AIR人物 | 探索AI无限可能：博士后洪鑫、欧阳亚文、石璐、王蔚峻、颜子轲加入AIR !

来源：发布时间：2023-12-04

沉浸于这里顶尖的科研氛围，与优秀的导师和高度学科交叉的团队共同做科研，我坚信在AIR能够不断突破自我，在自己的研究方向不断深入。

——洪鑫

一流的学术环境，注重产学结合，我期待在AIR向优秀的学者多多学习，共同解决一些学术界和产业界重要的问题。

——欧阳亚文

期待着与优秀的学者共同探索前沿学术方向，了解真正应用于产业的技术，为我的未来科研方向提供更多启发，帮助我做出更有意义的贡献。

——石璐

我希望在AIR与卓越人才共同工作，不断学习成长，从“纸上谈兵”跨越到真正落地、实现我们的想法和设计。

——王蔚峻

AIR在各个领域的前沿工作给我带来了很多启发，我期待在AIR做出有价值、能落地的创新工作，让算法真正为实际生活带来便利。

——颜子轲

洪鑫，清华大学惠妍人才、智能产业研究院（AIR）博士后，博士毕业于中国科学院计算技术研究所。曾先后在蚂蜂窝、IBM、旷视研究院、智源研究院、AIR进行实习。博士期间的主要研究方向是视觉推理以及多模态学习、AI+生命科学。研究成果发表在CVPR，ACMMM，SIGIR，TPAMI等会议、期刊上，参与架构设计和研发的系统化蛋白质结构预测解决方案AIRFold曾在CAMEO国际蛋白质结构预测竞赛中连续四周获得第一名。

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欧阳亚文，清华大学智能产业研究院（AIR）博士后，博士毕业于南京大学计算机科学与技术系，期间曾在字节跳动AI LAB实习。他的博士研究主要聚焦于开放世界下的自然语言理解，在ACL/EMNLP/COLING等会议发表论文10篇，参与ACL/ICLR/NeurIPS等会议的审稿10余次。

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石璐，清华大学水木学者，智能产业研究院（AIR）博士后，本科毕业于西安交通大学，于美国加州大学河滨分校获得电子信息工程博士学位。博士期间的主要研究方向是基于Koopman理论的机器人的智能控制。相关工作已发表在RAL，ICRA等期刊和会议上。

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王蔚峻，清华大学水木学者、智能产业研究院（AIR）博士后，分别于德国哥廷根大学和南京大学获得博士学位。他的主要研究方向是视频分析系统和边缘端高效AI系统。博士期间发表10篇CCF-A类论文，哥廷根博士论文获得“summa cum laude”，相关成果正在华为移动服务 HMS 6.x转化。

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颜子轲，清华大学惠妍人才、智能产业研究院（AIR）博士后。本科毕业于哈尔滨工业大学电气学院，博士毕业于北京大学智能学院。颜子轲博士期间的主要研究方向是动态视觉中的三维环境地图表示与构建，相关工作发表在CVPR、ICCV、TRO、RAL等会议期刊上。颜子轲目前的研究兴趣主要包括物体解耦的场景表征方式、终身学习的地图更新方法、以及以地图为中心的视觉与机器人的相关应用。

致力研究，践行真理

洪鑫在博士阶段主要的研究方向是视觉推理。在计算所硕转博之前，他曾在旷视研究院实习。“当时做了一些关于图像补全的研究让我意识到补全算法难以补全复杂物体，本质是机器缺乏对图像的理解，这引导我开展视觉推理方向的研究，希望让机器能够像人一样理解复杂的视觉信息。研究视觉推理的过程中也接触到多模态学习方向的一些研究，并参与了悟道·文澜多模态大模型项目，项目中积累的大模型和自然语言处理相关的知识和技能，为后续研究蛋白质相关问题做出了铺垫。”

读博期间，欧阳亚文的主要研究方向是自然语言领域的分布外检测和泛化。既有自然语言理解的方法大多针对封闭环境，会假设训练和测试阶段的用户输入符合独立同分布，然而当模型被开发完成，在产业界落地后，其面临的环境往往是开放的，因此，模型会面临训练集分布外的自然语言，如何使得模型在分布外输入下保持稳健，做到“知之为知之，不知为不知”，是欧阳亚文一直致力于解决的问题。

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欧阳亚文博士

石璐在博士期间的研究方向以机器人的控制为主，致力于探索结合数据驱动和传统理论的智能控制在机器人领域中的应用，使机器人能够在不确定性较大的复杂环境中被更精准控制。研究范围涵盖轮式机器人，飞行机器人，臂式机器人和软体机器人。

在南京大学读博期间，王蔚峻专注于理论研究，通过建立实际问题和组合优化问题的联系，并利用近似算法解决。到德国哥廷根大学后，受到德国科研人员重视落地的影响，他将兴趣转移到系统研究，并修读了第二个博士学位。通过对计算机系统研究的学习，结合组合优化的基础，极大地优化了视频传输和视频分析系统的性能。

读博期间，颜子轲一直致力于通过轻量的参数化表达和增量的高效更新方式进行环境的在线稠密重建。地图就像机器人“大脑”中的记忆模块，它存储了机器人在环境部署下的观测与经验。颜子轲希望能找到更紧凑的表示方式和更快的优化方法将信息有效地存储下来，并能充分用于机器人在部署过程中的状态估计、环境感知、与控制决策。

志存高远，勇往直前

颜子轲的合作导师是张亚勤院士，在AIR，他将与副教授周谷越和助理教授赵昊一起探索数据闭环驱动的具身智能系统。提到对未来在AIR的研究，他充满了期望。 “未来，我希望能够探索地图信息驱动的视觉与机器人应用范式，通过多模态信息的交互融合，让机器人在环境中不断根据新的观测更新它的“大脑”，更好地提升机器人的“自主”能力”。

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颜子轲博士

加入AIR之后，王蔚峻博士主要从事边缘AI系统方向的研究。一方面，AI模型增大的趋势远远超过了边缘设备的算力增长，设计适应有限算力的机器学习系统（ML system）很重要。另一方面，随着国产芯片的成熟，设计与之配套的ML系统才能提升上层模型的效率。立足国内，做出国际领先的工作。“希望可以在刘云新教授和李元春助理教授的带领下，在大模型时代，为边缘端ML系统做出一点工作”。

石璐博士加入AIR以来，主要从事机器人规划控制算法Sim-to-Real(仿真到现实)的研究。随着人工智能的快速发展，例如强化学习，深度学习等算法及以此为基础的机器人控制算法也得到了巨大的发展，然而将在仿真中训练得到的算法直接应用于真机中的过程仍然存在着很大的Gap。对于未来在AIR的研究，石璐博士有清晰的目标，“我希望能够缩小Sim-to-Real的Gap，利用仿真器安全，数据量大的优势，在其中优化算法，并实现向真机更加平滑的迁移。从而实现对复杂机器人在多重环境下进行复杂任务的精准控制”。

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石璐博士

加入AIR以来，欧阳亚文博士主要从事人工智能赋能材料科学相关的研究工作，聚焦于材料的表示学习与逆向设计。与文本和药物小分子等离散符号相比，材料还具备周期性、多组分等挑战，他希望最终能克服这些挑战，设计出新的材料，如电池、催化剂等，来推进人类关键技术的发展。

洪鑫博士加入AIR后，研究主题是AI+生命科学。“主要研究的对象是蛋白质，其氨基酸序列与语言很相似，因此之前积累的很多多模态和自然语言处理上的技术可以有用武之地”。生命科学领域的数据为深度学习提供了绝佳舞台，但当下存在定义不明确、数据集混乱等问题，为研究带来许多挑战。他未来的研究将聚焦于蛋白质结构预测和蛋白质设计，结合深度学习算法和具体场景，打造自主可控的轻量级、精准蛋白质结构预测模型和蛋白质设计方法。

携手AIR，勇往直前

洪鑫博士提到，加入AIR主要是自己比较喜欢AIR的科研氛围。在AIR做科研堪称是顶级的享受：有顶尖的导师指导，从高度学科交叉、能力强的同学那里学到很多知识并能一起解决各种科研、开发的问题。一个典型的例子是前期在AIR实习期间和课题组同学突破重重困难一起研发的系统化蛋白质结构预测解决方案AIRFold，曾在CAMEO国际蛋白质结构预测竞赛中连续四周获得第一名，给了他很大的鼓舞，让他更坚定地选择了AIR，并在这个方向上继续进行研究。

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洪鑫博士

AIR有一流的学术环境，并注重产学结合，这些特点对于欧阳亚文博士来说都具有很强的吸引力。欧阳亚文博士的合作导师是惠妍讲席教授马维英和周浩副教授，他表示： “两位导师的学术造诣深厚，并在业界拥有丰富的经验。我希望能向他们多多学习，共同解决一些学术界和产业界都重要的问题。 ”

石璐博士认为AIR与传统的科研院校不同。在AIR工作除了能与优秀的学者共同交流，探索前沿的学术方向外，AIR可以给她更多工业界的视角，能了解到现在真正被应用于产业的技术是什么样的。“这可以给我未来的科研方向有更多的启发，帮助我做更多更有意义的科研”。

王蔚峻博士加入AIR，是受到了刘云新教授的吸引。“刘云新教授是国际顶尖的边缘AI研究人员，博士期间读了很多他的文章，想学习他的科研方法和研究哲学”。除此之外， AIR聚集了最优秀的计算机相关研究人员。和优秀的人一起工作并向他们学习，是王蔚峻博士的信条。“ AIR有机会让自己的系统落地，真正地，而不是纸上谈兵地验证自己的想法和设计，非常令人兴奋”。

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王蔚峻博士

颜子轲博士认为AIR对产业应用的导向能帮助他更好地思考面向工业应用需求和产业发展方向的的科学问问题，“AIR在各个方向的前沿工作也给我带来了新的启发，我希望能在这里做出更有价值的创新工作，让算法为实际生活带来真正的便利”。

AIR高度重视博士后的培养，将为他们提供优质的科研平台，以激发他们的潜力，提升他们成为更具价值的研究群体。同时，我们也期待博士后们能够与AIR携手并进，共同为科技创新做出杰出的贡献，推动核心技术的产业落地，为国家、社会和人民创造卓越的价值！

文稿撰写 / 王影飘

编辑排版 / 王影飘

校对责编 / 黄妍

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