周驍：突然轉身，一路開掛

90后女孩周驍是中國人民大學高瓴人工智能學院的準聘助理教授，也是該學院唯一的90后女教師。

周驍不認為自己是“天才少女”。11年前讀本科時，她根本沒想到自己會在人工智能專業深耕。她在建筑學院就讀本科的5年里，拿下了專業第一，申請去英國劍橋大學讀碩士，專業卻變成了土地經濟學。2015年，讀博士第一年時，她又想轉到計算機科學系。盡管在此之前，她從未敲過任何代碼，但一切卻那么成了。

一路開掛的背后，她的故事更像是一個人在面臨各類重大選擇時，始終堅持不被裹挾的選擇自由。

變化之路

如果回到2015 年，在古老劍橋校園的計算機科學院，周驍的身影應該在人群中很容易被辨別，因為她是學院里少有的中國女性。在這個院系，學生絕大部分是歐洲男性。2015 年，因為碩士成績優異而順利申請到劍橋讀研的周驍，卻想擠入這個看似不屬于她的院系。這的確讓所有人吃驚，因為她的過往與計算機專業毫不相關。

當年，周驍高考考入哈爾濱工業大學，本科學的是城市規劃專業。拿下本科專業第一后，周驍卻開始反思，在建筑院系，衡量城市規劃好壞的標準，很多都是主觀的因素，考驗的是審美與靈感。但作為理工科出身的人，她很想知道“能不能用技術和數據去支持我的方案，讓它顯得是更加科學的決策”。基于這一發現，周驍沒選擇在國內的建筑院校保研，而是到了劍橋的土地經濟系，尋找用技術和定量手段來輔助判斷的快感。

在一年的碩士課程里，她要面對8 門課的任務，得拿下優異成績才能順利申請博士。這一年，她泡在上課與寫論文中，節假日都不曾休息。連離校園50 分鐘車程的倫敦，她都忙碌得沒時間去。

一年的碩士課程后，她開始好奇：地理的海量數據，能否服務于城市的發展？理性的思維讓她尤其迷戀對數據的科學分析，她相信這樣才能證明什么。但土地經濟系的老師很少會將重點放在數據上，要想做這一塊，她只能到計算機科學系。

為此，周驍敲開了劍橋計算機系研究數據科學的教授Cecilia Mascolo 的門。身為知名教授的Cecilia，一年只招收一名博士生，過往從來沒有收過華人學生。

興趣之用

直到現在，周驍也無法解釋清楚，自己是如何憑借1小時談話，成為大教授門徒里的一員。而她此后的人生，又因此意外地與人工智能產生深刻聯系。

從決定接收她以后，Cecilia 就對她展露一種“不知從哪里來的” 堅定信心。“Cecilia 一直都跟我說，我們要努力，我們不會比純計算機（專業）的人差。”周驍回憶。

同樣讓她感到幸運的是，劍橋大學自由寬松的學制，讓她在一個全然陌生的領域得以喘息，她開始自學代碼，從“hello world”及算平均數敲起。周驍現在想來有些好笑，每周與導師一對一匯報，她會興奮地報告說：“我又解鎖了一個新的Python 軟件包。”

周驍的初心是，將大數據和城市發展結合。正好，2015年是倫敦奧運會三周年，她對奧運經濟效應產生了好奇。

在過往的經驗里，文化場所的興建有助于提振一個地方的經濟。因此，許多政策制定者會將新建的文化場所規劃至相對落后的地區。倫敦也不例外，將2012 年奧運會場所放在了經濟偏落后的東倫敦區。

通過融合網絡分析、統計分析和監督式機器學習等技術手段，周驍發現，文化投資高的區域在倫敦奧運會舉辦后幾年，經濟顯著地增長。“這驗證了城市復興中實施文化戰略的有效性，并說明，以文化為主導的再生政策更適合貧困地區。”

時隔多年，周驍仍記得這一發現給她帶來的欣喜。這是她轉型至計算機專業的第一篇研究，并成功被英國皇家學會的期刊收錄。

后來，她連續發了三篇論文，都在研究時空大數據如何幫助理解城市活動和資源分配，最終影響城市規劃。這些研究，只是在近些年AI火爆后，國內才對此進行廣泛討論——都屬于“智慧城市”的研究范疇。

有溫度的AI

劍橋畢業后，周驍回國加入高瓴人工智能學院。她想在國內用一個更基于數據的方法，來幫助一個城市變得更好，資源更加公平。

她的實驗室博士生洪乾說，跟著周驍學習，與其他專業最大的不同是，她知道自己學習的東西可能“有用”。這種“有用”，是指人工智能的研究有一天也許真會落地，改變不夠好的社會現狀。

比如，她最近在關注暴雨天氣下的車流量預測問題。“暴雨天氣里，導航在預測出租車流量時不夠準確。”所以，她正在利用機器學習的辦法，“加入一些因果分析”，試圖找到一個優化預測車流量的辦法，緩解導航精準度不佳的問題。

周驍也認為，人工智能在現階段的魅力，恰恰是因為它不僅僅是一個純粹、獨立的學科。“人工智能算法跟大數據，以及某個領域的專業知識結合，就可以發揮很多的作用。”

她現在做的一個研究，是關于北京市的適老化設施。“調查表明中國80% 以上的老人還是喜歡居家養老”，周驍因此關注城市里無障礙設施、養老助餐點及社區化養老資源的分配。

其中，周驍說，有太多現實因素需要考慮了。“比如，老年人出行范圍有限，在15分鐘的生活圈內，我們怎么進行設施優化？”

在初步的評測中，她發現，即使是在資源豐富的北京，“養老服務也沒有達到我們希望的標準”，不同地區資源分配依然不均。她和團隊正通過AI 算法，生成全新的規劃方案，對養老設施的可達性、公平性等進行多目標優化。

聽上去，周驍的AI 項目并非如物理學、數學等深不可測。但事實上，“接地氣”的AI 研究與其他的科研道路無異，面臨的最大挑戰依然是前方道路的未知。

“不要畏難，”她經常對學生說，“研究一定是去找一件別人沒做過的事情做。我們需要努力探索。”

恰恰是探索這種無人知曉的路徑，讓周驍感到作為一名科學家的樂趣。

（朵朵摘自《南風窗》2025年第12期）