年底时候写不动的时候，去北辰听了一个澳洲来的IEEE FELLOW的报告。这位大牛发的trans很多，但是研究用的方法很多是师兄平时说只是灌水之类的工具。北辰提问风一向不像南开数学那么猛。于是席间我发问这个Monsieur，XX算法很多tough的人说都是灌水，没意义。但是Monsieur说，只需要做自己认为确实有意义的研究，或者懂行的同行认可的工作就好。
直到前一阵听了北邮组的报告，我忽然觉得实际上灌水要看动机。干一件相同的事，如果动机不同，理解和讲述的效果就不一样。就像有人说机器学习人工智能是灌水，说hinton的深度学习就是堆了若干层，然后很多人在会议上职业刷比赛成绩挣钱。一刀切说灌水是不合理的，就像有人提议上层引导做原创问题，说SCI不合理得否决。很多学科本身就是工程科学，要需求引导应用融通，学科特点就不同于理论数学物理等理论科学，发nature的专业未必是业界需要的，业界大牛未必能发CNS。就像很多人指责高考一样，能取消高考吗，显然不可行；能取消每年的各派业界大牛各种大会论剑吗，也不行。得综合考量不断完善评判标准，改革是必要的，只有相对的东或者西，业界学界都不可避免存在傲慢与偏见，但是同行评审一定很重要，齐桓公称霸还要诸侯会盟，更别说在业界想要卖出自己的产品和品牌了。