科研工作其实就是一种“认真”的生活艺术

蒋继平

2019年4月28日


在我看来， 科研工作既不是高大上的神圣职业， 也不是繁琐复杂的， 令人厌倦的行当。 之所以有人把科研工作看得很高尚， 有的人对科研工作觉得缺乏兴趣， 是因为个人的兴趣爱好和心态问题造成的。

人生在很大程度上取决于我们对待世事的心态。只要摆正心态， 我认为科研工作实际上就是一种“认真”的生活艺术。 我这里特别强调的是认真二字。这是因为不管在什么情况下， 从事科研， 就必须认真严谨， 容不得半点的马虎疏忽。

说是一种生活的艺术， 我个人的体会确实如此。艺术给人一种享受。科研工作时时处处给我们一种享受的感觉。

首先，实验本身就是一种乐趣横生的过程。 不管实在实验室， 还是野外作业， 只要我们心态明媚， 工作就是享受。 酶标反应的结果好像是一幅多彩的图谱。 野外的自然景色， 将人与自然溶于一体， 可以充分享受鸟语花香的自然景观。

其次， 要是实验取得重大进展， 获得了理想的结果， 那更是激动人心的时刻。

还有， 科研工作具有一定的挑战性， 这给人一种刺激的作用。科研工作需要丰富的想象力， 严密的逻辑推理能力， 和解决难题的智慧和勇气。 这些都需要一些艺术天赋。

最后， 科研工作需要将知识和经验融会贯通地用来解决实验问题， 这个更需要一点艺术的技巧和功底。

科研工作不是苦力活

蒋继平

2019年4月14日


最近在科学网看到对996工作制的热议。 一些著名教授也加入了这个讨论。 我觉得教授们趁机展示自己的“工作热情”和“辛劳”， 从而博取读者和研究生的同情和赞美。

对于996工作制， 虽然刘强东和马云两位在中国商界说话属于重量级的人物， 但是， 他们影响的人最多也只是他们自己公司的雇员， 对全国其他公司的运作不会起到什么明显的影响。 这是因为国家有劳动法， 这是全国的宪法， 每个人必须依法行事。 国家的劳动法是不是885？我在美国对此不是很清楚。

我觉得即使一些私企自己要求员工实行996工作制， 这个对于科技界应该没有任何影响。这是因为科研工作不是苦力活， 不是计时工。 科研工作需要的是知识， 经验， 想象力，逻辑推理的能力， 综合分析的能力。科研成果不是看你在实验室待了多长时间， 而是看你解决了什么问题， 创造了什么新产品， 获得了什么新的发现。

我自己除了在读硕士和博士期间超时超负荷地， 不分昼夜， 不过周末，没有节假日的概念外， 博士毕业后到私企做科研， 除了出差外， 我都是885工作制。 这是因为科研工作最重要的是科研设计。 科研设计需要的是知识， 经验， 想象力和灵感的综合素质。 这些不是每天在实验室多待几个小时可以获得的。 最为重要的是， 我有一儿一女需要照顾。 这个责任也是人生最大的责任。 在家照顾孩子的同时， 也可以在脑子中为科研的难题寻找思路。 所以， 科学家应该没有上班工作时间的概念，应该有的是如何多出科研成果的概念。

一个优秀的科学家， 绝对不是终日在实验室苦干， 耗得精疲力尽的人，而是具有丰富想象力的人， 一心在科研工作上的人。 比如说， 牛顿。 牛顿的万有引力定律不是在实验室发现的， 是不是？爱因斯坦的相对论也不是在实验室苦干出来的， 对不对？

我的个人认知是： 一流的科研人员是既勤奋又注重工作效率的人，是看成果不是看表现的人； 二流的科研人员只看表现， 不看效率； 三流的科研人员既不看成果， 也不努力表现。

科研工作的常规程序

蒋继平

2019年4月14日


虽然世界上科学领域的专业多如牛毛， 每个专业又有自己不同的研究课题，但是，科研工作的常规程序几乎是一样的。 我不知道读者中有多少人知道这些常规程序。 本文分享一下我自己在这方面的认知。

科研工作的第一步是确立一个课题， 然后根据这个课题提出一个假设。接下来就是用实验来验证这个假设。

为了验证这个假设， 首先要在已经发表的相关文档中查找与这个假设有关的信息， 看看是否有人在这个课题上已经做过研究， 已经得出了结论， 是如何做的。在得到这些信息后， 就可以按照得到的信息来进行实验设计。 要是已经有人在这方面做了研究而且获得了结论， 那么， 就可以按照已经获得的信息来设计实验的进程。 这个就是重复验证。 要是还没有人做过相同的实验， 那么就必须用自己的想象力， 知识和经验来设计一个实验程序。

在确立了实验程序后， 就要准备实验材料。在实验材料齐备后， 就开始实验测试。

一般来说， 实验测试就是观察， 记录和收集数据或者图像。 在实验测试获得了足够的数据资料后， 就要对数据或者图像进行统计，归纳，相关性和显著性分析等逻辑推理。 然后根据这些分析推理得出实验的结果和结论。 在完成了这些程序后， 如果觉得这个实验有一定的学术价值， 那么就可以写成论文发表。 到此， 这个课题算是完成了。

科研就是一个假设和求证的过程

蒋继平

2019年4月10日


在我刚到加州大学河滨分校植物病理系读硕士的时侯， 对如何开展科研心中没有任何头绪。 导师给了我几个选择的研究方向， 我选择了一个我比较感兴趣的课题作为我硕士论文的研究内容。 可是， 在选好课题后， 我不知道如何着手进行具体的研究。

导师看到我没有具体的动静， 知道我没有科研的经历， 就对我说， 科研首先是对某种现象提出一个假设， 然后对这个假设进行求证，看看这个假设是否符合实际。 听了导师的话， 我就对这个课题提出一个假设。 然后用实验的方法来求证这个假设。

我当时选择的课题是植物致病疫霉性孢子的萌芽率。我对这个课题首先提出了一个假设， 就是营养对性孢子的萌芽率有显著影响。 然后就用不同的营养液来做性孢子的萌芽实验的培养剂。几次实验结果显示在绝大多数情况下， 不管使用何种营养剂， 性孢子的萌芽率仍然很低。 然后， 我又提出一个假设， 就是性孢子有一定的休眠期，处于休眠期的性孢子是不会萌芽的。 根据这个假设， 就要进行寻找打破性孢子休眠的因子。

反正在我的科研经历中，在接到任何科研课题后， 首先是提出一个假设， 然后通过实验设计来验证这个假设。 要是实验的结果与假设一致， 那么， 这个假设就成立， 实验者就得到了自己需要的结果或者结论，因而， 这个课题就可写成论文或者结题了。 要是实验结果与假设不一样， 那么， 就是假设有问题， 需要给这个课题重新提出一个假设， 然后对新的假设进行验证。

鉴于此， 我个人对科研的认知是： 科研就是一个假设和求证的过程。 有的时候， 这个过程要反复多次才能达到预期的结果。

科研工作必须遵循的几条底线

蒋继平

2019年4月4日


今天一位要离职的同事给我发了一个电邮， 说明他和我一起做的一个实验再次失败。 这是第二次的失败。 他在前不久在离开公司前按公司规定将他的一个实验程序转交给我。 为了验证这个程序的可靠性， 他和我一起严格按照他的程序步骤重复了这个实验。 可是， 连续两次的实验都以失败告终。

在接到他的程序文件后， 我就对这个程序产生了怀疑， 并且立即向上级反映了我的看法。 我认为这个程序根本没有可靠性。 这是因为我以前已经反复地用几乎同样的方法做了许多次一模一样的实验， 成功率很低。 不过， 上级因为不是内行， 而且我的同事去年让上级看的实验确实是成功的， 所以， 在第一次重复失败后， 上级仍然站在同事的一边， 要我继续采用不同的菌原继续试验。 结果， 我的同事在做第二次实验时， 信誓旦旦地保证一定成功。 结果，实验结果不给他面子。

这个事件使我产生了写这篇博文的念头。我一直认为科研工作应该遵循几条底线。所谓底线， 就是不是法律条文的， 但是， 却是被业界当成共识的范例。

第一条底线是： 对于基础性和理论性的科研发明或者发现， 要具有通用的价值， 在任何场合都可适用。比如说， 牛顿的万有引力定律， 爱因斯坦的相对论和伽利略的日心说等等。

第二条底线是：任何成熟的科研一定要有正负参照系。 正负参照系在实验中必须具有鲜明的差异。

第三条底线是：对于应用科研项目， 已经经过反复的验证， 实验结果的可靠性必须非常高才能当成标准做为例行操作程序。

第四条底线是：不能将偶然的成功当成标准程序来运作。 这个尤其对于工业化应用的科研更是如此。 要不然， 实验花的事件和精力会获得很低的可靠性和效率。

最后， 也是最重要的，就是在写实验报告时， 必须实事求是地简明实验的可重复性， 成功率和相关因子。不能将多次的失败记录隐瞒起来， 而把偶然一次的成功当成范例显示给人看。

当然， 这是我个人的认知和在实验中得出的经验，也许不那么正确。 敬请读者同仁们补充或者指正。

科研工作者必须有良好的数学基础

蒋继平

2019年4月2日

我这里说的科研工作者是指在理科和统计方面从事科学研究的人员， 良好的数学基础就是对数学知识知道得比较全面。

我认为科研工作者必须有良好的数学基础的理由如下。

第一， 绝大多数科研项目都需要一个课题设计。 这个课题设计很可能要应用到排列组合的知识。 这个排列组合就是数学的一种行式。一个科研项目越复杂， 涉及的因子越多， 课题设计的排列组合的选择越多。

第二，不管是物理， 化学， 还是生物学， 研究工作中需要运用公式来运算或者计量的地方很多。 这个需要良好的数学基础是很明显的。

第三， 科研工作的过程就是观察和采集数据， 把采集到的数据制成图标或者数据表， 这个需要一些数学知识。

第四， 对收集到的数据进行统计分析，进行显著性分析和相关性分析。 这些都需要坚实的数学知识。

第五，运用数学知识对数据进行逻辑推理， 根据数学定律得出相关结论。

最后， 有的科研项目是探求新的公式或者定律。 这些很可能需要扎实的数学知识。 不管这么说， 在我的个人印象中， 世界上大多数著名科学家都是优秀的数学家。 比如说， 牛顿， 爱因斯坦， 钱学森等。

说了这么多，我的意思是， 在科研领域搞科研的人， 首先需要具有一些数学天才， 或者说数学知识掌握得很好，或者对数学很感兴趣， 或者对数学知识接受能力比较强。 这样的人在科研上一定比较有成效， 很可能会作出比较出色的成就。

科研就像小孩拼图游戏

蒋继平

2019年1月20日


不知道读者们是否亲自做过拼图游戏。在美国， 拼图游戏是很流行的， 尤其是2-10岁的小孩们更是一种常见的生日礼物，现在也成了一些退休老人的业余爱好。

拼图游戏的英文是： Puzzle games.

拼图游戏的规则很简单， 就是按照设计把所有的小片组成图形就行了。 拼图游戏的最大不同点是它的规模， 这个可以从50 到几万片的差异， 通常有50， 100，200， 300， 500， 700， 1000几个等级， 几万片的很少有人玩。 一般来说， 小片数量越少越容易，越大越难。 所以， 一般给2-4岁的小孩送的是50-100片的拼图游戏。 随着年龄的增加，送更复杂一些的。

在我儿女的成长过程中， 我经常陪他们或者看着他们玩这个拼图游戏。

在玩这个游戏的过程中， 我觉得搞科研与此很相似。

首先， 拼图游戏就是一个盒子里装了一堆碎片，盒子上有一个彩色图形。这些碎片就是这个图形经过机械切割而来的。 所以， 只要把这些碎片重新拼凑起来就形成了盒子上的图纸， 当全部碎片都拼凑完毕就是游戏的结束。科研就是设立一个课题（图案），把一堆杂乱的东西用来寻找这个课题需要的答案。 这堆杂乱的东西包含所有的信息， 知识， 技术， 仪器设备和实验材料。

其次， 拼图游戏一般是从简到难。 这个主要取决于玩游戏的人的年龄和智商。 婴幼儿从最简单的做起， 随着年龄的增加而增加难度。 科研也是如此。研究生一开始是先做一些简单的科研， 或者是在导师的指导下做实验， 或者是从已经发表的信息中模仿地做， 到已经有一定的经验后再做较为复杂一些的实验。

再者， 拼图游戏就是不断地将手中的碎片试着链接在一起， 有的时候要不断地反复好多次才能找到合适的接在一起。科研也是如此， 许多实验一开始并不能立即得到理想的结果， 需要反复不断地调整实验参数。

然后， 拼图游戏虽然规则简单和过程很烦， 但是也有一定的规律可循。 它的图形和颜色是最重要的信息和参考资料， 它的碎片的形状特点和颜色都是有些特点的。 科研也是如此。 科研的规则很简单， 就是实事求是地记录观察到的实验现象， 但是实验的过程非常繁琐复杂。一个经验丰富的科技人员会在杂乱无序的实验材料中找到与立题比较合适的东西。 这是因为每个实验材料有它的特性或者特色。

还有， 拼图游戏靠的主要是经验。 经常做拼图游戏的人是比较容易找到合适的碎片的。 我的儿女因为经常做这样的游戏， 所以， 他们在这方面比我厉害多了。 我与他们一起玩这个游戏时， 我拼了一块的时间， 他们可以拼五块以上， 我和他们根本不在同一个档次。科研也是如此。一个经验丰富的科研人员， 在实验参数的选择上和搭配上比没有经验的同行要效率高得多。

最后， 也是最重要的， 就是拼图游戏靠的是观察力，毅力和运气的综合作用。拼图游戏需要敏锐的观察力， 根据碎片的形状特性和颜色进行合适的匹配， 要有坚韧不拔的毅力， 屡试不爽， 绝不放弃， 直到接上为止， 还要有一定的运气。 运气好的时候一次接上的概率高一些。 科研也是如此， 需要敏锐的观察力，坚强的毅力和好的运气。 没有这三点， 是很难做出科研成果的。

科研工作既需要苦干又需要巧干

蒋继平

2018年12月15日


从事科研工作的人员可能都有同样的感受， 那就是科研工作是一项艰巨复杂的综合工程。科研的成效总来说是建立在环境， 知识和经验的基础之上，与科研人员花在这个项目上的时间，精力和正确的方法手段成正相关。

科研的环境是指实验所需的必备设施， 行政后勤的顺利畅通，团队的良好合作。知识和经验当然不用多说， 这是从事科研的人必须具有的基本素质。

以上的方面是硬指标。 这个硬指标没有得到一定水平， 那么， 科研的成效就会受到影响。 但是， 有了这些硬条件， 并不一定可以做出高成效的科研成果来。

科研成效的好坏， 在硬指标相同的情况下， 主要取决于科研人员花在科研上的时间和精力。

一般来说，谁花的时间多，谁就更可能出成就。 但是， 凭我个人的经验， 科研工作不是一般的工作。 科研工作主要是要动脑筋的一个特殊工作。因而， 光凭苦干还不行， 还需要采用巧干的方式赢得高效率。

多花时间在实验室固然很有必要。 这是因为即使一个人有最好的想法， 不去动手验证， 肯定不会有任何结果的。但是， 科研工作不能仅凭蛮干出成效。 这样的话很可能效率很低。

所谓巧干， 这里指的不是投机取巧，更不是剽窃，抄袭和模仿别人的成果。我说的巧干是指在科研工作中要多动脑筋， 要善于思考，要有细致的观察力， 要进行严密的逻辑推理，要经常分析总结， 要养成从失败中寻找原因的习惯， 要有在细微中发现差异的敏锐性， 要有在重复的现象中找出规律性的能力。具体应该表现在，在进行试验设计时， 要用严密的逻辑推理，全面考虑影响实验成果的各个因素，使实验设计， 实验室条件和实验的目的完全一致。 这样的话， 可以使实验少走弯路。 要是实验设计不科学， 或者实验室缺乏设计中的一个关键元素， 或者实验设计与实验的目的不相符， 那这个实验即使完成了， 也没有多少价值。

简言之， 做科研是一项特殊的工作。 这个工作不但需要勤奋努力的不断探索， 而且更需要在知识和经验的基础上，多分析， 勤思考，善于总结和归纳，设计和规划要周到全面。 科研工作的成效大多数是出在苦干加巧干之上的， 只有非常少数的人是碰运气做出一些名堂来。

专心致志是科研工作者的一个必备要素

蒋继平

2018年9月23日


科研工作是一个认真严肃的事业， 需要仔细的观察记载，逻辑严密的分析推理， 不断的反复验证，有的科研项目涉及许多因子， 需要很长时间才能有结果。

因为科研工作的这种特殊性质， 从事科研的工作人员必须具有专心致志的精神。

世界上一些著名的大科学家， 如牛顿， 爱迪生和爱因斯坦等， 都是非常专心致志的人， 他们对科研的执着几乎到了忘我的境界。爱迪生的传记中就描述了他在婚礼的盛典中在实验室做实验的故事。

我觉得世界上大多数科技人员还是比较专心致志的。

人的专心致志可能有两个不同的类型。 一个是先天的， 是个性使然， 另一个是后天的， 是受到后天环境的影响而形成的一种习惯。

所谓先天的， 是生来就具有的个性。 这类人性格比较冷静， 善于思考推理， 做事比较集中注意力， 不喜欢出头露面，对自己做的事比较认真负责。 这类人是天生的科研料子。 要是在科技界发展， 很可能会有所建树。这类天生的科学家在整个科技队伍中属于少数。

有些人虽然生来不是属于个性冷静的人， 但是， 在接受一系列的教育后， 尤其是研究生阶段的磨练，在比较清静的实验室中，日复一日地认真观察记载，苦思冥想地分析推理， 几乎把所有的时间和精力用在做实验和写论文上。 久而久之， 就自然而然地养成了一种专心致志的习惯。 这类人属于孺子可教的科技人员，也是科技队伍中的主要组成部分。

假如你是一个在科技工作者， 你是否属于专心致志的人呢？检测这个问题的标准是：在实验室正在进行一项重要的科研测试时， 你的一位好久不见的朋友来访，你是放下手中的工作， 与朋友叙家常， 还是好像没有见到你的好友， 继续聚精会神地做实验， 等你把手中的事做完了再接待朋友？

简言之， 科研工作需要专心致志的精神素质， 没有这种素质， 在科技界很难立足和出成就的。

科技人员可以傻傻乎乎做人， 但要认认真真做事

蒋继平

2018年9月18日


在科技领域就业的工作人员是一群身份很特殊的人， 我把这群人通称为科技人员。具体地来说，就是从事科学研究和技术开发的人。

我为什么说科技人员可以傻傻乎乎地做人， 但要认认真真地做事呢？

首先，科研工作需要严密的逻辑推理，认真的思考分析， 反复的推敲验证， 扎实的知识和经验。 这些要素离不开专心致志的态度和利于静思默想的环境。要是科技人员热衷于社交应酬， 醉心于功名利禄， 必然把有限的时间和精力用在与科研无关的地方。这样的人也许在社会上可以获得一时的身份地位， 但是， 很少能真正在科技领域有大的成果。世界科技历史上， 一些有名的大科学家， 比如说牛顿， 爱因斯坦和爱迪生， 都是属于“木纳”的人，也就是从言行看起来傻乎乎的。 中国的陈景润也是一个傻乎乎的典型。

其次，因为科技人员大多数都是在实验室和大自然从事研究工作， 很少与人打交道，所以，其行为对社会产生的影响就比较小， 因而， 个人的行为举止不是一个很重要的要素。权重一方的官员领导就不一样， 一个官员领导的言行对其管辖下的地方有着非常重要的影响。有的官员造福一方， 有的成了鱼肉乡里的罪人。

再者， 科研工作是创新， 是探索，是求真的技术活， 需要仔细的观察能力，实事求是的工作态度和严肃认真的责任心。科研是一项细致和严密的技术活， 容不得半点儿马虎。 粗心大意和马马虎虎的任意而为，以及编造数据的弄虚作假的行为都是科技人员的大敌，千万使不得。

在我的印象里， 一些科学家确实看起来傻乎乎的，经常会出现心不在焉，答非所问的尴尬场面。 这是因为他们经常处于静思默想之中，在思考一种问题的答案。

警惕科研工作中的教条主义

蒋继平

2018年9月12日


我前不久在本网发表了【科研工作中该不该使用“小聪明”】一文， 不知道是不是因为我的表达能力问题， 还是其他原因， 有些读者认为我的这个观点和做法是不应该的。他们的观点是必须将实验中的数据如实记录下来， 保存在案。今天， 我以一个在本专业工作了30多年的专业人士的经验， 与读者们进一步讨论在科研工作中如何有效地解决遇到的问题。我这篇文章的主要意思是提醒同行们在科研工作中尽量避免犯教条主义的错误。

为了使我的讨论具有说服力， 我用自己在科研工作中遇到的实际问题作为具体的例子。

我是植物病理学家， 负责为公司鉴定植物的抗病能力。 一个蕃茄育种家将10个蕃茄样本交给我， 要我为他进行蕃茄镰刀菌枯萎病三号生理小种的抗性检测。

我们（我和育种家）都知道蕃茄镰刀菌枯萎病的抗性属于单显性。 这个抗性的特点是：杂交第一代全部是抗病的。 杂交第二代出现分离。 分离的理论分布概率是：25%同质抗性， 50%属于异质抗性， 25%属于感病。用符号来表述：

杂交亲本和代次 基因（%）           抗性表达（%）

父本                     RR （100 ）         R (100 抗病）


母本                      rr（100）             S（100 感病）


杂交第一代         Rr（100）            R （100）


杂交第二代 RR（25），Rr(50), rr(25) R(75), s(25)


育种家告许我这10个样本是杂交第二代，是由杂交第一代通过单株繁育而来的。


我对每个样本接种21株苗，接种获得的实际结果如下：








Sample No.


No. of S


No. of R


Total No,


% of R


Rating


Comment



1


4


17


21


80.9


D


D= Segregation



2


6


15


21


71.4


D






3


0


21


21


100.0


R


R = Resistance



4


21


0


21


0.0


S


S =


Susceptible



5


5


16


21


76.2


D






6


0


21


21


100.0


R






7


7


14


21


66.7


D






8


18


3


21


14.3


?






9


19


2


21


9.5


?






10


5


16


21


76.2


D




























R check


0


21


21


100.0


R






S check


21


0


21


0.0


S









育种家要求我在测试报表上注明一共有多少R 植株。从上表可以看出， 我在这个测试中一共从10个样本中获得了125个 R植株。 要是我把这个实际数据如实记录下来， 并且上报给育种家， 那么第8号的三个R和第9号样本的两个R也一定在统计数据内。 但是， 这5个R植株实际上属于S植株。 它们没有死亡是因为人工接种的误差造成的， 而不是因为它们具有真正的抗性。这是由孟德尔的遗传定律决定了的， 也是我在几十年的职业生涯中反复证明了的。假如我按照科研教条， 如实地记录所有的数据，把这125个R植株提交给育种家，他用它们繁育第三代。 那么由第8号样本的三个R和第9号样本的两个R植株繁育出来的后代一定是感病植株。凡事在育种领域搞科研的人一定会有切身体会， 农业是一个周期性的产业，一季农作物需要几个月才能有结果。花了几个月时间， 得到的是错误的结果， 你会有什么样的感觉。


所以，我在做记录时，就把第八号样本和第九号样本的数据记录为：S 21， R 0。


下面是我的实际报表：








Sample No.


No. of S


No. of R


Total No,


% of R


Rating


Comment



1


4


17


21


80.9


D


D= Segregation



2


6


15


21


71.4


D






3


0


21


21


100.0


R


R = Resistance



4


21


0


21


0.0


S


S =


Susceptible



5


5


16


21


76.2


D






6


0


21


21


100.0


R






7


7


14


21


66.7


D






8


21


0


21


0.0


S






9


21


0


21


0.0


S






10


5


16


21


76.2


D




























R check


0


21


21


100.0


R






S check


21


0


21


0.0


S









这样一来， 在报表中只有120个R植株。 这个报表简单明瞭， 而且也更符合遗传规律。





在实际工作中， 育种家们希望看到的也是这样的报告， 而不是死背教条的一套数据。

科研工作中该不该使用“小聪明”

蒋继平

2018年9月3日

首先解释一下“小聪明”的含义。 这里的小聪明指的是不按正规途径， 不顾清规戒律， 而是根据自己的经验和想法作出的决定。

看到这样的定义， 大家一定会质疑在科研工作中使用小聪明的后果。 我估计大多数读者会认为科研工作是一个非常严肃认真的事情， 必须按照科学的规则和程序按部就班地进行操作， 容不得半点的任意所谓。这种想法是合理的， 也是作为科研人员应该具有的最基本素养。

不过， 任何事情都有例外， 科研工作也是如此。我本人认为科研工作有时需要小聪明来解决一些意外的问题， 当然， 这种小聪明是在长期的科研工作中得出的经验， 是属于一种“实用的知识”。所以， 这种小聪明是一种科研技巧。

大家一定知道， 科研工作需要人来执行， 说得更具体一些， 科研工作是人为的。 既然是人为的， 那就免不了出现人为因素的差错。 还有， 科研工作的对象往往涉及到多种因子，这点尤其是生命领域的研究更是复杂多样。

现在我用自己的一个亲身经历来作为我在科研中使用小聪明来解决实际问题的实例。

公元2000年， 我在诺华公司（Novartis）从事植物病害抗性筛选的科研工作。 有一天， 公司的一位资深育种家把我叫到一个大型人工气候箱内， 指着我的一个测试样本问我如何对待一个品种中残留的几棵植株， 也就是说， 如何给这几棵植株下结论。我知道， 他是一个非常有经验的老科学家， 一辈子从事植物育种， 曾经是一所著名大学的教授， 后来主动放弃正教授的职位， 来到诺华当一个育种家。 他在考验我的知识和经验。

看着我面前的这个试验， 我认真地给这位内行专家解释我如何处理这样的试验结果。 我对他说，这个试验一共有100个左右的品种被检测， 接种的是镰刀菌枯萎病第三生理小种， 根据已经验证过的资料， 蕃茄对镰刀菌枯萎病是属于单显性抗性，这是一个相当简单的测试。 您看在这100 个品种中， 有的已经全部死亡， 有的全部生长正常， 有的部分死亡， 部分生长正常。我在每个盆子中都有一组抗病和感病的参照系。在每个盆子中加入参照系虽然要增加一些人工，但是， 那是必须的。 这是因为导致蕃茄苗死亡的因素很多， 还有， 人工接种可能会出现接种不均匀的人为失误。 有了参照系， 就可以很容易判断这个试验有没有意外的因素导致不正常的结果。因为每个盆子中的参照系基本上与理论上的表现一致， 所以， 可以得出这个试验没有其他导致蕃茄苗死亡的因素。但是您可以看到， 在有些盆子中， 偶然有个别的感病对照植株没有死亡。 这个说明接种时的人工失误， 是人为因素造成的。 对于那些全部死亡的品种， 毫无疑问属于感病品种， 那些全部正常生长的品种， 属于抗病品种。 对于那些部分死亡的品种， 要根据其死亡的百分比来确定属于什么状态。 一般来说， 因为是单显性抗性， 所以， 理论上来讲，一个品种至少需要有50%以上的植株生长正常才能将其判断为处于分离状态， 低于这个百分比， 即使有一些植株没有死亡， 也只能算作感病品种。您现在看到的这个品种一共有三棵植株没有死亡，我一共接种21棵， 18棵已经死了。 这说明这个品种是感病的。 这是因为单显性抗性在理论上不存在这样的概率， 实际上也不会有这样的结果。 现在存活的三棵一定是接种时人工失误导致的结果。所以， 我在试验报告中不会如实地记录这三棵是抗病植株， 而是21棵感病植株。 这样做的目的很明显，使实验记录简单明瞭， 不给今后的试验带来不必要的麻烦。我也不会将这三棵植株交给蕃茄育种家， 而是将它们从盆子中除去。您看另一个品种， 有四棵已经死亡， 17棵生长正常。 这个很符合单显性抗性的分布规律。 所以， 这17棵应该属于抗病植株， 而这个品种属于处于分离的杂交后代。我的试验记录中会如实地记下这组数字， 也会将这17棵植株交给蕃茄育种家当作抗镰刀菌三号生理小种的材料。 （当然， 我们之间的对话全部是英文，本文直接用中文是为了方便读者理解）。

这位育种家听了我的解释后， 没有说一句话， 就离开了这个气候箱。从他的表情上看，他赞同了我的做法。

以上的例子说明我在科研工作中使用小聪明来解决实际问题。这个小聪明就是有些试验数据不一定要实事求是地， 一成不变地记录在案， 而是根据情况使试验数据简单明瞭， 但是不影响实验的真正结果。

再说科研人员的心态与科研成效的关系

蒋继平

2018年8月4日

我这里说的科研人员的心态主要包含两个方面： 一是情绪， 二是动机。

人的情绪一方面可能会受到本身生理周期的影响， 另一方面也会受到周围环境条件的影响。 因而，人的情绪会随着时间和环境的变化而变化。 这种变化时好时坏，就像江河大海中的波涛，一浪接着一浪， 奔腾不息， 滚滚向前。

不管是男人或者女人， 我们的生理上总是会出现“情绪周期”。 这种情绪周期是由动物的生物节律造成的。 不过这种节律随人而不同，有的人节律明显，有的人不明显。 在这一点上，女人比男人较为明显。一些研究表明， 情绪节律周期大约为28天。

情绪节律周期影响着人们的创造力，理解力和对事物的敏感程度。 情绪高潮期， 人们往往表现得精神焕发，趾高气扬， 心情舒畅；情绪低潮期， 会感到悲观失望，心情郁闷， 脾气暴躁。 据说，女人在月经来潮的前几天， 会出现心情低潮的现象， 会有悲感，懒惰， 诅丧和厌世的感觉。

人的情绪也会受到周围环境的影响。 首先是周围人文环境的影响，您身边的亲人， 亲戚， 朋友和熟人， 以及办公室， 实验室的上级， 下级和同事的情绪会自然而然地感染您的情绪。 要是您身边的人持有积极向上的乐观情绪， 那么您就会感觉到生活上积极的一面， 反之， 则反。 环境条件也是一个影响您情绪好坏的重要因素。 在鸟语花香， 清静舒适的环境下工作本身就是一种享受， 情绪就会好一些； 而在臭气熏天， 酷寒闷热，蚊虫叮咬的恶劣环境下工作，肯定是一种折磨，情绪肯定不会好。

因为情绪影响着人们的创造力，理解力和对事物的敏感程度， 所以， 科研工作者的情绪直接影响到科研的成效。 我想大多数科研人员都有切身体会， 那就是在情绪不好的时候， 比如说， 生病的时候，或者与人吵架很生气的时候， 或者在非常恶劣的环境下， 其工作效率一定低下。 这种低下的工作效率是由草率和不负责任的行为导致的。 这是因为人在情绪不佳的情况下通常会心情暴躁，敷衍了事，不会认认真真地去做好应该作的事。

显而易见， 科学家要做好科研工作， 首先必须要有一个正常的情绪。 而要有一个正常的情绪， 就要有一个健康的身体和一个良好的工作环境。 也许这就是一些优秀的科研单位不惜重金营造一个舒适的实验室的主要理由。 这些实验室宽趟明亮， 清静整洁，秩序井然， 在里面工作身心舒畅， 情绪颇佳， 创造性思维活跃， 因而，科研效率倍增。

再来说科研人员从事科研的动机。 我想大多数人仅是为了一份工作， 为了养家糊口， 而不是真正地为了发明创造。 实事求是地说， 许多重大的科技发明创造并不是为了发明创造而创造的， 而是偶然的机会发现的。有的科研人员认为搞科研是为老板打工， 带着非常消极的情绪从事科研工作，完全把自己放在被动的地位。 这样的科研人员很难在科研工作中作出大的贡献。也有的科研人员积极主动地从事科研工作， 打自己当成科研工作的主人翁， 全心身地投入到科研工作中。 这样的科研人员不仅是为了生存， 而是为了发挥自己的知识才能， 为社会做贡献。这批科研人员的科研成效就会好一些。

我科研生涯的心理感受

蒋继平

2018年8月1日

高中毕业后， 我先去当兵。 退伍后就成了文革后的第一届大学生， 从此以后我就一直在科研领域从事科研工作。 要是把读研的时间也算在职业生涯中， 那么到现在为止，我的科研生涯已经37个年头了。

从这职业生涯中一路走来， 自然会有各种心情的变动。 我把这些心情变动作为心理感受写出来与大家分享。

第一个心理感受是责任感。 这个责任感包含两个方面。 首先是为了生存， 为了养家糊口。 这是最基本， 最本能的感受。 毕竟生存第一。其次是对公司负责。 既然占了这个位置， 拿了老板的工资， 就得尽心尽力地完成老板交给的任务， 至少我的产出要对得起老板给我的报酬。

第二个感受是紧迫感。科研工作的竞争性很强烈， 同样的课题可能有好几个研究团队在研究。 只有先研究成功的团队可以获得优先权。 因而， 科研工作必须争分夺秒， 绝对不能拖沓， 或者打马虎。 科研是一个忽悠不起的工作。

第三个感受是兴奋感。 科学实验充满了未知数。一个精心设计的实验过程，操作过程本身就是一种挑战， 加上根本不知道实验的结果如何。 所以， 在实验结束时， 验证实验结果的心情一般很激动， 尤其是看到理想的实验结果时， 心情会特别的兴奋。

第四个感受是成就感。 当实验取得成功后， 创造了对社会有价值的产品， 就会觉得有成就。

第五个感受是荣誉感。当科研的成效卓著， 受到领导和同行们的认可， 受到表扬， 奖励， 提薪晋级时， 有一种荣誉感。

第六个感受是寂寞感。 科研工作非常单调寂寞， 有时只有一个人在实验室， 在温室， 在田间旷野， 缺少激情的社交活动。

第七个感受是困苦感。 科研工作大多数情况下是不断重复的实验过程，有时的工作条件相当恶劣， 比如说， 在田间旷野观察记载， 烈日当空， 汗流浃背， 蚊虫叮咬。 在这种环境下， 心情当然不会好。

综上所述， 科研生涯是我人生的主体部分， 选择科研并不是我的初衷， 也许是命运的安排。不过， 既然进入科研队伍， 我就带着责任感和紧迫感，承受工作中遭遇的寂寞和困苦，享受在工作中获得的兴奋， 成就和荣誉。 科研是生活的一个部分， 生活总是变化多端的， 心理感受就是这些变化的具体反映。

科研的高效率出自何处？

蒋继平

2018年7月1日


在科技领域工作的科研人员都希望自己多出成果， 早出成果。 这是因为出了成果就可以提薪加级，头衔帽子就可以戴起来。可是， 在科技领域要真正地出成果也不是一件容易的事。凭着在科技领域奋斗了一辈子的经历， 我现在来谈谈如何获得科研的高效率的话题， 与同行们一起分享人生的经历和感悟。

首先，坚实的知识经验。 科研的高效率一定是建立在坚实的知识和经验基础之上的。没有坚实的专业知识， 没有实际操作经验，在实验设计方面很可能一筹莫展。 没有合理有效的实验设计， 实验的成功率很低。

其次，高度的专注精神。科研工作需要有高度的专注精神。不但在实验室从事实验操作时需要全神贯注， 而且在平常的生活中也要做到专注。 我在大多数情况下都是满脑子的科研设计和实验细节， 吃饭的时候在想科研的事，跟太太讲话的时候也在想科研上的事。 所以， 太太经常抱怨我心不在意地跟她说话。没有高度的专注精神， 一面在从事科研， 一面在想着升官发财，只会导致科研成效的低下。

再者， 有效地利用时间。既然从事科研， 就把所有的时间用在科研工作上， 不要把有限的时间用来社交应酬。有些科研人员刚刚出了一点科研成果， 就到处做报告， 把可贵的时间用在社会活动上。 这样的科研工作者很难出更大的成果。

最后，掌握住科研灵感。 科研不仅需要扎实的知识经验， 还需要一定的灵感。 有时候， 好的科研设想会浮现在脑际中， 要是不及时地抓住这个灵感， 这个灵感就会消逝得无形无踪。实际上， 许多优秀的科研成效来自于科研灵感。 所以， 学会及时地掌握住科研灵感也是提高科研成效的一个重要因子。

在私企搞科研的两大优势

蒋继平

2018年6月29日


自从获得博士学位后， 我一直在美国的私企从事科研工作。 在职业生涯中，曾经在五个不同名称的公司工作过。虽然公司名称不同， 但是， 我在这些公司从事的科研工作是完全一样的。 在这些不同的公司，我都是实验室的主要科研人员， 担负着某个领域的首席研究员的重任。

在20多年的职业生涯中，我从来不用申请研究经费， 所有与研究有关的经费， 包括实验室的仪器设备，化学试剂， 培养基等实验用品的购置都是我自己根据需要随时购买， 不需要经过向上级申报的手续。这个程序省去了我大量的时间和精力用来申请经费， 从而使我的科研成效得到显著的提升。

除了不用申请经费外， 在私企搞科研也不用写论文。 公司鼓励每个科研人员把全部时间和精力用在新产品的开发和新技术的创新上。这样的环境， 也大大地提升了科研成效。

美国的私企几乎都是这样，研究人员不用花时间和精力申请经费和忙着写论文，所有科研人员集中精力把时间用在技术创新和新产品的开发上。这是在私企搞科研的两大优势。

科研人员应坚守的职业底线和可能为之付出的代价

蒋继平

2018年6月10日


世界上所有人从生下来到死， 一直都在为家庭和事业而奋斗， 科研人员也不例外。

科技人员做科研，一方面为了获得一份薪水用以养家糊口，另一方面为了有所发明创造， 实现自己的志向抱负， 或者为了自己的兴趣爱好，或者为了向世界展示自己的才能， 实现自己的价值。

在科研中，有时候会出现利益与科学规则之间的矛盾。当出现这些矛盾时， 科研人员是坚守科学规则还是屈服于利益是考验科技人员良知和责任心的试金石。

世界上一些科学家为了坚守科学规则而受到打击的例子很多，最著名的要算哥白尼和伽利略了。

我在此用自己的经历来提供科研人员为坚守职业底线而为之付出的代价的案例。

1983年，我当时在中国水稻所植病系担任助理研究员， 从事水稻的抗性鉴定研究工作。 有一次所里派我到福建厦门的一个南繁实验基地检查水稻的生长状况。 我发现这个实验基地在遭受台风袭击后，已经感染了一种在浙江属于检疫性病害的细菌病害。我回到杭州向所里领导如实回报我在田间看到的情况， 并且建议把这批实验材料全部就地销毁， 不能运回杭州。 不过，这个实验项目的负责人，是水稻所的一位资深研究员， 在水稻所属于德高望重的元老级人物， 对我的建议非常反感，坚决不同意销毁这批材料。他认为这批材料是他团队几年来的研究心血， 不能毁于一把火。

在这种情况下， 我据理力争， 告知所领导，要是这批稻谷运进浙江继续作为实验基地的实验材料，可能导致这个细菌病害在浙江稻田泛滥成灾的后果， 这个后果是任何人也承当不起的责任。所里领导觉得难以获得一个解决我和那位资深研究员之间矛盾的良策。在双方僵持不下的情况下， 我只好将我的发现直接向浙江省农业厅汇报。农业厅经过复查后，认为我的发现是正确的，建议也是合理的， 既符合科学规则，也与行政条例一致。 因而，省农业厅下达文件， 要求水稻所立即就地销毁在厦门实验基地的全部实验材料， 或者至少不能将这批稻谷运进浙江境内。从此以后， 这位德高望重的资深研究员对我产生了不可调解的成见。 我在水稻所的处境可想而知。 这是一个科研人员坚守职业底线而不得不付出的代价。但是，这个代价是值得的， 它使我在内心深处觉得没有违背做人的良知， 以自己的损失， 换来浙江大面积稻田的安全。

在我职业生涯中， 还有好几次出现类似的情况。有一次是在中国出差期间发现重大问题，回美后实事求是地向公司领导报告了我的发现。由此受到在中国负责生产的总经理及其下属的强烈不满， 对我产生深深的敌意。幸亏我当时的领导自己也在中国发现同样的问题， 主动站出来为我作证， 才使我躲开了一些莫须有的责难。

更加严重的境况是， 我的顶头上司是一位育种家， 我是病理学家。当我发现他的育种材料在实验基地已经被种子带菌病害感染，要求他将这些实验材料立即就地销毁， 不能从中收取任何种子时， 他虽然不得不这样做（他是美国人， 知法懂法，不会做明显违规的事）， 但是， 心里总是不舒服。我从他的言行中可以感觉到这一点。 他虽然十分敬重我的专业特长， 平时也对我非常器重，但是，每次发生了这种事情后的几个月之内， 他对我的态度总是冷冰冰的。

我深知一个科研人员要坚守职业底线就要做好为此付出代价的准备， 但是， 我认为坚守职业底线是每个科研人员应该具备的最起码素质。

盲测是科技发明必须通过的一道难关

蒋继平

2018年6月7日


科技界有一个不成文的规定，就是一个新发明必须首先可以重复同样的结果，其次，这个新发明必须经得起盲测的检验。只有能够反复得到相同的结果和通过盲测的发明才能算得上真正的新发明。

何为盲测？盲测就是把被检测的样品用数字号码或者代号标记， 这些样品是预先知道个性特征的， 但是，技术发明者对于这些样品的个性特征是不知情的。 换句话说，因为被测试的样品只有代号，没有具体的名字， 所以， 测试者不知道它们的个性特征， 必须用新发明的技术揭示它们的个性特征。

要是盲测结果与样品的个性特征完全一致，那么， 这个新技术就顺利通过了盲测这一道难关， 因而， 这个新技术发明就可以用于常规检测了。要是盲测结果与被检测的样品个性特征不符， 那么， 这个新技术发明就不能用于常规检测， 也不能算作新的发明。

举个具体的例子来说， 在蕃茄抗白粉病的育种中，育种家，植物病理学家 和分子生物学家要建立一个抗病基因分子标记，以帮助育种过程更加高效快捷。当这个抗性基因标记被发现和分离出来后，就要通过盲测来验证它的可靠性。育种家将几个已知抗性品种和感病品种分别以数码代号标记，交给分子生物学家和病理学家，分子生物学家用新发明的抗性基因标记对样品进行盲测，然后，根据检测结果， 报告那些样品代号是抗病的， 那些是感病的。病理学家用致病菌接种， 通过性状表现得出那些是抗病的， 那些是感病的。结果出来后， 发现育种家提供的样品个性特征与分子标记盲测结果和病理接种结果三者之间完全一致。这样的话， 这个新发现的分子基因标记顺利通过了盲测， 可以用于常规抗白粉病的检测程序。

科技创新首先要政策创新引领

蒋继平

2018年5月29日

中国目前正在大力提倡和鼓励科技创新， 一方面不惜重金吸引人才， 另一方面加大投资打造优良的科研环境， 加快改善科研的硬设施。这一系列的举措确实给中国的科技界带来了一片生机， 使中国科技界人才济济， 成果累累，科技产品层出不穷， 论文数量急追美国， 稳居世界第二。

可是， 在这些成就面前， 也有一些值得深思的问题。 比如说，以论文为业绩评估标准来决定科技人员的评级加薪的做法就值得商榷。 论文确实是体现科技成果的一个重要指标， 尤其在上世纪科技领域还是一块净土的时候更是如此。在我的记忆中，几十年前许多知名书报杂志期刊发表文章都会给作者稿费的。 那时候这些付费的书报杂志期刊登载的文章一定有其实际价值， 否则这些出版商不会出钱登载这些文章的。现在的情况已经大大地不同于以往。 现在的大多数出版商， 包括在科技界最有影响力的【科学】， 【自然】， 【细胞】等顶级科学期刊都要作者出版面面费才能发表文章。 这个等于用钱来购买出版权。这就造成了论文质量大不如前的境况。

在这样的国际环境下，我认为中国政府正面临一个非常难得的机遇，这个机遇可以改变中国科技人员在国际上的形象和地位。我觉得现在中国政府和科教界的做法非常受制于国外的规则。因为具有重大影响力的科技期刊都由国外出版商垄断。 这个给中国科教人员带来许多额外的负担。 第一， 是否被接受发表受制于人， 第二， 这些期刊全部使用英文。对于英语不好的优秀中国科教人员来说， 这是一个不公正的额外负担。

鉴于这样的认知， 我认为中国政府应该在提倡科技创新的时候， 自己以身作则，首先带头来个政策创新。这个政策创新可以从以下两方面做起。

首先修改对科技人员业绩评估的标准，利用现代网络和自媒体的便利，鼓励和提倡科技人员利用各种方式在网络上发表自己的科技成果。 只要这些成果可以真正给社会带来实际价值， 都是作为提级加薪的依据。

其次， 中国政府应该设立自己的重大科教奖励项目。 这些奖励项目有明确的评估规则， 是对国际科教界公开的， 凡是符合这个标准的人都可以被授予这些奖项， 不管国籍和种族。这个评估规则一定要打破原来的以具有重大影响力的知名期刊为衡量因子的惯例， 采用具有中国特色的更加广泛和公平的规则。

我想要是中国政府真能做到这一点， 那么， 中国的科教创新成效会更明显， 广大科教人员也会得到更加公平的待遇。我个人认为， 做到这一点并不是一件难事。至于奖金的来源， 可以鼓励富豪和明星们出资， 然后让他们在这些奖项中担任评委。 这个一方面让他们为社会做贡献， 另一方面让他们为自己扬名天下。 这等于为他们做商业广告。

科研工作应该遵循的若干规范

蒋继平

2018年5月19日


科研工作虽然门类众多，涉及到方方面面，各个领域都有自己的专业方向， 但是，科研工作也有若干规范是通用的。 因而，每个科研工作者都应该了解和遵循这些规范。只有遵循这些规范才能在科研领域站稳脚跟， 做出应有的科研成效。 下面是这些规范的简要介绍， 供大家参考。

第一个规范是实事求是。科学研究本身就是求真求实的一个过程。 从事科研研究必须拥有诚实的心态， 在研究过程中如实地记录一切观察到的现象， 不能有任何虚假的作为。 任何编造数据， 制造假象的行为都是与科学精神背道而驰的。一旦在科技界被发现有造假行为，一定会落得个身败名裂的下场。 所以， 实事求是是科研工作的基点， 是第一规范。

第二个规范是认真负责。科研是一个需要集中精力观察记载的工作，必须自始至终认真负责地履行职责， 容不得半点的马虎和急躁。所有的科研项目都必须循序渐进， 没有捷径可走。投机取巧在科研领域是形成不了大事的。

第三个规范是推理严谨。 对采集到的数据， 一定要用严密的逻辑推理方法进行分析归纳总结， 切不可草草了事， 乱下结论。

第四个规范是假设合理。对一个科研项目提出的科学假设一定要符合科学的原理， 又有针对性。 这个假设是科研项目的主要论点， 一定要合情合理， 切中要点， 并且具有可操作性。

第五个规范是设计周全。求证科学假设的实验设计一定要做到周全严密， 把所有相关因素都考虑进去，要对实验室的仪器设备和实验条件有充分的了解和准备。应该按照兵家常说的：“兵马未动， 粮草先行”的战略布局去行动。科研工作也是一场没有硝烟的战役， 周全的后勤保障是确保战役胜利的重要因素。

第六个规范是先易后难。 在选题时， 尤其对于研究生和初入科研队伍的新手来说，一定要采用先易后难的策略来做选择。不能一上来就追求高大上。 从简单的课题入手，在实际研究中获得经验， 在积累了相当丰富的经验后，再往较复杂，更难的课题方向发展。

第七个规范是重复论证。科学界一个规定是一个科技成果必须是可以重复的。 所以， 在第一次试验结果出来后， 必须在同样的实验条件下重复这个实验过程， 以论证这个实验结果是否可靠。 不能重复同样的实验结果的科研“成果”不能算作真正的科研成果。

第八个规范是团队合作。科研工作通常复杂繁琐， 涉及到方方面面。 现代的许多科研项目要解决的难题通常是一个人或者一个团队单独难以应对的。一个人或者一个团队不但知识和经验很有限， 而且科研资源也很有限。这就必须进行团队之间的合作。 我们可以把研究生和导师之间的关系看成是团队合作的关系，研究单位的课题负责人与下属的关系也可是团队合作的关系， 进一步来说，研究人员与行政人员之间的关系也属于合作关系。任何科研项目，都需要团队的紧密合作才能事半功倍和获得一个双赢局面。没有团队合作精神，在科技界很难找到立足之地， 也很难做出一流成果。

综上所述，科研工作的八个规范是： 1. 实事求是， 2. 认真负责， 3.推理严谨， 4.假设合理， 5. 设计周全， 6. 先易后难， 7. 重复论证， 8. 团队合作。