各位同仁好，我是七哥。一个在高校里从事人工智能 相关领域研究，钻研用大模型AI实操的学术人。可以和七哥交流学术写作或Gemini、GPT、Claude 等大模型 学术实操相关问题，多多交流，相互成就，共同进步。
很多同学一提到写Introduction就发怵，数据有了，文献也不少，就是串不出一个能打动审稿人的故事。
很多人一上来就急着铺背景、堆文献，但是这里七哥想提醒大家一句：Introduction从来不是背景介绍，而是一个抢位置的过程。
为什么这么说？学术写作本质上是竞争，研究要在已有文献中占一席之地，这背后其实有一套非常经典的方法论：CARS模型（Create a Research Space）。它的提出者John Swales把论文引言比作生态系统：每一篇文章都在争夺有限的光照和空间，我们可以通过这三个步骤，把自己的位置占出来。
第一步，建立研究领地，不是介绍背景，而是制造重要性。
筛选最有代表性的研究，用几句话勾勒出一个共识：这个问题很关键，而且已经被反复关注，有效的写法是聚焦一个清晰主线。
比如“近年来，随着XX技术的发展，XX问题逐渐成为核心议题”，再用两三篇高水平文献做支撑，注意点到为止，但分量要够，让审稿人一眼判断：这是个值得研究的方向。
第二步，建立研究生态位，才是真正拉开差距的地方。很多同学不敢挑刺，结果整段写得四平八稳，没有锋芒。
但不是让大家否定前人，是需要精准定位不足，可以是方法上的局限、数据上的偏差，或者应用场景的缺失。
关键在于具体，不要说仍有不足，而要说“在XX条件下效果不稳定”或者“尚未解决XX问题”。当我们把这个缺口说清楚，其实已经在为自己的研究铺路了。
第三步
