作者秦四清老师2022年共评审各类国家自然科学基金（以下简称国基）申请项目26项。2021年共评审各类国家自然科学基金（以下简称国基）申请项目29项。2020年共评审了23项，其中青年基金项目2项，面上基金项目12项，重点基金项目9项。秦四清老师评审后将国基申请项目的情况，以及发现的普遍问题写成文章分享给大家，以供更多申请人参考！
以下是作者2020、2021、2022年三篇评审感受：
我今天终于把评审意见提交了，有一种如释重负的感觉。是啊，作为同行专家，评审国家自然科学基金项目即感到荣幸，又感到了沉甸甸的责任。为对得起专家这个称号，我评审项目时尽量以科学性、客观性和公正性为宗旨，以创新程度为基石。今年我共评审了23项，其中青年基金项目2项，面上基金项目12项，重点基金项目9项。我评审青年基金项目平均用时约3小时，面上基金项目约4小时，重点基金项目约6小时。
不谈苦劳啦，谈谈总的感受吧，或许对科研人员来年申请基金项目有所帮助。
与前几年相比，我觉得今年的申请项目在逻辑清晰性、文字表述等方面有较大提高，这或许与此次疫情期间申请人有较长的时间撰写与修改有关。希望未来申请人能保持这种好势头，不断提高写作水平。
在判断可行性没大问题的情况下，对青年基金项目，只要内容有些新意且能把“故事”讲完整，我均开绿灯放行；对面上基金项目，只要有立得住脚的创新——对前人工作有实质性改进或完善，我均予以支持；对重点基金项目，只要有突破性的新想法且技术路线先进合理，我举双手赞成。
遗憾的是，我未看到令人眼前一亮的申请项目，即出乎意料之外又在情理之中的项目，这或许归于这些年诸多科研人员热衷于“跟风”导致的创新乏力。
下面，谈谈存在的主要问题。共性问题是普遍对关键科学问题的凝练不到位，有隔靴搔痒之感。除此，理论性为主的项目还存在如下问题：
（1）不知道申请人所说的新理论、新模型“新”在何处，感觉有故意打马虎眼的嫌疑；
（3）基于大数据构建的预测模型，与物理机制脱节，难以应用于实际。
（1）几乎不考虑研究对象的几何特性和受载条件，针对性较差；
嗯，创新难，原创更难。要想基金项目中标，关键是平时要深度思考凝练出关键科学问题，才可能有所发现、有所发明、有所创造。这靠临时抱佛脚不行啊。
科学问题的凝练往往会引入新概念、带来新理论/新方法的发展，其是构成人类知识体系的基石。对科学问题凝练的越深入，越能抓住问题的本质，越能推动认识水平的提高，越能提出扎实的新理论/新方法，这对推动科学发展大有裨益。
2021年共评审各类国家自然科学基金（以下简称国基）申请项目29项。鉴于国基主要以基础科学研究为导向，因此我以创新性（新颖性和独特性）为首要评价标准，并考虑科学问题价值和研究方案可行性综合评价申请项目。当然，针对不同类别的申请项目，评价标准亦有所区别。例如，青年基金项目是“青椒”们科研起步阶段的主要助力，只要提出的科学问题较靠谱、研究其有一定意义且讲故事思路较清晰，我一向乐于给予资助；而优青、重点等申请项目的申请人大多具有良好的前期研究基础，也积累了较丰富的科研经验，给予其资助的目的是鼓励其挑战某研究领域内的“硬骨头”问题，自然应当从严要求申请项目的创新性。
根据我评审的国基申请项目情况，发现以下问题较为普遍，现分享给大家，希望对其今后的项目申请有所帮助：
（1）立项依据不足，主要有两种表现形式，其一是在研究现状综述部分有意或无意遗漏前人的工作，或换个说法重新包装，以凸显申请项目的“创新性”；其二是对研究的必要性缺乏充分论证，有夸大研究意义之嫌。
（2）研究思路不清晰，表现为研究内容之间东一榔头西一棒子——缺乏清晰的逻辑联系，这会导致讲不出一个脉络完整的故事。
（3）科学问题凝练不到位，表现为表述冗长，或堆砌大量意义不明的术语。这往往是平时缺乏深度思考的结果。
（4）研究方案未找准突破口，表现为研究多个因素同时变化对某事物演化造成的影响，这么做最后的结果很可能是一团浆糊。对于牵涉多因素的复杂问题，应当抓住其中的主控因素，化繁为简，方有可能找出本质规律。
（5）研究思路和方案沿袭常规套路，属于重复性工作，难以在悬而未决的老问题上取得实质性进展。
申请人要拿下国基申请项目，主要取决于研究思路和方法的创新性以及申请书表述的严谨性，而这源自申请人平时的勤思考、善推理与常总结；基于此，才能凝练出真正有价值的科学问题，才能跳出常规套路找到难题的突破口，才能顺理成章讲述一个逻辑自洽的精彩故事。此外，申请书的作用在于“卖点子”，故让评审专家看懂是前提；大同行评审专家即便不了解研究细节，也能总体把握申请项目的创新性、科学性与可行性。因此，申请人靠堆砌“不明觉厉”的术语、开展“换汤不换药”的重复性工作、盲目追踪热点研究等，决不可能忽悠头脑清醒且具有深厚学术洞察力的评审专家。
近日，我完成了共计26份的国家自然科学基金（以下简称国基）申请项目评审任务。我注意到，基金委近年来大力推进基于科学问题属性的分类评价改革，这有助于更加客观地评价申请项目的科学价值。无论如何，我一直认为创新性是首要评价标准，而不同属性分类的区别仅在于侧重的创新形式不同。例如，“需求牵引、突破瓶颈”类的申请项目无需在基础理论上有较大创新，但在突破技术瓶颈上应有新思路或新认识。多年来，我遵循注重创新的评价标准，尤其对优青、重点等类型项目，更是从严要求创新性，因为申请人多是 “青椒”中的佼佼者、 “红椒”中的领头羊。只有如此，才能鞭策其挑战科学难题，形成奋勇争先的良好学术风气。
就今年我评审的国基申请项目而言，除立项依据不足、研究思路不清晰、科学问题凝练不到位等屡见不鲜的老毛病仍然存在外，还发现以下问题较为突出，现分享给大家，希望对今后的项目申请有所帮助。
某项研究的创新性或表现为发现了新现象和新问题并找到了解决之道，或找到了新思路和新方法来解决悬而未决的老问题。我评审的大部分申请项目致力于解决各种与地质灾害有关的老问题，但研究思路和方案仍“换汤不换药”，故不得不怀疑思路的新颖性和方案的可行性。此外，有些申请人对何谓创新存在误解。譬如，其将一些新技术或新方法（如采用某种新兴的监测手段）的应用视为创新点。这虽然可能提高观测精度，但往往无助于揭示复杂现象背后的本质机制和规律，故仍然难以在老问题上取得实质性突破，自然也谈不上显著创新性。
要提升项目的创新性，申请人需平时通过深度思考凝练关键问题和催生围绕该问题的奇思妙想，这靠“急来抱佛脚”不行。
基于大数据的AI方法，炙手可热，成为不少申请人的“灵丹妙药”。AI方法，是通过学习大量案例，以求获得事物的行为规则来预测未来，但本质上仍属于数理统计范畴。不少申请人未意识到即使把该方法用到极致，也难以揭示某种复杂现象背后隐藏的真实规律，这是因为数据与规律之间的映射关系缺乏明确的物理机制这一强约束条件，所以多解性在所难免。不信，看一个例子：图1是条应力应变曲线，把峰值强度点前的数据给你，你用AI方法能探究出随峰后应变增长，应力不升反降的趋势和规律吗？答案显然是否定的。
我评阅过多份利用AI方法预测滑坡灾害的申请书，其应用令人眼花缭乱、“不明觉厉”的算法，实际上是建立斜坡位移与各类影响因素之间的统计关系，这能迷惑少数学术素养不高的评审专家。然而，大部分评审专家门清：即使统计强相关，也并不表明所得因果关系可靠，这源于上述的多解性。要解决滑坡预测难题，只能在分类的基础上，脚踏实地从物理机制入手，这来不得半点投机取巧。
事实上，诸多科学难题之所以长期未被攻克，根本原因并不在于实验、观测等手段不够先进、不够全面，不在于数据处理方法不够高大上，而在于尚未找到其“命门”——诸如支配事物演变的物理实体、机制和规律。鉴于此，与其引入时髦的“噱头”挖空心思蹭热点，以给申请书穿上“皇帝的新装”，不如在日常科研工作中把精力放在探索“命门”上；申请人一旦找到这样的“命门”，并在申请书中言必有中地把之展现出来，拿下国基项目并非难事儿。
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