香港科技大学（广州）系列报道“英才访谈”
教授档案
刘浩博士现任香港科技大学（广州）人工智能学域助理教授。刘浩博士毕业于香港科技大学，曾担任百度研究院资深研究员。他的主要研究方向为人工智能与数据科学的基础研究，及其在智能交通、城市计算、推荐系统等领域的交叉应用，并因此入选福布斯 30U30 精英榜（中国区）。刘浩博士近三年在 TKDE、VLDBJ、KDD、SIGIR、WWW、VLDB、AAAI、IJCAI、NeurIPS 等计算机领域 A 类期刊和会议发表论文 30 余篇，并申请中美专利近 60 项。此外，他还常年担任 KDD、WWW、AAAI、IJCAI 等会议的 PC 或 Senior PC，并且是 KDD Cup 2019 regular ML track 的出题人和组织者。
他的大部分研究成果已在百度地图和多个政府项目中落地，产生了可观的经济价值和广泛的社会影响。
他提出的多项AI技术已经成功转化到互联网和社会及政府项目中，影响了数亿中国居民。其中，他提出的多模智能出行引擎技术成功解决了跨交通模态出行方案可比较问题，累计为超过2亿用户提供超过50亿次智能服务，他提出的城市交通量化分析指数体系和预测算法成功支撑了新华社幸福城市评选、雄安大数据报告等项目，被包括新华社、CCTV、各级地方卫视等超过70家权威媒体广泛报道，相关项目微博话题累计触达人数超过6亿人次，产生了巨大的社会价值和影响。
导语: 采访刘浩时刚过中午，他买了一杯咖啡，准时回到办公室接受我们的访问，脸上有些疲惫。2021年9月，刘浩选择从“互联网大厂”的研究岗位离开，回归学界，加入正在筹办的香港科技大学（广州），成为加入创校团队的最早一批教职人员之一。随后的一年半时间里，刘浩积极参与科研、教学、招生、产研合作等多项工作，见证了学校“从零到一”的改变。刘浩向我们生动讲述了他在产业界科研中的尝试，以及他与香港科技大学、香港科技大学（广州）的故事。
Q: 您是人工智能方向的学者，加入学校之前有一定产业经验，请简要介绍您的学术经历及成就。
A: 2017年在香港科技大学博士毕业之后，我做过博士后、也和朋友们一起创过业，在互联网大厂工作过不短的时间。可以说在加入港科大（广州）之前，一个博士毕业生的主流选择中，我除了还没有当过老师，其他的基本都尝试过了。
我博士阶段的训练偏向应用领域，在大数据分析及处理上有较为丰富的项目经验。博士毕业后，我在百度研究院的科研岗位上，主要做了几件重要的事：首先，将AI技术真正应用到了几个实际产品上，服务了几亿的用户。具体包括，在百度地图多模式出行推荐功能中，我和团队优化了多种交通工具的一站式出行规划体验；打通了跨城出行的路线推荐，将不同城市间的地图联结起来，达到了“全国一张图”的效果；我们还用海量的数据实现了居民幸福感的量化评估，取代了以传统简单发放问卷形式进行调查的方式，为新华社开展幸福城市的评选和评估提供了一套底层逻辑。
由于有具体的应用场景驱动，我和团队的一系列研究成果均发表在了高质量的期刊会议上，录取率非常之高。另外，我本人也很幸运在这个过程中指导了数十名国内外顶尖高校的优秀实习生。
我想，这可能是我和其他青年教师比较不同的一点：我在产业实践中得到了很多锻炼，这些经历为我回归学界后的科研工作带来了深远的影响和帮助。
Q: 为什么选择回归学术界，并加入港科大（广州）？
A: 回归学术界是我一直有的想法。在公司做研究虽然可以接触丰富的场景和充足的资源，但是研究者很难沉淀下来，因为公司会迅速调整产品节奏，科学研究难免会受到公司战略和产品规划的左右。一个极端的例子是你是做自然语言处理的，但产品线被砍掉了，你可能要转去做视觉。而在港科大（广州），你认定有意义的、有长期价值的事情，学校都会很支持，你可以坚持下去。
记得面试时候张潼教授问我，我在产业的科研成果很丰富，回到学界会不会担心“舞台不够大”。其实在我看来，市场对于人工智能的需求是足够大的，回到高校，我可以不只为特定企业的特定产品做研究，而是可以和更多的企业合作、在更广阔的应用场景下展开研究。
说起选择港科大（广州）的原因，我并不认为自己是一个典型的“从外面回来”、“选择”到港科大（广州）的人，因为加入港科大（广州）对我而言是一个”no-brainer” question（无需思考的问题）。
我是在广州读的本科，随后去港科大读博，我在广州和香港清水湾度过了愉快的十年求学生涯。港科大的老师、文化、环境塑造了现在的我，所以当我寻找教职时，“港科大+广州”的组合对我而言是一个理想的选择。
还记得2013年我在港科大读书不久，就来到学校在南沙的霍英东研究院出差。我坐地铁到尖沙咀，然后坐船从中港城码头到了南沙客运港，又转车到达香港科大霍英东研究院。那是我第一次来到南沙，过程非常曲折。等到2021年加入学校筹建团队报到时，我再次来到同一个地方，不同的是门口挂上了香港科技大学（广州）启动校区的牌子，现在从庆盛高铁站到香港也只需要35分钟。那一刻我非常感慨。说是宿命也好，羁绊、渊源也罢，加入港科大（广州），对我来说就是我回归学术界的必然选择。
Q: 您加入香港科技大学（广州）以来有什么感想、感受，和在产业界工作有什么不同吗？
A: 我的感受是，首先，学校为刚从海外回国的科研人员提供了充分的帮助。很多学者回国最大的担忧在于对内地科研体系不了解，怕“水土不服”。就拿我们人工智能学域来说，我们的资深教授对于年轻教授成长融入非常上心，真的是手把手教你准备项目申请，帮你融入到内地的科研环境。再者，学校工作氛围特别好。我们新招进来的年轻老师都非常优秀，相处起来也非常轻松融洽。往远一点看，一个学校发展到什么高度，就是由身边这些教授和学生的成就所决定的。
另外，对于一直在产业界做研究、有着良好学术积累、还在观望是否要回学界的人，我认为港科大（广州）是一个非常好的选择。学校鼓励产学研结合、也支持教授、学生创业，如果带着产业的思维和问题来港科大（广州），相信能够发挥更大的影响力。不过挑战也同样很大，在我看来，在港科大（广州）的工作量和互联网公司所谓的“996”完全不是一个量级，说是“007”也完全不为过。当一个PI（Project Instructor，项目指导）和管理一个小型创业公司的角色很类似，事事都需要兼顾。
更为重要的是，定义（Define）一所大学的机会是可遇而不可求的，在我看来，这是一个结构性的机会。近些年也有一些新的大学发展得很迅速，但不可否认，上一次中国大学格局的剧烈变化已经是三十年前了。加入一所全新的、有影响力的大学，你所付出的心血能够定义、塑造这所学校的文化、价值观和大学精神，这种机会千载难逢。
Q: 请您谈谈加入香港科技大学（广州）以来的主要工作成果。
A: 在科学研究方面，我觉得要做“顶天立地”的研究。举两个近期已经有一些初步成果的例子。第一，由于需要投入大量的人力和时间，学界和业界面向智慧城市的知识图谱研究并不普遍。我们和阿里合作，构建了大规模城市知识图谱，并且将它开源、发布出来。第二，我们的另一项工作关注智慧城市应用中预测模型的安全性和鲁棒性，让研究者审视自己人工智能模型的脆弱性和潜在风险。具体而言，我们团队证明通过只需要攻击现有模型网络中约1%的节点，就几乎可以让预测模型全部瘫痪，使预测结果产生巨大的误差。这项工作已经发表在人工智能顶会NeurIPS 2022上。
我还参与了学校许多项目设置、课程设置以及招生的具体工作。比如在第一届“红鸟硕士班”的招生中，我是“智能工业化”这个方向的Sub-chair（组长），跟吴景深副校长还有招生委员会的老师们就招收什么样的学生有过很多次讨论。“红鸟硕士班”首届招收的两百多名学生中，其中至少有三分之一的申请材料我都仔细评估过。我们还就很多非常有潜力、但基础条件有短板的学生案例与委员会的老师进行过深入的探讨。此外，我还担任人工智能学域研究生事务的主任，参与到具体的课程设置、学生事务管理中，也在本科招生的线下路演中去宣讲学校的育人理念等等，这对我来说都是非常宝贵的经历。
这就是我说的“定义”一所大学的工作，也许琐碎、辛苦，但我相信这些工作会产生深远且具体的影响，因此也带给我很大的成就感。
Q: 有什么话想对学生说的？
A: 做研究需要“聪明人下笨功夫”。在青春最好的几年时间里在实验室埋头读论文、敲代码，“等待”非常延迟的正向反馈，这些孤独、痛苦、无助，只有真正的热爱才能支撑你度过。唯有热爱，才能伴你克服困难、取得突破。而这种努力后产生的快感，这才是高级的快感，对吧？
Q: 请您用一句话推介香港科技大学（广州），邀请海内外优秀学者加入我校。
A: 做困难而正确的事，做热爱且美好的事，欢迎来到港科大（广州）。
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文章来源于香港科技大学广州 ，作者HKUSTGZ