2013年，当张权跟随自己的兴趣，在高考志愿表中填写中大计算机专业时，AlexNet掀起的人工智能热潮才刚刚起步。如今，张权博士毕业，DeepSeek等大模型已经在人工智能的擂台上群雄逐鹿。从第一次满怀热忱地敲下“Hello World”，到发表数篇高质量学术论文，将研究成果应用到生活当中，张权的本硕博生涯都在中大度过，一行行代码随着岭南的十一个春夏秋冬流淌。这十一年时间，伴随人工智能的发展，张权也不断“打怪升级”。

01

蜕变：从被动承接到主动求索

与导师赖剑煌教授的相遇，是张权学术生涯的重要转折。大三那年，张权进入赖剑煌教授的科研小组。彼时刚与科研交手的他一度陷入迷茫：“每天读论文、复现代码，却不知道科研到底应该怎么做。”除了课堂以外，该如何系统性学习知识呢？当时的他还心怀迷茫，并未意识到研究生阶段的学术探索已不同于本科时期的知识灌溉——当上完本科阶段最后一门课程后，在老师和师兄师姐的帮助下， 张权逐渐明白：走好学术道路，不能靠别人现成的知识输送。科研绝不止于简单的知识灌输与机械的逻辑推演，更加需要自己主动去思考和探索，人要当自己的老师。

张权与导师赖剑煌教授的合照

事实上，从“被动接受知识”到“主动探索问题”，离不开张权对自己研究方向的热爱。

这场“认知觉醒”源于一次特殊的课堂实践。受赖老师的《数字图像处理》课程中为老照片上色的作业启发，张权通过自学发现，有别于要预设色彩规则的传统方法，神经网络只需“观察”大量黑白照片及其彩色版本，即可魔法般地将黑白老照片正确上色。回忆这段经历，张权眼中仍闪烁着光芒，“原来计算机知识这么生动、新颖，这让我觉得搞科研也是非常interesting的”。这次启蒙不仅为张权叩开了计算机视觉的大门，逐步让其坚定学术方向，更点燃了他对主动探索的渴望。

张权部分论文一览

“赖老师是我这一路上的恩师。” 导师赖剑煌教授是张权的学术引路人，也是科研路上的长期伙伴。从被动学习转为主动研究，对于张权而言并非易事。张权坦言，在从“知识接受者”向“问题探索者”转型的关键期，导师的建议是重要的破局密钥：通过系统性文献阅读建立学术坐标系，在与团队内的老师和同门的思维碰撞中校准研究方向。

“

当论文阅读量突破某个临界点时，你会突然获得一种学术直觉——能敏锐感知哪些是陈旧的窠臼，哪些是值得开垦之地。

”

张权的科研之路，正如那一张黑白照片渐变为色彩斑斓的过程，从黑白世界的线性推演，逐渐蜕变为彩色王国的创造性建构，充满探索与成长的力量。

02

“

我们还是希望做出一些对国家、对社会、对学校有用的东西，我们做科研最后都要服务社会。

”

张权说，有担当的科研人必须要将研究与社会需求联结，做务实的研究。

张权访学期间科研照片

科研“道阻且长”，最终的成果背后往往隐藏着无数的泪水与欢笑。

张权至今清晰记得，自己在高水平期刊上发表首篇论文时的艰辛历程。尽管论文的实验结果已经表现出令人满意的效果，却依然遭遇了审稿人的质疑：“这个研究的动机是什么？其意义何在？”这让张权一度陷入自我怀疑。向导师和同门请教后，他恍然领悟学术表达的深层逻辑： 优秀的研究不仅需要呈现结果，更要从读者的角度，清晰阐述研究的动机与意义。

张权访学期间生活照

科研中的挫折在所难免。张权说，科研贵在坚持，不要逃避，正如孙中山先生所言：“要立志做大事”。这份信念，正是支撑他穿越学术迷雾的精神灯塔。

03

续航：科研长跑者的身心修炼

“科研是场马拉松，需要身心双重耐力。”不同于一些同学的昼夜颠倒，张权坚持着日出而作的节奏：清晨的阳光伴他开启高效工作，下午的跑道助他化解科研焦虑。“规律作息让我保持清醒，而跑步时的灵光乍现，常常能破解实验困局。”

身体固然是革命的本钱，心态的重要性也不容忽视。张权特别强调一点：“科研是一个渐进的过程，过度追求完美往往会成为进展的阻碍。任何研究都存在局限性，即使是顶级期刊的论文也难以做到尽善尽美。因此，我们应避免因过度纠结论文细节而影响整体进度，而是聚焦于核心贡献，及时产出成果并接受反馈。 如果一味追求完美主义，你的科研效率会变得非常低下。”

CVPR2024开会照片

允许研究存在适用条件，接受成果的不完美性，这恰恰是持续进步的动力。尤其在如今的人工智能领域，顶级会议、顶级期刊的文章每年新增上千篇，大多数文章可能都是不够完美的，“但是你能说它们就没有价值了吗？”

AlexNet的问世引发深度学习革命，成为计算机视觉领域的里程碑式的研究，其突破亦源自无数“不完美”的前人积累，“作者不可能凭空想出一个神经网络结构出来”。量变引起质变，许多得以脱颖而出的研究，恰恰是建立在前人那些默默无闻的研究的基础上的。 在张权眼中，科研的真谛不在于颠覆性创新，而在于为知识大厦添砖加瓦——哪怕只是向前推进一厘米。

张权荣获2024年中山大学逸仙学术之星