不少科研工作者存在疑问：随着 DeepSeek、ChatGPT 等 AI 工具日益强大，若用于基金申报，大家的写作水平会不会被拉平？未来评审是否真的只看创新点与前期成果？这一问题直指 AI 时代基金申报的核心变化，需从 AI 的本质局限、评审逻辑的演进两方面梳理。

首先要明确：当前主流 AI 仍属 “通用型工具”，本质是显性知识的整合者与浅层加工者，而非深度创新的创造者。它们能高效整合公开文献、生成规范框架，却无法触及科研者脑中的隐性知识 —— 比如对领域痛点的独特洞察、基于长期实践积累的创新构想，这些才是课题创新的核心源头。以 DeepSeek 与 ChatGPT 对比为例，前者因模型训练参数设置不同，输出内容比后者更灵活、少些机械感，但二者在训练数据来源、算力支撑上并无本质差异，输出仍带明显模板化特征，难以形成真正的学术突破。

AI 不会将所有人的写作水平拉到同一水平线，这就像 Word 普及多年，并非人人都能写出高质量文稿；智能手机让拍照变简单，但若论照片的美感与内涵，比拼的仍是拍摄者的审美与思考。基金申报亦是如此：过去，把文献综述梳理清晰、技术路线图设计规范，就能在基础环节领先；如今，AI 能快速生成工整的立项依据、标准的研究框架，比如帮同事优化申报书时，发现其用通用 AI 整理的文献综述结构严谨，却缺乏对领域争议点的深度剖析 —— 这恰恰说明，AI 让 “写完” 申报书变容易，但 “写好” 的门槛更高了，差距不再体现在基础格式，而在创新的独特性与研究底蕴。

AI 时代的评审逻辑，确实在向 “创新落地性” 与 “前期成果支撑力” 倾斜。听高校科研处老师提到，现在评审第一步会用 AI 排查申报书的内容同质化，排除 “模板化生成” 的低效内容；后续则会聚焦两个核心：一是前期成果是否形成 “证据链”—— 不再是简单罗列几篇论文，而是要看这些成果与课题的关联度：比如前期发表的 “乡村数字治理” 相关论文，能否支撑 “新质生产力驱动乡村治理升级” 的新课题？数据来源、研究方法是否能衔接？二是创新点是否 “能落地”—— 评审不排斥大胆构想，但反感 “空泛脑洞”，比如提出 “AI 赋能古籍修复” 的创新点，需说明现有技术储备、合作机构是否能支撑这一构想，而非单纯堆砌热词。此时，纵向 AI（https://zongxiangai.com/）可辅助关联已立项课题的成果逻辑，为构建前期成果证据链提供参考，避免成果与课题脱节。

还需注意：前期成果的价值已从 “数量” 转向 “质量关联”。过去摆几篇核心期刊论文就能体现基础，现在则讲究 “成果与课题的深度适配”—— 比如申报 “县域医疗数据共享” 课题，前期若有 “基层医疗机构数据采集” 的调研成果、相关算法优化的专利，比单纯发表几篇医疗信息化的泛论更有说服力。这种 “成果证据链” 的构建，正是 AI 难以替代的，需要科研者基于自身研究脉络逐步积累。

综上，AI 并未消解申报者的核心竞争力，反而让评审的焦点回归学术本质：创新是否真有价值，前期成果是否能支撑研究落地。对待 AI，正确的态度是 “善用而非依赖”—— 借助其处理基础工作，将精力聚焦于挖掘隐性知识、打磨创新点、构建扎实的前期成果证据链。唯有如此，才能在 AI 重塑的评审格局中占据优势。