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這個7月，夏俊很忙。

他的同齡人，也許此刻正忙于參加面試，而他，則忙于面試別人。

7月6日，西湖大學舉行畢業典禮，當工學院院長仇旻完成撥穗禮那一刻，他瞬間從“博士生”晉級成了一名“博導”，工作地——香港科技大學（廣州）。

畢業典禮，工學院院長仇旻為夏俊撥穗

而鮮少有人知道，作為畢業生代表發言的他，除了港科大（廣州）以外，還手握7個offer，包括麻省理工和普林斯頓大學的博士后，幾所中國頂尖高校提供的副教授/助理教授職位，以及數個互聯網大公司年薪不菲的錄用通知。

夏俊是誰？為什么這么“牛”？

和新學校一眾名校出身的同事們相比，夏俊的履歷并不“耀眼”。2020年，他從中南大學畢業，選擇剛剛成立才一年多的西湖大學攻讀博士。

為什么能收到一堆這么牛的offer？

夏俊直爽地說，首先歸功于“選對了賽道”。

夏俊本科學的是智能科學與技術專業，大三暑假開始，他以訪問學生的身份來到西湖大學工學院李子青實驗室。

李子青，曾任微軟亞洲研究院lead researcher、中科院自動化所模式識別國家重點實驗室資深研究員，曾領導研發世界首個實時人臉識別系統以及多個國家級人臉識別系統并落地實施應用，是西湖大學人工智能講席教授。

“當時計算機視覺、圖像處理這個方向挺熱，這也是李子青老師的所長，所以我就申請成為李子青老師在西湖的第一批博士生。”夏俊回憶說。

但進入西湖后，李子青卻為夏俊選擇了一條彼時“少有人走的路”：AI for Science，即以人工智能驅動科學研究、助力科學發現。

大部分公眾是在ChatGPT誕生之后才突然感知到AI之熱，六年前夏俊進入西湖時，AI for Science還是個小眾領域，公眾層面罕有人談論，甚至還沒有形成這個名稱。“后來AlphaFold橫空出世，我們才意識到導師的高瞻遠矚。”夏俊說。

時至今日，AI for Science毫無疑問成為了當世“顯學”。這段經歷對夏俊影響很大，他第一次深刻地意識到：科研不應該追逐熱點，而是堅持自己相信的方向。現在自己的課題組也會做一些當下看來還比較小眾但是又具有實用價值的課題。

畢業典禮的前一天，夏俊匆匆從上海趕回杭州，穿著一件簡單的黑色T恤，踩著夏日涼拖，外加一個黑色書包，乍一看，你很難在一群學生中找到他。唯一不同的是，當他作為畢業生代表站上講臺時，那響亮的嗓音和閃亮的眼睛。

師傅領進門，修行在個人。雖然西湖從不以發表論文為考核指標，但它常常是一名優秀研究者的必然產出。在西湖讀博期間，夏俊在ICML、NeurIPS、ICLR等AI領域的頂會、頂刊上，以第一作者或通訊作者的身份，發表了十幾篇論文，主要解決了領域內（分子）圖數據預訓練效率低、樣本利用率低，代理任務過于簡單的問題，以及提出基于人工智能的蛋白暗物質鑒定的新方法。

對不少博士生而言，及至畢業能發表一篇，也值得慶賀了。

夏俊回憶說，其實他的起步階段也很坎坷。“我的第一個研究課題，歷經了令人心焦的7次拒稿，才最終被領域頂刊接收。”夏俊說。曾經無數個靈光乍現的想法，在預實驗中就被證明此路不通，最終，是熱愛支撐他走過那段至暗時刻。

在新加坡參加ICLR會議

畢業典禮那天，李子青一身導師服紅袍，就坐在臺下，看著夏俊上臺、接受撥穗、從校長手里接過畢業證和學位證。“這是一個聰明、主動，有強烈開拓精神和獨立思考能力，并且不太需要特意去指導的學生！”這位博導如是評價。

李子青透露，五年前，當他選定了從0起步開始做AI for Science時，其實沒有明確每個學生的具體研究方向，他畫了一個“大圈”，和AI基礎問題、AI+生物學相關的問題都可以探索。他回憶道：“夏俊自己摸索著找了幾個研究課題，我只是對他略作數學問題和方向上的引導。”

2024年于沙特阿卜杜拉國王科技大學作報告

事實上，在工學院整個AI系，夏俊都“小有名氣”。

他的師弟、博士生周靖博曾和他一起合作做過蛋白質譜測序項目。周靖博說：“那陣子我們溝通非常密切，夏俊在推進實驗和分析中非常主動，很多細節也考慮得很周到。平時，我們也經常一起參與組會、文獻討論，他對于學術前沿把控得很準確，邏輯清晰，讓我學習到許多科研技巧。”

從“夏同學”變成了“夏老師”，現在，夏俊正在快速切換自己的角色，第一步就是招兵買馬，建立自己的團隊，博士生、博士后、研究生、科研助理和訪問學生，都需要。

為什么在一堆offer中選擇了大學教職？

夏俊說，他很喜歡西湖的氛圍。“有純粹的科研環境，有很好的軟硬件和行政支持，可以天馬行空地自由探索。”他解釋道。

雖然云谷校區更大、更漂亮，但夏俊卻更懷念云棲校區“三點一線”的時光，享受午休前翻閱論文摘要時那種充實的滿足感，沉醉于深夜沉浸式編寫代碼、與前人精妙思想碰撞的暢快。“當走入工作崗位以后，就會發現，校園里那一張安靜的書桌，是多么奢侈的饋贈！”他補充說。

與西湖的標志塔合影留念

于是，夏俊選擇留在了大學校園里，可以繼續自由地探索AI方向的課題，可以像他的導師那樣指導學生的課題，這些都是他在西湖體驗過并發自內心喜歡的事情。

他已經為自己的獨立實驗室規劃好了兩個方向。

一個方向是多模態學習，教AI利用多模態數據做綜合思考、推理，讓AI說的“話”滿足生物學、物理學的“偏好”（規則）；另一個方向是AI譜學數據分析（SpectraAI），即用AI快速解讀復雜譜圖（紅外/核磁/質譜等），幫科學家快速準確解析蛋白質、小分子和晶體材料等物質組成或結構，同時用真實場景反哺多模態AI技術的發展。

換句話說，前者（多模態學習）練內功，讓AI更聰明（方向一也為方向二的研究提供技術基座）；后者（SpectraAI）打實戰，用AI解決真實科學研究中的問題。

夏俊也給自己的多模態與科學智能實驗室（AIMS Lab）設定了AIMS（目標）：希望能讓自己團隊AI for Science的研究照進現實，能夠真正落地應用，而不是僅僅停留在紙上。

而他在畢業典禮上最后那句鏗鏘有力的話，讓臺下的很多博士生心潮澎湃——