我希望能够探索人作为一个数据加工和生产的智能体在人机协作中可能扮演的角色以及人机混合智能的理想范式。

——郑琛

我希望将AI前沿技术应用于生物医药领域，推动生物信息计算与医药研发等技术发展，并以此作为自己终生追求的使命。

——吴俣帅

希望AIR让AI技术惠及各个行业，迅速发展壮大并成为全国甚至全世界产学研的典范。

——王祎乐

我希望在对算网协同技术的研究中做出有价值的工作，贡献自己的力量。

——李元哲

郑琛，清华大学万国数据青年学者、智能产业研究院（AIR）博士后，本科毕于浙江大学心理学专业，随后于哥伦比亚大学获得应用统计学硕士和认知科学博士学位。郑琛的博士研究方向是人人协作的认知与脑机制，期间，郑琛与导师Barbara Tversky院士共同提出了“以共识为基础的人人协作隐性沟通模型”和“动作在协作中的执行与交流双功能理论”。郑琛目前的研究兴趣在于眼动、脑电、脑成像等生理信号在不同人机混合智能范式中的应用，以及人与机器在人机协同中建立共识和分配任务的方式方法。

吴俣帅，清华大学惠妍人才、智能产业研究院（AIR）博士后，本科和博士均毕业于清华大学生物医学工程专业，期间曾在药明康德、百图生科等公司实习。博士期间的主要研究方向是高通量多组学药物筛选的平台开发和应用，相关工作已发表在NAR等期刊，成果正在国际药企（礼来）转化。

王祎乐，清华大学万国数据青年学者、智能产业研究院（AIR）博士后，本科、硕士和博士就读于浙江大学。曾于华为杭州研究从事两年软件开发工作。博士阶段就读的专业为计算机科学与技术，主要从事自然语言处理，预训练语言模型等方面的研究工作，相关成果发表在ACL,COLING,TASLP等会议期刊上。

李元哲，清华大学智能产业研究院（AIR）博士后，博士毕业于北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室。主要研究方向为移动边缘计算、5G核心网、服务计算等。博士期间发表论文7篇，参与服务计算、基于服务的6G核心网关键技术研究、面向大规模分布式人工智能应用的关键网络技术研究等多项国家自然科学基金、国家重点研发计划项目。

潜心学术，笃行求真

郑琛博士本科时期的研究方向以认知心理学和认知神经科学为主，在学习和研究的过程中她对人工智能和哲学的交叉融合产生了非常浓厚的兴趣。她认为：我们能否把物质的智能与非物质的智能结合起来实现真正的人机混合智能，这不仅是计算机科学和心理学的问题，也是哲学的问题。在博士期间，她选择从事人与人之间协作的认知与脑机制研究，希望能够探索人作为一个数据加工和生产的智能体在人机协作中可能扮演的角色以及人机混合智能的理想范式。

吴俣帅是清华大学医学院博士，修读期间，他一直致力于高通量多组学的药物筛选工作，并对高通量多组学平台开发及类器官药筛应用做了深入研究，基于各种单细胞建库和测序方法的底层原理，整合 10X 和 BD 两种编码方法优势， 独立开发并实现个性化的编码、建库和测序方法，熟练光刻及微流控等相关技术，并可独立完成全流程生信分析。

吴俣帅博士

读博期间，王祎乐的主要研究方向是预训练语言模型的表示分析与架构。近年来，预训练语言模型在许多 NLP 任务上得到广泛应用，王博士分析了已有预训练模型的一些隐含知识与局限性，并考虑了可能的新型预训练模型架构。他认为对预训练模型的相关研究很有可能影响后续AI各个领域的发展，是十分重要的，当然也有很大的挑战。

李元哲博士在读博士期间参与了多个国家自然科学基金项目、科技部重点研发项目以及与中移动、华为、中兴等合作的横向项目，与导师合作提出面向6G核心网的认知服务架构，并独立开发边缘核心网验证平台，提出了面向低时延应用的无缝服务迁移方法。他认为：“如何充分利用算网协同实现算力资源的高效供应是未来的一个重要挑战。”

探索科技，创新成果

加入AIR后，郑琛博士主要从事人机混合智能的研究工作，将认知神经科学研究和人工智能算法有机结合，这也是对人机混合增强智能的新尝试。郑琛博士选择这个研究方向是因为眼动、脑电、脑成像这些测量方法和深度学习算法在各自领域都是常见的研究方法，她表示：“把它们结合起来解决以前从未意识到的交叉学科问题令我感到十分振奋，‘他山之石可以攻玉’，我愿以这项研究为起点开启认知神经科学在人机协同和人机混合智能上的研究。”

王祎乐博士在AIR主要做预训练模型和暗知识相关的研究工作，当前，预训练模型这个研究方向较为热门，且已经有了很多的应用场景，随着互联网数据的普及与深度神经网络的发展，计算机视觉、自然语言处理、 语音识别等领域迅速发展。不同模态数据的多模态融合表示已成为必然趋势。王祎乐博士期待能在这个领域有所创新，助推AI其他领域的发展。

王祎乐博士

加入AIR前，吴俣帅博士也在产业公司有丰富的实习经历。目前，他在AIR主要做药物精准重定位的研究，并希望能在精准医学的大背景下实现药物的再利用。一方面，老药新用意义重大，除了降本增效、提升药物研发效率和成功率，还能极大地加速药物研发进程。另一方面，精准医疗是未来的趋势，随着单细胞测序等技术的兴起，人类对疾病的认识愈加清晰，同病不同药的本质即在于同种疾病在分子级别上进行更细的分类，并分别对应更精准的治疗方案。

加入AIR以来，李元哲博士主要从事边缘计算、算力网络等方向的研究，他看到了通信网与边缘智能的融合发展的巨大潜力，认为其是实现从Internet of Things 到 Internet of Everything飞跃的关键环节，对促进数字经济发展具有重大意义。在传统计算架构中，算力资源与网络互相分离，各自独立控制。近年来，随着各种新应用对算、网资源需求的不断提升以及相关技术的不断进步，算力的异构化、泛在化与网络的服务化、智能化，以及由此衍生出的算网融合、算网协同正在成为移动计算领域重要的发展趋势。他说：“研究面向5G/6G通信的算网协同技术，对于实现算力资源的高效供应，推动边缘智能应用的落地具有重大意义。”

加入AIR，携手并进

王祎乐博士对清华大学有深深的憧憬和向往，在博士阶段他了解到清华大学在自然语言处理这个领域的深度研究和雄厚实力，他决定来到AIR，与优秀的学者共同完成更有趣、更前沿的研究。AIR副院长刘洋教授是他的合作导师，他说：“刘洋教授是一个十分儒雅，严谨的学者，并希望学习他扎实的工作态度和高质量的工作成果。”未来，王祎乐博士希望期待认识各个来自不同领域的科研工作者，与他们进行合作，“希望AIR让AI技术惠及各个行业，迅速发展壮大并成为全国甚至全世界产学研的典范。”

加入AIR对郑琛博士来说，是个重要的决定。在她看来，理论进步的意义如果仅在于发表论文、拓宽人类知识的边界，也许有些可惜，而进行纯粹的用户研究往往又缺少对理论和技术的推进。“AIR的人机交互研究不但以产业应用为导向，而且允许我在继续认知科学和脑成像研究的同时学习和探索人工智能的技术和应用，这两点对我产生了极大的吸引力。”郑琛博士的合作导师是张亚勤院士和龚江涛博士，对她来说，两位导师都极其可爱，思维开阔又不拘一格。未来，郑琛博士希望能把认知、脑电、脑成像等研究方法与机器学习、深度学习等手段结合起来，探索高效、灵活、可泛化的人机协同范式，突破以机器为中心和以人为中心的人机混合智能的边界、探索人机混合智能的多种可能性。

郑琛博士

吴俣帅博士目前与AIR首席研究员聂再清教授合作，在他看来，生物医学领域正在处在积累了大数据却无人会用的阶段，他希望能够充分利用多模态生物医学数据，为药物筛选和新药开发提供巨大的帮助，同时他也希望能在AIR实现科研项目的创新，将AI的前沿技术应用于生物医学领域，解决医药研发的重大问题。提及对AIR未来发展的期望，吴博士说：“我期望AIR未来建立完善的产学研的纽带，推动行业正向循环和快速发展，我也将为此不懈努力。”

“在AIR既可以接触到学术界最前沿的研究成果，又可以了解到工业界的最新需求以及产业发展状态。是从事移动计算等领域研究最好的舞台。”李元哲博士在AIR的合作导师是AIR首席研究员刘云新教授，未来，李元哲博士将重点关注智能边缘计算领域的算网协同技术研究，“脚踏祖国大地，放眼星辰大海。希望AIR的研究成果能够促进信息技术的进步，推动我国产业升级与数字化转型。作为AIR的一份子，我希望在对算网协同技术的研究中做出有价值的工作，贡献自己的力量。”

李元哲博士

AIR高度重视对博士后的培养，并将为其提供优质的科研平台，希望他们能成为更有价值的研究群体。同时各位研究者也期待能与AIR携手并进，做出卓越的科研贡献，推动技术创新，实现核心技术的产业落地，为国家、社会与人民创造杰出价值！

文稿撰写 / 蒲睿熙

编辑排版 / 蒲睿熙

校对责编 / 黄 妍