在人工智能进入第三个热潮之际，我们看到各种各样关于AI的各种媒体报道层出不穷，一方面，这对大众普及了AI各方面的知识，是积极的。但从另一个方面讲，很多观点没有经过仔细的推敲，也没有同行的评议，一些谬误或者是夸大的观点可能因为广泛传播而被大众接受，结果产生负面的社会影响。这就提醒我们相关领域的研究人员，在对大众媒体去做一些评论的时候，必须仔细斟酌，尽量不传播没有得到检验的观点。

　　这就谈到第二个问题：

　　什么是好的研究？

　　不同领域的研究员对这个问题可能会有不同的看法。

　　从计算机科学的角度来讲，尤其是计算机视觉的研究，无论是理论的还是实践的，我们的研究成果最终是要解决现实世界的问题的。在这个方面，我印象比较深刻的还是我在西安交通大学读研究生的时候，沈向洋博士2001年在西安交大做报告提到的一个观点：最好的研究员发现新问题；好的研究员创造新方法解好问题；一般的研究员跟随别人的方法解问题——大家在多次这里看到“新”这个关键词，创新是研究的本质。

　　有了这些铺垫，我们首先定义什么是最好的研究。通常认为一个领域中对于某一个问题最好的研究工作有三种：第一篇论文 (The First Paper)，最好的一篇论文 (The Best Paper)，以及最后一篇论文(The Last Paper)。这第一篇论文的含义是说这篇论文率先提出了一个好的问题和方向。最好的一篇论文是什么？那一定是开创性地提出了一种解法，启发了最终解决这个问题的途径。至于最后一篇论文，那一定是彻底把这个问题解决了，从此以后这个问题不再需要继续做进一步的研究。

　　从计算机视觉领域举一个具体的例子来讲，Harris Corner Detector属于最早的一批在图像中检测角点的论文，可以归为第一篇之列。David Lowe博士的SIFT特征检测和局部描述子，可以归为在这个方向上最好的论文之列。那么这个方向的最后一篇呢？ 我认为可能还没有出现。具体到我自己的研究工作，在局部描述子这个方向上，我跟我的同事Matthew Brown和Simon Winder在2007年到2009年之间所做的一系列用机器学习的方法来建立描述子的工作，也实际上为提高局部描述子的性能提供了一个新的思路和方法。

　　对于我们很多研究员和学生来讲，一辈子可能都做不到这三种最好的研究工作之一。那是不是就等于说你不能做好的研究工作或者根本不用考虑做研究了呢？肯定不是这样。科学研究是一个共同体。这些最好的研究工作也是在前面很多很多非常扎实（solid）的研究工作的基础上发展出来的。因此，对于年青的研究员和学生而言，应该胸怀大志，去追求做最好的研究工作，但从实际执行上来讲，还是要把一项一项具体的工作先做扎实了。

　　怎么做到把研究工作做扎实了？首先，你必须对你要解的问题有一个全面深刻的了解，包括为什么要解这个问题、解这个问题有什么意义呢、以前有没有试图解决同样或者类似问题的先例，如果有，你就要全面了解前人都提出了什么样的解法、他们的解法都有什么样的优势和缺陷……最后，你的解法解决了前面这些解法不能解决的问题呢，或者是你的解法处理了什么样的他们不能处理的缺陷了？这些问题的答案如果都有了，那么，在写论文的过程中要注意的就是，1）你的假设是什么？2）你怎么验证了你的假设？这个验证既可以是理论上的证明，也可以是实验的验证。我们很多学生和年青的研究员，写论文的时候没有找到内在的逻辑关系，很多观点都是似是而非。或者说重一点，在论文撰写方面的训练严重不足。你的研究如果到了写论文的阶段，那就必须要有明确的观点提出来。这个观点必须明确无误，只有这样你才能被称为形成了新的知识。你的每一个观点都必须在理论上或者是实验中得到验证。另外，论文的撰写是为了让人看懂，不是让人看不懂，所以我们在撰写过程中必须尽量保证不去假设读者已经拥有了某些方面的知识。做好了这些，基本上你就有很大的可能性能够做出扎实（solid)的研究工作。

　　然后回到我们讨论的主题：

　　如何做好计算机视觉的研究工作？

　　其实，要回答这个问题，将我上面讲的所有观点加上“计算机视觉领域”这个限定词就行了。我这儿结合计算机视觉研究的一些现状及朱松纯老师的一些观点来进一步谈谈我的观点。