第一步:直接抄技术

万事开头难,做研究也是，在一个课题的初始阶段，如果没有头绪，完全可以直接把觉得有价值文献里的技术，原封不动的抄过来走一遍，先让研究思维动起来，解决“有没有”的问题。

在“抄”技术的过程中，当已经能够熟练掌握这套方法了，再结合自己课题的特征，通过大量复盘和跑盘，不断优化模型，调整参数，最终得到一个适合于自身的优化模型或者方法，初步的创新点就这么成型了。

就比如小白做吐司面包，通过照着教程一顿努力，终于做出一个普通的奶粉吐司，那是不是可以根据自身口味，把奶粉这个参数优化替换成抹茶粉，巧克力粉，椰子粉，创新出更多口味的面包。

第二步:算法创新

这个也是大多数论文常用的套路，一般涉及两个层面。

第一层：参数优选（找规律）

大多基础研究，其实就是寻找世间客观存在的规律（简称找规律），也就是找特征参数和事物表象之间的一个联系，当出现什么什么参数特征时，就能推测出一个怎样怎样的事实结果。

这些参数，可以是已有常规参数通过各种公式计算出来的新参数，也可以是通过实验、实践等优选出来的参数。

总之，这些参数必须得和研究结论存在真实有效的对应关系。

第二层：算法支持

当用人脑依稀找到某些参数和研究结论间存在对应关系后（哪怕对应关系很微弱），为了提升对应匹配度，这种时候，就可以学点大数据分析的方法：神经网络，支撑向量，灰色关联，多元回归，层次分析等等。用这些算法来优化参数和事物特征之间的关系。

把上述关系搞好了，创新点就出来了。但需要注意的是，算法只是工具，仅能锦上添花。这一步真正的核心在于特征参数的寻找、组建、优化。

第三步: 融合式创新

读文献不局限本行业的，可以尝试把不同研究领域的结论融合起来，就好比“相机＋手机＝拍照手机，AI＋家具＝智能家具，包括最近常听到的互联网＋”等等。

有时候，把跨界的研究成果拿过来用，会有意想不到的创新点。

比如雷达感应系统，和扫地机器人结合叫精准保洁，和汽车结合就叫主动刹车/巡航系统/智能驾驶，和手机结合又叫高精度手势操控，等等。

第四步:横向运用型创新

如果已经得到了一个运用于A领域，比较成熟的技术，完全可以再试一试拓展它的运用区间，拓展运用到A＋，或A－等横向领域，得到若干运用型创新点。

就比如已经研发出一款药，已知它的功能是杀菌，那这款药有没有抗病毒，降血压，甚至治疗脱发等功能，都可以尝试下。大名鼎鼎的“伟哥”“米诺地尔”等神药，就是这么开发出来的。

不过这个对长期在研究机构的研究员，特别是学生来说比较困难，需要有丰富的一线实践经历。

第五步:纵向原理式创新

能达到这个阶段的，大多都是大牛了（反正在自己短暂的研究生涯中，没达到）。能够基于自身广阔的学识和经历，通过大量理论和实践研究，形成一套独立自主的理论和应用体系。应该就是常说的“完全自主创新吧。

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