国自然资助69563项、青年C类增五成：明年的申请从现在准备

今年8月26日，国家自然科学基金委员会发布了2026年“集中接收”申请项目评审结果，共接收了470561项申请，受理469429项，资助了面上、青科基金（A、B、C）类、地区、等重点等10个项目共69563项。其中青年科学基金项目（C类）增12046项，增长50.1%；面上项目增3400项，增长14.8%（国科金发计〔2026〕72号）。对于下一轮申请的青年老师和博士后而言，目前距离下一轮集中申请还有时间，可以把基础夯实。

资助名额多了，本子的要求没变

青年C类的增幅很醒目，但这并不意味着申请变容易了。四十多万份申请摆在评审面前，一份本子能否让人读下去，仍然取决于几件老问题：研究问题是否清楚，立项依据是否扎实，研究方案是否可行，前期基础能否撑起计划。这几项都不是截止前两周能赶出来的。

从十月至年底，最可行的就是三步走：摸清领域现状、发现研究空白；将手头的预实验的数据整理为可放入本子中的结果；画好研究框架图和技术路线图，不断推敲逻辑。每一步都在反过来修改前一步，比如预实验做出来结果，可能会重新界定你的研究问题，画路线图发现逻辑断档，就得回头补文献。留出几个月，就是为这样的来回来去留出余地。

第一步：把领域现状梳理到“查得到”

PaperOK科研助手的「文献综述」和「课题设计」模板适合做这一步。你给出方向和要求，它会做多轮学术检索、整理文献、写出初稿；文献库里的每条引用都可以追溯。官网的一个化学材料案例，展示了一份综述从检索到核对的完整过程。

对申请人来说，这样一份带性能对比表的综述，可以直接变成判断“哪里还没人做好”的依据。当然，研究空白需要你自己来认定，哪些分歧值得追，哪些问题你有条件解决，这是AI做不到的。

第二步和第三步：预实验数据与技术路线图

前期工作基础往往决定本子的说服力。科研助手能够直接读取项目文件夹中的数据，利用自己电脑的Python或R进行统计检验，回归分析以及可视化操作，脚本保存可供复现。将预实验的结果形成正规的图表，比起赶在截止日期前匆忙截图要保险得多。比如说你有一批初测数据，你可以让它进行描述统计与必要的检验，然后按照投稿要求作图，如果某个结果与你的期望不符，你可以让它列出异常值以及可能的原因供你选择。所有的分析过程在「工作过程」中均有记录，后期撰写“前期工作基础”章节时，查找对应图片的脚本与数据十分方便。

技术路线图和研究框架图又是一个耗时的工作。在官网的研究框架图案例中，它使用原生形状创建了一个可编辑的PPTX和一个高清PNG，其中每个框、文字和箭头都可以在PowerPoint或WPS中编辑。你可以先让它出一个版本，然后按照自己的想法修改结构，修改的时候不用重新绘制。

工具能省时间，不能替你中标

要说明白的是，科研助手只是辅助工具。它可以帮助你节省检索、整理、运行数据和作图的时间，但是研究想法、学术决策和申请书的署名权由申请人负责。它保证不了任何评审结果。

如果涉及尚未发表的预实验数据，可以选择「逐步确认」或「只读」权限模式，并且只把需要的文件放进项目文件夹。对话记录、文献库和项目文件都保存在本机，PaperOK服务器不保存对话记录。距离下一轮申请还有几个月，现在开始，时间是够的。