透过标签，看见“卓越”背后的价值

文 | 石依诺

在将近两个小时的访谈中，张林峰反复重复的一句话是，“好奇心推动我探索边界”。这句话或许可以为新时代应用创新人才提供一个侧写，让我们看见这一代人的情怀与抱负。

一代人有一代人的使命。我国是世界上唯一拥有全部工业门类的国家，但许多产业面临工程师数量不足、质量不高的问题，导致一些战略领域或关键产品因工程化能力弱而被“卡脖子”。习近平总书记在中央人才工作会议上深刻地指出：“要培养大批卓越工程师，努力建设一支爱党报国、敬业奉献、具有突出技术创新能力、善于解决复杂工程问题的工程师队伍。”这系统阐释了为未来产业高质量发展培养卓越工程师的核心要求，同时也意味着，我们必须直面时代需求，重新认识卓越工程师的内涵。

领先的开拓者：永远比机遇先行一步

张林峰，2016年本科毕业于北京大学元培学院，在校期间修习数学、物理、计算机三个专业的很多课程，是元培学生在本科期间交叉学科学习的杰出代表。2020年，张林峰获得普林斯顿大学应用数学博士学位，毕业后，刚满27岁的他毅然选择回国创业，成为“AI for Science（科学智能）”科学研究范式的先行者，创建深势科技，致力于运用人工智能和分子模拟算法，结合先进计算手段求解重要科学问题，为人类文明最基础的生物医药、能源、材料和信息科学与工程研究打造新一代微尺度工业设计和仿真平台。

从基础学科的研究者到应用工程师，张林峰改变的底气来自其导师鄂维南院士。在导师的引领下，他看到了更长远的可能性——当下的科技发展正处在一个关键节点上，互联网和计算机技术发展的一波红利正在褪去，更深层次的突破还在酝酿之中，这是巨大的、系统性的机遇和挑战。“我非常希望能打破壁垒、创造连接，以第一性原理的方式走稳脚下每一步。”张林峰敏锐地捕捉到关键信息，意识到如果将科学模型、机器学习与高性能计算相结合，进一步开发出更加高效和准确的研究方法，可有效促进科学研究从“小农作坊”模式到“安卓”模式的转变。

从履历上看，张林峰并不属于传统意义上的“工程师”，而是更像一个开拓者。在刚回国时，AI for Science在很多人眼中是“天马行空”。两年后，微软布局科学智能，让大众将关注的目光投向这一领域。而此时张林峰作为核心开发者的项目因“在保持从头算精度的前提下通过机器学习将分子动力学的极限提高到 1 亿原子”获得高性能计算领域最高奖ACM戈登贝尔奖。在科学智能这一领域，他早已先行一步。

“我毕业那一年，科学智能就已经开始在很多行业发挥作用了。”博士毕业后，张林峰从应用场景出发，思考AI为人类带来的核心能力。“我是学数学出身，从专业的角度上来看，AI给了我们一个非常有利的数学工具，能够有效地表示高维复杂的函数。”AI的“工具性”价值为张林峰带来了一些神奇的想象，让他在某一刹被打动，在那些奇思妙想落地的瞬间，选择扎根于这一领域——他决定从底层数理模型出发，融合计算机科学下的模拟工具，通过相关产品和服务深入生物、材料、化学等各类具体场景中去解决研发难题，为产业带来价值。

长久以来，微观尺度模拟计算均面临着在“效率”与“精度”之间的权衡取舍，活性药物发现过程中的生物计算也不例外。而张林峰通过将物理建模、人工智能和高性能计算相结合，很好地解决了精度与效率难以两全的问题，实现了二者的统一提高。

张林峰的选择比即将到来的机遇先行一步，这充分阐释了新时代“卓越工程师”能力素质的“创新”性——凸显尖端技术创新能力，在处理复杂工程技术问题的实践中成长成才，并掌握工程师发现问题、解决问题的高阶能力。

复合型突破者：让知识结构多维“进阶”

面对算法、软件、硬件的更深融合，未来需要的是一个持续集成、持续迭代的“创新—落地”链条。在这个链条中，张林峰希望自己扮演突破者的角色，去做“不那么舒服的事情”。

“不舒服的事情，就是去突破瓶颈。”张林峰介绍，链条长是AI行业最大的挑战，也是创新要素最大的挑战，他们要做的就是在整个链条上寻找并突破瓶颈。

“所谓突破，就是打通。”张林峰认为链条的阻碍来自知识体系，“做算法的同事可能是数学、物理背景，需要软件工程背景的同事将其进行转化。囿于学科背景差异，双方在沟通时会出现问题，这就是链条上的瓶颈”。张林峰的工作，就是打破学科间的围墙。解决这一问题，往往需要学科的交叉汇聚来补齐单一专业局限性的短板，这就指向卓越工程师的另一个属性——知识结构须具备复合性，即需要拥有多学科交叉的知识储备，且能够运用最新的知识和技术手段，在更高层面、更宽领域思考复杂的工程技术问题，推动传统产业转型升级和战略性产业创新发展。

“我们在做学科跨度非常大的事情，因此公司同事的专业背景呈多元化。”张林峰坦言，与背景各异的同事交流，让他具备了更多学科视野，也为问题的解决带来了新思路、为项目的开发带来了新灵感。在交叉碰撞的过程中，他学会跳出套路定义问题、成为不同学科之间的“翻译”和“桥梁”，并最终放下自我偏执、持续探索。

张林峰的经历验证了一个业界共识——面向未来产业发展需求，卓越工程师需要以多学科交叉的知识结构为依托，推动传统产业转型升级和战略性产业创新发展。从这一层面出发，张林峰带领的团队构建了跨学科、跨领域的新型导学模式，为复合型高层次工程人才的培养提供了土壤，让这些应用人才在实践中提升了工程科技创新能力。

国家使命的承担者：与时代同频共振

“国内有更好的生产要素，也有更高的效率和行动力。”当被问及回国的原因，张林峰坚定地回答。

张林峰将创业初址落子中关村，在这里，他感受最深刻的不是首都的繁华，而是一种强大的生产力，仿佛置身于巨大的能量场之中，这也点燃了他内心深处的斗志，一些使命感，正在慢慢觉醒。

在张林峰眼中，科学智能是一次难得的底层创新机会，也是难得的技术要素组合与爆发。“底层的技术要素，以及在此基础之上的科学计算解决方案之组合，在很多层面上都会诞生新的可能性。”

这也是张林峰毕业后放弃学术之路的原因之一——把学术界更加前沿的技术以产品的形式落地工业界，发挥实实在在的功能。“一方面，我希望用到最先进的理念，另一方面，我想带来被称之商业价值的东西。”而这些价值背后，还藏着更加崇高的理想——张林峰希望它能够改变或者帮助一些人。作为青年创业先锋，他将能坚持自主创新、不断突破，推动科学智能成果落地，做“AI+分子模拟”赛道的引领者，为中国创新发展注入更强力量。

一代人有一代人的使命，新时代卓越工程师的未来发展会如何？十年后，也许我们能从张林峰这样的梦想家身上找到答案。