博士毕业，意味着什么？
对东方理工的首届联培博士毕业生而言，这是一次从“答卷人”向“出题人”的转身。他们以副教授、研究员、工程师等新身份，正式踏入真实世界的创新一线。
从破解“卡脖子”难题的国家级实验室，到直面产业痛点的头部科技平台，再到传道授业的高校讲台。
今天，让我们走近这群走向“前线”的开拓者，听听他们和东方理工的故事。
徐良
以“笃行”精神深耕，让AI更懂人
博士研究方向：
以人为中心的动作与交互生成
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北京中关村学院，研究员/博士生导师
我的工作，是教会AI理解并创造出自然、逼真的人体动作与交互。
以人为中心的人体动作与交互的感知、理解与生成，是徐良博士期间的研究课题。
他与东方理工的结缘，始于对东方理工副校长、加拿大工程院外籍院士曾文军的信任与追随。作为东方理工筹建的亲历者，他见证了学校拔地而起的过程，而学校也给予了他最坚实的后盾，让他心无旁骛地探索科研的边界。
坚持、开拓、笃行，是徐良对自己博士生涯的总结。当得知自己获得博士生国家奖学金时，他感到之前所有的坚持都有了回响，“这不仅是一项荣誉，更是对我这几年日夜打磨工作、死磕实验的一个总结性认可，感觉一切都是值得的。”
如今，徐良已经入职北京中关村学院担任研究员，继续深耕以人为中心的视觉与交互难题，他期望向具身智能以及医疗康复等交叉领域进行拓展，期待自己的研究能切实改变人们的生活。
“守住内心的平静，不要盲目追逐短期热点，踏实沉淀自己的核心技术体系。”徐良分享道，“时间最终会奖励那些愿意静下心来深耕、有笃行精神的人。”
段礼沭
沉下来聆听深海的声音
博士研究方向：
计算声学与流固耦合
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汉江实验室，助理研究员
段礼沭的博士生涯，伴随着东方理工的快速成长。作为首届联培博士生，他亲身感受了学校从建设初期不断完善的全过程。而他自己，也完成了从一个“完成任务”的学生，到能够“提出问题”的研究者的蜕变。
刚开始我更多关注代码能不能跑通；随着研究深入，我开始思考，现有方法还有什么改进空间，我的工作能提供什么新的贡献。
这种转变，正是段礼沭博士阶段最大的成长。
他的研究聚焦于复杂流动环境中的声波传播和散射问题，为更准确理解和预测飞机、船舶等在真实流动环境中的声传播与噪声特性提供理论基础。毕业后，他选择进入汉江实验室，继续从事声学与水声领域的基础研究。
“进入这样的国家级科研单位，意味着有机会更直接地面向国家急需解决的重大科学问题。这既是机遇，也是责任和使命。”段礼沭说。
从东海之滨到长江之畔，改变的是地理位置，不变的是服务国家战略的科研初心。
曹清龙
在AI for Science的浪潮中继续前行
博士研究方向：
知识与数据驱动的人工智能
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上海人工智能实验室，青年研究员
我是一个愿意‘第一个吃螃蟹’的人。
谈及当初为何选择尚在筹建期的东方理工，曹清龙回答得很干脆，这种一以贯之的探索精神贯穿了他的博士生涯。
他的研究方向——AI for Science（人工智能驱动的科学研究），本身就是一个前沿交叉领域，旨在将人类知识融入AI模型，解决科研中样本稀缺、成本高昂的难题。
他入选了中国科协青年科技人才培育工程博士生专项计划，获得博士生国家奖学金，一年内前往5个以上国家参加学术会议——这样的经历让他能时刻与全球顶尖的学者交流，保持对技术前沿的敏锐。
博士阶段，曹清龙恰好经历了人工智能技术爆发式增长的几年。新技术和新范式不断涌现，让他锻炼了快速学习和适应变化的能力，也更加坚定了自己的研究方向。
毕业后，他将入职上海人工智能实验室担任青年研究员，继续在AI for Science领域深耕，致力于推动AI从'辅助科研工具'逐渐演进为发现新知识的'智能科研伙伴'。
巩绪安
做仰望星空也脚踏实地的师者
博士研究方向：
仿生流动控制
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集美大学，副教授
“我们受到鸟类覆羽的启发，设计了一种柔性锯齿形的流动控制结构，安装在风力机叶片上，以提升输出功率与运行稳定性。”
谈及研究，巩绪安的描述充满画面感。他师从宁波东方理工大学校长、中国科学院院士陈十一，一头扎进流体力学的前沿。那段“连续数月准备，反复调整工况参数，直到最终捕获到模态转换临界条件”的经历，让他深刻体会到科研的苦与乐。
在东方理工，他不仅打下了扎实的理论基础，更学会了如何从产业需求中提炼出有价值的科学问题。
如今，他选择站上集美大学的讲台。
这个新身份意味着双重责任：一方面，作为引路人，巩绪安希望引导学生找到真正热爱的科研问题；另一方面，作为同行者，他希望在他们遇到困难和挫折时给予支持和鼓励。
未来，他将继续开展基础研究，紧密对接产业需求，深耕“仿生流动控制技术”这一领域，推动其从实验室走向复杂多变的海洋环境。
科研的漫漫长路，如果没有对未知世界的好奇心，是很难坚持下去的
巩绪安说，“成为一名既能仰望星空，又能脚踏实地的教师，是我的愿望。”
张文垚
从“完成任务”到“定义问题”的探索者
博士研究方向：
具身智能
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腾讯，研究员
读博最重要的，不是找到完美方向，而是在探索中建立判断力。
让机器人真正理解并行动于复杂世界——具身智能的核心难题，不仅在于感知，更在于行动。张文垚的博士研究正面向此：他参与的一系列工作，将视觉语言动作模型（VLA）与世界模型（World Model）有机结合，为机器人操作任务提供了新的技术路径。
“DreamVLA不是灵光一闪的产物，而是反复推翻、重建后才成型的。”最深的成就感，来自“长期坚持后终于看见问题被一点点解开”的那个时刻。
对张文垚而言，选择东方理工，就是选择一个更鼓励探索“什么是重要问题”的环境。
博士期间，一次寻常的学术讨论让他印象深刻——不同背景的师生围绕一个问题激烈碰撞，视角各异但坦诚专注。那一刻张文垚感到，这里真正鼓励年轻人参与到高水平的学术思辨中。
东方理工的这种氛围，让他完成了从“完成任务”的学生到“定义问题”的独立研究者的蜕变。
即将踏上新的旅程，他将继续在具身智能领域探索，希望自己做出“对社区有影响力、有洞见的研究”。
“保持好奇心和长期主义，敢于提出问题，也敢于承认暂时不会。”张文垚说，“这本身就是成为一名独立研究者所必需的训练。”
王琦
去定义未被定义的AI问题
博士研究方向：
有模型强化学习
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中国科学院自动化研究所，助理研究员
“观察、反思、祛魅”，王琦用这三个词概括自己的博士生涯，透露出一种冷静的思考。
让AI在'想象'中学习如何与环境交互，而不是依赖海量真实试错——这是有模型强化学习的核心命题，也是王琦四年来持续深耕的问题。
在东方理工，扁平化的交流氛围让他印象深刻，“学生们能够很容易地与顶尖学者近距离交流，曾文军老师都会每周参加组会，跟学生直接讨论科研idea。”
博士期间，王琦与合作者的工作，被机器学习顶会 ICLR 2025录用并被选为口头汇报。尝试让强化学习智能体不只关注眼前的短期收益，而是能够通过世界模型进行更长期的决策，这项工作让他感到颇有成就感。
在博士阶段，我学会了不断反思不同事情的本质，很多看似不相关的事情，其实本质上都是同一件事。
这种洞察力，让王琦不满足于解决已知问题。
他的下一站，是中国科学院自动化研究所。对于未来，他的期望是“解决一些未曾被定义的AI问题”。在一个人人谈论AI的时代，他提醒自己，也提醒未来的学弟学妹要学会“设定自己的评价指标” 。
刘野
让AI赋能真实工业场景
博士研究方向：
AI与工业仿真
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十沣科技，算法研究员
刚开始我更多关注模型、算法和实验结果，现在我会更关心一个技术能不能形成系统、能不能落地、能不能服务真实工程场景。
刘野的研究聚焦于AI与工业仿真的结合，一个典型的交叉领域。这与东方理工 “重视交叉融合”的理念不谋而合。双导师、双校园的经历，让他能同时接受扎实的学术训练和贴近产业的引导，不容易“陷在单一视角里”。
博士期间，刘野带领团队完成了面向工业CAE智能体软件系统研发，并实现了实际落地。他坦言，这一成果比任何一篇论文都更让他觉得有成就感——'不只是一个结果，而是一个真正跑起来的系统'。
毕业后，他将继续围绕AI与工业研发智能化方向，致力于将CAE智能体从原型系统推向稳定、可信的工业软件平台。对他而言，科研的价值不仅在于发表论文，更在于能否真正解决工业界的痛点。
“面向未来、敢于探索、重视真实问题”，是刘野对东方理工精神的感受，从东方理工的实验室出发，他同样希望自己将这种理念，带向广阔的产业一线。
东方理工首批联培博士毕业生，不同的方向，共同的起点是甬江之畔。
四年前，他们在一所尚在建设中的大学选择出发；四年后，他们将东方理工的科研底色，带入了更广阔的创新版图。这正是一所新型研究型大学赋予学子最珍贵的行囊，也是他们应对未来不确定性的最大底气。属于他们的创新故事，才刚刚开始。
