四川
復旦最近干了一件挺有魄力的事，不是發表了哪篇頂尖期刊的論文，也不是排名又提高了幾個名次，而是把具身智能領域被引用量最高的華人學者, 從美國給聘請回來了而且還是全職的。
蘇昊，是斯坦福大學計算機科學博士，和AI教母李飛飛是師生關系, 他的谷歌學術總引用量超過14.5萬次，我把同領域幾位華人頂尖學者做過比較，能穩定超過10萬次的，沒幾個人，這樣的數量級放在計算機領域，算是教科書級別的存在。
他的經歷有幾個關鍵的階段，2008到2012年參與ImageNet項目，這可是后來深度學習爆發的數據基礎，讀博士的時候主導創建了ShapeNet數據集和PointNet骨干網絡, 搞三維視覺研究的人基本都離不開這兩個東西。
后來在加州大學圣地亞哥分校當副教授的時候，弄出了ManiSkill評測系統還有TD-MPC算法，把具身智能的評測和控制往前推進了一大截, 同時還是具身智能公司Hillbot的聯合創始人兼首席技術官。
說白了，這個人不是那種只知道寫論文的學者, 而是既能搭建框架、又能做系統工作、還懂產業落地的人，這樣的復合能力在國內高校那可是真的是很稀缺的資源。
那問題就來了，清北也在搶人才，蘇昊為什么選復旦。
我自己覺得，答案得從復旦自身的情況說起，復旦是大家都認可的文理醫強校，哲學、數學、物理、臨床醫學長時間排在國內前列, 可是工科一直是短板，這并不是什么秘密。
看看一組數據就能夠明白，上海交大2025年的預算是294億，復旦是183億，那相差的一百多億，很大程度上是因為工科的規模還有科研經費的結構所造成的，在軟科排名當中，復旦總榜排在第五, 可是單獨把工科指標拆分來看，和浙大、交大的差距十分明顯。
復旦明顯已經發現到這個問題，這兩年圍繞集成電路、人工智能這些方向建立了六個新的工科創新學院, 還推出了18個本博融通培養項目，它的思路非常清楚不是從頭去構建工科，而是憑借強勢的數學、物理、醫學作為根基，往上去發展新工科。
這個辦法其實挺明智的，具身智能正好是一個特別依靠數學建模和物理仿真的方向，純工科的學校反而不一定有優勢，蘇昊挑選復旦, 很大可能也是看中了這一點，數學和物理的基礎，是別人短時間沒辦法彌補的。
蘇昊加盟的時間點也挺值得留意, 復旦正在編制十五五規劃, 明確提出要朝著2035年的目標去尋找短板弱項，從學科邏輯轉變為服務國家戰略的大邏輯, 在這個關鍵時候引進標桿性人物, 那信號可太明顯了。
更讓我感興趣的是研究院的設計，通用物理智能研究院不設學科邊界，打破了傳統院系的劃分, 完全是圍繞著解決問題來的，數學、物理、計算機、腦機接口的人坐在一起做事，共享復旦CFFF智算平臺40P+的算力。
蘇昊自己說的挺直白的，論文不是目標，而是副產品, 這話聽著簡單，實際上是對國內高校科研范式的一次正面挑戰，我們都曉得，絕大多數高校考核還是圍繞著論文轉的。
這套問題導向的打法能不能行得通, 說實話我當下也沒底, 但至少方向是對的。
不過，復旦有著一個別人很難復制的優勢，地理位置，上海以及長三角是國內AI產業密度最高的區域，智能制造、機器人、醫療AI的頭部企業全都聚集在這個地方，具身智能得跟真實場景對接，研究院設立在這里, 從實驗室到工廠車間的鏈條可以比較短。
當然, 也不要把預期抬得太高，具身智能在全球范圍內還都處在演示挺酷、量產挺難的階段，從視頻里的靈活操作到工業級穩定輸出，中間有很大的工程鴻溝，一個人終究能改變的有限。
但至少有一點是可以確定的，復旦這次不是在做表面功夫, 全職引進、給與院長職位、配備頂級算力、不設學科邊界，這一系列組合拳的誠意是能看到的。
對于復旦新工科來講, 蘇昊的到來不只是多了一位頂尖學者，更像是一整塊拼圖最后找到了它該在的位置，接下來就看看這塊拼圖是不是真能拼合上去。
你覺得復旦新工科這一步棋，會不會讓它和浙大、交大的差距能夠被縮小。
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