学业是底线
专业排名是当前最确定的优势。科研与竞赛不能以失去这一优势为代价。
PERSONAL PLAN · 2026.10—2028.07
向内追问，
向前行动。
我还没有为未来写下唯一答案。相比过早定义“热爱”，我更希望用真实的学习、竞赛与科研，逐步确认自己愿意长期投入的方向。
查看行动路线 ↘
follow my heart,
with evidence.
with evidence.
姓名 / NAME［王志伟］
专业计算机科学与技术
当前绩点3.9 · 专业第 1
目标推免 · 科研探索
01 / 核心命题
这不是一份预测未来的答案，
而是一套行动、验证、再选择的方法。
交叉减少内耗
用机器视觉连接智能车与科研，让一份学习同时服务两个真实场景。
用结果校准方向
近期目标具体可验收；远期计划保留弹性，以真实进展而非焦虑作决定。
02 / CURRENT POSITION
我从哪里出发
不是从“已经找到热爱”出发，而是从一个值得继续验证的兴趣出发。
“
让机器从图像中识别出真实世界的事物，这件事对我来说很好玩，也很酷。
我确定会继续读硕士；是否长期从事科研、未来是否读博，仍需要通过真实研究经历来判断。
ACADEMICGPA 3.9专业排名 1 / 110
FOCUSComputer Vision模式识别 · 机器视觉 · 目标检测
CONTESTSmart Car视觉识别与串口指令输出
CONSTRAINT有限时间英语六级 · 课程 · 勤工助学
03 / ACTION ROADMAP
先把近期走扎实
详细规划到 2027 年 9 月。越近越具体，越远越强调判断依据。
守住学业，补齐基础，
让两条线真正启动。
必须完成
- 保持绩点与专业排名竞争力
- 通过大学英语六级
- 完成导师安排的文献阅读与科研任务
- 夯实机器视觉、深度学习与工程基础
- 完成视觉识别 → 决策 → 串口输出的 MVP
争取完成
- 发现一个值得进一步探究的问题
- 优先寻找与智能车场景的结合点
图像输入→视觉识别→决策映射→串口命令
科研进入实质阶段，
智能车进入比赛状态。
必须完成
- 确定明确问题并正式开始研究
- 完成问题定义、评价指标、基线与第一轮实验
- 依据新赛题完善视觉模块
- 与控制组完成协议确定与整车联调
- 验证准确率、实时性与复杂环境稳定性
争取完成
- 科研问题与智能车场景形成结合
- 推动科研导师与竞赛导师协同指导
- 按第一作者标准承担研究、实验与写作
- 形成论文第一版，成熟后争取投稿
完成比赛，整理资产，
依据事实选择下一程。
必须完成
- 完成全国大学生智能汽车竞赛
- 整理代码、实验数据与失败案例
- 评估现有科研问题是否值得继续
- 核查累计排名、推免名额与最新政策
- 确定科研与考研的投入比例
争取完成
- 取得具有竞争力的比赛成绩
- 将竞赛问题与数据沉淀为科研资产
- 继续推进论文实验、初稿或投稿
04 / TIME CAPACITY
时间不是口号，
而是约束。
不以“全天投入”制造虚假精确；用每周复盘确保关键任务持续向前。
05 / DECISION SYSTEM
2027年9月以后，
让现实参与决定。
点击不同排名状态，查看对应的课外时间分配。课程学习始终独立于这一比例。
70% 科研
推免形势相对稳定
科研 : 考研 = 7 : 3
继续推进科研主线，同时用较少时间维持考研所需的数学、英语与专业基础。
科研投入考研准备
* 如果科研出现重要成果，或推免政策发生变化，将与导师沟通后再次调整。
06 / COLLABORATION
让真实场景与研究方法相遇
科研导师研究方法 · 课题把关 · 学术规范
我的角色问题执行 · 实验验证 · 主要写作以第一作者标准投入
竞赛导师与团队真实场景 · 硬件平台 · 系统联调
期待探索：从竞赛中的真实视觉问题出发，在双方导师指导下形成可验证、可沉淀的研究成果。
07 / FOR FRIDAY
这份规划的下一步，
是一次具体的讨论。
- 01
现阶段最需要补齐哪些机器视觉与科研基础？
- 02
能否从一个足够小、可验证的入门任务开始？
- 03
智能车中的实际问题，哪些有机会转化为研究问题？
- 04
适合采用怎样的汇报频率与阶段验收方式？
我的目标不是一次把未来想清楚。