符天凡博士：从美国终身教职到南京大学，回国推动AI与药物研发新纪元

放弃美国终身教职，符天凡博士选择回国共襄人工智能科研盛举

符天凡博士的名字，几乎与“深度学习”这项革新技术紧密相连。作为国际公认的人工智能领域顶尖学者，他不仅是《深度学习》（Deep Learning）中文版的主译者，也是全球人工智能及药物发现研究的重要推动者。最近，符天凡做出了一个令人意外却充满决心的决定——放弃美国伦斯勒理工学院的终身教职，回国加盟南京大学，担任计算机学院准聘副教授。这一决定，不仅标志着他个人职业生涯的重大转折，也映射出中国在人工智能及生命科学领域日益崭露头角的科研环境与机遇。

在接受《南华早报》采访时，符天凡坦言，选择回国是因为看到了中国在人工智能领域迅速崛起的广阔前景，尤其是在药物研发和材料科学等基础科研领域的巨大潜力。“南京大学完美融合了深厚的文化底蕴与自然科学领域的卓越领导力，为我应用人工智能加速科学发现的研究提供了得天独厚的土壤。”他说道。正是对中国科研环境的高度认同，以及希望能参与到快速发展的科研大潮中，促使符天凡在事业高峰期做出了这个重大决定。

人工智能与药物发现：符天凡的科研新使命

符天凡博士的研究焦点集中在“人工智能赋能的药物发现”与“人工智能驱动的科学发现”。他拥有深厚的计算机科学背景，尤其在深度学习和大数据分析方面的研究成果卓著。而回国后的他，计划通过建立跨学科的研究团队，促进人工智能与生物医药领域的深度融合，推动药物研发进程中的各个关键环节——从药物设计到临床试验。这不仅是个人的职业使命，更是符天凡对于中国乃至全球药物研发未来发展方向的深刻洞察。

他提到，人工智能的应用正在彻底改变药物发现的传统方式。过去，药物研发依赖于耗时、低效且成本高昂的反复试验，许多潜在的药物候选分子在漫长的筛选过程中难以脱颖而出。但如今，借助机器学习和大数据的强大能力，科学家们可以通过深度学习模型对数百万种化合物进行虚拟筛选，从而在短时间内筛选出具有高度潜力的候选分子。这不仅提升了药物发现的效率，还大幅提高了研发的成功率。

符天凡进一步指出，材料科学领域也正在经历类似的变革。传统上，材料的发现依赖大量的实验室工作，而如今，科学家们可以借助已知材料特性的数据库，运用机器学习来预测新材料的性能。这为新型材料的设计与开发提供了更加高效的途径，极大加速了研究与实验的进程。

中美AI科研格局对比：符天凡眼中的全球竞争与合作

符天凡博士在采访中还谈到，虽然美国在人工智能领域的科研优势依旧不可小觑，但中国近年来在政策扶持、投资规模以及科技公司创新等方面的突飞猛进，也让他深感中国科研环境的独特优势。符天凡认为，美国在科研基础设施、顶尖人才储备和创新生态系统方面具有领先优势，同时美国拥有深厚的医药产业基础和丰富的临床数据资源，这使得美国在全球药物研发领域依旧占据主导地位。

然而，中国的迅速崛起，尤其在生物医学与人工智能结合的研究领域，给全球科研带来了强大的竞争力。符天凡指出，中国不仅有庞大的患者群体为临床研究提供了宝贵的数据，还在政府的大力支持下，形成了一个充满活力的创新环境，吸引了大量海归科学家和年轻科研人才参与到这一领域。作为一名在中美两国都有深厚科研积淀的学者，符天凡对中国科研未来的发展充满信心。他认为，随着中国在人工智能和生物医药领域的持续投入，中国将能够在未来的科研竞争中占据更加有利的位置。

符天凡的科研愿景：跨学科合作加速药物开发

回国后的符天凡计划组建一个多学科的研究团队，包括计算机科学家、人工智能专家、化学家、生物学家和药理学家，致力于推动人工智能在药物发现中的应用。符天凡指出，药物研发不仅仅是计算机科学和人工智能的事情，生物学、化学和药理学的知识与经验也必不可少。因此，他希望通过跨学科的合作，推动药物发现与临床研究的加速。

在南京大学，符天凡希望通过与国内外制药公司合作，利用人工智能技术帮助缩短药物的研发周期，并降低研发成本。他表示，尽管当前药物研发面临许多挑战，但通过将先进的人工智能技术与制药流程结合，未来的药物发现将更加精准和高效。“我们正在进入一个新的科研时代，在人工智能的帮助下，药物开发不再是孤立的实验，而是一个系统化、智能化的过程。”他强调。