编者按：

人工智能兴起正重塑土木工程科研范式。在这一充满无限可能的崭新背景下，研究生和导师积极探索新的科研手段与研究路径，通过AI赋能土木工程，使传统研究迈向智能化、高效化，开辟出一条前所未有的创新之路。

现特邀请学院师生分享AI赋能土木工程大类专业学习和研究的故事，激励和启发更多土木同仁投身于数智土木的蓬勃发展浪潮之中，共同为教育和科技高质量发展贡献自己的一份力量，开启崭新篇章！

武汉大学土木建筑工程学院教授、智能建造系党支部书记  张春顺

近日，国家最高科学技术奖获得者、南方科技大学校长薛其坤院士围绕研究生如何开展研究工作，提出研究生既要在精、深、专上磨出过硬本领，又要在广、博、通上打开格局，更要注重跨学科思维的培养，善于在复杂问题中寻找创新突破口。这让我不禁联系到当下在人工智能技术不断重塑科研范式的大背景下，研究生应如何调整自身能力结构以适应科研范式变革的迫切需求。下面以我的博士生小叶的研究经历为例，与大家共勉！

小叶是在 2023 年经同事介绍，有意来我组攻读博士学位的。当时他身处上海，所以我对他采取了线上面试的方式。面试过程中，他作为一名刚踏入科研领域不久，但满怀科研热情的硕士生，积极地通过线上平台向我进行个人及专业相关情况的展示。他准备的PPT内容丰富，讲解时条理清晰，展现出了良好的表达能力；从其展示的内容以及对专业问题的回答中，能明显感受到他对待科研认真钻研的态度，这些都给我留下了颇为深刻的印象。面试结束后，我又与他展开了深入的交谈，在交流过程中，我察觉到他在岩石力学领域已经打下了扎实的基础知识，并且对于一些专业问题有着独特的思考角度，具备一定的科研潜力。鉴于此，我便向他发出了邀请，欢迎他的加入，在武汉大学继续深入钻研，争取挖掘出更多具备科研价值的成果。

小叶刚加入课题组的时候，可谓是信心满满，准备大干一场。然而，科研之路从来都不是一帆风顺的，很快他就遇到了诸多挫折和困难。在进行岩石强度相关研究时，按照传统的研究方法，需要开展大量繁琐、耗时的破坏性实验，实验过程中对各种参数的控制和测量要求高，稍有偏差就可能导致结果不准确，这使得数据获取的难度增大，实验周期也被拉得很长。而且，即便耗费了大量的时间和精力完成实验，最终得到的数据在实际应用于工程时，精度却总是不尽如人意，很难精准地为工程建设提供可靠依据。这一系列问题就像一座座大山，压得小叶有些喘不过气来，他开始陷入自我怀疑，甚至一度觉得是不是自己根本就不适合做科研。

看着小叶陷入困境，我与他多次讨论，一起分析问题所在，尝试寻找新的突破方向。随着2025年初Deepseek掀起新一轮人工智能浪潮，我们关注到当时AI技术正在各个领域掀起的变革，尤其是机器学习领域的一些方法在处理复杂数据、优化模型等方面展现出了巨大的优势。联想到我们所面临的岩石强度研究难题，那些繁琐的实验过程和难以提升的精度，是否可以借助机器学习的手段来进行优化呢？这个想法就像一颗种子，在我们的脑海中种下并开始慢慢生根发芽。

于是，小叶开始主动学习机器学习相关知识，从最基础的算法原理到各类应用案例，他都逐一钻研，不断拓展自己的知识边界，这正是薛院士所呼吁的要在 “广、博、通” 上拓视野的生动体现。在这个过程中，他了解到视觉识别技术可以对岩石的微观结构等特征进行精准识别和分类，多目标优化算法则能够在多个相互制约的目标条件下，寻找到最优的参数组合，这无疑为解决我们的难题提供了新的思路。

有了方向后，小叶便着手将机器学习领域的视觉识别及多目标优化等技术手段引入到传统岩石力学研究方法当中。他先是花费了大量时间去收集整理过往的岩石强度实验数据、矿物成分数据、建立相应的数值模拟数据库等等，将这些数据进行数字化处理，使其能够作为机器学习模型的输入及输出数据。进而，一方面构建岩石微观矿物成分与宏观力学行为的映射关系；另一方面，建立数值模拟岩石强度及其模型力学参数映射关系。通过两种映射关系相关结果对比实现岩石强度的无损预测与数值参数智能优化。在计算中，充分运用多目标优化算法对模型进行优化，使得最终得到的岩石强度及其参数结果更加准确、可靠。由此，为岩体工程安全评估提供搭建了兼具准确性与高效性的技术框架。

在这个过程中，小叶再次遇到了不少技术难题，比如数据量不足导致模型过拟合、局部最优解问题等，但他始终秉持着严谨治学的态度，深入钻研每一个细节，不断尝试不同的解决方案，不断突破技术瓶颈。这正是薛院士所倡导的要在 “精、深、专” 上下功夫的真实写照。功夫不负有心人，经过长时间的努力和反复验证，小叶终于构建出了全新的岩石强度及其参数快速确定方法。通过该方法，实现了岩石强度实验成本与周期的数量级降低，原本需要数天乃至数周才能完成的实验，现在仅需数分钟对图像进行处理、运算核心代码即可，同时工程效率与精度也得到显著提升。这一突破不仅充分体现了跨学科融合的巨大潜力，也为后续相关研究提供了全新思路。最终这一成果成功发表在了行业顶刊上，得到了众多同行的认可和称赞。

小叶的这段科研经历，让我更加深刻地认识到，在当下AI赋能的科研环境中，研究生唯有深耕专业领域，同时积极主动地拥抱新技术、拓展新视野，方可在未来的科研道路上行稳致远，收获更多成果。我想这也正是薛院士所期望的那样，研究生们要在 “专” 与 “博” 的结合中，为科研注入新的活力，不断探索创新，适应科研范式的变革与发展，在时代浪潮中勇立潮头，成为真正具备创新能力和实践能力的高层次人才。

供文：张春顺

编辑：杨柳

审核：杨旭

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