申报国青基是年轻老师为数不多“靠实力说话”的机会，不用拼人脉，不用等内部指标，只要申报书够硬，就能进入评审环节。可“够硬”两个字，背后藏着无数个不眠之夜。张启明的申报方向是工业设备故障预警，为此他查了近三年的相关文献，跑了五次本地的制造企业做调研，甚至跟着工程师在车间待了整整一周，就为了摸清实际生产中的技术痛点。初稿写完后，他找系里的李教授请教，李教授是国青基评审专家，每年要审几十份申报书。
“你的研究基础太弱了。”李教授翻着申报书，手指点在“研究基础”那一页，“你只发了两篇SCI三区论文，还都是第二作者，评审专家一看就会觉得你没能力完成这个项目。”张启明的脸一下子红了，他知道李教授说的是实话——前两年忙着赶课时，论文只能挤时间写，质量自然上不去。“还有技术路线图，”李教授继续说，“你这图太笼统了，‘数据采集-模型训练-故障诊断’，每个环节用什么方法？遇到数据噪声怎么处理？模型迭代的周期是多久？这些都要写清楚，不能含糊。”
那天下午，张启明在李教授的办公室待了三个小时，笔记本上记满了修改意见。回去后，他把申报书拆成了八个部分，每天改一部分：摘要改了五遍，从最初的“介绍研究内容”改成了“突出创新点与应用价值”；研究基础部分，他补充了自己参与的一个横向项目的成果，虽然经费只有8万，但好歹有实际应用案例；技术路线图重新画了三遍，用不同颜色标注出关键节点，甚至加了一个应急方案——万一数据采集不顺利，该如何调整样本量。
可并非所有项目都能“自由申报”。去年年底，省科技厅发布了“制造业数字化转型专项”申报通知，全校只有六个申报指标。系里组织内部PK，张启明也报了名，这个项目要是能中，不仅能拿30分科研工作量，还能拿到30万项目经费。PK那天，会议室里坐了七位评委，有系领导、资深教授，我作为科研处的代表也参加了。张启明是第三个汇报的，他提前准备了20页PPT，练了不下十遍，可站在讲台上时，手心还是直冒汗。
“你的项目和XX企业的需求匹配度不高。”一位评委直接指出，“他们要的是生产线实时监控系统，你做的是故障预警，虽然相关，但针对性不够。”张启明赶紧解释：“我们可以在预警模型里加入实时数据接口，只要企业提供生产线数据，就能实现实时监控。”可另一位评委摇了摇头：“你没有和这家企业合作过，怎么保证他们愿意提供数据？风险太大了。”
最后，三个指标分给了两位资深教授和一个有企业合作基础的团队。张启明走出会议室时，天已经黑了，冷风一吹，他才发现自己的衬衫后背全湿了。回到家，妻子见他脸色不好，没敢问，只是把温好的饭端到他面前。他扒了两口饭，突然想起自己这个月的绩效，因为上个月有个横向项目的经费没到账，科研工作量差了5分，绩效被扣了1200块，而房贷每个月要还4800，孩子的奶粉钱还要2000。“再熬熬，等国青基结果出来就好了。”他安慰自己，可心里却没底。
就在张启明为项目申报熬夜时，我也刚从省科技厅高新处回来。晚上八点多，我坐在办公室里，揉着发胀的太阳穴，桌上摊着一叠申报指标表。作为科技处项目管理科的科长，我的“战场”不在教研室，而在政府部门、企业和学校之间的“桥梁”上。每年年初，我就要开始“跑资源”——去科技部、科技厅、工信厅、市科技局等部门打听申报信息，争取更多的指标；申报季时，要陪老师去企业“站台”，帮他们对接需求；还要组织校内PK预审会，筛选出最有竞争力的项目。
第6章：没有硝烟的战斗
“陈科长，明年‘人工智能专项’的指标能多给我们学校一个不？”下午在省科技厅，我跟高新处的王处长磨了半天。王处长笑着说：“你们学校今年的中标率已经很高了，再要指标，其他学校该有意见了。”我赶紧递上一份材料：“您看，我们学校今年新建了人工智能实验室，引进了三位长江学者，还有五个团队在做相关研究，实力比去年强多了，多给一个指标，说不定能多出一个国家级项目呢。”王处长翻了翻材料，没立刻答应：“我再看看，下周给你答复。”
从科技厅出来，我又去了一家汽车制造企业，机械学院的陈教授有个“汽车零部件智能检测”项目，想和这家企业合作申报横向项目。陈教授技术过硬，但不擅长和企业打交道，上次谈的时候，企业负责人觉得项目周期太长，不太愿意合作。这次我提前做了功课，了解到企业最近在赶生产线升级，急需检测技术支持，于是我帮陈教授调整了项目方案，把周期从18个月缩短到12个月，还承诺学校可派研究生驻厂服务。
“我们要的是能立刻用的技术，不是实验室里的成果。”企业负责人直言。我笑着说：“陈教授的团队已经做了三次小试，检测准确率能达到98%，驻厂后还能根据生产线情况调整算法，保证三个月内就能试运行。”我边说边拿出调试报告，又给负责人算了一笔账：“用上这个检测系统，每条生产线每年能减少50万的废品损失，两年就能收回成本。”负责人被说动了，当场拍板：“行，我们先签个意向协议，下周再细谈。”
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