90后復(fù)旦博導(dǎo)：在玩具堆中深耕，為機(jī)器人鍛造智慧大腦
1天前
從復(fù)旦啟航，邁向國際舞臺(tái)，又帶著熱忱重返母校
復(fù)旦大學(xué)可信具身智能研究院
研究員吳祖煊
始終活躍在人工智能與具身智能研究的前沿陣地
他致力于為機(jī)器人的“形體”注入智慧內(nèi)核
教會(huì)機(jī)器“觀察”世界、掌握“動(dòng)手”能力
秉持因材施教理念，悉心培育學(xué)科交叉人才
以實(shí)際行動(dòng)詮釋卓越且有趣的師者形象
“具身智能目前仍處于發(fā)展初期”
這位90后海歸青年正憑借滿腔熱情與創(chuàng)新精神
不斷探索未來機(jī)器人的無限可能
在“玩玩具”的過程中
為機(jī)器人打造超級(jí)“大腦”
灣谷科技園里，吳祖煊的實(shí)驗(yàn)室宛如一個(gè)充滿活力的微型樂園。
實(shí)驗(yàn)臺(tái)上擺滿了色彩繽紛的水果模型與拼裝玩具，團(tuán)隊(duì)近期的日常工作，就像“帶小孩”一樣，教導(dǎo)機(jī)器人學(xué)會(huì)“玩轉(zhuǎn)”這些玩具。
灣谷科技園內(nèi)吳祖煊團(tuán)隊(duì)實(shí)驗(yàn)室
作為計(jì)算機(jī)視覺與多模態(tài)人工智能領(lǐng)域的青年科研工作者，吳祖煊的科研目標(biāo)宏大且務(wù)實(shí)：一方面推動(dòng)計(jì)算機(jī)理解與生成視頻的技術(shù)革新；另一方面，借助這些生成的視頻訓(xùn)練機(jī)器人，賦予其“讀懂世界”的智慧，從而真正打通虛擬世界與物理世界的連接橋梁。
“如今能跑步、跳舞的機(jī)器人確實(shí)炫酷，但它們大多只具備控制身體的‘小腦’，遠(yuǎn)未擁有完成復(fù)雜任務(wù)的‘大腦’?！眳亲骒又赋霎?dāng)前具身智能的瓶頸，“若讓機(jī)器人下樓買一杯咖啡，它需要規(guī)劃路徑、學(xué)會(huì)按電梯，甚至與人交流。對(duì)它們而言，完成這一系列步驟仍極具挑戰(zhàn)。”
如何為機(jī)器人鍛造超級(jí)“大腦”，是當(dāng)前具身智能機(jī)器人領(lǐng)域面臨的核心挑戰(zhàn)。解決這一難題，往往需要海量數(shù)據(jù)作為支撐。
數(shù)據(jù)收集并非易事?！艾F(xiàn)在具身智能領(lǐng)域最大的難題就是數(shù)據(jù)收集。一百條數(shù)據(jù)大概只能支持機(jī)器人完成一個(gè)任務(wù)?！眳亲骒咏忉尩?，傳統(tǒng)方法需要工程師手把手教學(xué)，比如演示拿水杯、擦盤子，不僅動(dòng)作數(shù)據(jù)收集成本高，面對(duì)不同場(chǎng)景和動(dòng)作，人工收集更是耗時(shí)耗力。
面對(duì)這一困境，吳祖煊團(tuán)隊(duì)另辟蹊徑：若視頻生成模型足夠強(qiáng)大，就能生成海量操作視頻作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，替代繁瑣的人工收集。基于此，他們自主研發(fā)了高效可控的視頻生成與編輯模型，為機(jī)器人進(jìn)化提供源源不斷的數(shù)據(jù)支持。
基于人類演示視頻（左）和生成模型合成機(jī)械臂視頻（右），最終部署在真機(jī)上（中）
吳祖煊團(tuán)隊(duì)近期構(gòu)建了一個(gè)提升視頻生成效率的模型，取名“Reducio”，源自《哈利波特》中的“縮小咒”，精準(zhǔn)體現(xiàn)了模型對(duì)極致壓縮的追求。與Sora等追求宏大效果的模型不同，Reducio的特點(diǎn)就是“快”。通過創(chuàng)新編碼方法，它能將原始視頻壓縮4000多倍，實(shí)現(xiàn)超高壓縮效果。團(tuán)隊(duì)論文發(fā)表時(shí)，Reducio在單張A100 GPU上用16秒生成1K分辨率視頻，創(chuàng)下當(dāng)時(shí)全球最快紀(jì)錄。
有了海量仿真數(shù)據(jù)，如何讓其作用于物理世界？靈感來自吳祖煊兩歲的孩子。陪伴孩子玩拼裝玩具時(shí)，他發(fā)現(xiàn)孩子能輕松拼好的檸檬積木，對(duì)機(jī)器人卻極具挑戰(zhàn)。即便最簡(jiǎn)單的“對(duì)準(zhǔn)、拼合”動(dòng)作，也涉及精細(xì)觸覺、力度和空間判斷，這正是當(dāng)前機(jī)器智能的盲區(qū)。
看似“玩?！钡挠?xùn)練，實(shí)則是鍛煉機(jī)器人的“大腦”，關(guān)乎它們能否在工廠進(jìn)行精密裝配、融入人類生活。吳祖煊憧憬：“大腦”發(fā)達(dá)的機(jī)器人有望顛覆未來工業(yè)場(chǎng)景。
“中國產(chǎn)業(yè)鏈和應(yīng)用場(chǎng)景豐富，意味著我們?cè)跀?shù)據(jù)資源上有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)?！眳亲骒咏榻B，團(tuán)隊(duì)已與行業(yè)頭部企業(yè)合作采集真實(shí)產(chǎn)線數(shù)據(jù)。他預(yù)言，未來3-5年，機(jī)器人有望在精密裝配領(lǐng)域大顯身手，成為人類得力助手。
從產(chǎn)業(yè)界轉(zhuǎn)向?qū)W術(shù)界
只因熱愛自由研究
Chatgpt、豆包、Sora……近幾年人工智能是科技領(lǐng)域的熱門關(guān)鍵詞，社交媒體上AI生成的視頻隨處可見。
“今天人工智能行業(yè)的發(fā)展，是所有從業(yè)者都沒想到的。”從學(xué)生到科研工作者，吳祖煊十余年扎根計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，專注計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)研究。團(tuán)隊(duì)在AI領(lǐng)域取得多項(xiàng)突破性成果，開源數(shù)據(jù)集、模型已應(yīng)用于華為、字節(jié)跳動(dòng)等企業(yè)產(chǎn)品。
選擇計(jì)算機(jī)專業(yè)、深耕人工智能，看似是理工科“學(xué)霸”的標(biāo)準(zhǔn)路徑，但驅(qū)動(dòng)吳祖煊的并非追熱點(diǎn)，而是自幼萌發(fā)的純粹興趣。
“我小學(xué)三年級(jí)就接觸編程了?！彼貞浀?，小學(xué)電腦課上，跟隨指令畫圖的“小烏龜”啟蒙了他的代碼世界。初中時(shí)，他已自學(xué)制作網(wǎng)頁、搗鼓Flash動(dòng)畫，電腦對(duì)他而言是創(chuàng)造無限可能的奇妙工具。
2009年，他考入華東師范大學(xué)；2013年進(jìn)入復(fù)旦大學(xué)讀研，恰逢深度學(xué)習(xí)浪潮興起，成為最早將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于視頻分析的研究者之一。
2018年參加國際計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別大會(huì)（CVPR）并講解論文
此后，他遠(yuǎn)赴美國馬里蘭大學(xué)攻讀計(jì)算機(jī)科學(xué)博士，專注動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速研究，通俗來說就是讓計(jì)算機(jī)“幾分鐘看完一部電影”——通過幾幀畫面快速掌握長(zhǎng)視頻內(nèi)容。
他曾在IBM、Salesforce和Facebook等頂尖科技企業(yè)實(shí)習(xí)和工作。但產(chǎn)業(yè)界的環(huán)境和節(jié)奏讓他感到研究受限：經(jīng)濟(jì)好時(shí)公司愿投資研究、鼓勵(lì)自由探索；形勢(shì)變化時(shí)，研究投資就會(huì)收縮。他渴望始終追隨興趣，在計(jì)算機(jī)前沿研究的無人區(qū)自由探索。
于是，吳祖煊做出一個(gè)“任性”決定：回國找教職，且只向復(fù)旦大學(xué)投了一份簡(jiǎn)歷?！皼]想過去其他院校嗎？”“沒有，只考慮復(fù)旦?！眴柤霸颍χf：“可能純粹是一種感性。”
這份“感性”或許源于母校的歸屬感。2021年，他如愿回到復(fù)旦，找到了科研的快樂：既能自由探索前沿，又能通過教導(dǎo)學(xué)生播撒創(chuàng)新種子。
今年3月，復(fù)旦成立可信具身智能研究院，專注具身智能前沿研究與應(yīng)用落地，吳祖煊是核心成員之一?！皬?fù)旦為青年老師提供很多支持，包括各類基金項(xiàng)目、卓越人才計(jì)劃等。在這里，我們能專心做科研?！彼f。
精益求精做科研
開拓具身智能的未來
吳祖煊的個(gè)人主頁上寫著：“我正在尋找具備強(qiáng)大編程能力、熱衷于設(shè)計(jì)視覺理解算法的學(xué)生”，邀請(qǐng)優(yōu)秀學(xué)生加入課題組。為培養(yǎng)“后浪”，他不遺余力提供更好平臺(tái)。
“精益求精”是吳祖煊踐行的科研理念。他對(duì)論文要求高，絕不淺嘗輒止。學(xué)生交來的課題若有深入空間，他會(huì)鼓勵(lì)繼續(xù)“挖掘”，提升論文質(zhì)量。
2024年帶領(lǐng)學(xué)生參加國際計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別大會(huì)（CVPR）
在這一理念影響下，團(tuán)隊(duì)研究成果豐碩。今年10月，計(jì)算機(jī)視覺頂尖會(huì)議ICCV在美國夏威夷舉辦，吳祖煊團(tuán)隊(duì)多篇文章經(jīng)嚴(yán)格評(píng)審被錄用。
如今，吳祖煊帶多名博士生在具身智能前沿研究。幾年來，每周至少一次、每次半小時(shí)以上的一對(duì)一組會(huì)是課題組傳統(tǒng)。他喜歡與學(xué)生深入討論，而非頻繁開大型組會(huì)。在他看來，面對(duì)面交流才能真正了解學(xué)生的研究思路和瓶頸，從而量身定制培養(yǎng)方案。
對(duì)基礎(chǔ)扎實(shí)的學(xué)生，他鼓勵(lì)自由探索；對(duì)進(jìn)度慢的學(xué)生，他主動(dòng)協(xié)助規(guī)劃路徑。他的辦公室隨時(shí)向?qū)W生敞開，學(xué)生有問題可隨時(shí)交流。
“吳老師對(duì)我的幫助很大?！奔磳厴I(yè)的博士生陳昊然分享，剛讀博時(shí)他在就業(yè)和學(xué)術(shù)間搖擺，“我找吳老師聊了很多次，他引導(dǎo)我嘗試適合自己的科研道路，告訴我如何成為好科學(xué)家。在他影響下，我確定要做科研?！?br>
“具身智能現(xiàn)在還處于早期階段?！眳亲骒悠诖龍F(tuán)隊(duì)未來能生成更優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，更精準(zhǔn)控制機(jī)器人并預(yù)測(cè)動(dòng)作，讓一個(gè)模型在不同場(chǎng)景支撐不同機(jī)器人完成精細(xì)化動(dòng)作。
隨著機(jī)器人智能化水平提高，吳祖煊有更宏大的想象：“下一代人工智能或許能像孩子一樣，與環(huán)境交互學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)?！倍衽惆楹⒆映砷L(zhǎng)的家長(zhǎng)，在為機(jī)器人“注入智慧”的路上，以赤子之心堅(jiān)定求索。
組 稿
校融媒體中心
文 字
殷夢(mèng)昊 鄧晗
圖 片
李婉菲
編 輯
鄭藝
責(zé) 編
殷夢(mèng)昊
推薦閱讀
放棄百萬年薪，他想在復(fù)旦做一件更難的事
不止于頂刊，31歲復(fù)旦副教授的“破格”人生
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原標(biāo)題：《90后復(fù)旦博導(dǎo)，在玩具堆里搞科研》
復(fù)旦大學(xué)可信具身智能研究院
研究員吳祖煊
始終活躍在人工智能與具身智能研究的前沿陣地
他致力于為機(jī)器人的“形體”注入智慧內(nèi)核
教會(huì)機(jī)器“觀察”世界、掌握“動(dòng)手”能力
秉持因材施教理念，悉心培育學(xué)科交叉人才
以實(shí)際行動(dòng)詮釋卓越且有趣的師者形象
“具身智能目前仍處于發(fā)展初期”
這位90后海歸青年正憑借滿腔熱情與創(chuàng)新精神
不斷探索未來機(jī)器人的無限可能
在“玩玩具”的過程中
為機(jī)器人打造超級(jí)“大腦”
灣谷科技園里，吳祖煊的實(shí)驗(yàn)室宛如一個(gè)充滿活力的微型樂園。
實(shí)驗(yàn)臺(tái)上擺滿了色彩繽紛的水果模型與拼裝玩具，團(tuán)隊(duì)近期的日常工作，就像“帶小孩”一樣，教導(dǎo)機(jī)器人學(xué)會(huì)“玩轉(zhuǎn)”這些玩具。
灣谷科技園內(nèi)吳祖煊團(tuán)隊(duì)實(shí)驗(yàn)室
作為計(jì)算機(jī)視覺與多模態(tài)人工智能領(lǐng)域的青年科研工作者，吳祖煊的科研目標(biāo)宏大且務(wù)實(shí)：一方面推動(dòng)計(jì)算機(jī)理解與生成視頻的技術(shù)革新；另一方面，借助這些生成的視頻訓(xùn)練機(jī)器人，賦予其“讀懂世界”的智慧，從而真正打通虛擬世界與物理世界的連接橋梁。
“如今能跑步、跳舞的機(jī)器人確實(shí)炫酷，但它們大多只具備控制身體的‘小腦’，遠(yuǎn)未擁有完成復(fù)雜任務(wù)的‘大腦’?！眳亲骒又赋霎?dāng)前具身智能的瓶頸，“若讓機(jī)器人下樓買一杯咖啡，它需要規(guī)劃路徑、學(xué)會(huì)按電梯，甚至與人交流。對(duì)它們而言，完成這一系列步驟仍極具挑戰(zhàn)。”
如何為機(jī)器人鍛造超級(jí)“大腦”，是當(dāng)前具身智能機(jī)器人領(lǐng)域面臨的核心挑戰(zhàn)。解決這一難題，往往需要海量數(shù)據(jù)作為支撐。
數(shù)據(jù)收集并非易事?！艾F(xiàn)在具身智能領(lǐng)域最大的難題就是數(shù)據(jù)收集。一百條數(shù)據(jù)大概只能支持機(jī)器人完成一個(gè)任務(wù)?！眳亲骒咏忉尩?，傳統(tǒng)方法需要工程師手把手教學(xué)，比如演示拿水杯、擦盤子，不僅動(dòng)作數(shù)據(jù)收集成本高，面對(duì)不同場(chǎng)景和動(dòng)作，人工收集更是耗時(shí)耗力。
面對(duì)這一困境，吳祖煊團(tuán)隊(duì)另辟蹊徑：若視頻生成模型足夠強(qiáng)大，就能生成海量操作視頻作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，替代繁瑣的人工收集。基于此，他們自主研發(fā)了高效可控的視頻生成與編輯模型，為機(jī)器人進(jìn)化提供源源不斷的數(shù)據(jù)支持。
基于人類演示視頻（左）和生成模型合成機(jī)械臂視頻（右），最終部署在真機(jī)上（中）
吳祖煊團(tuán)隊(duì)近期構(gòu)建了一個(gè)提升視頻生成效率的模型，取名“Reducio”，源自《哈利波特》中的“縮小咒”，精準(zhǔn)體現(xiàn)了模型對(duì)極致壓縮的追求。與Sora等追求宏大效果的模型不同，Reducio的特點(diǎn)就是“快”。通過創(chuàng)新編碼方法，它能將原始視頻壓縮4000多倍，實(shí)現(xiàn)超高壓縮效果。團(tuán)隊(duì)論文發(fā)表時(shí)，Reducio在單張A100 GPU上用16秒生成1K分辨率視頻，創(chuàng)下當(dāng)時(shí)全球最快紀(jì)錄。
有了海量仿真數(shù)據(jù)，如何讓其作用于物理世界？靈感來自吳祖煊兩歲的孩子。陪伴孩子玩拼裝玩具時(shí)，他發(fā)現(xiàn)孩子能輕松拼好的檸檬積木，對(duì)機(jī)器人卻極具挑戰(zhàn)。即便最簡(jiǎn)單的“對(duì)準(zhǔn)、拼合”動(dòng)作，也涉及精細(xì)觸覺、力度和空間判斷，這正是當(dāng)前機(jī)器智能的盲區(qū)。
看似“玩?！钡挠?xùn)練，實(shí)則是鍛煉機(jī)器人的“大腦”，關(guān)乎它們能否在工廠進(jìn)行精密裝配、融入人類生活。吳祖煊憧憬：“大腦”發(fā)達(dá)的機(jī)器人有望顛覆未來工業(yè)場(chǎng)景。
“中國產(chǎn)業(yè)鏈和應(yīng)用場(chǎng)景豐富，意味著我們?cè)跀?shù)據(jù)資源上有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)?！眳亲骒咏榻B，團(tuán)隊(duì)已與行業(yè)頭部企業(yè)合作采集真實(shí)產(chǎn)線數(shù)據(jù)。他預(yù)言，未來3-5年，機(jī)器人有望在精密裝配領(lǐng)域大顯身手，成為人類得力助手。
從產(chǎn)業(yè)界轉(zhuǎn)向?qū)W術(shù)界
只因熱愛自由研究
Chatgpt、豆包、Sora……近幾年人工智能是科技領(lǐng)域的熱門關(guān)鍵詞，社交媒體上AI生成的視頻隨處可見。
“今天人工智能行業(yè)的發(fā)展，是所有從業(yè)者都沒想到的。”從學(xué)生到科研工作者，吳祖煊十余年扎根計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，專注計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)研究。團(tuán)隊(duì)在AI領(lǐng)域取得多項(xiàng)突破性成果，開源數(shù)據(jù)集、模型已應(yīng)用于華為、字節(jié)跳動(dòng)等企業(yè)產(chǎn)品。
選擇計(jì)算機(jī)專業(yè)、深耕人工智能，看似是理工科“學(xué)霸”的標(biāo)準(zhǔn)路徑，但驅(qū)動(dòng)吳祖煊的并非追熱點(diǎn)，而是自幼萌發(fā)的純粹興趣。
“我小學(xué)三年級(jí)就接觸編程了?！彼貞浀?，小學(xué)電腦課上，跟隨指令畫圖的“小烏龜”啟蒙了他的代碼世界。初中時(shí)，他已自學(xué)制作網(wǎng)頁、搗鼓Flash動(dòng)畫，電腦對(duì)他而言是創(chuàng)造無限可能的奇妙工具。
2009年，他考入華東師范大學(xué)；2013年進(jìn)入復(fù)旦大學(xué)讀研，恰逢深度學(xué)習(xí)浪潮興起，成為最早將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于視頻分析的研究者之一。
2018年參加國際計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別大會(huì)（CVPR）并講解論文
此后，他遠(yuǎn)赴美國馬里蘭大學(xué)攻讀計(jì)算機(jī)科學(xué)博士，專注動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速研究，通俗來說就是讓計(jì)算機(jī)“幾分鐘看完一部電影”——通過幾幀畫面快速掌握長(zhǎng)視頻內(nèi)容。
他曾在IBM、Salesforce和Facebook等頂尖科技企業(yè)實(shí)習(xí)和工作。但產(chǎn)業(yè)界的環(huán)境和節(jié)奏讓他感到研究受限：經(jīng)濟(jì)好時(shí)公司愿投資研究、鼓勵(lì)自由探索；形勢(shì)變化時(shí)，研究投資就會(huì)收縮。他渴望始終追隨興趣，在計(jì)算機(jī)前沿研究的無人區(qū)自由探索。
于是，吳祖煊做出一個(gè)“任性”決定：回國找教職，且只向復(fù)旦大學(xué)投了一份簡(jiǎn)歷?！皼]想過去其他院校嗎？”“沒有，只考慮復(fù)旦?！眴柤霸颍χf：“可能純粹是一種感性。”
這份“感性”或許源于母校的歸屬感。2021年，他如愿回到復(fù)旦，找到了科研的快樂：既能自由探索前沿，又能通過教導(dǎo)學(xué)生播撒創(chuàng)新種子。
今年3月，復(fù)旦成立可信具身智能研究院，專注具身智能前沿研究與應(yīng)用落地，吳祖煊是核心成員之一?！皬?fù)旦為青年老師提供很多支持，包括各類基金項(xiàng)目、卓越人才計(jì)劃等。在這里，我們能專心做科研?！彼f。
精益求精做科研
開拓具身智能的未來
吳祖煊的個(gè)人主頁上寫著：“我正在尋找具備強(qiáng)大編程能力、熱衷于設(shè)計(jì)視覺理解算法的學(xué)生”，邀請(qǐng)優(yōu)秀學(xué)生加入課題組。為培養(yǎng)“后浪”，他不遺余力提供更好平臺(tái)。
“精益求精”是吳祖煊踐行的科研理念。他對(duì)論文要求高，絕不淺嘗輒止。學(xué)生交來的課題若有深入空間，他會(huì)鼓勵(lì)繼續(xù)“挖掘”，提升論文質(zhì)量。
2024年帶領(lǐng)學(xué)生參加國際計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別大會(huì)（CVPR）
在這一理念影響下，團(tuán)隊(duì)研究成果豐碩。今年10月，計(jì)算機(jī)視覺頂尖會(huì)議ICCV在美國夏威夷舉辦，吳祖煊團(tuán)隊(duì)多篇文章經(jīng)嚴(yán)格評(píng)審被錄用。
如今，吳祖煊帶多名博士生在具身智能前沿研究。幾年來，每周至少一次、每次半小時(shí)以上的一對(duì)一組會(huì)是課題組傳統(tǒng)。他喜歡與學(xué)生深入討論，而非頻繁開大型組會(huì)。在他看來，面對(duì)面交流才能真正了解學(xué)生的研究思路和瓶頸，從而量身定制培養(yǎng)方案。
對(duì)基礎(chǔ)扎實(shí)的學(xué)生，他鼓勵(lì)自由探索；對(duì)進(jìn)度慢的學(xué)生，他主動(dòng)協(xié)助規(guī)劃路徑。他的辦公室隨時(shí)向?qū)W生敞開，學(xué)生有問題可隨時(shí)交流。
“吳老師對(duì)我的幫助很大?！奔磳厴I(yè)的博士生陳昊然分享，剛讀博時(shí)他在就業(yè)和學(xué)術(shù)間搖擺，“我找吳老師聊了很多次，他引導(dǎo)我嘗試適合自己的科研道路，告訴我如何成為好科學(xué)家。在他影響下，我確定要做科研?！?br>
“具身智能現(xiàn)在還處于早期階段?！眳亲骒悠诖龍F(tuán)隊(duì)未來能生成更優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，更精準(zhǔn)控制機(jī)器人并預(yù)測(cè)動(dòng)作，讓一個(gè)模型在不同場(chǎng)景支撐不同機(jī)器人完成精細(xì)化動(dòng)作。
隨著機(jī)器人智能化水平提高，吳祖煊有更宏大的想象：“下一代人工智能或許能像孩子一樣，與環(huán)境交互學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)?！倍衽惆楹⒆映砷L(zhǎng)的家長(zhǎng)，在為機(jī)器人“注入智慧”的路上，以赤子之心堅(jiān)定求索。
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殷夢(mèng)昊 鄧晗
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李婉菲
編 輯
鄭藝
責(zé) 編
殷夢(mèng)昊
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不止于頂刊，31歲復(fù)旦副教授的“破格”人生
天上多了顆以復(fù)旦人命名的小行星！
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原標(biāo)題：《90后復(fù)旦博導(dǎo)，在玩具堆里搞科研》
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