实验学科，不做实验就没有一手的数据，也不熟悉实验里面的各种坑和点，是没法做研究的。实验研究不是理论simulation（大家都说跑模拟仿真的都是没经费的，也都知道仿真类研究的上限不高），需要数据和对于研究本身有比较详细的认识。
就像这个回答下很多人说的一样，最好的方法是在保证现有的科研强度下边实验边找idea。这里的强度不是说每天被导师抓着干横向那种，而是在比较大的压力下还能见缝插针做科研。说明你还是有一定定力和决心的，前途光明。
既然你已经在整理本研究领域的论文，那你应该对基本的研究方法、实验范式、大致的优劣等等有足够的想法。所以目前倒不是说要写综述的时候，你的情况是要做下去。这就好比上数学课光听很容易听懂，真的做就发现什么也不会。看论文由于论文摆在这，看似是开放性问题，但（如果论文内容自洽）其实是闭合的问题。光看别人的论文，难以完全掌握研究的细节。
比如我前几年有个做数据拟合需要，大致是拟合高斯一阶导数。做了一段时间（换了几种数据之后才看到的问题）发觉有很多暗坑。
比如我基本没看到那篇论文很详细的介绍data fitting的一些核心参数选择。甚至有些论文再仔细阅读后（仔细看实验的取值范围和图片的取值范围后）才发现有明显的差异，也就是做的时候为了凹出数据来，建模的取值范围其实有取舍。这些东西没有人会直接写下来，如果你就是看论文读论文，甚至写文献综述，在你没有亲自上手前，你还会觉得这些方法多么精妙和准确。
所以，要做研究就是得先做。你现在不是完全没有idea，而是没有具体的idea。做了才会知道有些idea很好，但是物理上没法实现（无论因为经费、能力、还是时间空间限制）；有些idea只是我们刚才例子说到的「空中楼阁」，没有物理基础；还有些idea是你读的太少（所以我要你保持现在的工作强度）。
做研究千万不能觉得一切到位才做，一定是做了就会学会了。干吧。
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那如果不幸在这样的实验室怎么办？那就得自己找论文读了！参考我这个回答：
科研入门，在导师完全散养不管的状态下，怎么提升自己的科研能力？---
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