高文智：从上财到斯坦福全奖博士，找到探索科研秘境的钥匙

上海财经大学信息管理与工程学院与时俱进，构建了以现代信息技术和数据技术为基础，以与国际接轨的算法科研能力为支撑，辐射电子商务、管理科学、信息管理系统、金融科技、现代计算机技术等多个领域的交叉知识体系，培养将人工智能、信息技术、数据分析、优化算法等能力与财经素养相结合的具备卓越创新能力和国际视野的高级复合型人才。过去十年，已有60名来自上财和清北华五等多所高校的本科生在学院老师们的指导和帮助下，走向世界各个名校，如麻省理工学院，斯坦福大学等攻读博士，从事学术研究之路。

近几年疫情等因素叠加给学生们的科研进程带来更多的不确定性，进阶之路变得难上加难，但学院老师们从未停止对学生的帮助和鼓励，从理论指导到心理疏解，为学生倾注更多的心血。2023年，高文智同学成为上海财经大学历史上首个本硕自我培养，被斯坦福大学录取的全奖博士。

高文智

高文智，上海财经大学信息管理与工程学院第四届试点班本科毕业生，此后高文智跟随葛冬冬教授攻读硕士学位。在攻读硕士期间，高文智受到了葛冬冬教授和叶荫宇教授的悉心指导，在本科期间以及攻读硕士的两年间，与导师以及邓琪，江波，刘慧康等多位教授合作，完成了多篇国际高水平论文，并完成了HDSDP高性能半正定规划开源软件的开发。高文智硕士期间的研究方向一是针对大规模问题的数值优化算法实现，二是随机优化算法的分析。2023年，高文智凭借突出的科研能力获得了斯坦福的青睐，被斯坦福大学录取为全奖博士。将于2023年9月赴美攻读博士。

交叉科学研究院

上海财经大学交叉科学研究院于2016年末成立，由信息管理与工程学院主持、多学院联合建设，秉持对标世界一流的发展理念及人才培养模式。致力于：1，建设一个真正的国内外高水平科研交汇的中枢，国际高水平学者交流的象牙塔。2，强调运筹优化、统计与机器学习等方法论基础和计算机实现能力，以及与运营管理、信息科学、金融科技等多个学科的结合应用。3，重视产学研结合，重视解决实际问题的能力培养。

斯坦福大学ICME

斯坦福大学(Stanford University) ，作为超一流联盟HYPMS中最年轻的一员，坐拥硅谷黄金地理位置，84位诺奖获得者，培养了众多高科技公司的领导者，包括惠普、谷歌、雅虎、耐克、Snapchat、思科及LinkedIn等公司的创办人。

Stanford ICME (Institute for Computational & Mathematical Engineering) ，于2004年组建，是以1989年设立的以科学计算和计算数学专业为基础成立的研究所，专注于数学、计算机、工程和应用科学的交叉学科研究，学位项目和科研都与产业有很强的联系。研究所下设 General track, Data Science track, Computational Geosciences Track, Imaging Science Track, Mathematical and Computational Finance (MCF) track 和PhD方向。其中，ICME博士生通过矩阵计算、优化、随机、离散数学和偏微分方程课程，以及不同领域的研究，培养对计算数学的深入研究。毕业生在工业、国家实验室和学术界找到杰出职位。

交叉科学研究院：打开科研之门的钥匙

高文智是交叉科学研究院第四届试点班的学生，说起进入交叉学院试点班的经历，他用“惊险”来形容。开学前他看到交叉科学试点班的招生信息，被20个人的小班教学、学术大咖和名校毕业的优秀教师组成的精良师资、丰富的教学资源和前沿的课程体系所吸引，尤其是看到不少学长学姐等前辈毕业后都去读博，他抱着试一试的心态参加了考试。高文智回忆道，“试点班招生考试时，我数学考得刚及格，所幸入学英语考得还行，进了复试。面试的时候葛老师安慰我说进不了也没关系，试点班的课程之后也会给其他专业开。原本计划招20个人，我在名单上排第25名。当时我觉得肯定没戏了，结果晚上收到了录取通知。听说最后是临时扩招了5人，我才勉强最后一名进去。当时我就想这个机会太难得了，就觉得一定要好好学。’’

进入试点班后，高文智的初印象就是多元化，“试点班是面向全校招生，我来自信管学院的电子商务专业，其他同学有来自金融、统计学院的，背景很多元。”

交叉科学试点班班主任葛冬冬老师和学生合影

高文智认为交叉学院的课程设置和教学资源都是一流的，许多老师都是国外名校的海归博士，在课程中常引入最前沿的知识。说起印象最深刻的课程，他说道，“大二葛冬冬老师开的《线性与非线性规划》，覆盖了从运筹学、数学规划、计算机科学等许多领域的内容，虽然课程难度很大，但帮助我了解了很多交叉领域的知识。还有大三开的《管理科学前沿》，这门课的期末作业要求我们找交叉学院的老师合作一个课题。通过这门课，我第一次正式接触科研，初步了解了科研的过程，同时也开启了与各位交叉学院老师的合作。”

对高文智来说，在交叉学院的学习中面临的最大的挑战是适应课程节奏和难度。试点班本科生的课程从难度和广度上都已经达到研究生水平，开始时会不太适应。但是当适应交叉学院的节奏后，大三阶段就已建构了科研的知识体系，对大四进行科研有极大助益。高文智说道，“我最骄傲的事情就是适应了交叉学院的节奏。我是以最后一名进入试点班的，但后几个学期综合排名在班里进了前三。”

高文智认为交叉学院最大的优势在于师资力量。叉院在数学规划、数值优化、运营管理和统计、机器学习这些领域均拥有一流的师资，老师还会亲自教授一些基础课程，比如线性代数、数理统计。老师上课时不会局限于课本，会引入前沿的实践知识。高文智进一步说道，“何斯迈老师在上线性代数课时，教授的矩阵分解求解线性方程组的内容帮助我在后续的数值优化算法研究打下了基础。”同时，交叉学院注重编程能力培养，大部分的课程都需要学生使用程序对上课内容进行实操，对后续的科研或工作帮助很大。

高文智提到，交叉学院的学生时刻浸润在国际化的培养氛围中。他印象深刻的是，学院的国际暑期课程会邀请来自海外名校的一流国际学者开设课程，帮助他拓宽了学术视野。除此之外，交叉学院为学生提供与国外教授及 PhD 学生的科研合作机会，帮助学生深入了解国际学术交流与合作，也为后续申请PhD项目做好了准备。

暑期国际大师系列授课-美国工程院院士Peter Glynn

鲁棒优化创始人 Aharon Bental教授为学生授课

攻读硕士学位期间，高文智受到了葛冬冬教授和叶荫宇教授的指导。他提到，跟葛老师、叶老师在科研中的交流比较频繁，通常每周进行1-2次汇报。老师们会对科研进展给予评价和指导。高文智表示，“叶老师在科研上的直觉通常很准，往往他提出一个想法，我们验证后发现实际情况确实是这样。”

在本科期间以及攻读硕士的两年间，高文智与导师葛冬冬以及邓琪，江波，刘慧康等叉院的多位教授合作，完成了多篇国际高水平论文。谈及与老师们的合作，高文智坦言，邓琪老师算是自己在随机优化领域的引路人，他每周会参加邓老师组织的优化研讨班。跟江波老师的科研合作主要是一些需要最终实用化的算法研究和改进，江老师对实验结果的准确性要求很严格，帮助他培养了对待科研严谨的态度。同刘慧康老师的合作始于最近的一个线性规划求解算法项目，他们形成颇有默契的互动，高文智通过数值实验给理论提供一些直觉，刘慧康老师则在理论上为他的实验提供建议。

学院注重培养学生的实践能力，为学生拓展实习机会。高文智从大三下学期开始在杉数科技实习，至今已有三年的实习经验。高文智解释道，“前两年主要是在做运筹优化相关的项目，了解了各个领域的优化问题，也熟悉了求解器这一数学软件。最近一年，我进入了杉数科技的 COPT 求解器组实习，认识了数值优化领域的专家，为现在的研究提供了参考。”

从上财到斯坦福：追赶天才的过程，时常发现自己已翻越一座座高山

高文智一开始申请斯坦福的时候，对于能否成功内心也不是很笃定，当时觉得直读斯坦福博士的几率比较小。他同时还申请了 MIT（麻省理工学院）、Cornell（康奈尔大学）、NUS（新加坡国立大学） 和 Edinburgh（爱丁堡大学），最后收到了 Stanford 和 Edinburgh 的 Offer，接受了斯坦福的offer后，获悉进入了 NUS 的 Shortlist。他坦言，选择 Stanford，除了名校光环以外，还因为在斯坦福的ICME 研究方向具有极大的自由度，对于有不同研究兴趣的人比较友好。叶荫宇老师也曾鼓励他，认为 Stanford 的 ICME 比较适合他的背景。

2 月初，收到了 Stanford 的面试邀请，得知自己进入了最后的选择名单，高文智说道，他当时是非常激动和紧张的。他解释道，“ICME 的面试分成两轮，第一轮是 ICME 项目的负责人面试，主要是介绍之前的研究，当时我概述了一下过去主要的研究经历。第二轮是 ICME 的教务秘书面试，会问一些个人相关的问题。”回想整个申请的过程，高文智认为最痛苦的是语言考试，“由于疫情，托福和 GRE一直拖到 9 月都没考完，因为 11 月就要申请了，我 10 月初花了两周突击考了语言，还好最后还是考出来了。”

谈起博士期间的科研计划，高文智表示，“ICME 的科研方向非常广，从数值计算到优化、统计各个方向均有。PhD 的第一年主要是上课和在各个导师的组里做轮换，在二年级确定研究方向，也可以灵活调整。”

高文智坦言，他认为自己不是天才，但是他从不轻言放弃，“在叉院我见过有不少天才，也见过许多既有天赋又极其勤奋的人。他们中很多人到达的高度我自知难以企及，但因此放弃未免太过遗憾——在追赶天才的过程中，我常常发现，自己正站在过去觉得遥不可及的地方。”

保持好奇，探索科学秘境

谈到如何逐步确定自己的科研方向，以及是兴趣重要还是学界的研究主流趋势更重要时，高文智表示，首先是从兴趣出发，交叉学院在方向选择上给予了学生充分的自由度，“学生阶段没有什么硬性的论文要求，大部分研究方向是根据自己的兴趣决定的，当然也不能和组里的方向偏差太大。我的研究方向主要集中在线性规划、锥规划等的数值算法及实现上，在整个优化领域还是相对比较小众的。”

高文智谈到，“对我影响最大的肯定是叶荫宇老师，我非常有幸能够在过去两年多的时间里接受到叶老师的指导。在我目前研究的内点算法领域，叶老师可以说是世界上最具影响力的学者之一，在我查阅文献时基本翻到引用部分每次都能够看到叶老师的文章。我在叶老师写的一篇文章中看到过这样一句话：“My proudest moments are when students come into my office and tell me they have found something really eye-opening, that they’ve conquered a scientific mystery.”，这也是我希望能够有一天达到的目标。”

当外部环境面临经济衰退、竞争激烈、科技发展带来的技术变革等不确定性的时候，高文智认为还是要提升专业的认知并熟练地掌握某种技术，“随着对一种技术探索的深入，人的大脑会产生某种直觉，这些直觉比较难用语言表达，但对从事这个行业的人来说很可能是至关重要的，同时我认为也是机器短时间内没有办法取代的。”

谈及博士毕业后续的职业规划，关于是否要在大学拿到一份教职，或在科研机构继续做科研，还是进入企业，高文智表示，“目前还不确定，要看 PhD 读下来是什么情况。”

对于学院仍处于本科或硕士阶段的学弟学妹们，高文智表示，英语能力会对阅读文献有很大的帮助，“如果选择留学的话，建议语言还是尽早考，我是拖到去年十月花了两周考的，体验比较糟糕。”此外，高文智认为在优化领域，良好的代码能力及工程化能力是一个很大的加分项。在做科研的过程中，注重效率是很重要的，“在科研中比较怕的就是拖延症了，一是会给合作者留下不好的印象，二是有些想法如果不快点尝试可能就被别人做掉了。”

导师葛冬冬的评价：从采访里可以看到，高文智同学是非常谦虚谨慎的。从我们过去六年的相处和观察来看，他一直都非常地刻苦努力。比如前几天我们邀请芝加哥大学一位学者来做讲座，讲座完了以后的招待晚餐，发现就缺了他一个。仔细一问，发现他听了报告以后大受启发，饭也不吃就奔回实验室继续实验了。从他身上，我能深刻感受到“才能是持久的韧性”这句话的意义。叶荫宇教授一直对他赞许有加，称赞他在数学原理深刻理解和代码工程能力充分结合方面具备独特天赋，在中国学生里是极其罕见的。我们也对他的未来发展充满了信心。

图文 | 张晓碧

来源 | 信息管理与工程学院