按照惯例，在 2026 年伊始，我向 UESTC V-lab 的每位在校成员征集了大家“最”感兴趣的问题。在梳理这 30 个左右的反馈时，我意识到：尽管大家关注的焦点五花八门，但本质上，我们都在试图通过提问，来对抗未来的不确定性。

为了更深入地探讨，我借用马克斯·韦伯的概念，将这些问题划分为“工具理性”与“价值理性”两大类。这不仅是分类的手段，更是为了厘清我们成长的双重逻辑：

首先，工具理性关注的是 "How to do"，即“怎么做科研”。它代表了手段的有效性与效率（存在所谓的“标准答案”）。

其次，价值理性关注的是 "Why/What to do"，即“做什么样的人”。它指向了目的的正当性与意义（不存在所谓的“标准答案”）。

在 2026 年，这种平衡尤为关键。若只重“工具”而轻“价值”，我们或许会沦为高效率的“科研机器”，在忙碌中迷失方向；若只重“价值”而轻“工具”，我们虽有宏大理想，却可能缺乏落地的能力。

简而言之，工具理性保证了大家在 2026 年具备生存的竞争力；而价值理性则保证了大家依然是一个鲜活的、有创造力的、无法被 AI 替代的“人”。

具体问题整理如下：

一、工具理性类

1. 如何建立系统性的思维框架与全局把控力，从而化解不确定性并产出高质量成果？

2. 如何培养对科研问题风险与回报进行敏锐而准确评估的直觉？

3. 如何以批判性思维审视并运用过往经验来分析新问题？

4. 研究生如何在“兴趣驱动”与“结果导向”之间构建良性循环？

5. 在集成光计算架构中，如何协同利用电、磁、热、力等多种物理场，实现对光信息的非易失性、动态化以及低功耗调控？

6. 如何量化表征光子结构在局域性与非局域性之间的转变过程？

7. 无序结构为多维光电器件的设计与应用带来哪些新的可能性？

8. 高校中以探索、试错和迭代为特征的科研过程，在以KPI考核和项目落地为主导的职场环境中，具备哪些现实意义？

9. 伴随法中的“伴随场”与深度学习中的“反向传播误差”在梯度计算上有何数学联系？

10. 研究生应该如何培养高阶的知识迁移能力，以适应跨学科研究与多变职场需求？

11. 当高校研究方向与企业需求不直接相关时，如何培养被企业认可的竞争力？

12. 如何提升对课题整体框架的把握，以避免在低效问题上耗费时间？

13. 如何构建一套自洽且完备的科研逻辑？

14. 在研究问题过程中，如何形成严谨的闭环思维，并及时识别和弥补思路中的空白与漏洞？

15. 当AI成为强大的研究“黑箱”时，我们应如何确保对光学物理内核的“白箱”理解不被削弱和忽视？

16. 科研过程中如何使用大语言模型辅助思考？

17. 如何利用文献调研作为工具，将前人的研究成果转化为解决当前课题难题的实际参考？

18. 如何快速定位研究问题的关键点并找出入手点？

二、价值理性类

1. 当代大学本科教育及研究生教育的本质内涵是什么？

2. 如何通过课题研究来锻炼自驱力？

3. 如何明确自我认可的研究生阶段成功标准，并基于该标准选择适配的生活与科研状态？

4. 建立怎样的心理预期和前期准备，才能以最小的试错成本，平稳实现从学生到职场人的身份转变？

5. 如何构建个人的幸福之路？

6. 在研究生阶段，如何营造温情而自然的同学关系？

7. 如何精准定位个人的真实热情所在，并将其转化为生活与工作的持续动力？

8. 如何完成从被动接受到自我驱动的思维升级？

9. 准研究生选方向：应坚持兴趣至上，还是优先考虑发展前景？

10. 在强AI时代，如何定义和成为一位“卓越”的研究生？

11. 读研时，该如何定义并选择一个“好”的方向与导师？

12. 科研成功的定义，究竟取决于最终的结果，还是探索的过程？

13. 什么样的生活才算有趣，以及科技如何帮助我们更好地实现它？