简介：

王鹏飞

博士生导师，主要技术方向为时空图挖掘、生成式人工智能、科学知识优化推理，聚焦人工智能核心技术的实际应用，积极探索AI赋能科学发现的新路径，推动人工智能在科学研究中的深度应用。

单位名称：中国科学院计算机网络信息中心

研究/招生方向：人工智能

合作企业：中国联通研究院

关键领域：科学数据优化、大语言模型

一、参与工程硕博士改革专项培养指导的初衷

参加这个专项，主要是想把学生从“论文驱动”拉回到“问题驱动”的方式去做研究。企业一线有真实的痛点和约束，也有真实评价标准。让学生在解决具体工程难题的过程中，把知识变成能力，把科研成果同时变成可用的产品、系统。

二、工程硕博士改革专项与其他学位教育的区别

工程硕博专项以真实科研问题、实际任务为核心培养人才，而非以课程设置、量化指标为导向。它与常规人才培养的最大差异，在于全过程深度贴近产业实际场景，其研究成果也能更快、更好地落地转化应用。

三、实践指导感悟

科研资源统筹 “平台化支撑”

依托科学院体系内多学科团队与共享平台（算力支撑、数据治理、规范流程等），不仅有各领域学术专家参与教学授课，更具备交叉学科平台任务实施、建设的丰富经验与全方位平台支撑能力。

真实问题驱动 “科研任务探索”

联通研究院提供来自产业一线的真实业务痛点与约束条件，将 “可落地的问题定义” 前置，明确对应的考核指标、边界条件与验收标准，让学生在完成基础教学任务后，深入真实场景开展研究与开发工作，杜绝 “脱离场景的课题研究”。

复杂数据变成 “高阶训练场”

企业侧提供的多源异构、含噪声、不完备的数据，要求学生必须直面数据治理与实验可复现等核心问题；学生不再单纯依赖他人处理好的现成数据，而是深度参与科研数据在真实场景中的各个关键节点，在理解 “数据知识” 的同时，全面提升应对各类场景、解决复杂问题的能力。

双导师与协同机制优势叠加

学术导师聚焦理论方法深度、科研规范与创新能力培养；企业导师侧重需求拆解、系统实现、工程指标管控与交付节奏把控。通过常态化联合例会，实现培养过程可管理、可迭代、可评价，最大化发挥双导师协同育人效能。

四、对计划报考工程硕博士专项学生的建议

第一，选取1项与专业相关的任务，完成从需求分析、方案设计到效果验证的完整小闭环。规模无需过大，但需确保可运行、可复现、可落地应用。

第二，夯实工程基本功。AI 虽可辅助提升工程效率，但仍需做好版本管理、实验记录、测试用例设计、故障定位等基础工作——这些看似琐碎的内容，在真实工程场景中依然至关重要。

第三，提前适应工程工作节奏。工程硕博专项所参与的任务，通常需注重实际应用成效，不会等待我们慢慢“想清楚、理明白”。因此需学会拆解问题、边学边练，逐步找准自身节奏，同步跟上组织推进步伐。

师者寄语

不管你做人工智能、材料、制造还是能源，最终都要回到“真实问题、真实数据、真实约束”。别怕真实场景的问题/任务把你拉回地面，在诸多的进度、成本、安全、合规等要求下逐步成长，落实方案。同时，要对科研数据、实验过程保持敬畏，对结论保持诚实，方案、成果要能复现，经得起对照与验收。愿你们既有登上国际顶刊的学术锋芒，也有把系统真正做成、做稳、做久的工程担当；让每一份努力都落在可复现的数据、可验证的指标、可交付的结果里。功不唐捐，玉汝于成。

背景介绍

中国科学院大学作为工程硕博士培养改革专项计划的首批试点院校，始终依托中国科学院及自身优势科教资源，以深度产教融合为核心路径，将培养服务国家战略、赋能未来产业的高层次复合型人才作为核心使命，在专项育人之路上稳步探索、持续精进，确保切实扛起高校服务国家战略需求的责任与担当。

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