推动透明开放、有影响力的科学知识传播 |《科学报告》编委访谈

如果您正在寻找一本突破学科边界，产生更广泛影响力的开放获取（open access, OA）期刊，那么《科学报告》（Scientific Reports）就是您的理想之选。《科学报告》旨在汇聚全球科学发现，让更广泛的科研群体了解您的工作及其影响力。

为了更好地了解这本期刊和期刊背后的故事，我们特别策划了“《科学报告》编委访谈”系列内容，将带您认识来自全球多位期刊编委会成员。他们将分享自己的编委经验，深入探讨《科学报告》的编辑流程。

作为《科学报告》的编委，你最喜欢什么？

我最珍视的是能够为全球科研社区做出有意义的贡献。作为编委，我有机会审阅来自不同学科的高质量研究，确保严谨、有影响力的科学成果被有效传播。我也能在支持作者、维护出版标准的同时，持续关注最新的研究趋势。最令我感到满足的是，我能参与推动透明、开放获取、具有影响力的科学知识传播。

你负责的特刊“实时目标检测的深度学习”主要关注什么？它如何与联合国可持续发展目标（SDG）相关？该领域有哪些突破？

这个特刊聚焦于能够在真实环境中稳定运行的快速、准确、轻量化视觉识别模型。我们关注轻量级网络结构、边缘 AI 部署以及优化的检测框架，应用场景包括自动驾驶、智慧城市、医学影像和环境监测等。

这一主题与多个联合国可持续发展目标密切相关，例如 SDG 3（健康与福祉）、SDG 9（产业与创新）、SDG 11（可持续城市）和 SDG 13（气候行动）。近年来，基于 Transformer 的检测器、高效的边缘端模型以及事件驱动视觉系统都取得了显著突破，使得低功耗设备也能实现高性能视觉识别。

你认为《科学报告》如何支持联合国可持续发展目标？还能做得更多吗？

《科学报告》通过开放获取的方式，让高影响力研究能够被全球共享，从而推动医疗改善、基础设施建设、生态保护和负责任的技术发展。当然，我们还能做得更多，例如推出更多 SDG 主题特刊、邀请可持续发展领域的专家参与、提升相关研究的可见度，并促进跨区域合作，以进一步加速全球可持续发展进程。

基于你在图像分析算法方面的经验，你如何评估这类研究？

我通常会先看研究问题是否明确，并且是否与所选图像模态和计算方法相匹配。接着，我会关注数据质量、标注是否可靠，以及方法流程是否透明，包括预处理、模型设计、训练和验证。

创新的模型结构、合理的特征设计和充分的基线对比往往是亮点。但我也会特别警惕小样本或偏置数据、过拟合、数据泄漏以及泛化能力不足的问题。我还会考虑模型的可解释性、鲁棒性，以及研究是否讨论了实际应用中的限制与失败案例，以确保评估全面可信。

你认为未来科研与科研传播面临的最大挑战是什么？

我认为最大的挑战包括，在 AI 生成内容快速增长的时代确保研究的真实性，保持高标准的可重复性，以及实现可持续的开放获取。同时，让所有研究者都能获得公平的发表机会，也将是未来的重要课题。

如何负责任地将 AI 引入同行评审？编辑如何更好地使用这些工具？

我认为，负责任地使用 AI 需要透明度、明确的伦理规范和强有力的人类监督。AI 应作为辅助工具，而不是替代人类判断。通过培训与合作，让编辑了解 AI 如何自动化重复性任务，可以提升评审效率与公平性，使作者、编辑、审稿人和 AI 专家都能从中受益。

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