#博士
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財經雜誌—在讀75.36萬，存量120萬：中國博士真的“過剩”了嗎？

中國博士培養體量已躍居全球前列，但“學術賽道擁擠”與“產業高端人才飢渴”並存的矛盾，折射出高學歷勞動力市場從“數量積累”向“結構適配”轉型的迫切性 9月8日，43歲的李正（化名）回到母校報到，成為新聞學院的一名全日制博士生。報到第一天，在宿舍樓下的聯通營業廳，他看中一張39元155G的學生流量卡，卻被工作人員告知：學生卡僅限28周歲以下辦理，“您的年齡不符合”。這個略帶尷尬的細節，是他重返校園的第一課。 李正本碩讀的都是新聞，先後在媒體和地產行業工作，2019年離職創業。他現在的公司不大不小，每年有較為穩定的營業收入與淨利潤。創業的第七年，李正陷入持續一年多的迷茫，又趕上AI（人工智慧）等技術變革，於是動了重返校園的念頭：在職的EMBA意義不大，不如考一個全日制博士，讓自己“純粹一點”，靜下心來學習和思考AI帶來的產業變革，看能否找到自己公司業務的新方向。談到畢業去向，他的回答與“進高校、搞科研”的常規路徑毫不相干：“我大機率還是會繼續創業。” 李正是個特例，與他故事形成對照的，是就業市場上博士群體的處境。
財經雜誌—在讀75.36萬，存量120萬：中國博士真的“過剩”了嗎？
宏觀#中國#博士#精英教育
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劉德華，獲頒榮譽博士

華語娛樂圈天王劉德華(Andy Lau Tak-wah)，於周一(8月10日)獲香港浸會大學(Hong Kong Baptist University，HKBU)頒發榮譽文學博士學位，表揚他的傑出專業成就及對社會的卓越貢獻。 香港浸會大學校長衛炳江教授在典禮上盛讚，在人工智慧(AI)快速發展的年代，AI或許無所不能，卻“永遠無法成為劉德華”，給予這位華語娛樂圈天王極高評價。 劉德華，於1981年踏進演藝圈，從電視劇打開知名度後，逐步橫跨電影與歌壇，成為華語娛樂圈少數能在不同領域都站上頂峰的巨星。歌唱方面，他至今推出逾百張華、粵語專輯，全球唱片銷量突破4800萬張；電影生涯更累積超過160部作品，並曾三度拿下香港電影金像獎影帝、兩度獲得台灣金馬獎最佳男主角肯定。除了幕前演出，他早年也成立電影公司、投入製作，扶植電影創作者，將影響力延伸至幕後。 除了在演藝圈締造亮眼成績，劉德華多年來也持續投入公益，包括賑災、兒童教育，以及身心障礙者相關慈善工作。衛教授讚揚劉德華對表演藝術的真摯熱枕、嚴謹專業的工作態度，同時擁有慷慨氣度，為演藝界樹立良好榜樣，“更重要是他為人謙遜，熱心回饋社會，透過不同慈善途徑及由其創立的基金，培育年輕人並支援弱勢社群，不斷為有需要的人帶來啟迪，為他們照亮前路。”
劉德華，獲頒榮譽博士
影視#榮譽博士#社會貢獻#演藝成就
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黃仁勳獲卡內基梅隆榮譽博士，陳立武親自授帽（附演講全文）

一場畢業典禮，讓全球兩大晶片巨頭的掌門人罕見同台，也釋放出雙方合作進入實質階段的強烈訊號。 當地時間5月10日，卡內基梅隆大學舉行2026屆畢業典禮，輝達創始人兼CEO黃仁勳發表主題演講，並被授予科學與技術榮譽博士學位。而親手為黃仁勳披上博士披肩、頒發證書的，正是英特爾CEO陳立武。 陳立武在現場表示，黃仁勳在AI與加速計算領域貢獻深遠，自己也很榮幸能替他披上博士袍。隨後，陳立武還在社交平台X上公開發表祝賀：“祝賀我的好朋友黃仁勳獲得卡內基梅隆大學科學與技術榮譽博士學位，很榮幸為他授予這一榮譽。”同時，他還指出，“英特爾和輝達正在合作開發令人興奮的新產品。” 輝達AI部門官方帳號隨後也轉發了這條帖子，並附上綠色愛心表情作為回應。
黃仁勳獲卡內基梅隆榮譽博士，陳立武親自授帽（附演講全文）
美股#黃仁勳#卡內基美隆大學#CMU榮譽博士
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63歲黃仁勳獲CMU榮譽博士！上台授袍的竟是英特爾CEO

【新智元導讀】剛剛，老黃榮獲CMU榮譽博士，英特爾CEO親自上台授袍！兩家昔日死敵不僅破冰同框，台下更藏著50億美元真金白銀的深度結盟，下一代GPU代工格局要變天了。 63歲老黃，再次喜提新頭銜！ 在CMU 2026畢業典禮上，輝達CEO黃仁勳獲榮譽科學與技術博士學位。 現場，英特爾CEO陳立武親手為老黃戴上榮譽博士學位兜帽，台下一陣歡呼。
63歲黃仁勳獲CMU榮譽博士！上台授袍的竟是英特爾CEO
美股#黃仁勳#CMU榮譽博士
黃仁勳愛喝四季春 https://hao.cnyes.com/post/247540
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4個月估值11.5億美元！兩位史丹佛華人博士聯手造家務機器人，躋身獨角獸 | T Insights

史丹佛博士的機器人突圍戰：不再只做demo。近日，由史丹佛兩位頂尖博士創立的Sunday Robotics宣佈完成1.65億美元B輪融資，估值飆至11.5億美元，正式躋身獨角獸行列。更令人驚嘆的是時間線，這家公司去年11月才正式走出隱身模式，發佈首款輪式機器人Memo。短短4個月，累計融資已達約2億美元。本輪由頂級風投Coatue Management領投，Bain Capital Ventures、Tiger Global跟投，老股東Benchmark與Conviction Partners繼續加碼。Coatue創始人Thomas Laffont還將加入董事會。CEO趙子豪（Tony Zhao）在官宣時只說了一句話：“這筆錢只有一個目的：不再只做demo。”史丹佛博士配上特斯拉核心班底Sunday Robotics的創始團隊，是具身智能領域標準的“頂配”配置。（圖片來源：X@sundayrobotics）CEO趙子豪，史丹佛博士（已退學全職創業），本科導師是Physical Intelligence聯創、具身大牛Sergey Levine，博士導師是強化學習知名學者Chelsea Finn。他曾在DeepMind、特斯拉Autopilot團隊工作，是ALOHA、ACT、Mobile ALOHA等明星工作的核心作者。CTO遲宬（Cheng Chi），史丹佛博士，師從知名華人學者宋舒然。他是Diffusion Policy、UMI的核心作者，前者將擴散模型引入機器人策略學習，後者開創了無需本體的資料採集新範式。不僅如此，Sunday幾乎從特斯拉挖走了一整套全端機器人與AI工程師團隊：Nishant Desai：特斯拉機器學習團隊近5年，參與Autopilot與FSD。Nadeesha Amarasinghe：特斯拉AI基礎設施工程負責人，負責FSD與Optimus後台系統。Perry Jia：Optimus與Autopilot關鍵工程師，主導資料引擎項目。甚至連負責Optimus與Robotaxi招聘的Jason Peterson也加入了Sunday。前特斯拉AI總監Andrej Karpathy、OpenAI高管Kevin Weil都曾前往參觀。技術圈評價：這是具身智能領域的“夢之隊”。資料才是真瓶頸在Sunday看來，機器人行業真正的瓶頸從來不是機械結構，而是資料。（圖片來源：X@sundayrobotics）大語言模型有網際網路兆級文字可學，而機器人幾乎為零。Benchmark合夥人Eric Vishria說得很直白：“我們大概只有所需資料的百萬分之一。”傳統解決方案是昂貴的遙操作裝置，一套成本高達2萬美元。操作員穿上動捕裝備，在實驗室裡模仿任務。這種方式精度高，但成本巨大、速度緩慢、場景單一。Sunday走了另一條路：一副200-400美元的技能捕捉手套（Skill Capture Glove）。這副手套的幾何結構和感測器佈局與Memo機器人手部完全一致。Sunday把它寄給普通使用者，他們稱之為“記憶開發者”。讓大家在自己真實、混亂的家庭裡記錄做家務的過程。這裡有個技術難題：人類身高、臂長、關節靈活性各不相同，採集到的資料無法被機器人直接學習。Sunday開發了Skill Transform演算法系統，將人類動作資料以90%以上的成功率重新導向到機器人運動學模型上。（圖片來源：Sunday Robotics）目前，Sunday已分發超過2000副手套，在500多個真實家庭中採集了約1000萬個家務操作片段。這些封包含了極端的混亂場景：不同的光照、亂放的雜物、甚至跳上桌面的貓。資料成本從2萬美元/套降到200美元/副，資料場景從實驗室擴展到500個真實家庭。Sunday用一套低成本手套，建構了一個分佈式資料採集網路。硬體為安全讓路Sunday的硬體決策，處處體現著“資料優先”的逆向思維。（圖片來源：Sunday Robotics）用輪子，不用雙足。在一個重77公斤的裝置有兒童和寵物的家庭裡，雙足機器人的跌倒風險是不可接受的。輪式底盤提供被動穩定性，即使斷電也不會傾倒，更節能、更安靜，讓團隊將研發精力集中在洗碗、疊衣等高價值任務上。（圖片來源：X@sundayrobotics）三指夾爪，不用五指靈巧手。團隊分析發現，80%以上的家務操作三個手指就夠了。這種“面包手”設計比傳統夾爪多4個自由度，單手拿兩個玻璃杯不手抖，同時大幅提升可靠性和成本可控性。QDD關節，不用高減速比。Sunday選擇了準直驅（Quasi-Direct Drive）方案。低減速比帶來三重好處：安全性（外力可輕鬆反驅關節）、力透明性（可直接通過電機電流推斷外力）、對模型的友好性（簡單的動力學模型意味著更小的sim-to-real gap）。資料閉環，讓機器人越用越聰明以這些資料為基礎，Sunday訓練了機器人基礎模型ACT-1。（圖片來源：Sunday Robotics）在“從餐桌到洗碗機”任務中，Memo自主導航近40米，與21種物體進行33類、68次靈巧互動，透明反光物體也能輕鬆拿捏。通過3D地圖作為條件輸入，模型無需記憶具體房屋佈局，在6個陌生家庭場景中可零樣本泛化。這背後是Sunday建構的完整資料閉環：手套採集人類操作→訓練ACT-1模型→部署到Memo→機器人進入真實家庭→產生新運行資料→回饋模型訓練真實家庭場景會帶來實驗室難以模擬的資料：孩子、寵物、雜亂環境、不完整指令，這些都會生成手套示範難以覆蓋的真實運算元據，加速模型收斂。從GPT到ChatGPT：Sunday的規模化前夜Tony Zhao將公司現狀描述為：正處於“GPT時刻”和“ChatGPT時刻”之間。這意味著已經找到可規模化的技術方案，但尚未完成規模化落地。Sunday已啟動“創始家庭測試版”計畫，首批篩選50個家庭參與免費測試，預計2026年底收到Memo機器人。入選家庭將在真實場景中打磨產品性能與使用者體驗。“這將是我們學習的關鍵階段，”Tony Zhao表示，“瞭解人們希望如何與機器人互動，是否希望機器人教孩子新知識。這些反饋將決定最終產品的形態。”目前每台手工定製版Memo成本約2萬美元，目標售價在1萬美元以下。團隊表示，當硬體設計從一開始就圍繞“資料可以彌補硬體不足”來最佳化時，批次生產帶來的成本下降曲線會比傳統機器人公司更陡峭。Tony Zhao透露，今年也將同步在國內組建團隊，base深圳。一個做家務機器人的矽谷獨角獸，選擇了全世界硬體供應鏈最強的城市。（圖片來源：X@sundayrobotics）當整個具身智能行業還在爭論誰能翻更帥的後空翻時，Sunday選擇了一條截然不同的路：不是更炫的硬體，不是更大的模型，而是更便宜的資料。用最低的成本採集最多的真實世界資料，然後用資料的規模優勢反向拉低硬體的成本門檻，最終讓機器人真正走進千家萬戶。從一副200美元的手套，到500個真實家庭，到1000萬條運算元據，再到11.5億美元估值。Sunday的資料飛輪才剛剛開始轉動。而真正的考驗，將在50個家庭的Beta測試之後到來。 (創新觀察局)
4個月估值11.5億美元！兩位史丹佛華人博士聯手造家務機器人，躋身獨角獸 | T Insights
科技#史丹佛大學#華人博士#家務機器人
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3/16(一)大家好！我是陳學進(大師兄)盤中看盤重點：今日加權指數呈現「開高震盪個股表現」的格局，預估成交量維持在7500億元左右的水準，惟OTC櫃買指數持續展現強勢上漲的企圖心不變，並穩穩地守在於10日線及月線之上，離歷史新高僅在一步之遙，真的是太棒了！一切盡在不言中；儘管美伊衝突尚未落幕，美國總統川普上周五下令攻擊伊朗在「哈格島」的軍事資產，一度帶動布蘭特(Brent)原油飆漲3%至每桶106美元、以及美股四大指數13日全數收黑，台指期13日夜盤延續跌勢、終場下跌489點收32,815點，失守33K；甚至川普表示，這次襲擊未損及石油基礎設施，但他警告，如果伊朗繼續在至關重要的荷莫茲海峽攻擊油輪，美國將考慮打擊該島的原油設施；隨著中東局勢惡化、供應中斷疑慮升高，油價劇烈波動並再度站上高點，又進一步衝擊本已脆弱的全球外匯市場結構，在在都令市場投資人感到膽戰心驚，但是，為何今日台北股市的表現能夠相對抗跌呢？其實原因很簡單：第一、俗話說：「股市乃是經濟的櫥窗」，由於台股擁有強大的AI基本面當靠山，仍將持續帶動國內經濟及相關供應鏈營運向上起飛，這是台灣的本錢，今天會因為中東局勢的變動而改變嗎？答案很明顯〝並不會〞，至少在這2、3年之內並不致於會發生；這一點從我國前二月出口值達1,155.7億美元，創同期新高、年增44.5%；財政部預估3月出口將大幅跳升，年增率約在29%至35%間；今年首季出口創歷年單季新高，應是「十拿九穩」，預估未來每月出口突破600億美元，將是新常態，看好今年出口又會是強勁成長的一年，其表現超過許多大型外資與內資機構預期，因而法人開始上調台股企業今年獲利，但因地緣風險牽制，因此將全年獲利區間由5.6~5.8兆元，上修至逼近5.8兆元，基本面將成台股下檔最有力的支撐。第二、隨著輝達GTC大會於今日登場，執行長黃仁勳17日將發表演說，市場預期吸引資金回流先進製程、PCB、CPO、以及記憶體等AI供應鏈，創造有利的條件；預期輝達將會推出新的AI推論晶片以及釋出Feynman架構更細部的訊息，還將為光通訊產業，吹起多頭旋風；而本次大會主要關注三大議題，首先輝達下一世代的AI晶片系統將採用更先進的記憶體整合系統，尤其大幅增加SSD使用量；其次，在入股Intel之後，預期輝達將會推出搭配Intel CPU之企業端方案；最後，針對Kyber架構所開發的全液冷並採用midplane的新一代散熱系統，將是散熱族群可關注的後續新成長動能；隨著AI伺服器加速升級趨勢的推動下，將帶動更多零組件升級商機及拉貨需求。第三、儘管外資3月累計賣超台股已逾5,000億元，但國家隊上周再砸近800億元進場護盤，宣示護盤決心濃厚；況且，外資操作與台股走勢早已出現明顯的「脫鉤」跡象，2025年外資賣超台股約7000億元，但台股全年仍大漲5900點；2024年外資賣超4000多億元，台股卻上漲3900點；目前支撐台股最重要的力量並非外資，而是ETF(指數股票型基金)持續吸納大眾資金，成為穩盤關鍵；加上壽險及海外回流資金規模可觀，其影響力甚至比ETF更大；因此，一旦外資賣壓收斂、甚至回補持股，將會增添「錦上添花」的效果。第四、歷史會重演1970年代石油危機嗎？答案很明顯〝並不會〞，因為現在的經濟體質已經跟50年前的時代已經不同了，回顧歷史過去三次嚴重的石油危機都跟中東的衝突有關，美國因為石油短缺車子開不動，民眾甚至還要找馬匹來拉汽車，在那種情況下經濟當然會全面崩潰，可是現在全球經濟已經進入與石油脫鉤的時代，在1973年石油危機高峰的時候，全球每生產1000美元的產值要消耗近一桶的油，但到了2019年同樣生產1000美元的產值只需要0.43桶油，降幅高達56%，換句話說同樣的經濟產出，我們現在耗費的石油是連70年代的一半都不到，因此即時短期的地緣政治衝突會對於部分產業會造成衝擊，但整體而言石油對全球經濟的重要性早就今非昔比，未來要重演70年代哪種毀滅性的石油危機，可能性並不高。雖然中東局勢的發展，仍將牽動著市場敏感神經與投資行為，不過，依過往經驗，每逢戰爭衝突所引發的非理性恐慌的行為，往往都是極為短暫的，一旦利空淡化，很快地又將回歸至基本面的範疇上，幾乎很少有例外過；加上3月9日31,529低及季線具支撐，以及台股擁有「護國神山」台積電及諸多利多題材撐腰下，如所言：若本周再壓不下去，就是要再上漲，這是大家可持續留意與掌握的機會。至於個股方面：本周的產業重頭戲，為輝達(NVIDIA)GTC大會、以及OFC光纖通訊大會，ABF與CCL受惠高速傳輸與高階板材升級，先進封裝與AI測試受惠晶片複雜度提升及驗證需求增加，CPO則是未來AI資料中心高速互連的重要方向；從今日PCB柏承、港建、邑昇、楠梓電、CPO波若威、華星光、訊芯-KY、ABF南電、欣興、記憶體晶豪科、旺宏、威剛、南亞科、宇瞻、創建、青雲、鈺創、博士旺、CoWoS概念股暨設備股弘塑、均華、均豪、萬潤、特化永光、三晃、低軌衛星兆赫、華通、統新、以及許許多多中小型轉機股一檔接著一檔強勢大漲上來，甚至大漲再創新高者，幾乎比比皆是，如所言：包括記憶體、CPO光通訊、PCB/CCL上游、ABF、先進製程暨自動化設備、半導體介面測試暨封裝測試、ASIC設計、IC通路、以及太空低軌衛星等仍將是多方聚焦的主軸不變；惟在策略上仍務必謹守「低接不追高」的原則，並隨時做好資金規劃與風險控管為宜，祝大家開心好運氣、時時都如意！※更多第一手訊息及飆股機會，大師兄也都會在飆股鑫天地的群組裡無私與大家分享LINE@連結網址：https://line.me/R/ti/p/%40gold99Telegram連結網址：https://t.me/gold0999YT個人專屬頻道：youtube.com/@master55688諮詢專線☎️02-23219933(24小時專人服務)❤️保持正向能量、機會就會浮現、謝謝按讚的好友、感恩！本公司所推薦分析之個別有價證券無不當之財務利益關係以往之績效不保證未來獲利投資人應獨立判斷審慎評估並自負投資風險
盤中看盤重點盤中看盤重點
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剛畢業的AI博士，滯銷了

AI博士，遠沒有外界想像中風光。畢業即享百萬年薪的傳奇，僅屬於金字塔尖的一小撮人。絕大多數普通AI博士並不具備市場議價權。他們中，有人為湊夠頂會論文無奈延畢，有人因缺少熟人推薦與心儀崗位失之交臂，有人因研究方向並非熱門在企業難覓用武之地。頂端人才被企業重金爭搶，平庸的AI博士則在人才魚塘裡徘徊張望。這個群體的就業圖譜，正呈現出殘酷的兩極分化。大廠夠不上，中廠養不起郵件開頭“很遺憾”三個字映入眼簾，王浩然意識到自己只是招聘方的一個“備胎”。他沒有繼續往下讀，直接刪除了這封來自心儀公司的郵件。王浩然是上海某985院校大模型演算法專業的博士研究生，這一專業方向正值AI賽道的風口。不過，由於就讀的學校不算頂尖，且論文成果僅達到畢業基本要求（兩篇頂會論文），去年參加秋招時，王浩然接連遭到多家公司拒絕。公司拒絕的方式，被他戲稱為“泡池子”。從初面到終面，走完一套面試流程通常需要一周左右。終面結束後，王浩然總會陷入漫長的等待，十天半個月的沉默期已是常態。最終等到“很遺憾”這句回覆，意味著公司在候選人比中“釣到了更大的魚”，而他則被留在了人才魚塘裡，沒被對方撈起。經歷四五次這樣的期待落空後，王浩然已逐漸習慣。但這一次被拒，還是出乎了他的意料。這個崗位來自國內一家頭部網際網路大廠。由於研究方向與崗位需求高度契合，王浩然順利進入了終面。終面時輕鬆融洽的氛圍，他至今印象深刻——直屬領導氣質親和，聊起自己在學校做的科研項目時，王浩然不止一次從領導的眼鏡片後看到肯定的目光。領導不僅明確對他表達了歡迎，甚至提前告知了他加入團隊後將擔任的具體工作，讓他有種“明天就要上崗”的錯覺。可一周後，王浩然卻收到了這家公司的拒絕信。大模型演算法崗位在行業內雖炙手可熱，但大廠放出的招聘名額通常有限。王浩然面試過的大廠，崗位招錄比至少在10：1，應聘的一家國企研究所，招錄比甚至高達200：1。想到自己僅有兩篇論文成果，王浩然沒有死磕大廠，他同時投遞中小廠作為保底。但在中小廠的面試中，他通常撐不過二面。比起大廠，中小廠更注重用人性價比，期待高薪聘請的博士人才，能直接匹配公司業務需求。在校期間，王浩然主要研究AI程式設計類課題。由於程式設計涉及AI應用的底層架構，該方向的演算法能力可遷移至不同領域，這使他獲得了醫療、金融領域大模型崗位的面試機會。然而，當面試官發現他需要時間熟悉具體業務場景時，便終止了後續流程。畢竟對中小公司而言，高薪聘請人才後還需投入時間培養業務熟悉度，成本過高。金九銀十的招聘旺季已接近尾聲，各家公司的招聘名額所剩無幾。王浩然的微信裡新增了十幾位HR聯絡人，卻仍未獲得保底offer。在社交媒體上，王浩然經常刷到同行們的 “凡爾賽貼”。貼子裡，優秀的AI博士們正被“幸福的煩惱”纏繞，不知該拿百萬年薪去大廠打拚，還是留在學界當一名高校教師。在這種對比下，王浩然自認為屬於“平庸的博士”。他仔細收藏了這些帖子，時刻關注著“大佬”們的最終選擇。因為一旦有人確定去向，其他公司就可能空出新的崗位，自己也就有了被“撈走”的機會。“平庸的博士”在魚池中徘徊觀望，處在金字塔尖的博士們正在攪動時代風浪。企業對頂尖人才的爭奪持續白熱化。字節跳動的“Top Seed”計畫、華為“天才少年計畫”、阿里T-Star計畫等，為博士人才提供了極具吸引力的條件：科研自由、資源優先、百萬年薪，這些只是最基本的誠意——前提是人才足夠頂尖。有消息稱入選這類人才計畫的應屆AI博士，綜合年薪已突破200萬元，同時還能獲得遠低於市場價的期權等額外福利。而通常能進入這類項目的博士，名校出身、有重磅研究、競賽大獎、實踐豐富等標籤幾乎一樣不少。對於這類人才引進計畫，王浩然從不點開。他覺得，如果不是剛好研究方向踩在了行業風口，自己可能連面試機會都難得到。博士4年，攢不夠入場券踏入人才市場前，論文是A博士的硬性入場券。對於非熱門研究方向的博士，則需要更多的論文來加持。在博士二年級實習時，研究電腦視覺方向的張藝凡就意識到了這一點。他在企業公開的招聘帖上看到，企業對AI博士的要求是擁有一至兩篇頂會一作論文。但正在求職的師兄師姐告訴張藝凡，要是沒參與過業界極具知名度的項目，想拿到面試機會，至少得有5篇論文成果才行。對業界來說，這是為數不多能衡量博士能力的可量化標準。博士學制通常四五年，一篇論文從實驗、撰寫到發表常需一年，時間本就緊張。為達到就業門檻，張藝凡不得不體會“湊”論文的苦。比起火熱的大模型，電腦視覺是更傳統的研究領域，研究歷史久、技術成熟，想在熟悉範圍內找創新點很難。師兄師姐說，一篇論文得有3個創新點才能中稿，有時迫於時間，張藝凡只能“為創新而創新”。他曾研究惡劣天氣下模型的環境感知，為增加創新點，他把常見的“在模型感知關鍵節點注重訓練資料一致性”改為讓模型在每一節點都注重。實驗後，雖然測出效果提升不大，但為了稿件能順利中選，他還是硬著頭皮寫進了論文。學界靠“策略”發論文的情況不少見。張藝凡發現，有些論文看似不同，實則在證明同一個已知結論，算不得真創新；有時跑通前人論文中的模型，卻發現結果或資料與論文不符，除了吐槽幾句“套路深”，也只能放棄。諷刺的是，這些質量參差的文章，不少都登在行業頂會期刊上。AI行業火熱，學術界也擁擠。頂級會議AAAI今年主要技術領域接收近2.9萬篇論文，幾乎是去年的兩倍，中國投稿佔三分之二；五年前AAAI-21僅收9034篇，還不及現在零頭。短時間內論文激增，評審系統明顯跟不上。大多期刊用“眾包”模式湊評審，發過相關論文或有導師推薦就能當上評審，部分期刊甚至允許碩士生參評。系統會按關鍵詞隨機分配審稿人，可AI跨領域研究多、單篇方向細，評審常因“摘要有共同概念”就被匹配，實則根本不懂論文內容，發表系統愈發混亂。正在紐約大學機器學專業讀博二的李睿峰，今年4月就因離譜評審栽了跟頭。他的一篇論文，遭評稿人質疑未能被期刊收錄。這篇論文由師兄帶領他完成，核心是通過演算法設計，讓機器人更精準識別需人類協助的時刻。他花半年跑通演算法，又花近一年做實驗，直到演算法能讓機器人在模擬與實體環境中完成所有任務，才進入最終測試。與同類研究中的演算法對比後，該演算法成功率高出一倍。二人對實驗嚴謹性和結果很滿意，信心十足地投稿，期待為行業出力。三個月後，李睿峰收到盲審結果：三位評審中兩人給低分，質疑點恰是他們最滿意的“實驗嚴謹性”。其中一位評審員給李睿峰發來一篇上月剛發表的論文，質問為何不測試文中演算法；另一位則認為，演算法中使用的關鍵概念沒有介紹。李睿峰又氣又無奈，測試前人演算法需先聯絡作者，可有時文中演算法、資料未公開，作者還可能遍佈全球，聯絡成本很高。因此學界共識是，可用於對比實驗的論文，發表時間至少要比投稿時間早三個月。至於演算法關鍵概念，論文子章節早已專門解釋。李睿峰覺得對方“壓根沒看懂”。學界離譜評審並不少見，甚至鬧出不少笑料。今年7月，機器學習頂會NeurIPS曾質疑研究者未解釋“Adam”——這本是行業最常用的一種最佳化演算法，只要接觸過模型訓練，就難以問出這種問題。圖 | 研究者在社交媒體上發出NeurIPS的評審意見李睿峰此次投遞的RSS（機器人科學與系統國際會議），是他敬仰的機器人領域頂會，他耐著性子委婉回覆評審，但仍被否決。李睿峰苦笑：“比起論文質量，更該反思自己的運氣。”好博士不一定是好牛馬博士階段需常年深耕單一領域，張藝凡覺得這就像在狹長隧道里埋頭摸索，等走到出口，才發現外面的世界和想像中全然不同。今年年初，張藝凡進入國內某頭部網際網路大廠，參與多模態大模型研究項目實習。此前，他曾耗時10個月研究自監督訓練原理，找到一套節省訓練資料成本的方法，本期待能將這項成果在業界落地。可認知脫節很快襲來：大廠坐擁充足的算力與資料資源，他在學校擔憂的資料成本問題根本不存在，企業也不會在這類細枝末節上投入精力。“此前的研究有用，但不多”，張藝凡無奈發現。他在電腦視覺領域積累的專業知識，同樣難在業界派上用場。當下行業聚焦商業化，大廠更傾向於打造“通用大模型”，靠全面的應用功能搶佔使用者入口，而非深耕單一功能的最佳化——就像如今各類AI應用的花式功能，多停留在“能用”層面，遠未到“專業好用”。張藝凡的研究聚焦電腦視覺細分方向，可企業更需要能整體最佳化模型的綜合能力，這類細分研究對項目落地變現收效甚微。實習期間，他做得最多的是根據不同場景，用現有模型微調出可落地的產品功能，而非發揮自己的專長。即便身為AI博士，多數企業需要的仍是能助力變現的牛馬。張藝凡這類專業背景的博士，只有去到專做圖像生成類模型的項目中，才有對口的用武之地。但行業裡專做細分領域的大模型項目或崗位較少，或技術門檻低，不需要博士代勞。為湊夠論文發表要求，張藝凡在學校的幾乎所有精力都投入到電腦視覺中的3D圖像感知方向，極少關注領域外的技術。第一次參加企業技術研討會時，他徹底懵了：同事們討論如何用現有大模型最佳化圖像生成質量，他卻一直糾結“多模態大模型如何理解圖像”，忍不住提出疑問。同事詫異地後仰脖子：“就是token化啊，大模型能把圖像當文字一樣理解。” 張藝凡才意識到，這是大模型基礎原理，作為AI博士，問出這話 “有些愚蠢”。平日裡同事聊前沿技術，比如大模型與AR技術互動，他更是完全插不上話。實習中接觸到大模型相關知識後，張藝凡本想調整後續研究方向，可聽到領導說 “轉正需6篇研究成果”，他還是決定在熟悉領域抓緊發論文。儘管這些研究對企業應用意義不大，但無奈是入職的剛性門檻。實習結束後，他將社交網名改成“千里煙波”，覺得自己難在多變的AI行業抓住確定性，未來迷茫遼遠。同樣在“湊”論文的李睿峰，還正在努力學習維護人脈。在他看來，AI博士的不少崗位要靠“熟人推薦”。剛入學時，他在新生群看到一位大模型博士的分享：對方僅3篇論文，卻靠同組師兄內推拿到蘋果面試機會，最終成功入職。李睿峰明白，個人能力固然重要，但熟人推薦是關鍵敲門磚。“AI行業圈子不大”，某一方向的優秀研究者有限，與他們有關聯的人自然多了層“稀缺標籤”。李睿峰常聽說，企業會因仰慕導師名氣錄用其學生。加上AI行業計算資源昂貴、博士崗位薪資高，企業試錯成本大，便更願意相信熟人推薦的人選。 圖 | 李睿峰提前參加企業招聘會拓展人脈國內也有類似情況，不少公司AI團隊負責人是高校導師或出自某高校實驗室，其學生、師弟師妹便更容易拿到團隊中的崗位。最近，導師告知李睿峰自己認識國內某機器人公司創始人，這讓他看到希望。若能獲得推薦，畢業後可直接入職，且借導師的業界影響力，薪資會比其他應屆生高不少。臨近畢業的王浩然，因未拿到合適offer，決定“戰術性延畢”，回校攢論文、補實習，提升競爭力明年再求職。在等待“被撈”的日子裡，他總想起四年前碩士畢業時的場景：那時他學的還是傳統NLP演算法，然而當時就業市場卻“遍地黃金”。即便沒有對口經驗，面對技術提問常坦言 “不會”，國內頭部大廠仍紛紛向他伸出橄欖枝。可如今學歷提升，崗位要求陡增，就業反而更嚴峻。不久前，組裡一位碩士師弟找王浩然聊天，執意要考大模型方向博士，對該領域就業前景充滿期待。王浩然一算，師弟博士畢業至少還要五年，不禁擔憂：屆時這個專業是否還在風口，誰也無法確定。AI行業日新月異，博士卻需長期深耕單一方向，兩條路線本就難以緊密契合。思及此，王浩然給師弟回覆：“讀博一念起，頃刻天地窄”。 (鈦媒體AGI)
剛畢業的AI博士，滯銷了
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蘇州新晉女王，700億

乘上東風。輝達，意外帶火一位蘇州女博士。時間回到去年底，英諾賽科登陸港交所，市值逼近300億港元。幾個月後，一則“進入輝達供應鏈”的消息引爆市場，英諾賽科股價從約40港元一路最高沖上106港元，最新市值突破700億港元。公司身後是一位晶片女王，駱薇薇。2017年，英諾賽科成立，她帶隊攻克鮮少有人敢嘗試的8英吋矽基氮化鎵工藝技術。八年時間過去，公司坐擁全球最大的8英吋矽基氮化鎵晶圓製造廠，集結一支長長的投資人隊伍，就連曾毓群也出現在招股書裡。這也是今年留給外界印象最深刻女性創始人。由此望去，中國新一代科技女性正在崛起。蘇州女博士帶隊市值700億英諾賽科的故事始於一位女科學家。駱薇薇，紐西蘭梅西大學應用數學博士，1999年加入美國宇航局（NASA）旗下研究院，花了15年從高級項目經理做到首席科學家。駱薇薇曾表示，正是這一段科研經歷給了她日後創業的勇氣。2015年，駱薇薇看到第三代半導體的崛起，以及對於打造中國芯的熱忱，她決定回國創業。即便當時困難重重：只有一名員工願意追隨她回國創業、研發費用遲遲沒有著落……依然沒有動搖她的決心。“這是時代給予我們的偉大機會，我們不應該辜負。”半導體行業素有“一代材料、一代技術、一代產業”之說。氮化鎵與碳化矽並稱為第三代半導體“雙雄”，有著高電壓高頻率、高運行效率、能在高溫下穩定運行等優勢，多適用於光電、射頻通訊、高頻功率器件等領域。彼時，國內第三代半導體剛萌芽，駱薇薇切入的氮化鎵賽道更是一片荒蕪——量產能力薄弱、技術代差明顯、市場驗證不足。大多數企業仍然在用6英吋或者是4英吋工藝，而英諾賽科卻選擇以8英吋工藝去製作晶片，並毅然決定採用IDM全產業鏈模式，把設計、製造、銷售都掌握在自己手裡。在她看來，經驗不該成為發展的瓶頸和壁壘。“我走的是一條讓人意想不到的路，每一個項目、每一個課題都幾乎沒有人做過。如果覺得它是可行的……就會找到路徑去做。這個世界上並沒有太多不可完成的事情。”轉折點出現在2017年，珠海基地產能見頂。駱薇薇果斷揮師北上，將總部遷至蘇州。隨後，駱薇薇帶領團隊建成中國首條8英吋矽基氮化鎵生產線，填補了國內在該領域的空白。目前英諾賽科的公司業務包括設計、開發及生產若干類型的氮化鎵產品，包括分立器件、積體電路、晶圓及模組。產品應用領域遍佈消費電子快充賽道、LED照明、資料中心、工業，以及新能源汽車等領域。“感謝蘇州吳江這片美麗的土地。我常常在想，當時如果沒有選擇吳江，還會有今天的英諾賽科嗎？答案是：沒有。”駱薇薇曾直言，英諾賽科的成功，離不開蘇州的培育和陪伴。去年底，英諾賽科正式登陸港交所。此次IPO，發行價為30.86港元/股，開盤後市值一度漲至約300億港元，如今最新市值超過700億港元。回報盛宴英諾賽科背後的投資人，都賺到了錢。時間回到兩個月前。英諾賽科股價突然爆發，開始飆漲。短短數周內，股價從約40港元一路沖上106港元，較發行價漲幅超過243%，市值一舉突破800億港元大關。這一幕要從輝達說起。7月31日，輝達官網更新800V直流電源架構合作商名錄，英諾賽科成為名單中唯一的中國晶片企業。簡言之，輝達正在推動資料中心從傳統的54V交流供電，向800V高壓直流架構躍遷。這一變革，旨在支撐未來百倍、千倍增長的AI算力需求，實現單機櫃功率密度突破300kW，邁向真正的“兆瓦級”時代。英諾賽科表示，將為輝達提供全鏈路氮化鎵電源解決方案，共同推動800V直流電源架構在AI資料中心的規模化應用。未來幾年，AI資料中心將實現從千瓦級到兆瓦級的飛躍，開啟更高效、更可靠、更環保的AI計算時代。可以說，英諾賽科用一場關鍵卡位完成了逆襲。而背後投資方也收穫了一場回報盛宴。數年來，英諾賽科集結了一支龐大的投資人隊伍——蘇州展翼、珠海創投、吳江產投、寧波嘉科投資、嘉興金琥投資、深商創投、中天匯富、浩遠投資、國民創投、朗瑪峰創投、華業天成、招銀國際、鈦信資本、毅達資本、海通創新、中比基金、賽富高鵬、招證投資、武漢高科、東方富興、曾毓群……名單之長，印象深刻。這裡不得不提蘇州國資。在英諾賽科創立之時，吳江產投就位列第二大股東，而後又在B輪加注。財報顯示，吳江產投持股約4475萬，以最新股價計算，對應持股市值約40億元。值得注意的是，英諾賽科的股東列表還有一位個人投資者——寧德時代董事長曾毓群，他曾向英諾賽科投資了2億元。截至上市前，曾毓群已將該部分股權交由其妻子洪華燦持有，持股比例為1.78%。以目前市值來算，曾毓群的這筆投資已經翻數倍。硬科技江湖她們，執掌帥印縱覽這一波IPO浪潮，可以看到越來越多女創始人站到聚光燈下。最新一幕出現在中秋節前，果鏈龍頭立訊精密股價漲至72.29元/股，刷新歷史高點。彼時有消息稱，OpenAI已與立訊精密等企業簽署協議，共同打造一款消費級裝置。稍早前，立訊精密宣佈衝刺A+H上市。這背後是一位潮汕女掌門——王來春。早年間，她從流水線工人做起，後以代工廠白手起家創業，又因與蘋果的合作打響名號。2010年，立訊精密在深交所掛牌上市，締造A股“果鏈一哥”，王來春也一路逆襲堪稱最牛女老闆。無獨有偶，今年7月藍思科技在港交所上市，如今市值突破1700億港元。身後掌門人是出生於1970年的周群飛，她從一位輟學的打工妹成為兩度敲鐘的董事長。更早前，鋰離子電池製造商正力新能在港交所成功上市，如今市值超300億港元。成立於2019年，正力新能掌門人曹芳，也是“玻璃大王”曹德旺的胞妹。她在福耀玻璃一幹就是近30年，退休後聯合老同事陳繼程創業，殺入動力電池賽道。用了6年時間，將正力新能帶至國內動力電池前十。這份名單還有很長——百力司康的魏紫萍和周宇虹在生物醫藥前沿攻堅克難；聯合動力的朱瀚玥，專注新能源汽車電控系統；芯碁微裝的程卓，帶領團隊突破光刻技術瓶頸；華新精科的郭雲蓉與郭婉蓉姐妹，打造精密製造“隱形冠軍”……她們不再只是“幕後英雄”，而是站在舞台中央，用敏銳的市場洞察力帶領企業穿越周期。硬科技女創始人的集體崛起，不僅是個體的勝利，更是中國產業升級浪潮中一道風景線“女性和男性在職場上並沒有特別大的差異。”正如立訊精密創始人兼董事長王來春在接受採訪時表示，她形容自己是雌雄共體，“既有強勢的一面，也會在公司高速發展、團隊承受超常壓力時，扮演媽媽和姐姐的角色，陪伴他們走過艱難時刻”。自強則萬強，這群中國女掌門們相繼登場了。 (投資界)
蘇州新晉女王，700億
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