【摘要】 国家自然科学基金委员会于2026年1月23日通报20起科研不端案件，涉及46人，处理力度严厉，强调数据真实性和科研过程可追溯性已成为监管核心。文章指出风险前移至评审和申请阶段，并介绍源文件审核工具的重要性。

1月23日，国家自然科学基金委员会官网发布《案件通报（2026年1批）》，集中通报20起科研不端案件、涉案46人，处理力度空前严厉。其中，伪造篡改实验结果、图片造假成为高频违规问题，涉案人员均被取消基金申请资格、追回经费，部分面临长期科研限制。

这释放出明确信号：风险不再集中爆发在“论文发表后”，而是前移到了评审、申请、甚至数据准备阶段。

01数据真实，已是不可触碰的红线

从多起案件的处理逻辑可以清晰看出，监管关注的重点，已经从“结果是否成立”，转向“过程是否真实、可追溯”。无论是违规署名、冒名申请，还是数据买卖、实验结果伪造、图片拼接篡改，处理逻辑都指向同一个核心判断：科研活动的每一个关键节点，都是可被回溯与审查的。

尤其是在通报中反复出现的数据问题，本质并不只是“结果不对”，而是——源数据与实验过程无法被完整还原、解释与复现。

一旦被质疑，这类问题几乎无法通过“补充说明”自证，只能依赖原始数据、源文件和完整过程记录进行核查，结果往往直接触发撤项、追回经费，甚至长期科研资格限制。

 

02源文件，是科研成果的核心根基

在大量案例中，可以看到一个共同点：问题并非集中发生在“最后提交的那一步”，而是源于早期过程缺乏有效检查。比如：

● 数据在生成或整理阶段已存在异常，但未被识别

● 图片在反复修改、拼接过程中留下不可追溯的痕迹

● 源文件不完整，关键参数与步骤难以复现

这些问题在提交前往往难以被察觉，却在事后核查时成为无法回避的风险点。与此同时，监管逻辑也在变化：不只看“结果对不对”，更看“过程是否可追溯”，是否能清楚回答：数据从哪里来？怎么处理的？能不能复现？

在这种背景下，仅靠个人经验或人工自查，已经很难覆盖全部风险点。站在科研人员的角度，这带来了一个现实困境：不是你想造假，而是很多风险，单靠个人经验和人工自查，根本难以及时发现。

 

03源文件审核：把风险挡在“提交之前”

也正是在这样的现实需求下，科学指南针研发了【模拟计算AI源文件审核智能体】，一个在提交之前，帮助科研人提前发现源文件与计算过程风险的自查工具，它主要聚焦在以下4大高风险场景：

1. 任务并未真正完成，文件缺失

任务中途报错、提前终止、关键文件缺失，甚至根本没跑起来；

但这些“未完成”的任务，会被误当成“已完成结果”写进汇报或论文，暗藏巨大风险。

2. 数据造假：数据被拼接、挑选或篡改

将不同时间、不同体系、不同参数下得到的结果拼在一起，伪装成“连续、完整”的数据；

甚至通过删减、修改输入/输出文件，只保留“好看的部分”，真实计算过程从未完整发生。

3. 参数与精度不达标，结果偏离真实规律

刻意降低精度，或参数设置粗糙、不合理；

看似跑出了正常结果，实际上与实验或物理、化学反应严重偏离，却难以被察觉。

4. 过程不透明：无法复现、无法验证、无法追责

缺少完整源文件、版本记录和任务链路，输入输出不匹配、脚本混乱；

导致结果无法复现、逻辑无法验证，也缺乏足够证据证明数据是否可信。

科研的核心是求真。科学指南针【模拟计算源文件AI审核智能体】，是为了帮助科研人守住诚信底线，让每一份研究成果都经得起检验，让科研人能更安心地专注于研究本身。

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