怎样选题

前文曾提到科学研究的层次，并分了6个层级。此处所说的选题指的是从C到E三个层次上的选择问题，即：C. 研究方向、D. 子方向、E. 课题。选择研究方向是实验室(Lab)主任们需要重点思考的事情，选择子方向是研究小组(Group)的组长们需要重点思考的事情，选择课题是研究生们需要重点思考的事情。

选择太多，很容易让人困惑，要想理出一个头绪来，需要一些基本的原则。微软的许峰雄来访时谈到了他选择课题的三个标准：有足够的兴趣，能成为世界第一，能赚钱。（！）兴趣，这个原则是非常重要的，我赞同，获得国家最高科技奖的“黄土之父”刘东生院士是搞地球环境科学的，经常在野外作业，按常人推断，这该是多么枯燥艰苦的工作啊，但他说：“枯燥？不！因为经常有新发现，其中的乐趣难以形容”。我坚信任何一个成功的科学家的直接工作动源都是兴趣，而不是意志。（2）成为世界第一，不容易，但是应该作为一种判断标准，如果某个领域已经非常成熟，很难有什么创新了，或者大牛云集，已经打破头了，则应该有所回避。（3）赚钱，许峰雄是在工业研究院中工作，比较注重实用，因此他强调了“赚钱”，我是在工科大学里工作，也比较偏重应用，因此是赞同“能赚钱”这个标准的。不过，“能赚钱”不等于立即赚钱，5年、10年，20年后能够赚钱的研究课题都是值得关注的。

谈谈我选择课题的一些体会：
1、要有实际需求
一个课题必须有实际需求，可能是现实的需求，也可能是潜在的需求；可能是直接的需求，也可能是间接的需求，总之是的的确确被人们所需要的。据个反例，比如自动文摘，自动文摘是我的博士论文课题，但是实际应用需求始终不清楚，自动文摘的结果用于编辑出版，质量肯定无法保证，用于帮助人们快速浏览资料吧，Google提供的包含查询词的简单的Snippet就起到了这个作用，因此，至今基于全文分析的单文档自动文摘到底用到哪里，仍然不清楚，这方面的研究已经有50多年的历史了，仍然是不死不活，总是找不到应用就无法得到政府和企业界的持续性支持，以往的付出成为鸡肋。我觉得单自动文摘不是一个好课题，目前阶段多文档文摘，或者说对某个题目的自动综述分析是非常好的题目。

2、有较大的未知空间
以手写体汉字识别为例，市场上已经大面积应用了，在研究上就不宜再展开。

3、与自己以往的工作有关联
如果你觉得自己的研究领域太窄，或者竞争对手太多，或者自己缺乏兴趣，则可以适当扩展研究方向，但最好是相关性地扩展，比如从自然语言处理(NLP)扩展到信息检索(IR)，IR要用到NLP的技术，这种扩展是从底层技术到应用系统的扩展，很自然。再比如从图片检索扩展到视频检索，只是处理对象有变化，很多原有的技术优势仍然能够发挥。如果跳跃性太大，比如搞NLP，忽然发现做数据挖掘有前途，于是单纯地转向数据库中数据挖掘，和文本处理完全脱节，这种做法一方面无法发挥既有的技术积累，另一方面也让同行感觉你不够专注，不容易得到认可。最要命的是有的人根本就没有自己的方向，什么课题都敢接，这样的人可以一时间让人觉得风风火火，经费也很充足，但过不了多久就会摔落下去，因为缺乏积累，学术形象不清，公鸡下蛋，干了自己不擅长的事情，在学术圈还怎么混？

4、有可能得到国家的支持
对于资深学者，他选定一个课题后，可以写出立项建议，去说服政府或军方支持他的工作，从而填补国家空白，成为国内这个方向的先驱。哈工大的杨孝宗老师借鉴CMU在wearable computing方面的研究成果，在国内率先提出穿戴计算机的概念，坚持多年，就获得了军方的认可。对于刚出道的年轻人，无力直接影响政府，那只有自己预先判定一个几年后可能成为热点的方向，先走一步，做出一些成绩来，等到大气候适宜的时候，由于他已经取得了一定的成果，也有可能被认可为这个领域的先行者，得到国家的支持。

课题的类型

对一个课题的类型要有一个判断，是研究型的还是开发型的，如果是研究型的，要组织博士生们来攻关，鼓励大家大胆尝试，提出创见；如果是开发型的，要更多地召集硕士生们来做，强调利用一切现有的技术手段把技术或系统做到实用可靠。这两者要分的比较清楚，既不能通过各种打补丁的方法，或者说一大堆小技巧来对付研究型的课题，因为那样是做不出突破性进展的，也不能在开发类课题上总是异想天开，尝试还很不成熟的技术。

如果是研究型课题，还要区别是基础研究还是应用研究，基础研究的结果不能直接被用户使用，类似重工业，应用研究的结果最终用户直接就能够用上，类似轻工业。对于基础研究，可以抛开具体应用的约束，专注于一些科学原理技术原理的突破。对于应用研究，则需要考虑用户的需求。

课题还有长期(long term)和短期(short term)之分，长期研究的课题往往难度大，研究结果难以预料，短期项目则比较好预测，可以速战速决。