在开题报告中，文献综述是论证研究必要性和可行性的核心部分，需紧扣研究问题，展示领域现状、研究空白及你的创新点。研发家针对开题报告场景的文献综述写作框架与实用技巧：

一、开题报告文献综述的核心目标

证明研究价值

回答“为什么这个问题值得研究?”

定位研究空白

明确“现有研究未解决什么?”

衔接研究设计

解释“你的研究如何填补空白?”

二、写作步骤与结构模板

1. 精简引言(1段)

句式模板：

“[研究领域](如人工智能医疗)因[现实需求/理论意义](如人口老龄化)成为热点，但[现存问题](如算法可解释性不足)阻碍其应用。本文通过综述近X年文献，揭示[核心争议/不足]，为[你的研究主题]提供依据。”

2. 主体部分(分2-3个逻辑板块)

推荐结构：

2.1 国内外研究现状

- 2.1.1 核心理论进展(如关键技术突破)

- 2.1.2 主流方法论(如实验设计、模型类型)

2.2 现有研究的局限性

- 2.2.1 理论缺陷(如假设脱离实际)

- 2.2.2 实践障碍(如数据获取困难)

2.3 研究趋势与空白

- 2.3.1 新兴方向(如多模态学习)

- 2.3.2 待解决问题(如跨文化适应性)

写作技巧：

聚焦关键文献：每个子板块引用3-5篇高影响力文献，避免堆砌。

对比与批判：用连接词体现逻辑关系(见表1)。

表1 逻辑连接词示例

3. 结论衔接(1段)

句式模板：

“综上，现有研究在[具体不足](如小样本场景下的模型泛化性)上存在局限。因此，本研究拟[你的创新点](如提出融合迁移学习与元学习的框架)，以解决[具体问题](如跨医院数据适配性差)，推动[领域](如智慧医疗)的实践应用。”

三、开题报告文献综述的独特要求

突出“问题导向”

每段文献分析需指向你的研究问题，避免泛泛而谈。

示例：

“现有隐私保护算法(如差分隐私)虽能降低数据泄露风险(Wang, 2022)，但其导致的模型性能下降问题尚未解决——这直接制约了本文研究场景(医疗影像共享)的可行性。”

强调“创新性衔接”

明确文献如何支撑你的研究设计(理论、方法或应用创新)。

示例：

“基于上述模型解释性不足的缺陷(见2.2.1)，本研究引入注意力可视化工具，使医生可直观理解AI诊断依据。”

控制篇幅与深度

开题报告综述不宜过细，约占全文15%-20%(如5000字报告中占800-1000字)。

精简策略：

合并同类文献(如“多项研究表明…”代替逐一罗列);

四、常见误区与修改案例

误区1：文献堆砌，缺乏主线

原句：

“A研究用CNN检测肿瘤(2019)，B研究用Transformer分类皮肤病(2021)，C研究用GAN生成医学影像(2022)。”

修改：

“深度学习在医学影像分析中呈现技术迭代：从CNN的局部特征提取(A, 2019)，到Transformer的全局关系建模(B, 2021)，再到生成式模型的数据增强应用(C, 2022)。然而，跨模态影像(如CT+MRI)的协同分析仍未突破。”

误区2：描述性语言过多，缺乏批判

原句：

“Smith(2020)提出了联邦学习框架，Lee(2021)改进了其通信效率。”

修改：

“尽管联邦学习能保护数据隐私(Smith, 2020)，但其通信成本高昂的问题限制了临床部署(Lee, 2021)。最新研究尝试通过模型压缩降低开销(Wang, 2023)，但尚未解决异构设备兼容性难题——这正是本研究的切入点。”

五、答辩高频问题与应答策略

“你的研究与文献X有何区别?”

应答公式：

“文献X侧重[某方面]，而本研究聚焦[你的特色]，通过[创新方法]解决[特定问题]。”

“是否有文献支持你的假设?”

应答公式：

“现有研究证实了[相关理论](如文献Y)，但尚未应用于[你的场景]，本研究将验证其迁移有效性。”