这个7月，夏俊很忙。

他的同龄人，也许此刻正忙于参加面试，而他，则忙于面试别人。

7月6日，西湖大学举行毕业典礼，当工学院院长仇旻完成拨穗礼那一刻，他瞬间从“博士生”晋级成了一名“博导”，工作地——香港科技大学（广州）。

毕业典礼，工学院院长仇旻为夏俊拨穗

而鲜少有人知道，作为毕业生代表发言的他，除了港科大（广州）以外，还手握7个offer，包括麻省理工和普林斯顿大学的博士后，几所中国顶尖高校提供的副教授/助理教授职位，以及数个互联网大公司年薪不菲的录用通知。

夏俊是谁？为什么这么“牛”？

和新学校一众名校出身的同事们相比，夏俊的履历并不“耀眼”。2020年，他从中南大学毕业，选择刚刚成立才一年多的西湖大学攻读博士。

为什么能收到一堆这么牛的offer？

夏俊直爽地说，首先归功于“选对了赛道”。

夏俊本科学的是智能科学与技术专业，大三暑假开始，他以访问学生的身份来到西湖大学工学院李子青实验室。

李子青，曾任微软亚洲研究院lead researcher、中科院自动化所模式识别国家重点实验室资深研究员，曾领导研发世界首个实时人脸识别系统以及多个国家级人脸识别系统并落地实施应用，是西湖大学人工智能讲席教授。

“当时计算机视觉、图像处理这个方向挺热，这也是李子青老师的所长，所以我就申请成为李子青老师在西湖的第一批博士生。”夏俊回忆说。

但进入西湖后，李子青却为夏俊选择了一条彼时“少有人走的路”：AI for Science，即以人工智能驱动科学研究、助力科学发现。

大部分公众是在ChatGPT诞生之后才突然感知到AI之热，六年前夏俊进入西湖时，AI for Science还是个小众领域，公众层面罕有人谈论，甚至还没有形成这个名称。“后来AlphaFold横空出世，我们才意识到导师的高瞻远瞩。”夏俊说。

时至今日，AI for Science毫无疑问成为了当世“显学”。这段经历对夏俊影响很大，他第一次深刻地意识到：科研不应该追逐热点，而是坚持自己相信的方向。现在自己的课题组也会做一些当下看来还比较小众但是又具有实用价值的课题。

毕业典礼的前一天，夏俊匆匆从上海赶回杭州，穿着一件简单的黑色T恤，踩着夏日凉拖，外加一个黑色书包，乍一看，你很难在一群学生中找到他。唯一不同的是，当他作为毕业生代表站上讲台时，那响亮的嗓音和闪亮的眼睛。

师傅领进门，修行在个人。虽然西湖从不以发表论文为考核指标，但它常常是一名优秀研究者的必然产出。在西湖读博期间，夏俊在ICML、NeurIPS、ICLR等AI领域的顶会、顶刊上，以第一作者或通讯作者的身份，发表了十几篇论文，主要解决了领域内（分子）图数据预训练效率低、样本利用率低，代理任务过于简单的问题，以及提出基于人工智能的蛋白暗物质鉴定的新方法。

对不少博士生而言，及至毕业能发表一篇，也值得庆贺了。

夏俊回忆说，其实他的起步阶段也很坎坷。“我的第一个研究课题，历经了令人心焦的7次拒稿，才最终被领域顶刊接收。”夏俊说。曾经无数个灵光乍现的想法，在预实验中就被证明此路不通，最终，是热爱支撑他走过那段至暗时刻。

在新加坡参加ICLR会议

毕业典礼那天，李子青一身导师服红袍，就坐在台下，看着夏俊上台、接受拨穗、从校长手里接过毕业证和学位证。“这是一个聪明、主动，有强烈开拓精神和独立思考能力，并且不太需要特意去指导的学生！”这位博导如是评价。

李子青透露，五年前，当他选定了从0起步开始做AI for Science时，其实没有明确每个学生的具体研究方向，他画了一个“大圈”，和AI基础问题、AI+生物学相关的问题都可以探索。他回忆道：“夏俊自己摸索着找了几个研究课题，我只是对他略作数学问题和方向上的引导。”

2024年于沙特阿卜杜拉国王科技大学作报告

事实上，在工学院整个AI系，夏俊都“小有名气”。

他的师弟、博士生周靖博曾和他一起合作做过蛋白质谱测序项目。周靖博说：“那阵子我们沟通非常密切，夏俊在推进实验和分析中非常主动，很多细节也考虑得很周到。平时，我们也经常一起参与组会、文献讨论，他对于学术前沿把控得很准确，逻辑清晰，让我学习到许多科研技巧。”

从“夏同学”变成了“夏老师”，现在，夏俊正在快速切换自己的角色，第一步就是招兵买马，建立自己的团队，博士生、博士后、研究生、科研助理和访问学生，都需要。

为什么在一堆offer中选择了大学教职？

夏俊说，他很喜欢西湖的氛围。“有纯粹的科研环境，有很好的软硬件和行政支持，可以天马行空地自由探索。”他解释道。

虽然云谷校区更大、更漂亮，但夏俊却更怀念云栖校区“三点一线”的时光，享受午休前翻阅论文摘要时那种充实的满足感，沉醉于深夜沉浸式编写代码、与前人精妙思想碰撞的畅快。“当走入工作岗位以后，就会发现，校园里那一张安静的书桌，是多么奢侈的馈赠！”他补充说。

与西湖的标志塔合影留念

于是，夏俊选择留在了大学校园里，可以继续自由地探索AI方向的课题，可以像他的导师那样指导学生的课题，这些都是他在西湖体验过并发自内心喜欢的事情。

他已经为自己的独立实验室规划好了两个方向。

一个方向是多模态学习，教AI利用多模态数据做综合思考、推理，让AI说的“话”满足生物学、物理学的“偏好”（规则）；另一个方向是AI谱学数据分析（SpectraAI），即用AI快速解读复杂谱图（红外/核磁/质谱等），帮科学家快速准确解析蛋白质、小分子和晶体材料等物质组成或结构，同时用真实场景反哺多模态AI技术的发展。

换句话说，前者（多模态学习）练内功，让AI更聪明（方向一也为方向二的研究提供技术基座）；后者（SpectraAI）打实战，用AI解决真实科学研究中的问题。

夏俊也给自己的多模态与科学智能实验室（AIMS Lab）设定了AIMS（目标）：希望能让自己团队AI for Science的研究照进现实，能够真正落地应用，而不是仅仅停留在纸上。

而他在毕业典礼上最后那句铿锵有力的话，让台下的很多博士生心潮澎湃——