跨学科研究的核心挑战在于学科思维、方法和话语体系的差异，以及资源整合与评价机制的不足。这类研究需要突破单一学科的局限，但实际操作中常面临以下难题：

1. 思维与方法论的冲突
   理工科的定量分析与文科的定性研究存在根本差异。例如，计算机科学用算法定义“智能”，而心理学关注认知过程，直接拼接概念易导致逻辑断层。数字人文领域若仅用词频统计而忽略历史语境，可能得出片面结论。

2. 学科语言壁垒
   术语差异显著增加沟通成本。社会学“场域理论”与物理学“势能模型”概念相似，但表述方式截然不同，需专用工具转换语义。团队协作时，42%的时间可能耗费在跨领域文献筛选上。

3. 制度性障碍
   传统学术评价体系更倾向单一学科成果。跨学科项目因难以归类，常面临资助申请困难或期刊拒稿，年轻学者为职业发展被迫放弃跨界探索。现有机构也缺乏支持跨学科合作的激励机制。

4. 资源整合低效
   数据与理论脱节是普遍问题。生物医学中基因数据可能无法验证现有疾病理论，导致“数据堆砌”。研究者需同步掌握多领域工具，但学习成本过高制约进展。

解决这些挑战需构建共享平台、改革评价机制，并借助技术工具弥合学科鸿沟。未来，跨学科研究将更聚焦实际问题，通过协同创新应对复杂社会需求。