重磅AI华人科学家苏昊,从美归国,担任复旦通用物理智能研究院首任院长

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2009年，一个叫ImageNet的数据库在普林斯顿大学发布。这个数据库收集了1400多万张标注好的图片，分成2万多个类别。

后来的事情你可能听说过：2012年，多伦多大学的AlexNet模型用ImageNet训练，一举把图像识别的准确率提高了十个百分点。深度学习从那一刻起成为AI的主流路线。人们把ImageNet叫做”点燃这一轮AI革命的那根火柴”。

做这个数据库的团队里，有一个中国留学生，叫苏昊。

2026年4月18日，复旦大学在中国三维视觉大会上宣布：苏昊正式加盟复旦，担任浩清特聘教授，领衔建设通用物理智能研究院。

北航高等理工学院的第一届

苏昊2002年进入北京航空航天大学计算机系，是北航高等理工学院第一届学员。本科期间他师从中科院院士、北航前校长李未教授，研究方向是数理逻辑与定理自动证明——一个”让计算机自己证明数学定理”的领域，离今天热闹的AI很远，离数学很近。

2005年，李未教授把他推荐到微软亚洲研究院实习。他在那里跟过三位导师：孙剑（后来成了旷视首席科学家）、沈向洋（后来的微软全球执行副总裁）、周明（后来的微软亚研副院长）。

2008年，沈向洋把他推荐到了普林斯顿和斯坦福——去跟一位叫李飞飞的教授做一个当时没什么人看好的数据库项目。

ImageNet的那几年

那几年，李飞飞的整个团队都在干一件笨活：把互联网上抓来的上千万张图片逐张打标签。

一张狗的图片标”狗”、一张帆船标”帆船”、一张勺子标”勺子”。最后他们标完了1400万张图片、2万多个类别。

2009年这个数据库正式发布，业内很多人觉得”标这么多图片有什么用”。直到2012年AlexNet用它训练出破纪录的模型，AI圈子才反应过来：没有这个数据库，深度学习跑不起来。

苏昊是ImageNet早期的主要参与者之一。2008到2012那几年，他的名字多次出现在ImageNet相关的论文里。

给AI加上第三个维度

博士阶段，苏昊进入斯坦福计算机系，导师是三维几何领域的泰斗Leonidas Guibas教授。

他接下来做了两件事，都是围绕同一个问题：AI已经看懂二维照片了，怎么让它看懂三维世界？

2015年，他做了ShapeNet——一个收集了300多万个3D模型、3135个类别的数据库。业内把它叫做”3D版的ImageNet”，今天做三维视觉的人几乎都用过它。

2017年，他做了PointNet——全世界第一个能直接处理三维点云数据的深度学习模型。在这之前，顶级AI会议上三维视觉相关的论文不到10%。PointNet出来之后，这个数字涨到了70%。

今天你用iPhone拍一张深度照片、特斯拉识别路面障碍物、工厂里的机械臂抓零件——背后都在用PointNet这条路子。

UCSD的八年与”具身智能”

2018年博士毕业，苏昊去了加州大学圣地亚哥分校（UCSD）做助理教授。他在UCSD待了八年。

这八年的关键词是一个：具身智能。

今天的ChatGPT会写代码会聊天，但它只活在屏幕里。把AI放进一个机器人的身体里，让它用这个身体去抓杯子、切菜、开门、走路——这件事比写代码难得多。真实物理世界有摩擦、有遮挡、有各种意外，跟屏幕里不一样。

要训练机器人，不能真的拿真机器人去练（太贵、太慢、容易坏），得先在电脑里模拟。苏昊在UCSD做了一个叫SAPIEN的物理仿真平台，今天全球的机器人研究者都在用。他还做了ManiSkill——一个专门让AI学机械臂操作的训练场。

到2026年，苏昊在Google Scholar上的论文引用数超过14万次。研究具身智能的华人学者里，他的引用数排第一。2024年ICRA（国际机器人与自动化会议）把最佳论文奖颁给了他。2025年他担任CVPR程序委员会主席——这是全球计算机视觉领域最顶级的会议。

回国

2024年，苏昊在美国联合创办了具身AI公司Hillbot，担任首席技术官。公司做的是能在家里、工厂里自主完成任务的轮式机器人。

2026年4月，他回到了中国。

复旦给他的是浩清特聘教授，又单独为他新设了通用物理智能研究院，苏昊是首任院长。研究院不分传统院系，依托复旦智能机器人与先进制造创新学院。

用他自己的话说，这个研究院要做的是”语言之外的另一半AI”：

“人工智能可以分为两大板块，一半在语言空间，已经取得瞩目进展；另一半在物理世界，是真正跟我们的物理世界打交道，其中仍有大量基础科学问题有待破解。”