陳穎聰：在港科大（廣州） 研究生成式AI 為產業賦能

在博士期間，陳穎聰主要從事計算機視覺與深度學習核心問題的研究，特別是生成式視覺模型。畢業後，陳穎聰前往MIT（麻省理工學院）從事博士後研究工作。在這裡，他作為計算機視覺方面的專家，參與了多個計算機視覺、無線感知與醫療健康交叉的項目，實現了一系列具有實際應用價值的成果。他深刻認識到了AI與其它學科交叉的巨大潛力，並明確了自己未來的科研方向。為了進一步探索這個方向，他毅然加入了以發展交叉學科為目標的港科大（廣州）。在這裡，他將繼續探索計算機視覺與其它領域的交叉融合，並培養跨領域的科研創新人才，以推動技術的發展與社會的進步。

陳穎聰教授您好！請您為我們介紹一下您的求學、科研經歷。

我2013年開始從事計算機視覺領域的研究工作。在這十年間，我經歷了從傳統方法到深度學習的研究範式的轉變，見證了計算機視覺的興起。但同時我也逐漸感到隨着這個領域的研究逐漸成熟，要做出突破性成果的難度越來越大了。因此，我一直在思考如何突破當前研究的思維定勢。博士畢業後，我決定冒險跳出這個領域去看看其他領域的情況。

幸運的是，我在博後期間就找到了答案。當時我的合作導師希望我將計算機視覺領域的成功經驗遷移到無線感知中，通過深度學習賦予WiFi信號感知人體健康信息的能力。這在我看來是不可想像的——WiFi信號看不見摸不着，而且極容易受到環境的干擾，如何用來檢測極為微弱複雜的人體健康信息？就算勉強把項目做出來，那也只能是一個只適用於實驗室理想環境中的概念型工作吧？

然而，出於對新問題的興奮感和對新領域的好奇心，我還是接受了這次挑戰，跟無線領域、健康領域的同事一起開展WiFi健康檢測的研究。而這段研究經歷也讓我深刻感受到跨領域研究的巨大潛力。在MIT的研究生涯中，我們實現基於WiFi信號的遠程血氧監測，其誤差與商用血氧計相當，可部署在居家隔離的新冠病人家中，實現不間斷的血氧監測，為診斷提供重要依據。我們還實現了基於WiFi信號的帕金森氏症診斷，通過深度學習分析WiFi信號被病人呼吸時調製的特徵，實現無擾式連續監測，突破了二十餘年來基於量表的診斷方法冗長繁雜的局限性，提升診斷、跟蹤病情發展的效率。另一方面，我們還在研究跨領域問題中，解決了不均衡回歸這一在深度學習領域長期受到忽視的問題，為原本的研究領域帶來新的思想。

這段研究經歷顛覆了我先前對研究的認識：優秀的研究工作不僅可以深入探究單一領域的方法機理，還可以從現實問題出發，有機融合多個領域的知識，形成新的理論與方法，進而為原有領域帶來全新的思維範式。正是這段研究經歷，讓我明確了自己未來的研究方向，促成我加入港科大（廣州）。港科大（廣州）發展交叉學科的獨特理念，與我自己的未來的職業規劃不謀而合。

那您在港科大（廣州）目前的研究方向是什麼呢？

我一直致力於生成式視覺模型的研究，目前的研究包括兩個方面。第一個方面關注這個方向的核心問題，例如如何提升生成的質量、速度、可控性和可用性等，最終希望得到一系列穩定通用的視覺生成方法。第二個方面則積極應用先前跨領域的研究經驗，從大灣區的實際產業中提煉出關鍵問題，結合生成式視覺模型的成果和業界合作夥伴的領域知識開展跨領域研究。目前我們也與思謀科技、華為諾亞方舟實驗室、趣丸科技等公司緊密合作，包括建立聯合實驗室、聯合培養博士生、技術研發合作等，在工業智能、智能駕駛、智能創作三個應用領域尋求突破。

在港科大（廣州）工作，有什麼特別的感受？

這裡的工作理念非常先進，而且大家都在身體力行地踐行它，這讓我對教育的看法發生了很大的變化。例如，學校非常強調以學生為中心的理念，在很多地方只是口號，但在港科廣卻是全方位得到實踐。這種實踐不僅包括制度、課程等客觀層面，還包括對青年教授潛移默化的影響。例如，吳景深副校長經常自掏腰包請青年教師聚餐，創造很多非正式溝通的機會來傳達這一觀念，並收集大家對學校規劃與政策的意見與反饋。這使我感受到自己作為一線教師的意見在學校層面也受到了充分的尊重，進而也會想把這種尊重傳遞給學生。在這裡，我受到的最大啟發之一就是對老師角色的定位，即老師應該更多地扮演教練而不是監督者的角色，通過幫助學生成長來解決科研問題，而不是僅僅為了解決科研問題而忽視學生的成長。

那您在教課和帶學生的時候是如何實踐這一理念的呢？

我現在教授的課程是《Foundations of Deep Learning》（深度學習基礎）和《Computer Vision and Its Applications》（計算機視覺及其應用） 兩門課。選課的學生背景十分多元，來自很多不同的學域。因此我的課程內容會儘可能考慮不同學生的需求，同時，儘可能在講授內容的過程中，把背後的思想講清楚，幫助學生建立這個領域通用的思維框架。這個框架建好之後學生便可以通過自學把這兩個領域的成果應用在他們的工作中。同時，我的作業也是圍繞這個目的去設置的。以深度學習為例，這門課的作業不設置具體題目，只需把深度學習結合到自己本身的研究領域中，完成科研工作的全流程即可，包括Research Proposal（研究計劃書）, Project Report（項目報告）, Presentation（展示）。這個作業的難度和工作量彈性很大，但實際上絕大部分同學都非常認真地完成了工作，超過10個課程作業被提交到各個領域很好的會議與期刊中，一些已經接收。最後在課程評價中，有95%的學生認為這門課程感到滿意。這讓我更加堅定支持學校的教育理念，即充分相信學生的自主性與創造力，把工作重點從強制監督轉變為思想與方法論上的引導與支持。

在指導我的博士生時，我也積極踐行這一理念。例如，我當前的學術目標是通過與多個領域的交叉研究，建立普適的生成式視覺模型，但我並不強迫我的博士生都要做跟這個方向強相關的課題。我更關注學生能通過研究活動本身提升思維深度和掌握解決問題的系統方法，在自身領域成為合格的研究者，最終通過跨領域合作為不同學科引入新的思想。這些學生非常有天賦，能力提升非常迅速。例如，我們組的學生大部分是博一的新生，經過半年的努力，大部分人都提交了頂會論文，不少分數不錯，這表明他們在很短的時間內已經初步掌握了科研的基本能力，未來的潛力非常巨大。

請您用一句話推介香港科技大學（廣州），邀請海內外優秀學者加入我校。

期待與海內外優秀學者在港科廣相遇，跨學科創新，共築美好未來！