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上海民革黨員張婭：讓科技更有溫度的 AI 賽道探索者     王侃    2024年12月24日15:42

人工智能是一個很深奧的領(lǐng)域，這個學(xué)科充滿未知，知識龐大且復(fù)雜，又不斷自我顛覆；一旦問題稍有深入，對話就變得纏繞，越來越多的術(shù)語越講越復(fù)雜，往往只有足夠深刻的人，才能將復(fù)雜的AI講得簡單，誰都能聽懂。這種感受在采訪張婭教授的時候，最為強(qiáng)烈。

張婭是民革上海交通大學(xué)委員會副主委、上海交通大學(xué)人工智能學(xué)院特聘教授、數(shù)字醫(yī)學(xué)研究院副院長，長期專注于人工智能算法及其在媒體和醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用研究。她先后入選上海市青年科技啟明星、在中美高校及國際一流企業(yè)研究院有近20年的科研經(jīng)歷；擔(dān)任超高清視音頻制播呈現(xiàn)國家實(shí)驗(yàn)室首席人工智能科學(xué)家，科技部863計(jì)劃項(xiàng)目首席專家和科技創(chuàng)新2030-“新一代人工智能”重大項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。

從“興趣”到“志趣”

談及進(jìn)入AI行業(yè)的契機(jī)，張婭說，一切可能是偶然，也可能是命中注定。

張婭從小愛好就非常廣泛，并展現(xiàn)出出色的學(xué)習(xí)能力。1996年，優(yōu)異的高考成績，以及當(dāng)時口口相傳的“二十一世紀(jì)是生物學(xué)的世紀(jì)”合力將她帶進(jìn)了清華大學(xué)生物科學(xué)與技術(shù)系。

“當(dāng)時我們是一個只有33人的小班，但真可謂是臥虎藏龍。”張婭回憶，在一群拔尖人才聚集的班級里，大家都是來自全國各地成績名列前茅的學(xué)生，具備及其出眾的自身實(shí)力，想要再像以往那樣成為佼佼者，對她來說無疑是一個很大的挑戰(zhàn)。所幸，興趣是學(xué)習(xí)最大的動力，隨著課程的深入，特別是進(jìn)入專業(yè)課階段后，張婭對學(xué)科的興趣與日俱增，甚至可以說有些著迷。

新千年之際，被譽(yù)為生命科學(xué)“登月計(jì)劃”的“人類基因組計(jì)劃”有了突破性進(jìn)展，參與該項(xiàng)目的六國科學(xué)家共同宣布人類基因組草圖的繪制工作已經(jīng)完成，這也意味著，曾作為單一學(xué)科獨(dú)立發(fā)展的生命科學(xué)迎來了多學(xué)科交叉融合，新技術(shù)前沿匯聚的“大科學(xué)時代”。

同年8月，張婭畢業(yè)后，進(jìn)入賓夕法尼亞州立大學(xué)生物化學(xué)與分子生物學(xué)系攻讀博士學(xué)位。在實(shí)驗(yàn)室輪轉(zhuǎn)期間，因所在實(shí)驗(yàn)室與當(dāng)時參與“人類基因組計(jì)劃”的Webb Miller教授實(shí)驗(yàn)室存在合作關(guān)聯(lián)，讓張婭有機(jī)會首次接觸到“干實(shí)驗(yàn)”這一前沿研究范式。所謂“干實(shí)驗(yàn)”，就是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對生物數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析；當(dāng)時，生物信息學(xué)作為一門新興學(xué)科，是“干實(shí)驗(yàn)”極為重要的發(fā)展方向。

當(dāng)時，恰逢賓夕法尼亞州立大學(xué)正式宣布組建信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，早已對“干實(shí)驗(yàn)”心生向往的張婭毫不猶豫申請轉(zhuǎn)專業(yè)，并成為學(xué)院首位博士生。跨學(xué)科的學(xué)習(xí)困難重重，生物信息學(xué)是一門要求融合生物學(xué)與計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)等多領(lǐng)域知識的學(xué)科，而張婭只是生物背景出身，編程與機(jī)器學(xué)習(xí)等課程對她而言無疑是巨大挑戰(zhàn)。

為喜歡的事堅(jiān)持，為堅(jiān)持的事努力。張婭開始從基礎(chǔ)學(xué)習(xí)，過程中往往因?yàn)榇a報(bào)錯、模型搭建失敗而陷入沮喪，但那份對“干實(shí)驗(yàn)”的熱忱驅(qū)使她一路堅(jiān)持，不知疲倦。

終于，她的第一篇學(xué)術(shù)論文于2002年發(fā)表在美國醫(yī)學(xué)信息學(xué)會年會，并榮獲最佳論文獎提名。在這個過程中，張婭也逐漸意識到人工智能技術(shù)在處理生物信息方面的優(yōu)勢，人工智能能夠高效處理海量生物數(shù)據(jù)，挖掘其中復(fù)雜的模式與關(guān)聯(lián)，與生物信息學(xué)的需求高度契合。于是，她開始專注于將人工智能技術(shù)深度融入生物信息學(xué)研究，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析基因序列和預(yù)測蛋白質(zhì)相互作用。在她看來，這不單單是一次學(xué)術(shù)路徑的轉(zhuǎn)變，更是一場知識交融與創(chuàng)新迸發(fā)的跨學(xué)科之旅，讓她領(lǐng)略到了跨學(xué)科研究的無限魅力，進(jìn)而轉(zhuǎn)變?yōu)閷ι镄畔W(xué)與人工智能交叉領(lǐng)域的深刻熱愛與堅(jiān)定追求。

“選擇”與“熱愛”同行

2005年，張婭博士畢業(yè)后任教于美國堪薩斯大學(xué)，擔(dān)任長聘教軌助理教授。彼時，生物技術(shù)正處于高速發(fā)展的黃金時期，生物信息學(xué)在基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)等多個方向都展現(xiàn)出了極高的應(yīng)用價值，成為備受矚目的焦點(diǎn)領(lǐng)域。為了支持張婭的研究工作，大學(xué)專門幫忙對接了具備高通量特性的生物實(shí)驗(yàn)室來支撐她。然而,現(xiàn)實(shí)情況卻不盡如人意，她很快就面臨了窘境。

數(shù)據(jù)是張婭開展一切研究的核心驅(qū)動力，她深知，在當(dāng)時的條件下，待在高校就好比井底之蛙。“學(xué)校里產(chǎn)生數(shù)據(jù)的能力太有限了，巧婦難為無米之炊，要做好數(shù)據(jù)分析，首先得找到‘好米’，也就是高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。”

去哪里采集數(shù)據(jù)？張婭隨即把目光投向了當(dāng)時正興起的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，“要知道，人工智能技術(shù)早期正是依托互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展而逐步興起的，互聯(lián)網(wǎng)上豐富多樣的數(shù)據(jù)為人工智能技術(shù)的成長提供了充足的‘養(yǎng)分’，它有用戶，有需求”，張婭說，進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)來支撐她的專業(yè)，在那時無疑成為了張婭的不二之選。一番深思熟慮后，張婭決定入職當(dāng)時互聯(lián)網(wǎng)兩大搜索巨頭企業(yè)之一的雅虎，從事搜索排序核心技術(shù)研發(fā)，助力雅虎開拓全球市場。在美國雖然可以按部就班的生活，也擁有了許多人夢寐以求的職位，但張婭始終認(rèn)為，學(xué)成歸來，用自己的所學(xué)為國家發(fā)展貢獻(xiàn)力量，這才應(yīng)該是她多年苦學(xué)的擔(dān)當(dāng)，亦是她的心之所向。

科研中的專注與堅(jiān)守

2010年3月，受時任上海交大副校長張文軍的感召，已在海外留學(xué)工作近十年的張婭啟程回國，加入上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院圖像通信與網(wǎng)絡(luò)工程研究所。

回國后，張婭將研究重心投入到人工智能與媒體交叉領(lǐng)域，先后參與了與上海電視臺和中央廣播電視總臺的合作項(xiàng)目。融媒體時代，電視臺正面臨著愈發(fā)空心化，只有觀眾、沒有用戶的困境。“大家對電視臺的刻板印象還是以做內(nèi)容為王，搞技術(shù)的不容易受關(guān)注”。但張婭認(rèn)為，通過技術(shù)提升觀眾的收視體驗(yàn)同樣重要。為此，張婭帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開始著手建立央視第一套大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，通過構(gòu)建觀眾行為分析模型，精準(zhǔn)建模觀眾收視偏好，并在此基礎(chǔ)上研發(fā)了面向“央視專區(qū)”互動電視的個性化推薦系統(tǒng)，團(tuán)隊(duì)的專業(yè)表現(xiàn)贏得了一致認(rèn)可，被總臺高度評價為“個性化推薦技術(shù)在廣播電視領(lǐng)域應(yīng)用的一個重要突破”，這也為后期雙方深度合作奠定了基礎(chǔ)。

2021年，恰逢慶祝中國共產(chǎn)黨成立100周年，張婭團(tuán)隊(duì)又承擔(dān)了中央廣播電視總臺《開國大典》等珍貴歷史資料影像的修復(fù)工作，“各種歷史影像退化情況不同，有的是條紋噪聲，有的是斑塊劃痕。我們修復(fù)《開國大典》原始影像時就遇到顏色通道條紋干擾”張婭說，為了解決這些問題，團(tuán)隊(duì)研發(fā)了AI視頻增強(qiáng)平臺，發(fā)明了人臉超分辨方法等系列方法，這些技術(shù)讓視頻在細(xì)節(jié)、層次、色彩和噪聲方面都有了明顯改善。憑借在該項(xiàng)目中的貢獻(xiàn)，張婭作為第一完成人獲得了2022年度上海市技術(shù)發(fā)明一等獎。

就這樣，張婭一直沿著自己既定的道路穩(wěn)步前行。她表示：“高校更適合前沿性探索，我一直希望能以自己的專業(yè)所長、經(jīng)歷和積淀，去從事一些有價值、有意義的事情”。近年來，張婭敏銳捕捉到人工智能與醫(yī)療交叉領(lǐng)域蘊(yùn)含的巨大潛力，逐漸將科研重心轉(zhuǎn)向了AI+醫(yī)療行業(yè)。在國內(nèi)，AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用主要落地在影像診斷、輔助決策、AI制藥等方面；目前，從輔助診斷到個性化治療，“AI+醫(yī)療”應(yīng)用越來越廣泛，并進(jìn)入了發(fā)展快車道。

作為學(xué)術(shù)帶頭人，張婭牽頭組建了一支人工智能與醫(yī)療交叉的研究團(tuán)隊(duì)。“我主要是做多模態(tài)人工智能醫(yī)學(xué)大模型，從傳統(tǒng)意義上來講，醫(yī)生主要依靠個人經(jīng)驗(yàn)和知識進(jìn)行診斷，而在整合了大模型之后，可以幫助醫(yī)生閱片、進(jìn)行輔助診療，在提高效率的同時，降低錯漏、誤讀的可能性。”張婭介紹，這些模型能夠通過大數(shù)據(jù)分析，深入解析患者的醫(yī)療歷史、實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)、基因標(biāo)記等多維度信息，形成全面的健康敘述。值得一提的是，張婭作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人承擔(dān)了科技部科創(chuàng) 2030-“新一代人工智能”重大項(xiàng)目，其核心便是構(gòu)建醫(yī)療多模態(tài)大模型，圍繞這一目標(biāo)，她的團(tuán)隊(duì)致力于攻克細(xì)粒度自監(jiān)督學(xué)習(xí)、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、臨床驗(yàn)證與應(yīng)用等一系列關(guān)鍵難題。

今年，張婭被評為上海市巾幗建功標(biāo)兵。她感言，作為一名女性科技工作者，我深感女性從事科學(xué)工作是不容易的，但并非不適合，因?yàn)榕杂幸恍┨攸c(diǎn)：思維嚴(yán)謹(jǐn)、很有韌性，這都是從事科學(xué)研究必不可少的。求索之路仍在繼續(xù)，張婭依然深耕在她所熱愛的領(lǐng)域，腳踏實(shí)地，精益求精，她有信心，也有耐心。