随着人工智能技术的高速发展，机器学习逐渐成为计算物理学领域中解决复杂偏微分方程（PDEs）的重要工具。特别是在流体力学相关的偏微分方程求解中，利用机器学习方法加速数值模拟、提高计算效率已成为研究热点。学界普遍期待通过机器学习模型实现比传统数值方法更快且同样准确的求解过程。然而，近来的系统评估和文献审查显示，这一领域存在明显的过度乐观现象，主要源于对基线对比的设置薄弱以及学术报告中的偏差问题。理解这些问题的根源，对于推动该技术的实际应用和理论发展具有重要意义。 在机器学习辅助的偏微分方程求解中，实验对比基线的选择至关重要。
传统数值方法，如有限差分、有限元和谱方法，经过长期发展和优化，性能稳定且广泛应用。然而，在部分机器学习应用研究中，研究者倾向于将模型性能与弱基线或未充分优化的数值方法进行比较。这种“弱基线”的存在，误导了结果的真实表现，使得机器学习模型看似大幅领先传统方法。统计数据显示，在流体相关PDE的机器学习研究中，约有79%的研究选择了不够强劲或不够公平的基线进行对照，从而导致实验结果的夸大。 此外，报告偏差的普遍存在也加剧了过度乐观的问题。科学研究中存在多种偏差形式，其中结果报告偏差尤为突出。
研究者更倾向于发表正面、积极的结果，而负面或未达预期的实验数据往往被忽视或压缩。这种选择性报告行为不仅歪曲了科学事实，也使得机器学习在流体偏微分方程应用中的实际表现缺乏客观评价。出版偏差则是另一层面，具有积极结果的研究更容易获得发表且获得更多关注，形成恶性循环，进一步鼓励研究者追求可发表的“亮点”。 导致上述问题的根源，可以部分归因于学术环境下的压力和激励机制。研究者面临的发表压力和项目资金竞争，促使其采用更多“自由裁量权”来调整实验设计和结果报告，以提升研究的竞争力。这种“研究者自由度”的滥用，带来了科学诚信的风险，削弱了结果的可重复性与可信度。
这亦是在诸多科研领域经历过的重复性危机中的典型表现。 解决这一困境，首先需要学术界和科研机构推动文化上的变革。强调透明化的实验设计、全面的数据记录以及开放代码和数据共享成为基础要求。通过施行更为严格的同行评审标准，尤其关注基线设置的合理性和实验结果的完整性，有助于减少主观选择和偏差带来的影响。同时，部分期刊和会议也应鼓励发表负面结果或性能平平的研究，以免科研生态环境过度偏向正面结果。 从结构层面看，研究资助机构和学术评估体系应重新审视评价标准，不盲目追求高影响力或创新性，而更多考量研究工作的严谨性和可重复性。
设立专门的资金和奖项支持高质量的复现研究，可以促使研究者更注重基础实验的规范操作。此外，利用自动化和标准化的基线测试平台，减少人工干预和选择性偏差，也是行业进步的重要保障。 在流体力学偏微分方程领域，机器学习技术的潜力无可否认。然而，只有建立起科学稳健且公平合理的评价体系，才能真正推动应用走向成熟和广泛普及。学术界应警惕因弱基线和报告偏差带来的过度乐观，不断完善实验设计和结果报告规范，保障研究成果的真实性和价值。通过结合技术创新与科学方法论建设，机器学习在复杂流体PDE求解中的应用前景仍然光明。
未来，随着多学科交叉融合加深，基于机器学习的PDE求解策略将越来越多地融入物理先验知识、数值分析理论及高性能计算技术。构建一个开放、透明且严谨的研究环境，将为产出切实可用且性能优异的算法奠定坚实基础。最终，伴随着社区自觉和制度完善，机器学习将真正成为推动流体动力学及相关科学领域发展的有力引擎。
