跨学科交叉研究：别为了交叉凑人头，真突破都是撞出来的
前阵子去开一个行业学术会，差点笑出声。一半的分论坛都把「跨学科交叉研究」五个字打在PPT封面最显眼的位置，拆开内容一看，就是两个不同专业的人各说各的，最后凑一篇论文挂个共同通讯，申报项目的时候能多写两行 interdisciplinary 的经历。
说白了，很多都是挂羊头卖狗肉。
AI辅助甲骨文残片识读研究现场图
古文字学者拼了一辈子，靠人脑记字形对比规律，碰上损坏超过一半的残片，再厉害的专家也不敢拍板。但AI不一样，它能把已经识读的十几万片甲骨文的字形特征全部扒出来，做匹配比对，把最可能的结果排出来给专家验证，效率翻了几百倍不说，还真解决了悬了快百年的问题。
反过来讲，现在太多所谓的交叉，就是你拉我进项目，我给你挂个名，大家各取所需拿经费，本质和凑一桌麻将没区别。
这种交叉，不如叫凑数。
考古野外现场便携AI文物检测设备实拍
后来改了快半年，才把大模型简化成能装在便携设备里的小模型，不用把文物带回实验室，在挖的现场就能出结果，这才算是真的解决了问题。
不过话说回来，能磨这么久的团队，真的太少了。
做跨学科交叉研究，得换个活法
我从来不反对交叉，相反，现在几乎所有能改变行业的重大突破，都是交叉出来的。
mRNA疫苗能做出来，靠的是分子生物学对信使RNA的研究，加上纳米材料学解决了RNA递送的问题，缺一个都成不了。现在火出圈的脑机接口，更是神经科学、电子工程、柔性材料三个领域堆出来的结果，少了哪一个都不行。
那为什么现在烂项目这么多？核心就是大家搞反了顺序。大多数人是为了交叉找问题，真交叉都是为了解决问题找交叉。
你盯着阿尔茨海默病早期诊断这个问题，自然会知道你需要影像科医生找样本，需要AI团队做病灶识别，需要神经生物学做病理验证，需要蛋白组学做血液标记物匹配，自然而然就凑成了交叉团队，根本不用硬拉人头。
反过来，你先想着我要做个跨学科项目，拉上生物的、化学的、计算机的，再去找个问题凑上去，怎么可能做出好东西？
现在很多高校其实也意识到这个问题了，开始改评审规则，不再卡着你必须发本学科的顶刊，只要真的解决了问题，不管发在哪个领域的期刊，都能算成果，都能评职称。这才是对的路子。
我之前见过一个很有意思的小型交叉团队，五个人来自四个不同的学院，没有大项目，没有上亿经费，就是天天在同一个食堂吃饭，吃完了凑在角落聊自己遇到的难题，聊着聊着就发现，你解决不了的问题，我这边刚好有工具，凑在一起就做出来了一个很不错的成果。
哪像现在很多大项目，开个启动会吃个豪华宴，之后一年半载见不到一次面，最后截个图拼个数据，凑一篇报告交差，钱花了，事没办。
跨学科交叉研究，说穿了，就是拆掉原来学科之间的墙，交的是不同思路的碰撞，叉掉的是原来禁锢人的旧框架。不是凑够几个不同学科的人头，就能叫交叉的。
真东西，从来都是撞出来的，不是凑出来的。
什么才配叫真的跨学科交叉研究
真交叉从来不是硬拼两个学科的标签，而是一个真实的问题，本专业根本解决不了，必须伸着手去隔壁领域抢工具。 前两年甲骨文识读领域出了个大成果，北大的团队把人工智能和古文字学结合，破解了好几个困扰学界几十年的残片识读问题。这个就是实打实的交叉。AI辅助甲骨文残片识读研究现场图
古文字学者拼了一辈子，靠人脑记字形对比规律，碰上损坏超过一半的残片，再厉害的专家也不敢拍板。但AI不一样，它能把已经识读的十几万片甲骨文的字形特征全部扒出来，做匹配比对，把最可能的结果排出来给专家验证，效率翻了几百倍不说，还真解决了悬了快百年的问题。
反过来讲，现在太多所谓的交叉，就是你拉我进项目，我给你挂个名，大家各取所需拿经费，本质和凑一桌麻将没区别。
这种交叉，不如叫凑数。
跨学科交叉研究最常见的坑，九成团队躲不开
我听过最多的吐槽，就是跨学科项目做着做着就变味了。 第一个大坑就是话语权不平等。举个例子，现在计算机火，任何学科和计算机交叉，最后都变成计算机团队说了算，本来要解决的本领域真问题，反而成了给AI模型凑数据的背景板。 我认识一个做肿瘤研究的医生，跟我说过一件哭笑不得的事：他找CS团队合作做早期肺癌影像诊断，CS团队为了发顶会，硬把模型堆到几百亿参数，最后准确率比老医生的经验判断只高了0.17个百分点，花了近百万经费，做出来的模型根本没法在基层医院用——普通机器根本跑不起来。 说白了，大家追求的目标根本不一样，怎么可能做出真东西？ 第二个大坑就是语言不通，没人愿意做翻译。做数学的讲「模型」，和做环境科学的讲「模型」，根本不是一个东西。做材料的讲「性能」，和做电子工程的讲「性能」，也差着十万八千里。 说实话，很多团队开第一次会，聊了三个小时，才发现大家对核心问题的理解都不一样。更要命的是，没人愿意做那个帮两边翻译的粘合剂，觉得这种工作没产出，评职称不算成果，最后就是鸡同鸭讲，不欢而散。 我那个做考古的朋友，之前跟CS团队合作做野外文物快速断代，就踩了这个坑。双方磨了快一年才对齐需求，一开始CS做出来的东西根本不符合考古场景。考古野外现场便携AI文物检测设备实拍
后来改了快半年，才把大模型简化成能装在便携设备里的小模型，不用把文物带回实验室，在挖的现场就能出结果，这才算是真的解决了问题。
不过话说回来，能磨这么久的团队，真的太少了。
做跨学科交叉研究，得换个活法
做跨学科交叉研究，得换个活法
我从来不反对交叉，相反，现在几乎所有能改变行业的重大突破，都是交叉出来的。
mRNA疫苗能做出来，靠的是分子生物学对信使RNA的研究，加上纳米材料学解决了RNA递送的问题，缺一个都成不了。现在火出圈的脑机接口，更是神经科学、电子工程、柔性材料三个领域堆出来的结果，少了哪一个都不行。
那为什么现在烂项目这么多？核心就是大家搞反了顺序。大多数人是为了交叉找问题，真交叉都是为了解决问题找交叉。
你盯着阿尔茨海默病早期诊断这个问题，自然会知道你需要影像科医生找样本，需要AI团队做病灶识别，需要神经生物学做病理验证，需要蛋白组学做血液标记物匹配，自然而然就凑成了交叉团队，根本不用硬拉人头。
反过来，你先想着我要做个跨学科项目，拉上生物的、化学的、计算机的，再去找个问题凑上去，怎么可能做出好东西？
现在很多高校其实也意识到这个问题了，开始改评审规则，不再卡着你必须发本学科的顶刊，只要真的解决了问题，不管发在哪个领域的期刊，都能算成果，都能评职称。这才是对的路子。
我之前见过一个很有意思的小型交叉团队，五个人来自四个不同的学院，没有大项目，没有上亿经费，就是天天在同一个食堂吃饭，吃完了凑在角落聊自己遇到的难题，聊着聊着就发现，你解决不了的问题，我这边刚好有工具，凑在一起就做出来了一个很不错的成果。
哪像现在很多大项目，开个启动会吃个豪华宴，之后一年半载见不到一次面，最后截个图拼个数据，凑一篇报告交差，钱花了，事没办。
跨学科交叉研究，说穿了，就是拆掉原来学科之间的墙，交的是不同思路的碰撞，叉掉的是原来禁锢人的旧框架。不是凑够几个不同学科的人头，就能叫交叉的。
真东西，从来都是撞出来的，不是凑出来的。