2025国自然评审两大雷点！过度脱离自己的研究基础以及过多AI辅助或成为项目致命缺陷！

大家好，近期国自然函评已经全部结束，而会评也陆续开始，上个月月底2025年度卓越研究群体项目（A类）和创新研究群体项目（A类）评审会议在北京召开，评审组专家认真听取了项目申请人的汇报，经过充分的提问和讨论，投票遴选出化学科学部2025年度拟资助的卓越研究群体项目（A类）和创新研究群体项目（A类），顺利完成评审任务。

小编最近跟几个评审朋友聊了聊，发现今年的一些被评为C的标书有两个极为突出的问题，给大家分享一下，希望大家在后续的申请工作中注意这些问题：

第一个雷点：标书的研究内容过度脱离自己的研究基础

有个评审专家朋友今年看到一些明显不属于本学科口子的申请书。出现这个问题可能是大家看到很多营销号说可以一标书两投然后就投到一些不是自己口子的去了，还有就是可能某些学科的某些口子竞争实在是太过于激烈了，比如医学部的肿瘤口，然后大家就会规避一些竞争，去投其他的口子。但是如果是这种情况在设计标书之初就要好好规划。因为基金评审会关注申请人是否具备一定研究积累和研究领域连续性，尤其是面上项目，而且随着青年项目的竞争越来越激烈，评审也会越来越关注项目是不是跟自己的基础关联性比较强。

如果前期工作从未涉及申请书中的核心主题，突然切换到该领域，可信度会打折。所以我们在设计标书之初就要充分的考虑要投什么口子，如何规避竞争，而不是写好标书之后看到一些消息就选择改一个口子去投，这样反而会得不偿失。

第二个雷点：标书大量使用AI辅助，AI味过重。

去年的申请中大家可能倾向于用AI来润色语音，但是今年新情况是有些申请人可能是赶鸭子上架，大量借助AI来写申请书，AI风味严重，导致可读性较差，甚至有明显理论错误，让人质疑其态度。包括ChatGPT、DeepSeek、Gemini、Qwen在内的多数大语言模型均存在“幻觉问题”，基金申请书的写作过程中应谨慎使用AI。尤其是今年很多公众号推出了基于上述AI模型的设计服务，但是设计出来的东西仅仅是基于现有的文献，没有一定的理论数据支撑，这也是今年评审过程中很普遍的一个问题。

除了上述两个容易踩雷的点之外，还有两点

关键科学问题需精准定位。申请书中的科学问题不应仅仅是热门概念的简单堆砌。必须围绕明确的关键科学问题进行深入论述，明确展示“我旨在解决的问题”，而非仅仅展示“我能够做到什么”。研究背景、意义、内容、技术路线等要素应从多个维度逐步深入展开，而不是仅仅罗列热门概念。

研究内容应简洁有力，研究方案需详尽具体。清晰、条理分明的研究内容有助于评审人员迅速把握研究目标，反之则可能无法在短时间内留下深刻印象，影响评审人员的判断。研究方案中应明确指出具体方法将如何解决特定科学问题，逻辑必须连贯，避免泛泛之谈。过于简略的研究方案可能会让评审人员怀疑其可行性。

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