我希望能够在AIR这个平台上与大家一起开发出创新性强、影响力大的新一代人工智能技术，也能培养出一批业界顶尖的人才。
李航教授是清华大学智能产业研究院（AIR）首席科学家、卓越访问教授。他此前曾任字节跳动Seed团队Leader、AI Lab总监及研究部门负责人，华为诺亚方舟实验室首席科学家及主任，微软亚洲研究院主任研究员。此外，他还是ACM、ACL、IEEE会士以及CCF杰出会员。他的研究领域包括
机器学习、自然语言处理和机器人
。
李航教授现已出版共9部中英文学术专著和教材。他撰写的《机器学习方法》（之前为《统计学习方法》）累计销售量超过36万册，被誉为中国机器学习领域的“蓝宝书”。他在顶级国际学术会议和期刊上发表了超过160篇研究论文，拥有超过60项授权美国专利。
作为人工智能领域的长期探索者，李航教授持续关注AI技术从早期发展到大模型时代的演进过程，并致力于推动人工智能基础技术创新与产业应用融合。未来，他将在AIR围绕机器人及基础机器学习技术等方向开展研究，探索下一代人工智能的发展路径。
2024年底，李航教授受邀访问AIR并做学术报告。在此次交流中，他与AIR创始院长张亚勤就人工智能发展趋势、研究机构定位以及未来技术创新方向进行了深入交流，也进一步了解了AIR的发展历程、使命愿景以及近年来取得的科研成果。
在深入了解AIR后，李航教授认为，“AIR真正是业界顶级的AI研究机构，过去5年来已经取得了很多业界一流的研究成果，未来有非常广阔美好的发展前景。”
在他看来，AIR吸引自己的首要因素，是其兼具目标导向与创新活力的科研环境。一方面，AIR瞄准人工智能领域前沿方向，以使命和愿景驱动科研探索，强调聚焦关键问题、追求高水平成果；另一方面，平台保持开放和宽松的研究氛围，不设过多限制，鼓励研究人员大胆探索、持续创新。
“知道如何能做出世界一流的研究成果，也做出了世界一流的研究成果。”李航教授认为，优秀的科研平台不仅需要明确的发展目标，也需要支持创新的机制和文化，而AIR正在形成这样的科研生态。
与此同时，AI技术的发展天然具有应用导向，与产业深度结合是推动人工智能持续突破的重要路径。李航教授表示，AIR定位于开发与产业紧密结合的人工智能技术，在大模型时代具有独特价值。AIR汇聚了一批拥有产业界研究背景的科研人员，能够更好地推动人工智能技术从基础研究走向实际应用。
更重要的是，在李航教授看来，优秀人才的汇聚是产生创新成果的关键。“跟优秀的人在一起，大家互相鼓励，互相激发新想法，才容易产生出好的研究成果，同时培养出优秀的人才。”正因如此，他认为AIR不仅是人工智能技术创新的平台，也是人工智能人才培养的重要基地。
过去多年，李航教授持续关注人工智能领域的重要发展方向，并带领团队开展视频生成、同声传译、机器人、AI for Science、负责任的人工智能等方面的研究。加入AIR后，他希望结合自身积累，进一步探索机器人及基础机器学习技术等前沿方向。在他看来，机器人将成为未来人工智能发展的重要方向之一。“机器人涉及到了未来人工智能最重要最基本的技术，而且未来也有很大的应用场景，比如机器人进入家庭。”
从大模型突破到具身智能探索，人工智能仍面临大量基础问题等待解决。李航教授认为，当前AI虽然在大模型领域取得了突破性进展，但如何进一步提升智能系统的学习能力、理解能力和适应能力，仍是未来研究的重要课题。
其中，持续学习与长期记忆是值得深入探索的方向。未来，无论是数字世界中的智能体，还是物理世界中的机器人，都需要具备不断从环境中学习、积累经验并灵活利用知识的能力。“如何扩展现在的强化学习，以及长期记忆是否需要突破Transformer之外的新架构，都是值得探索的问题。”
与此同时，语言与视觉的深度融合以及世界模型的发展，也是李航教授关注的重要方向。他认为，人类对世界的理解不仅来自语言，更依赖视觉感知以及与现实环境的交互。未来人工智能需要进一步提升对真实世界的理解能力，而世界模型的发展也需要结合机器人等具体应用场景展开探索。
此外，深度学习和强化学习的新技术突破同样具有重要意义。虽然Transformer、PPO、Flow Matching等技术已经展现出强大能力，但人工智能仍需要探索更加高效的学习机制。例如，如何减少训练数据需求、提升模型学习效率，使人工智能以更低成本获得更强能力，仍是基础研究中的关键问题。
“问题提出很简单，但真正实现突破并不容易。”李航教授表示，人工智能的发展仍处于快速探索阶段，需要持续推动基础理论、技术方法和应用场景的融合创新。
未来，李航教授希望在AIR这一开放创新平台上，与团队共同探索新一代人工智能技术，推动具有创新性和影响力的研究成果产生，同时培养更多人工智能领域的优秀人才。
