（一）

       当前很多学科的研究，尤其是一些理工科的研究，都在数学、信息技术的帮助下，取得了专业的大发展，具体表现为定量化水平不断提高。举例而言，地理学结合信息技术，产生了3S新的二级学科；气象学结合数学，计算机产生了数值预报。目前很多学科的研究越来越细，定量化水平也越来越高。当中数学和计算机功不可没。

      一个有趣的现象： 在目前的很多理工科发的文章看，如果没有看似高深点的数学公式，花哨点的模拟，似乎都拿不出手了。

（二）

      一个从事理工科性质研究的人，基础知识、专业知识、计算机或信息技术这方面都要非常好的掌握。

       基础知识，这里狭隘点指的是数学。基本的微积分、线性代数、数理统计等要掌握好。但把他实际应用到专业上其实不容易。随着计算机的发展，很多数学工具都打包成开源的工具了，完全可以把工具当做黑箱，也可以对自己相关领域进行数学分析，甚至发表文章。

       专业知识，是指的自己学科本身的知识。如果对学科真正的科学问题不明确的话，往往会把计算机模型玩的走火入魔。这体现在目前一些论文中，如“利用某某方法进行某某的研究”，很难说这样的论文没有创新，但是如果纯粹利用方法套在自己的研究内容上，这就有点点灌水的嫌疑。

     计算机知识，对于不是纯粹搞计算机的来说，尤其是指一些涉及大量数据处理的学科来说，掌握够用的一门编程语言应该就够用了。

       要在当前跨学科研究取得创新，要掌握这三块知识，并且把这三块知识有机结合。

（三）

        当前大数据，云计算，人工智能，区块链，智慧+等词异常火爆。好像任何行业都在向这样词在靠。如果你的领域没有靠上这些时髦技术，都不好意思。

        但是上述成功的例子，一定是基础知识，专业知识，信息技术结合的非常好实例才可能成功。

      不可否认，当前一些行业强加上述词汇概念其实是炒作。一些市面上的公司也强打这些旗帜来融资，深入了解就会发现，很多业务其实没有落地。例如一些智慧城市，智慧农业，智慧XX的其实做的就是一个数据信息化和可视化，或者信息的搬运，远远达不到大数据，智慧的要求。

       避免这些浮夸的案例，还是要从基础知识，专业知识，信息技术三者有机融合出发。专业或者业务领域的问题是核心，基础知识是解决问题的根基，信息技术是解决问题的手段。

（四）

       当前的技术领域，有两种需求方向，一种是单一技术炉火纯青的人才，二是多方面融会贯通的复合型人才。在当前的大数据，人工智能等火热领域中，掌握牢固的基础知识，扎实的业务知识，过硬的信息技术的人才应该是非常吃香的。