【编者按】

“青年之于社会，犹新鲜活泼细胞之在人身。”百余年前，《新青年》以纸笔为新世界呐喊。今时今日，新青年以算法为笔，算力为墨，在划时代的人工智能新世界作答未来。

4月29日，习近平总书记在上海考察，他来到位于徐汇区的“模速空间”大模型创新生态社区调研，并鼓励现场青年创新人才，“人工智能是年轻的事业，也是年轻人的事业。”

新青年与新技术对话，擘画人工智能的新世界。这个五月，推出“AI世界的年轻人”特别报道，关注在上海的有“智”青年。

本篇走近在人工智能行业前沿深度探索的上海交大副教授戴国浩。

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33岁的戴国浩有双重身份：上海交大人工智能学院副教授、无问芯穹联合创始人兼首席科学家。他在清华大学度过从本科到直博再到博士后的12年，2022年加盟上海交通大学，主要研究方向为稀疏计算电路与系统。

在人工智能领域探索多年，这位“90后”科研人才也有诸多荣誉：国际可重构计算领域顶级会议FPGA 2025最佳论文奖、集成电路和设计自动化领域顶级会议ASP-DAC 2025 最佳论文奖、2024中国算力大会“算力中国·青年先锋人物”、第三届世界人工智能大会云帆奖·明日之星……

横跨教育与产业，戴国浩深切感受到当下的学习模式相比过去已发生巨大变化。十多年前，在他读大学的时代，读文献还要翻字典，如今，文章甚至可以线上一键翻译。

不可否认，在AI助力下，学习效率大幅提升，但也对人的思考能力提出更高要求。戴国浩常告诉学生，多思考多交流，他也在心里问自己，最重要的科学问题是什么？最终要解决的是什么？

戴国浩办公室一角。记者 邹佳雯 图

在名师实验室耳濡目染，奔赴上海创造自己的价值

戴国浩切实感受到人工智能在中国“火”起来，是2025年春节后，大街小巷都开始谈论DeepSeek和春晚机器人。如果说在此之前人工智能更像是一个研究领域、一个学科，那如今，它已变成“显学”，慢慢会再变成更普世的工具，一如多年前的计算机。

而戴国浩的学习之路，与人工智能的浪潮是同向而行的。

“接触到人工智能是顺理成章的事。”中小学时的编程课外班带给戴国浩对计算机基础的了解，本科期间他来到清华大学电子工程系，逐步接触到人工智能的世界。

“电子工程专业是一个‘宽口径’的培养模式。”戴国浩总结，所谓的电子，是数字世界和物理世界交互的界面，会涉及包括信号与系统、媒体与认知、数据与算法、电路与系统、电磁场与波，包括物理层与器件层等方方面面的知识与应用，“原则上人工智能应该是这个大路径下的一支”。戴国浩解释，人工智能对于一整条链路的知识都有需求，“原来大家可能只关注算法，现在大家逐渐意识到数据、底层的系统也很重要。所以人工智能更像是一个‘宽口径’培养出来的人才或团队，多种方向联合起来寻求突破。”

从大二开始，戴国浩进入清华大学电子工程系汪玉教授的实验室，耳濡目染，从一个学习者慢慢开始负责小的方向，再到产出自己的第一篇论文、带第一个团队、负责大的方向，培养着交叉学习的意识，如今他从事的稀疏计算电路与系统领域，便是人工智能与集成电路的交叉。

在实验室期间，戴国浩还见证了国内高校做知识产权转化并成功退出的极早期案例，来自自己的老师汪玉，这对他此后迈上学术与产业的交叉之路也产生了影响。

2016年，汪玉教授带领团队以产学研转化方式，由学校IP作价入股成立一家芯片公司。团队花了两年半时间，专注于人工智能算法，将人脸识别、语音识别部署在一些嵌入式设备上，之后于2018年退出企业。“在此过程中，我们逐渐探索出一套有效方法，能够将高校的原始创新转化为产业落地的最终成果，从而弥合基础研究与商业应用之间的鸿沟。”戴国浩说。

博士后出站后，戴国浩关注到，上海布局了集成电路、生物医药、人工智能三大先导产业，而他本人的研究方向涉及了其中两项，便决定来到上海。“导向是很重要的，有了导向，投入自然也会大。我看到了上海包括上海交大在这方面有非常明确的导向。”他希望，去需要自己的地方发光发热，去承接上海乃至国家发展的需求，去把个人的一些想法在学界和产业界有一些落地。

“面对AI技术的浪潮式迭代发展，此时此刻站在这里，与其说是我的主动选择，不如说是对领域核心突破方向的紧密跟随。作为研究者，我认为攻克这些前沿问题正是我们的根本使命所在。”戴国浩说。

戴国浩。本文图片除标注外，均为受访者 供图

产业与学术交叉：做同时对学校跟产业都有价值的事

4月29日，习近平总书记来到上海“模速空间”大模型创新生态社区调研。当天，戴国浩的同事、无问芯穹首席执行官夏立雪作为代表企业进行了汇报。成立于2023年的无问芯穹也是首批入驻“模速空间”的科创企业之一，如今已发展成国内AI算力基础设施头部公司，在行业内首次实现了多种大模型算法在多种芯片上的高效协同部署及运行。

“模速空间”中的无问芯穹。

戴国浩当天也在“模速空间”。他表示，“习近平总书记在沪考察人工智能企业、关注技术落地场景，更凸显了产学研深度融合的重要性。”在这位年轻的大学副教授看来，从事教育工作，既要聚焦基础研究，并通过软硬结合等技术路线，突破智能芯片、算法框架等前沿难题。同时，要以国家战略需求为导向，推动人工智能在医疗、制造、金融等领域的深度赋能。此外，人工智能伦理与治理体系的构建不可忽视，需在教学科研中引导学生树立科技向善的价值观。

如何平衡学术和产业双重身份，是戴国浩常被问起的问题，“坦白说，不存在‘平衡’这样的问题。”

戴国浩分享了自己的感受：“我判断要把人工智能包括集成电路的一些方向做好，一定离不开产业的力量，事实上就算我只是一个在学校全职的老师，依旧需要去寻找产业界的合作，这样我才有可能为学生提供一个更好的平台，让他们去发现和解决真问题。”

“所以在我看来，在产业方向上的每一份投入，其实都会在学校发挥更大的作用。反过来，对于产业方来说，我们在学校的这些前沿的探索和布局，最终对于很多产业的落地也极为重要。”

他举例，就像现在推进的一些大模型端侧的部署，其实很多最早也是源自学校的科研产出，“如今，我们产学研合作和产学研转化的标准化路径更加通畅了，可以做的更多了。可能我有很少的精力是专门在做公司的事，有很少的精力是专门在做学校的事，绝大部分精力其实在做同时对学校跟产业都有价值的事。”

AI时代“思考”是最核心的，想培养解决问题的学生

不过，戴国浩认为，教育仍是他“接下来最该做的事”。如今，他手上带着近10位硕士、博士研究生，还有不少对他的方向感兴趣的本科生。新年的第一个组会，他们就聊起了DeepSeek和其他AI工具，戴国浩鼓励大家使用、思考这些工具。“我自己现在很多东西也是在跟大模型讨论，我觉得大模型的许多思考过程很有参考价值。”

戴国浩

戴国浩坦言，如今学生的学习模式与他那时相比已经发生了巨大的变化。研究人工智能的人，看待作为工具的人工智能，优劣势都更显著。在AI的助力下，学生学习的生产效率大幅提升，但同时，它也对学生的思考能力提出了更高的要求，“工具越强，工具能做的事情越多，你就越要把时间留在那些工具做不了的事情上，这才是你价值的体现。头部高校的学生是很聪明的，大家更应该花精力去思考，比如说最核心的方向、更宏观的结构等。”

十多年前，在戴国浩读大学的时代，读文献还要翻字典，如今，文章甚至可以线上一键翻译。“以前我们隔段时间看下就可以，但夸张点讲，现在的学生几乎快按天迭代地看别组发的文章。”戴国浩开玩笑说，他常常告诉学生，既要“少刷朋友圈做科研”，也要“多交流多思考”——“今天这个组发了这个，明天那个企业发了那个，朋友圈可以帮助我们快速获取信息；另一方面，需要多思考多交流，始终在心里问自己，最重要的科学问题是什么？我们要解决的问题是什么？”

他会把产业的问题抛给学生，让学生意识到产业和学术是两种思维。他举例，大模型端侧的部署就是很典型的例子，“到产业界，你拿出个巨大的GPU告诉我能跑多快，没用。我产业的问题是，现在就这么小一颗芯片，电池就这么多，一度电到底能够跑出多少算力？”

“人工智能的发展肯定是伴随着很多阶段的变化，无论是学生还是我自己，我们都始终要抱着欢迎变化的心态。”戴国浩说。“我一个人能解决的问题是有限的，但是教育的价值在于它可以培养出更多人，我希望培养出一批能解决问题、创造价值的人。中国有这么多的场景，这么多的机会让大家实践、解决问题，不是所有国家都有这样的平台和场景，我们应该珍惜。”