在曾鐵勇看來(lái)，真正的數(shù)學(xué)，從來(lái)不是書(shū)齋里的空想。它始于一個(gè)個(gè)具體的問(wèn)題——如何用公式描述運(yùn)動(dòng)，如何用模型解析混沌，如何模擬湍流，如何計(jì)算行星軌道，等等。數(shù)學(xué)家從中淬煉出普適的規(guī)律與方程，形成抽象的“純數(shù)學(xué)”。但這個(gè)過(guò)程并未結(jié)束，這些理論必須回歸應(yīng)用中檢驗(yàn)，轉(zhuǎn)化為驅(qū)動(dòng)技術(shù)進(jìn)步、工業(yè)創(chuàng)新、服務(wù)社會(huì)的基石力量才能展現(xiàn)其真正價(jià)值。對(duì)他而言，從問(wèn)題中來(lái)，到應(yīng)用中去，才是數(shù)學(xué)研究最完整，也最具生命力的循環(huán)。

在數(shù)字技術(shù)與交叉學(xué)科蓬勃共生的今天，廣州南方學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院院長(zhǎng)曾鐵勇與他領(lǐng)銜的團(tuán)隊(duì)，始終堅(jiān)守著一份獨(dú)特的學(xué)術(shù)定力——用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)理論破解現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，讓抽象的公式轉(zhuǎn)化為服務(wù)社會(huì)的實(shí)用技術(shù)。

▲曾鐵勇

從在北京大學(xué)夯實(shí)純數(shù)學(xué)理論根基，到在法國(guó)理工學(xué)院跨學(xué)科淬煉；從香港中文大學(xué)的學(xué)術(shù)深耕，到廣州南方學(xué)院的育人實(shí)踐……20余載光陰里，曾鐵勇就像一位架起數(shù)學(xué)與應(yīng)用橋梁的探索者，一邊錨定數(shù)學(xué)理論的前沿高地，用嚴(yán)謹(jǐn)推導(dǎo)為數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能等學(xué)科發(fā)展筑牢底層根基；一邊扎根產(chǎn)業(yè)需求的現(xiàn)實(shí)土壤，讓實(shí)驗(yàn)室的創(chuàng)新成果真正走進(jìn)汽車工廠車間、醫(yī)院診室……成為解決民生難題、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的“可計(jì)算工具”。對(duì)他而言，數(shù)學(xué)是一場(chǎng)始于好奇、成于專注、終于貢獻(xiàn)的自然循環(huán)。他不僅用數(shù)學(xué)理解世界，更致力于用數(shù)學(xué)塑造一個(gè)更美好的未來(lái)。

為數(shù)賦能，筑夢(mèng)同行

曾鐵勇的學(xué)術(shù)之路，始終貫穿著“從理論到應(yīng)用”的探索脈絡(luò)。2000年，他從北京大學(xué)本科畢業(yè)，純數(shù)學(xué)的專業(yè)訓(xùn)練為他筑牢了邏輯思維的根基。隨后他遠(yuǎn)赴法國(guó)深造，開(kāi)啟了長(zhǎng)達(dá)7年的跨文化學(xué)術(shù)旅程——2004年獲得巴黎理工學(xué)院碩士學(xué)位，2007年獲得巴黎第十三大學(xué)博士學(xué)位，2007—2008年在法國(guó)巴黎卡尚高等師范學(xué)校從事博士后研究。這段經(jīng)歷徹底重塑了他的學(xué)術(shù)視野。

在法國(guó)，曾鐵勇實(shí)現(xiàn)了從“純數(shù)學(xué)”到“應(yīng)用數(shù)學(xué)”的跨越。在那里，他遇到了很多“幸運(yùn)的事情”——先后選修法國(guó)科學(xué)院院士、小波分析創(chuàng)始人伊夫·梅耶等頂尖學(xué)者的課程，還在21世紀(jì)初便切入圖像與數(shù)據(jù)科學(xué)這一當(dāng)時(shí)鮮有人涉足、如今卻炙手可熱的前沿研究方向。法國(guó)學(xué)界“從應(yīng)用中提煉理論，再以理論反哺應(yīng)用”的濃厚傳統(tǒng)，讓曾鐵勇對(duì)數(shù)學(xué)有了更“具象”的認(rèn)知。在實(shí)踐中他深刻領(lǐng)悟到，很多看似抽象的理論往往源自實(shí)際問(wèn)題的淬煉，科學(xué)的發(fā)展始終在與現(xiàn)實(shí)的對(duì)話中推進(jìn)。這份領(lǐng)悟不僅幫他融通了“純數(shù)學(xué)”與“應(yīng)用數(shù)學(xué)”的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，更讓他堅(jiān)定了“理論必須服務(wù)社會(huì)”的科研信念。

此外，法國(guó)濃厚的學(xué)術(shù)環(huán)境也為曾鐵勇搭建了通往國(guó)際前沿的橋梁。深造期間，他得以與全球同行深度對(duì)話，早早接觸學(xué)術(shù)前沿問(wèn)題、理解不同學(xué)派的研究思路，既錘煉出敏銳的學(xué)術(shù)洞察力與前瞻性眼光，也在頻繁的國(guó)際交流中培養(yǎng)了“開(kāi)放協(xié)作”的研究風(fēng)格。這段經(jīng)歷，也為他日后推動(dòng)數(shù)學(xué)與AI融合埋下了重要伏筆。

2008年，曾鐵勇選擇回國(guó)，加入香港浸會(huì)大學(xué)數(shù)學(xué)系，開(kāi)啟了新一輪的學(xué)術(shù)深耕。在湯濤和吳國(guó)寶教授的支持下，他從助理教授逐步晉升為副教授，構(gòu)建起自己的研究方向。其間，他牽頭開(kāi)展了“數(shù)學(xué)模型優(yōu)化在工程問(wèn)題中的應(yīng)用”等相關(guān)課題，累計(jì)發(fā)表12篇核心期刊論文，同時(shí)承擔(dān)了圖像處理等多門課程教學(xué)，不僅積累了豐富的科研與教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，更通過(guò)產(chǎn)學(xué)研合作經(jīng)歷，明晰了如今的研究方向。

▲湯濤院士和曾鐵勇教授（右一）在一起

2018年，受香港中文大學(xué)（以下簡(jiǎn)稱“港中大”）數(shù)學(xué)系時(shí)任系主任漢夫教授邀請(qǐng)，曾鐵勇加入港中大并牽頭籌建了數(shù)學(xué)人工智能中心（CMAI）。彼時(shí)AI技術(shù)雖在圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域快速落地，但因缺乏嚴(yán)謹(jǐn)數(shù)學(xué)理論支撐，面臨模型可解釋性差、泛化能力弱的“黑箱困境”。曾鐵勇帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)目標(biāo)清晰而堅(jiān)定：“希望搭建一個(gè)平臺(tái)，讓數(shù)學(xué)成為解釋AI、優(yōu)化AI的核心工具，推動(dòng)理論創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的深度融合。”有夢(mèng)就有動(dòng)力，心懷目標(biāo)持續(xù)深耕，他們收獲了諸多居于國(guó)際領(lǐng)先水平的創(chuàng)新成果——團(tuán)隊(duì)搭建的數(shù)學(xué)與AI交叉研究平臺(tái)，已聯(lián)合華為、中興等企業(yè)落地?cái)?shù)項(xiàng)技術(shù)轉(zhuǎn)化項(xiàng)目，為解決產(chǎn)業(yè)實(shí)際難題提供了數(shù)學(xué)方案等。

十七載香江歲月，承載了曾鐵勇科研生涯中最富創(chuàng)造力的年華。在這里，他不僅見(jiàn)證了數(shù)學(xué)與AI交叉領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展，更親手參與構(gòu)建起一個(gè)連接理論前沿與產(chǎn)業(yè)需求的創(chuàng)新平臺(tái)。這正是他對(duì)“數(shù)學(xué)賦能智能未來(lái)”信念的生動(dòng)實(shí)踐?？萍疾繎?zhàn)略性科技創(chuàng)新合作重點(diǎn)專項(xiàng)首席科學(xué)家、2021年香港數(shù)學(xué)會(huì)青年學(xué)者獎(jiǎng)……這些榮譽(yù)背后，是他以數(shù)學(xué)為刃破解AI難題、以理論為基服務(wù)社會(huì)需求的不懈堅(jiān)守。

“雙斧”破題，數(shù)惠于民

縱觀曾鐵勇的科研歷程，雖然橫跨多個(gè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域，卻始終錨定一條清晰主線——以學(xué)術(shù)力量回應(yīng)實(shí)際需求，用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚撆c方法解決現(xiàn)實(shí)中的復(fù)雜問(wèn)題。他曾以“雙斧破題”作喻，生動(dòng)詮釋研究邏輯：“一把是數(shù)學(xué)模型，一把是優(yōu)化算法，不停去砍那些有價(jià)值的實(shí)際問(wèn)題。”從早期在法國(guó)接觸的前沿研究方向，到后續(xù)深耕的各類課題，他的探索從未脫離“讓學(xué)術(shù)落地、為實(shí)踐服務(wù)”的核心邏輯，每一步研究都試圖架起理論與實(shí)際之間的橋梁，讓抽象的數(shù)學(xué)與工程知識(shí)轉(zhuǎn)化為解決問(wèn)題的有效工具。

早年間，圖像處理領(lǐng)域被效率與精度的兩難矛盾所困：傳統(tǒng)分割模型要么處理速度慢，要么識(shí)別精度有限，難以滿足實(shí)際應(yīng)用需求。正是瞄準(zhǔn)這一行業(yè)痛點(diǎn)，曾鐵勇團(tuán)隊(duì)提出“兩步法高效圖像分割模型”，以“先平滑數(shù)據(jù)再預(yù)測(cè)分割”的創(chuàng)新思路打破僵局，大幅提升了圖像處理效能。這一成果贏得了學(xué)界好評(píng)，香港科技大學(xué)前校長(zhǎng)陳繁昌教授曾盛贊“好得讓人難以置信”。經(jīng)驗(yàn)證，成果嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)邏輯與扎實(shí)的應(yīng)用價(jià)值得到業(yè)界充分認(rèn)可。同時(shí)，面對(duì)非凸優(yōu)化模型求解難阻礙理論落地的困境，曾鐵勇帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)通過(guò)深度剖析數(shù)學(xué)性質(zhì)，將非凸模型轉(zhuǎn)化為凸模型，既降低算法復(fù)雜度，更掃清工程應(yīng)用的關(guān)鍵障礙，讓理論成果真正具備了落地的“可行性”。

隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，“深度學(xué)習(xí)黑箱”逐漸成為行業(yè)共性難題：AI模型雖在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)效能，但其決策機(jī)制不透明，難以在醫(yī)療、工業(yè)等關(guān)鍵領(lǐng)域放心應(yīng)用。針對(duì)這一痛點(diǎn)，曾鐵勇團(tuán)隊(duì)將研究目光聚焦于“用數(shù)學(xué)理解AI本質(zhì)”。他們打破學(xué)科壁壘，把傳統(tǒng)先驗(yàn)性研究中的變分理論與深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)相融合，以嚴(yán)密的數(shù)學(xué)推導(dǎo)揭開(kāi)AI決策機(jī)制的神秘面紗，讓技術(shù)不僅“好用”，更“可解釋”。“只有知道AI為何有效，才能讓它在醫(yī)療、工業(yè)等關(guān)鍵領(lǐng)域更可靠”，這份對(duì)技術(shù)本質(zhì)的追問(wèn)，為AI安全應(yīng)用筑牢理論根基，也彰顯出曾鐵勇對(duì)“技術(shù)向善”的深層思考。

在深耕應(yīng)用難題的同時(shí)，曾鐵勇團(tuán)隊(duì)始終未放松對(duì)基礎(chǔ)理論的打磨。圍繞優(yōu)化算法這一核心工具，他們秉持“極致求解能力”的追求，針對(duì)基礎(chǔ)優(yōu)化模型研發(fā)一系列高效算法，從科學(xué)原理層面實(shí)現(xiàn)“精確、有效解出模型”的目標(biāo)?！啊斕臁难芯恳牙碚撟龅角把兀尯罄m(xù)應(yīng)用有堅(jiān)實(shí)根基”，他的這句話，道出團(tuán)隊(duì)深耕理論的初心。截至目前，他累計(jì)發(fā)表論文逾百篇，多篇入選基本科學(xué)指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)（ESI）高被引，成果見(jiàn)刊于《IEEE模式分析與機(jī)器智能匯刊》（IEEE PAMI）、美國(guó)工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)（SIAM）系列期刊。他還擔(dān)任《模式識(shí)別》（Pattern Recognition）等期刊編委，在全球數(shù)學(xué)與AI交叉領(lǐng)域發(fā)出中國(guó)聲音等。

無(wú)論是在理論領(lǐng)域的持續(xù)探索，還是在技術(shù)層面的不斷突破，曾鐵勇的所有科研行動(dòng)都有一個(gè)最終指向：打破學(xué)術(shù)與民生的壁壘，將高居“象牙塔”的研究成果搬下高閣，轉(zhuǎn)化為實(shí)實(shí)在在惠及民眾、助力社會(huì)發(fā)展的力量。

憑借手中的數(shù)學(xué)科學(xué)利器，救患者于疾苦是曾鐵勇和他所在的團(tuán)隊(duì)一直以來(lái)關(guān)注的方向。埋首深耕多年，他們收獲一系列創(chuàng)新成果。

在一些血吸蟲(chóng)病流行的地方，肝纖維化是威脅居民健康的“隱形殺手”。傳統(tǒng)超聲分級(jí)診斷受限于醫(yī)師的經(jīng)驗(yàn)水平，不僅主觀性強(qiáng)，更難以在大規(guī)模篩查中保持一致性。曾鐵勇和團(tuán)隊(duì)瞄準(zhǔn)這一痛點(diǎn)尋找解決方案。研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一套“血吸蟲(chóng)肝病人工智能輔助診斷系統(tǒng)”，它的核心是一個(gè)叫SFibAI的深度學(xué)習(xí)框架。簡(jiǎn)單說(shuō)，這個(gè)框架就像一個(gè)“愛(ài)學(xué)習(xí)的醫(yī)生”：團(tuán)隊(duì)給它“喂”了大規(guī)模的血吸蟲(chóng)病肝纖維化超聲數(shù)據(jù)集——足足167 702張來(lái)自不同醫(yī)院的超聲圖，讓它在海量案例中學(xué)會(huì)分辨病情；還專門設(shè)計(jì)了精細(xì)化分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，能更精準(zhǔn)地判斷肝纖維化的程度；另外，通過(guò)特殊的圖像預(yù)處理方法和損失函數(shù)（可以理解為幫它“糾錯(cuò)”的工具），讓它既能看清圖像細(xì)節(jié)，又能減少判斷誤差，最終實(shí)現(xiàn)了“連續(xù)、精細(xì)、貼合臨床需求”的病情判斷。系統(tǒng)表現(xiàn)很亮眼：判斷結(jié)果和真實(shí)病情相差不超過(guò)0.5級(jí)的準(zhǔn)確率達(dá)93.9%，臨床關(guān)鍵分界的判斷準(zhǔn)確率為89.8%，AUC值（衡量診斷可靠性的指標(biāo)）更是高達(dá)0.989，比現(xiàn)有方法都好用。更實(shí)用的是，它被做成了能在電腦（Windows系統(tǒng)）和手機(jī)（Android系統(tǒng)）上用的工具，分析一張超聲圖只用不到400毫秒，醫(yī)生當(dāng)場(chǎng)就能拿到結(jié)果。如今，成果已在江蘇等流行區(qū)落地，為基層防治中心提供低成本、可規(guī)?；慕鉀Q方案，相關(guān)成果投稿《自然》（Nature）子刊，有望讓這一民生技術(shù)走向國(guó)際。

做過(guò)磁共振（MRI）檢查的人可能知道，有時(shí)候影像會(huì)受噪聲影響變得模糊，分辨率也不夠高，不僅醫(yī)生看診時(shí)費(fèi)勁，處理這些影像還得等挺久。針對(duì)這些問(wèn)題，曾鐵勇率領(lǐng)的研究團(tuán)隊(duì)又研發(fā)了“基于生成對(duì)抗學(xué)習(xí)的MRI圖像增強(qiáng)模型”。這個(gè)技術(shù)的核心，是把兩種“本領(lǐng)”結(jié)合起來(lái)：一種是偏微分方程（PDE）理論，能幫著穩(wěn)定處理圖像；另一種是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），可以讓AI“學(xué)習(xí)”如何生成更清晰的圖像。團(tuán)隊(duì)還專門設(shè)計(jì)了一個(gè)叫“PDE-guided GAN”的框架，讓AI在“生成清晰圖像”和“判斷圖像是否真實(shí)”的過(guò)程中不斷優(yōu)化，同時(shí)避免出現(xiàn)“越學(xué)越偏”或“學(xué)不進(jìn)去”的問(wèn)題；針對(duì)MRI圖像的特點(diǎn)，還加了能“自適應(yīng)增強(qiáng)”的模塊，讓不同類型的MRI圖像（比如T1、T2加權(quán)像）都能變得更清晰，最終處理后的圖像“峰值信噪比”（PSNR，衡量圖像質(zhì)量的指標(biāo)）比傳統(tǒng)方法提高了不少?，F(xiàn)在，這一技術(shù)已經(jīng)能用于多種臨床場(chǎng)景：不管是分析普通醫(yī)療影像，還是篩查腦部腫瘤、查看心臟MRI影像，它都能讓圖像更清楚，幫醫(yī)生更快、更準(zhǔn)確地判斷病情，同時(shí)還能減少患者的掃描時(shí)間和檢查成本，為精準(zhǔn)醫(yī)療提供了不少幫助。此外，研究團(tuán)隊(duì)還與杭州電子科技大學(xué)合作推進(jìn)乳腺癌AI輔助診療項(xiàng)目，已申請(qǐng)多項(xiàng)專利，為女性健康筑起科技屏障等。

工業(yè)制造領(lǐng)域的技術(shù)需求同樣牽動(dòng)著曾鐵勇團(tuán)隊(duì)的研究方向。面對(duì)傳統(tǒng)幾何約束求解方法在復(fù)雜裝配場(chǎng)景中效率低、依賴人工的問(wèn)題，他們開(kāi)啟了“面向泊松幾何約束求解的AI技術(shù)項(xiàng)目”研究，其間構(gòu)建了跨模態(tài)知識(shí)驅(qū)動(dòng)模型，通過(guò)融合多源信息與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理，大幅提升求解精度與效率，技術(shù)在機(jī)械裝配、汽車零部件設(shè)計(jì)中表現(xiàn)優(yōu)異，實(shí)現(xiàn)了優(yōu)化流程、降低成本的目的。成果將在企業(yè)合作中得到應(yīng)用推廣，為新能源裝備構(gòu)建開(kāi)辟新路徑。

與華為攜手，聚焦消費(fèi)電子痛點(diǎn)推進(jìn)“手機(jī)圖像去條紋”相關(guān)技術(shù)研究，以算法優(yōu)化讓日常拍攝更清晰，讓數(shù)學(xué)智慧融入百姓生活；攜手中興國(guó)際，針對(duì)監(jiān)控難題研發(fā)“去霧氣攝像頭”，用圖像增強(qiáng)技術(shù)破解特殊場(chǎng)景視覺(jué)瓶頸，讓數(shù)學(xué)能力服務(wù)企業(yè)生產(chǎn)……曾鐵勇團(tuán)隊(duì)還先后與多家重要領(lǐng)域的企業(yè)展開(kāi)合作，致力把數(shù)學(xué)工具搬下高閣惠及千萬(wàn)家。

執(zhí)數(shù)育人，筑夢(mèng)灣區(qū)

在曾鐵勇看來(lái)，一支有生命力的團(tuán)隊(duì)，從不是簡(jiǎn)單的人才疊加，而是“理論共識(shí)”與“價(jià)值共鳴”的同頻共振?！凹纫脭?shù)學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)錨定方向，更要用開(kāi)放的協(xié)作滋養(yǎng)創(chuàng)新，最終讓每一份力量都能在解決真問(wèn)題中生長(zhǎng)?！边@是他當(dāng)年選擇加盟港中大數(shù)學(xué)系時(shí)的想法，更是籌建和執(zhí)掌港中大數(shù)學(xué)人工智能中心（CMAI）時(shí)篤定的團(tuán)隊(duì)理念。

作為亞洲乃至全球享有盛譽(yù)的學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)，港中大數(shù)學(xué)學(xué)院以“深厚理論與跨學(xué)科應(yīng)用并重”的特質(zhì)，為曾鐵勇搭建團(tuán)隊(duì)奠定了根基。學(xué)院覆蓋純數(shù)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等多元方向，在數(shù)論、幾何等基礎(chǔ)領(lǐng)域深耕，也在流體力學(xué)、金融數(shù)學(xué)等應(yīng)用領(lǐng)域持續(xù)突破。這里一流的研究所與計(jì)算設(shè)施為學(xué)術(shù)交叉探索提供了堅(jiān)實(shí)支撐。正是這樣的環(huán)境，給了曾鐵勇埋首深耕的底氣。

CMAI一路走來(lái)依托“理論+技術(shù)+應(yīng)用”的精準(zhǔn)人才布局，形成了一支富有鮮明交叉特色的團(tuán)隊(duì)：作為中心主任，曾鐵勇以優(yōu)化理論、數(shù)據(jù)科學(xué)為核心錨點(diǎn)，主導(dǎo)平臺(tái)戰(zhàn)略與學(xué)術(shù)方向；數(shù)學(xué)系雷樂(lè)銘教授擔(dān)任執(zhí)行主任，以深厚的應(yīng)用數(shù)學(xué)功底夯實(shí)研究根基；萬(wàn)能博士等核心成員則聚焦AI工程實(shí)踐，負(fù)責(zé)算法落地與技術(shù)開(kāi)發(fā)。懷抱共同理想，不同學(xué)科背景的人才在此交叉匯聚織就欣欣向榮的創(chuàng)新生態(tài)：既有針對(duì)深度學(xué)習(xí)開(kāi)展理論分析、設(shè)計(jì)高效計(jì)算方法，為醫(yī)療影像等應(yīng)用提供可靠支撐的科研活動(dòng)；也有面向?qū)W生開(kāi)設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)課程、為青年學(xué)者組織研討會(huì)的系列培養(yǎng)人才活動(dòng)；更有為促進(jìn)學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)推進(jìn)開(kāi)展的各項(xiàng)合作交流等。曾鐵勇倡導(dǎo)的“開(kāi)放、協(xié)作、追求卓越”團(tuán)隊(duì)文化，成為團(tuán)隊(duì)持續(xù)創(chuàng)新的動(dòng)力。

▲曾鐵勇接受《香港商報(bào)》專訪

2025年秋天，曾鐵勇又迎來(lái)了新一輪征程——出任廣州南方學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院院長(zhǎng)，雖然已經(jīng)有多年的管理經(jīng)驗(yàn)，但對(duì)他來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)新的機(jī)遇也是新的挑戰(zhàn)。對(duì)曾鐵勇來(lái)說(shuō)，作為位居全國(guó)民辦大學(xué)綜合類排行前列的高校，南方學(xué)院有其“獨(dú)特的魅力”——在這里，沒(méi)有條條框框的束縛，有改革創(chuàng)新的活力與靈活機(jī)制，能自由探索數(shù)學(xué)與人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)深度融合的育人路徑?！懊褶k高校更懂社會(huì)需求，要為學(xué)生找好出路”，這份務(wù)實(shí)初心，讓曾鐵勇提出“應(yīng)用導(dǎo)向、產(chǎn)教融合”的辦學(xué)理念：既要守住數(shù)學(xué)基礎(chǔ)訓(xùn)練的嚴(yán)謹(jǐn)?shù)咨?，又要讓課堂與產(chǎn)業(yè)同頻，讓學(xué)生既能握牢理論工具，又能解決實(shí)際問(wèn)題。

在曾鐵勇的規(guī)劃里，學(xué)院發(fā)展有清晰的“雙輪驅(qū)動(dòng)”：課程改革上，在微積分、線性代數(shù)等基礎(chǔ)課之外，引入數(shù)據(jù)科學(xué)、AI應(yīng)用等實(shí)用內(nèi)容，搭建“理論-工具-應(yīng)用”的能力鏈條；產(chǎn)教融合上，學(xué)院計(jì)劃聯(lián)動(dòng)北太天元平臺(tái)、摩爾線程等機(jī)構(gòu)共建聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，讓學(xué)生在調(diào)試醫(yī)療AI系統(tǒng)、處理工業(yè)數(shù)據(jù)等真實(shí)場(chǎng)景中鍛煉本領(lǐng)；科研反哺教學(xué)上，鼓勵(lì)教師把最新研究成果化作課堂案例，讓學(xué)生觸摸到學(xué)科前沿等。曾鐵勇常說(shuō)，要做“有益的探索”——像美國(guó)頂尖私立高校那樣，為中國(guó)民辦教育蹚出一條多元化路徑?；浉郯拇鬄硡^(qū)的人才需求、國(guó)家對(duì)AI的重視，更讓他堅(jiān)信，這里能培育出“既懂?dāng)?shù)學(xué)邏輯，又能對(duì)接產(chǎn)業(yè)”的生力軍。

無(wú)論是CMAI建設(shè)還是在南方學(xué)院探索，曾鐵勇始終踐行“長(zhǎng)期主義”：培養(yǎng)研究生時(shí)堅(jiān)持“以研促學(xué)”，讓學(xué)生深度參與項(xiàng)目，用“做科研要像打井”的理念傳遞務(wù)實(shí)精神；課堂教學(xué)中打破“數(shù)學(xué)抽象”刻板印象，以項(xiàng)目實(shí)踐為例，讓學(xué)生看見(jiàn)理論的實(shí)用價(jià)值。從港中大的學(xué)術(shù)滋養(yǎng)到CMAI的創(chuàng)新實(shí)踐，再到南方學(xué)院的育人探索，他始終以數(shù)學(xué)為根、以“人”為本，搭建起讓“數(shù)學(xué)價(jià)值”落地的橋梁，未來(lái)也將繼續(xù)指引新的團(tuán)隊(duì)在“數(shù)學(xué)賦能社會(huì)”的道路上穩(wěn)步前行。

專家簡(jiǎn)介

曾鐵勇，廣州南方學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院院長(zhǎng)，教授。香港中文大學(xué)數(shù)學(xué)人工智能中心創(chuàng)始主任，科技部戰(zhàn)略性科技創(chuàng)新合作重點(diǎn)專項(xiàng)首席科學(xué)家，《模式識(shí)別》（Pattern Recognition）編委會(huì)成員，2021年香港數(shù)學(xué)會(huì)青年學(xué)者獎(jiǎng)獲得者。2000年本科畢業(yè)于北京大學(xué)，2004年獲得巴黎理工學(xué)院碩士學(xué)位，2007年獲得巴黎第十三大學(xué)博士學(xué)位。2007—2008年在法國(guó)巴黎卡尚高等師范學(xué)校從事博士后研究。2008—2018年，香港浸會(huì)大學(xué)數(shù)學(xué)系助理教授、副教授。2018年入職香港中文大學(xué)數(shù)學(xué)系。研究聚焦數(shù)據(jù)科學(xué)、優(yōu)化理論及智能計(jì)算領(lǐng)域，在圖像處理與反問(wèn)題求解方面取得突破性進(jìn)展。提出多項(xiàng)創(chuàng)新性優(yōu)化算法，有效解決了醫(yī)學(xué)影像重建、遙感圖像等領(lǐng)域的核心計(jì)算難題。