7月初，清华大学交叉信息研究院2025届博士毕业生汶川，做出了一个令不少人意外的选择——放弃企业抛来的百万年薪offer，以助理教授的身份加入上海交通大学人工智能学院，开启学术新征程。这位在具身智能领域崭露头角的青年学者，用行动诠释着新一代科研人的追求：学术的本质是探索未知，而高校是培育未来人才的土壤。

图源：清华大学公众号

从本科启蒙到清华深造：埋下科研的种子

汶川的科研之路，始于上海交通大学的本科时光。当时国内首批高校开设人工智能专业方向，他敏锐地抓住机遇，一头扎进计算机视觉研究。“当时什么都不懂，就是跟着学长一点点学”，实验室的日夜钻研，让他尝到了科研的挑战与魅力，也坚定了读博深造的决心。

2019年夏天，凭借突出的科研潜质和问题解决能力，汶川通过层层选拔获得推免资格。为提前适应博士生节奏，大三结束的暑假，他就跟随清华导师高阳开展科研学习。这段经历不仅塑造了他的科研思维，更为后续的突破打下了坚实基础。

从“模仿学习”到“空间关系”：科研版图的拓展

2020年进入清华园后，汶川的博士研究从“模仿学习”起步——让机器人通过观察人类行为学习任务。他发现，机器人常陷入“复制”历史动作的误区，忽略环境变化的因果关系，这在自动驾驶等领域可能引发安全隐患。

在导师指导下，他系统性提出“模仿学习中的抄袭问题”，引入因果推理机制，让机器人更关注实时环境。相关成果发表于神经信息处理系统大会，让他深受鼓舞。

“博士期间不能只做一个小点，要拓宽科研版图”，导师的话指引他转向机器人感知与规划领域。面对“让机器人理解杯子与杯垫的空间关系并规划动作”这一难题，他聚焦核心问题，抛除无关因素，耗时一年提出RelatiViT模型，实现小样本微调下对物理基础空间关系的准确预测。

伯克利访学：挑战跨形态模仿学习

博士四年级，汶川前往加州大学伯克利分校访学，挑战跨形态模仿学习。为收集高质量数据，他常通宵调试机械臂，“睡觉前处理数据、启动模型训练，回去时天都亮了”。

最终，他们通过预训练轨迹模型预测视频帧内任意点的未来轨迹，为机器人视频学习策略提供新视角，实现了小样本、跨形态模仿学习能力。“这段经历让我明白前沿研究要思考本质问题”，汶川说。

放弃百万年薪：想成为“引路人”

博士毕业时，面对企业百万年薪与高校教职的选择，汶川毫不犹豫地选择了后者。“我想成为导师那样的引路人”，他深受导师高阳影响，认为高校既是科研前沿阵地，更是培育人才的土壤。

清华五年，顶级资源、自由的学术氛围、跨学科合作机会，以及导师“不必因一时得失焦虑，真实水平终会突显”的勉励，让他坚定了学术信念。