近期，各校优秀的青年学者喜获杰青的新闻频出，小募关注到在2020年清华大学一位32岁的博导已获得了优青，可谓是青年俊才！今天让我们一起来走近他的故事吧~

>>>>

黄高，道林镇华鑫市村人，2005年毕业于宁乡一中，27岁获得清华大学博士学位，随后前往美国康奈尔大学计算机系继续博士后深造，博士后第二年他的研究《Densely Connected Convolutional Networks》就获CVPR2017最佳论文，并被编入多本深度学习著作，单篇引用量于去年已经接近1.1万次（截止目前已1.8万+）。目前在NeurIPS，ICML，CVPR等国际顶级会议及IEEE多个汇刊共计发表学术论文50余篇，被引用20000余次。

▲黄高

曾获2016年全国百篇重大影响国际学术论文、2018年世界人工智能大会Super AI Leader（SAIL）先锋奖、2019年吴文俊人工智能优秀青年奖等多项荣誉。如今，年仅32岁的黄高已是清华大学自动化系助理教授，博士生导师。2020年，成为国家优秀青年科学基金获得者，同年获阿里巴巴“达摩院青橙奖”。

-PART01-

27岁博士毕业

读完博士后回母校任教

“黄高个性强，不服输！从小就有一个上清华的梦。”近日，记者见到其父亲黄星耀，一说起儿子黄高，就神采奕奕，一脸自豪。

据了解，其父亲黄星耀中年才得这一满崽，倍加疼爱，在学习上从来不施加压力。但黄高从小学习就非常认真刻苦，坚持自主学习，一步一个脚印，从小学到初中到高中到大学，成绩一直名列前茅，可以说是一帆风顺。

黄高的三姐黄永明介绍，黄高喜欢看姐姐们读的书，不管能不能看懂，他都表现出强烈的好奇心和求知欲。

▲黄高的生活照

“别人的孩子是玩耍得不记得学习，而黄高是学习得忘记了玩耍，总要我三催四请才出来，一眨眼功夫，又跑回房间看书去了。”黄星耀乐呵呵地说。黄高的姐姐们也都是学霸，都通过读书跳出农门，改变了命运。

“我爸常说弟弟是国家培养的，要懂得感恩。无论学到什么程度，最终一定要回国家做贡献。”黄永明说，黄高在美国博士后毕业后，世界500强企业的聘书都收到了十余份，但黄高谨记父亲的教诲，毅然决然选择回国，回到母校清华，从事人工智能和深度学习等科研工作。

-PART02-

科研最美妙的

就是尝试去拓展知识的边界

在黄高刚开始攻读博士学位时，人工智能领域深度学习的工具还在发展中。优化算法等现在看来简单到仅需一行代码的操作，当时要靠一行行编程实现。

许多研究者在探索如何通过缩减网络连接来降低模型复杂程度，黄高却另辟蹊径，希望通过增加跨层连接，使信息通道更加通畅，让模型中的信息能更快速地向前传递。

“不断摸索新的东西，做别人没做过的事情，与未知共处，才是科研最有魅力之处。”黄高说，做科研最美妙的就是尝试去触碰、拓展人类知识的边界。

2016年，黄高提出了密集连接卷积网络的大胆设想。起初并不被看好，但他与合作者始终坚持，最终突破了传统深度网络的单向直链结构，提出全局密集跨层连接范式，使神经网络实现“连接数多而计算量少”，进一步提高了运算效率。

这项具有开创性的模型，获得了首届世界人工智能大会最高奖SAIL先锋奖，被编入多本深度学习书籍，也被广泛应用于医疗影像处理、人脸识别、文本翻译、语音识别等人工智能应用场景。

▲黄高在工作中

-PART03-

以科研技术

助力抗疫工作

黄高的研究大多源于日常生活中的需求，他希望用键盘“搭建”出更多智能生活的美好场景。

去年新冠肺炎疫情发生之初，核酸检测还没有广泛开展，肺部CT是重要的检查手段。但由于医生数量有限，读片速度与诊断准确率均受到影响。

曾在博士后期间做过医学影像分析方面工作的黄高开始思考，如何利用人工智能技术减轻医护工作人员的压力。

收集数据、设计算法、开发系统……研究成果很快落地。黄高与解放军总医院等单位联合开发了基于人工智能技术的CT影像快速辅助诊断系统，读图快，准确率约为96%，能辅助医生更好地做出诊断。

去年2—3月，这一系统在120多家医院完成病例分析3万余例。

-PART04-

赶上学科发展的浪潮

既幸福又深感压力

这些年，关注人工智能领域的研究者日益增多。黄高坦言：“赶上了一个学科发展的浪潮，对于研究者而言，既幸福又深感压力。”

之所以幸福，是因为有很多人朝向同一目标努力奔跑。人工智能领域的很多公司、学者都已开放程序源代码。开源深度学习框架、开源应用软件、开源社区的快速发展，推动了研究互相促进和协同创新。黄高设计的深度学习框架也是开放的，在他看来，“开放的、充满活力的研究环境，能孕育出更多好成果。”

▲图片均由受访者供图

之所以深感压力，是因为竞争很激烈。一台用支架高高架起的电脑、满屏算法、嘈杂高温的机房，组成了黄高的科研日常。黄高习惯站着做研究来集中精神，“面对学科领域的快速发展，每个人都要跟时间赛跑。一方面要时刻追踪最新的研究趋势，了解学术界的最新动态；一方面要有很强的行动力，一旦犹豫就很可能错失机会。”

“发展人工智能的故事才刚刚开始。”黄高介绍，人工智能领域还存在很多未解的问题，从基础理论、技术发展，到构建人工智能相关的伦理规范，都是科学家们面临的挑战。努力突破它们，正是黄高做科研的价值所在。

黄高说：“预测未来最好的方式，就是创造未来。人工智能的前景很美好，值得我们为之全力奔跑。”

—版权声明—

来源：募格学术，编辑：nhyilin

仅用于学术分享，版权属于原作者。

若有侵权，请联系微信号:Eternalhui或nhyilin删除或修改！

—THE END—

文章推荐

☞ 神经网络基础

☞ 线性代数有什么用？

☞ 趣文：追MM的各种算法

☞ 泰勒展开，傅里叶变换，拉普拉斯变换和Z变换的意义

☞ 协同过滤（CF）算法详解和实现

☞ 你应该掌握的七种回归技术