的是去年就投出去的一篇共同一作的文章前段时间（应该是）被Science接收了，另外年中时候抱师弟大腿发了一篇共一PRL. 但是也是只是高兴了半天吃了顿好的，因为当你去job market看的话，发一两篇顶刊最多算迈进了门槛，以后想要混的好要做的还有很多很多，任重而道远。
对科研本身也没有太多的想法，因为这一年时间内一直在不断否定自己觉得自己和身边人比起来确实不是做科研的料。和境遇相似的同学聊天，都是说家里没矿别走科研这条路，即使有深夜想到一个idea或者做出实验时那单纯的快乐，没有财务自由的话，走进家门还是会被柴米油盐叨扰被家里琐事桎梏。
转眼要到了要找毕业后出路(博后or工作)的时候了，大部分时候焦虑的情绪会淹没对科研的思考，说起来我已经有一个多月没有每天刷arxiv了。希望2022年能好过一点，希望能找到一条适合自己的路。
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