HOP JOURNAL / 04 · 演讲整理
Research paradigms for engineers
为什么工程技术人员也需要理解
“科学研究范式”？
工程解决“怎样做到”，科学追问“为什么如此”。当两者相遇，目标不再只是交付一个结果，而是找到可以反复生长的方法。
本文依据演示文稿整理，不是逐字稿。内容结构与文字表达经编辑，以便网页阅读；核心观点及图示均来自原演讲。
39 页演讲原稿 · PDF ↗01 / 从“被目标推着走”开始
工程工作为什么容易累？
因为主动性常被交付目标压缩。
工程开发天然受指标、节点和可交付结果约束。大量精力会落在改图、布线、调试和排错上：任务具体，反馈直接，却容易把创造力压缩成标准化执行。演讲从这个熟悉的困境出发，提出一个并不抽象的问题：工程人员能否重新获得对问题的主动权？
郑雄飞研究员给出的入口是理解科学文化。科学并非一套等着背诵的结论，而是一种由兴趣和求知欲驱动的探索方式。它允许人提出尚未被指标写出的疑问，主动建立解释，再用证据检验。对工程人员而言，理解研究范式的价值，不是把自己变成哲学家，而是看清：我们正在用什么前提、方法和工具认识问题。
范式不只是方法清单，而是“理念 + 方法”：它决定什么问题值得问、什么证据算有效，以及结果应当怎样被解释。
02 / 求真与求用并不冲突
最适合工程人员的位置，可能正是巴斯德象限。
纯粹基础研究以认识规律为主要目的，工程转化以解决实际问题为主要目的。两者并不是只能二选一。巴斯德象限描述了一种更有张力的路径：以真实问题为牵引，同时追问决定问题的核心规律。
这也是“目标导向基础研究”与一般项目开发的关键区别。目标告诉我们去哪里，基础研究则要求我们解释为什么能到、边界在哪里、方法能否迁移。只求结果，容易停留在经验调参；只谈规律而不触及约束，又可能离真实世界太远。求真与求用结合，才能让一个项目沉淀出可复用的知识。
03 / 四种范式，不是四次淘汰
经验、理论、计算与数据，今天需要一起工作。
经验范式
通过观察、测量和归纳描述自然现象。它提供事实材料，也提醒我们持续接触真实对象。
理论范式
用概念、模型和演绎建立解释。理论不是数据的装饰，而是决定变量和关系怎样被组织。
计算范式
当复杂方程难以解析求解时，用算法和模拟探索系统行为，把“如果这样会怎样”变得可计算。
数据范式
用数据驱动方法连接理论、实验和模拟；AI 扩展了发现模式的能力，但仍需要科学先验定义问题。
演讲用 AlphaFold 说明：AI 的力量并不只来自“更多数据”。蛋白质的进化关系、序列与空间结构如何表达，本身就包含科学先验。没有对研究对象的理解，数据很难被组织成适合学习的问题。
所以，AI4S 并不是用 AI 取代科学。更准确地说，它把提出假设、编码先验、计算预测、实验验证和再次学习连成更快的循环。工程人员越接近真实系统，越需要知道模型遗漏了什么、数据代表了什么。
04 / 测量从来不是“直接看见”
仪器给出信号，模型才把信号变成可理解的对象。
演讲以原子力显微镜为例：仪器检测的是针尖与样品之间的作用，再借助理论模型重构所谓“形貌”。同一组物理信号，在不同假设和算法下可能生成不同图像。测量因此不是无前提地复制自然，而是把信号放进一个概念框架中解释。
这对工程开发非常具体。传感器读数、仿真云图、显微图像、模型评分，都不是对象本身。每个结果背后都有校准、采样、边界条件和数学变换。真正可靠的工作，不只报告数值，还应说明它是如何被构造出来的。
- 它测量的原始信号是什么？
- 从信号到结论经过了哪些模型？
- 模型依赖哪些没有被写出的假设？
- 换一种理论或尺度，结论是否仍成立？
05 / 从数据到洞见
洞见不是“更多”，而是做减法。
论文和实验通常不缺数据处理与结果分析，真正稀缺的是从结果中形成新的理论观念和物理图像。演讲把这个过程概括为三件事：从相关性走向因果性，寻找跨情境保持稳定的不变量，并用模型约化识别极少数关键变量。
这也解释了为什么控制变量法并非万能。真实系统中可能存在未识别的混杂因素、变量之间的交互，人为控制本身也可能改变系统。好的研究不是放弃控制，而是知道控制法的边界，并用观察、建模、因果推断和计算方法互相补充。
06 / 回到工程现场
把四种范式装进同一个工作循环。
- 01
先写出假设，再开始做
明确你认为哪些变量决定结果、哪些因素可以忽略。让方案从“试试看”变成可被证伪的判断。
- 02
把模型与测量放在一起审视
记录仪器、算法、边界条件和数据处理链，区分原始观测、模型输出与解释性结论。
- 03
先在硅基空间筛选
用理论推演、数值模拟或数字孪生压缩实验空间，再让真实实验验证最关键的部分。
- 04
让数据回到因果问题
不要把模型精度当作终点。追问结果为什么成立，识别混杂因素、关键变量和稳定机制。
- 05
用输出倒逼真正理解
把方法讲清楚、画出来、写成别人可复现的步骤。能够重新构建，才意味着知识真正属于自己。
科学研究范式并不会减轻每一次调试，却能改变我们面对调试的方式：从被问题驱赶，转向主动构建问题；从交付一次结果，转向留下可以迁移的认识。这或许就是工程技术人员理解科学的现实意义。
Original slides
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《机智一席谈 2026 年第一期：为什么工程技术人员也需要理解“科学研究范式”？》
郑雄飞 研究员｜中国科学院沈阳自动化研究所｜2026 年 1 月 29 日｜39 页