在从事基础科研的研究思维里，有一批科研方法论的不同定位和路径选择，这些研究方法源于哲学思维的不同，导致了基础科研的结论会走向截然不同的方向。是格致而得“求真之理”的知见，还是思维偏邪走向怪诞不经，这是由科研前置的哲学思维决定的。

一、技术物理和系统工程的关系

系统工程是围绕物理建立的，关键是技术物理，而不是理论物理。当代理论物理学当中夹杂了大量的“说不清”，比如相对论、量子、黑洞等等，因而基于这些理论难以构建成技术应用的系统工程。理论物理还很不成熟！

某一门技术的系统工程之成熟，是其技术物理功能效应的可靠性得到提升带来的。比如大型民航飞机的安全性达到适航取证，就是要达到10的9次方安全起降运行的可靠性指标，这是政府民航局方的适航审查要求。系统工程的成熟度来自技术物理的“研究吃透”。

二、数学和物理的关系

对物理现象的观察观测、获取认知的学术特征，主要靠实证建立，猜想的成分不多，而数学的学术特征是从逻辑符号运算关系的推演起步，这就是所谓的“代数”。通过运用代数符号的运算来获得逻辑模拟的输出，因此代数运算过程中可能因符号而发生实体世界未曾有过的输出，比如虚数，数学研究因此会有个性化和猜想的可能性学术。数学这个学科的实证性不够强，有思维浪漫的特征，欧美诺奖发布体系从不考虑数学，诺奖都是基于物理的性质。

物理的结论可以否定数学，数学却很难否定物理，数学是物理的表达，是后置的。数学如果否定了物理，也是基于前置的物理常数的背景支撑，比如π值实际精度高于车轮。搞工程科研的人，需要牢牢抓住物理的实证学术，不要沉迷于数学公式的运用，采用不成熟的公式或者仿真软件里只要漏掉了一个物理项，在工程中往往就会不可用、走不通。

三、科研和科幻的关系

科研需要验证开路，得到物理性的结论。而科幻不需要验证，都是用作者视野的逻辑想象，推演构造一个相似人类世界的过程和景象。科幻是天马行空的文学思维，而科研是有具体事物输出的。当前有些科幻内容，或许是未来百年后的科研内容，但在当前不具备基础条件的时期，这些内容还是科幻范畴，比如制造反重力飞碟(UFO)的技术。有的所谓数学是幻想出一种高维的图形模型，在现实世界中没有可观测、可验证的对应关系，比如十维的“丘成桐-卡拉比流形”，实际上今天还是科幻的范畴，未来它是不是能成为具有物理基础的科研实证内容，现在还是不可定论的。

四、论文和验证的关系

论文是逻辑推演的观点为主、试验数据为辅，论文中的数据很少有大规模、多样化实证的数据，多为实验室中的小样本数据，因此学术论文多有验证性不足的特点。不能“相信论文”，只能“参考论文”，而要相信物理试验、可信验证更为关键。需要日后大数量的、多重的反复验证及技术应用，才能知道过去那篇论文的观点究竟是否可信、可靠、可用。

任何学术期刊上发表的新颖论文观点，都不能立即代表“科学”，因为它有99.9999999……%的可能性是错误的。“即便是发表在《NATURE》、《SCIENCE》等一流学术期刊上的论文”，2018年日本诺奖得主本庶佑说。

五、仿真和验证的关系

计算机“仿真”学术实际上就是技术进化后的工程草图，“仿真”不能完全当真，实体验证的高可信是基于多层次、大数量验证获得的。美国女大学生用计算机软件“仿真”模拟的黑洞图像，把它理解为“黑洞拍照”，显然是科研思维上犯了“把仿真当真”的错误。“黑洞仿真”这和我们日常的“拍照”截然不同，人类照相机的照片是来自不需要电脑合成的自然场景。

仿真是起步，验证是推进。“仿真当真”是一个很大的科研思维误区，现在容易流行于研究生的课题论文中。为了设想一个事物规律的发生效应，把一批“仿真的试验当真”的现象进行总结，这就违反了科学来自验证的铁律。

六、现象和抽象的关系

发现现象和逻辑抽象，是能够进行科研思维、发展学术的主要途径。因而要反复和高精度地对一个现象进行大量观察、观测，方法如使用显微镜、做数据库记录、进行概率统计、设立天文台(专业实验室)等工具性措施，从大量的现象重复中我们可以发现客观事物发生的特征，这就是“抽象”。

在抽象的过程中，现象中常常有扰动因素，能否克服扰动因素的波动而总结出科学性的“客观规律”，这就是抽象研究的能力了。抽象思维得对不对，符不符合客观事物的规律总结，这就是科研思维的水平所在。

七、失效和可靠性的关系

事物的效应和失效是对立的，失效发生的概率持续降低，就是系统可靠性的持续提升。失效的控制过程，就是设法提升系统可靠性的研究推进过程，产品、事物的表面现象可以是一样的，但失效却是五花八门的——高温失效、低温失效、电磁辐射失效、腐蚀失效等，控制了多种多样物理环境特征的失效，就是获得了高精度、大范围的可靠性。

工程科研就是功能效应和失效控制之间的总体把握。比如大型客机的高安全性，就是用对于飞机发生A级灾难的10的-9次方失效控制来保证的。从失效中提升技术系统可靠性，这是一条高质量发展的路线。

八、机器计算和自动控制的关系

机器计算的技术过程就是化繁为简，用电子信号的机器来工作，获得计算输出是系统目标、控制目标的实现。计算是控制的手段，二者是外和内的环路嵌套关系，因此计算技术和控制技术二者不宜进行学科、学术的切割。

信息计算与自动控制切割了就是系统的离散化，耦合了就是高效的一体化，我国“863计划”的信息科学与自控科学的学术定位对此做出过误判。因此，要有计算和自动控制一体化的思维，才能在大量的机电一体化产品中出现引领世界的创新。

九、暂时真理和持续进化的关系

“科学”的认知有持续进化的特征，这种进化形成了人类文明的进化，“科学”的内容不是固化不变的。科学认知是一种当前的“暂时性真理”，波普尔定义Science为“可质疑的”事物。但历史上的很多学术权威却常把科学树立为“不可质疑的”，并且把自己不同的新颖认知推向“异端邪说”，比如牛顿和今天我国喜欢贬斥民科的一批学者。创新的认知即便不是“科学真理”，但它可能某些条件下“有理”，并不能确认它就是“异端邪说”。要有认识到当前的科学“永远”处于可能被改进的状态，只能把科学当作“暂时真理”，需要持续推进。

十、定义和训诂的关系

“定义”就是科研术语成熟后的事物，是观察、观测的核心认知，训诂就是在定义完善的过程中不停地进行思考。“训诂”会导致不同宽窄、不同范畴的同一类定义结论，概念定义是理论体系构建的最前置。不同的基础概念定义会导致完全不同的科研认知，因此要重视概念定义的变动和训诂。

比如我们设定了一个东西叫做“计算机软件”，那么隐含着就有了“计算机硬件”，顺理成章地普遍在教科书上阐述“计算机=软件+硬件”。事实上，这是一个常见的设备现象，与计算机的基础原理是有不符之处的。Computer本质是电子信号自动化设备，通过门电路的逻辑关系能够表达数学计算，也能控制目标任务，还能等效于智能性的处理能力。Computer的技术非常复杂，用“计算机=软件+硬件”的思路根本不足以把握这个学科的客观规律。

要有持续训诂、修正定义的科学思维。

我们要持续推动人类文明的科学进化，就要保持对“现有科学”结论的质疑、怀疑、审视。

以上分析十个关系的研究方法，是我进行科学思维和技术研究的方法论哲学的说明。以此思维方法和特定路径为工具，我长期从事“中国适航科学”、民航航电设备、智能飞控算法、功能芯片设计等计算控制方向的工程科研。

2023年1月28日晨

撰写于城南春天

【作者简介】

作者翟冬青是国家工信部入库评委、民航局岗位专家、中科院高工。