费一凡：土木博士的自我救赎之道

费一凡：土木博士的自我救赎之道 | 提升之路系列（五）

导读

为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。

费一凡生活照

土木是夕阳行业已成共识，感谢清华的大数据能力提升项目，这对我这样的一个土木博士来说不仅是一条能力提升之路，甚至可以说是一条自我救赎之道。我从学习、科研、创业、就业四个方面进行介绍。

（一）学习

大数据的学习是十分有趣的，这一方面体现在课上的内容，一方面体现在课后的作业和实践。我上的课里面，最有趣的是《深度学习》和《数据可视化》。前者不仅带我入门深度学习，而且课上讲到的GAN、GNN、RL等技术在我之后的科研工作中都得到了应用。后者带我认识了很多好玩的、“花里胡哨”的可视化技术。在课后，我与工物系的同学组队打了一个气象预测的比赛，与软院的同学组队做了一个云计算负载均衡的企业课题，与建管系的同学组队做了一个自然灾害地理分布可视化的大作业，与药学院的同学组队以脑卒中医学影像识别为题目进行实践。每一次大作业和实践都是一次专业融合与思维碰撞，还认识了新朋友。这极大地开阔了我的眼界，提高了我动手解决问题的能力。客观的说，我在大数据项目上学到的知识，比我在土木专业课上学到的知识，更多地用于我的科研。当然，这和我的课题方向有关。

（二）科研

我的博士课题为基于AI的建筑结构设计，与大数据高度相关。从2021年开始，我就致力于将先进的AI技术应用到土木工程，尤其是高层住宅的设计中去，并在其中引入领域知识。有了在大数据项目中积累的基础，我的科研起步比较顺利，不到1年就完成了一项虽然现在觉得不够好，但当时认为还不错的工作，顺利地发表在当时土木领域影响因子最高的SCI期刊AIC。这项工作能够发表，很大程度上得益于大数据和AI的火热，可以说对传统的土木方向形成了“降维打击”。2022年，我前往美国UCLA进行访学，期间在国外导师的指导下，继续开展AI结构设计的工作，这便是“智能生成+智能优化”的雏形。最终获得了导师的认可，也在回国之前完成了这项工作的投稿。回国之后，我对于大数据的应用愈发熟练，整个博士论文的框架也逐渐清晰了起来，相比传统方向的同学更早地开题了。业界的同仁对我们的技术很感兴趣，每次在课题组公众号上宣传新工作都可以获得好几千的测览量，我还受邀去上海建筑学会的沙龙上分享了我们的最新成果。可以说，做大数据+土木的科研，让人干劲十足。

（三）创业

我们课题组有3个博士生在做AI设计的方向，导师以我们的成果为基础成立了一家公司，我们也参与了一些公司事务和创业比赛。印象深刻的有清华的“校长杯”、香港的CIC创新奖、日内瓦国际发明展等，参加这些比赛或评比让我意识到，搞好科研和搞好创业是两回事。经过不断的打磨，我们的产品故事越来越精彩，商业模式越来越成熟，用户也越来越多。看着自己做出的成果能够落地，被一线的工程师使用，真的是一件很有成就感的事。这也坚定了我毕业之后去业界发展的想法。

（四）就业

大数据项目给我增加了一些“计算机”的背景，对我的实习和求职都起到了锦上添花的作用。2022年，凭着大数据的知识，我获得了券商研究所的实习机会。我在那里开发了一个基于BERT的选股组合，其思路是根据研报和新闻的文本，预测股价的涨跌，从而对投资决策提供参考。新模型实现的超额收益显著优于原有的基础模型，我也因此获得了研究员的高度评价，愿意推荐我去头部机构继续实习。虽然我最终没有选择金融的道路，但这无疑对我是一个重大的鼓舞。在参加就业双选会的过程中，我发现不少土木行业的企业也对搞大数据的博士感兴趣。一些土木企业想要开发自己的智能化平台，甚至领域大语言模型，这给我提供了更多的机会，让我的路能够越走越宽。