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- 克雷西 發自 凹非寺
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具身智能領域論文被引次數最高的華人學者，帶著十七年海外積淀，回來了。
剛剛，在第五屆中國三維視覺大會（China3DV 2026）上，李飛飛弟子、ImageNet作者蘇昊正式被復旦官宣加盟。
加盟復旦后，蘇昊將擔任浩清特聘教授，領銜建設通用物理智能研究院并出任院長
對于蘇昊的回歸，復旦大學官方將其定義為復旦“面向智能時代的關鍵落子”。
實際上，早在官宣之前，UCSD和復旦校內已有傳言流出，稱具身智能領域的領跑者蘇昊即將赴復旦任教。
如今靴子落地，坐實了這一場備受期待的回國。
誰是蘇昊？
蘇昊，具身智能領域論文被引次數最高的華人學者，ImageNet締造者之一，ShapeNet、PointNet、PartNet、SAPIEN、ManiSkill等一眾奠基級項目的主導者，具身智能公司Hillbot聯合創始人兼CTO。
在此之前，他是加州大學圣地亞哥分校（UCSD）計算機科學與工程系副教授，同時還是具身智能實驗室主任。
早前，蘇昊在UCSD的個人主頁已經停止維護、不再更新。
在蘇昊新的個人主頁上，已經更新了在復旦的最新任職。
截至目前，其谷歌學術被引次數超過14.5萬次，在具身AI領域的華人學者中排名第一。
去年，他還與謝賽寧共同獲得了CVPR青年學者獎，理由是表彰他們在計算機視覺領域的杰出貢獻。
值得一提的是，蘇昊還是弋力（清華叉院助理教授）、盧策吾（穹徹智能創始人、上交教授）、王鶴（銀河通用創始人、北大助理教授）、嚴夢媛（OpenAI研究員）、莫凱淳（英偉達研究員）等一眾知名學者的師兄。
從北航到普林斯頓，再到斯坦福
2002年，蘇昊進入北京航空航天大學攻讀計算機科學本科，是北航高等理工學院的第一屆學員。
本科期間，他師從中科院院士、前北航校長李未教授，研究數理邏輯與定理自動證明。
2005年，經李未教授推薦，他前往微軟亞洲研究院（MSRA）實習，師從孫劍、沈向洋、周明。
彼時他主攻自然語言處理，但隨著研究深入，他逐漸意識到，相較于抽象的語言，直接來自物理世界的信號（如視覺）才是理解智能更根本的途徑
蘇昊的研究重心，也由此轉向計算機視覺。
2008年，在沈向洋的推薦下，蘇昊先后在普林斯頓和斯坦福參與了ImageNet項目，并在2009年跟隨李飛飛正式轉入斯坦福
ImageNet這一奠基性數據集，后來推動了近二十年的人工智能浪潮。
在ImageNet之后，蘇昊與李佳合作了Object Bank，進一步提升了圖像在高層視覺任務中的語義表示能力，使得簡單分類器也能在物體識別和場景分類等任務上取得優異性能，這篇研究發表于2010年的NIPS上。
3D視覺的奠基人
當2D視覺的方法論日趨完善后，蘇昊將目光轉向3D視覺。
2014年，在獲得北航數學博士學位后的他，在Leonidas Guibas指導下于斯坦福攻讀計算機博士，主攻三維感知。
2015年，他發布ShapeNet——全球第一個大規模3D數據集，包含逾300萬個3D CAD模型，涵蓋3135個類別，被外界譽為“3D領域的ImageNet”。
ShapeNet發布后，3D視覺研究隨即進入黃金發展期。
2017年，PointNet與PointNet++相繼發布，讓3D視覺相關論文在頂會的占比從不足10%躍升至70%。
其中PointNet是首個直接處理原始點云數據的深度學習模型，而PointNet++則進一步捕捉點云中的局部結構信息。
這兩項工作，如今已廣泛應用于自動駕駛系統。
2018年獲得斯坦福計算機博士后，蘇昊又發布了3D物體數據集PartNet，并入職加州大學圣地亞哥分校。
從視覺到具身
感知之后，蘇昊的下一個問題是，能不能把具體的感知算法整合進一個更大的系統
這一思考，驅動他從計算機視覺遷移到機器人研究。
2020年，他基于PartNet發布了全球第一個以可泛化操作為核心的模擬器——SAPIEN（命名靈感來自《人類簡史》中的“智人”），為機器人視覺與交互任務的研究搭建了關鍵基礎設施。
2021年，他又在此基礎上推出ManiSkill機器人操作仿真平臺，用于測試和訓練機器人操作技能。
同年ICCV，蘇昊發起workshop，聚焦基于物理的建模與仿真、基于學習的仿真、人體仿真到具身視覺和機器人學習等廣泛主題。
這些成果，也延續到了蘇昊創辦的具身智能公司Hillbot上。
2024年，蘇昊加入了具身智能的創業浪潮，創辦了Hillbot，并擔任首席技術官。
Hillbot旗下擁有的兩張王牌，正是蘇昊此前發布的SAPIEN仿真器及ManiSkill訓練平臺，主打模擬與3D生成。
另外，Hillbot已與英偉達合作，借助Nvidia Cosmos平臺生成高仿真視頻訓練數據。
產品方面，Hillbot推出了輪式機器人Hillbot Alpha，基于仿真訓練，主要用于復雜環境下的移動操縱任務，如零售店、咖啡館和制造車間等。
為什么選擇復旦？
對于加盟復旦這個選擇，蘇昊給出了簡潔而堅定的解釋：
- 因為復旦要做的事，與我要做的事，是同一件事。
那件事，指的便是推動“物理智能”的最終實現
所謂物理智能，是讓AI系統在物理世界中有效完成任務——既能理解這個世界，也能執行恰當的行動。
在蘇昊看來，這不僅是算法問題，更涉及機器人實體、多學科交融，以及一個完善的產業生態。
他看中復旦的理由具體而落地，復旦擁有深厚的數學、物理學科根基，積極推進的新工科建設，以及地處上海和長三角中心的產業與區位優勢。
以此為目標，加盟復旦后，蘇昊將領銜建設通用物理智能研究院
該學院依托復旦大學智能機器人與先進制造創新學院，打破傳統院系劃分，不設學科邊界，完全圍繞問題導向，匯聚數學、物理、計算機、人機交互、腦機接口等多領域頂尖人才。
他直言，研究院的目標是培養未來5到10年的人工智能領軍人物
在人才培養理念上，他強調兩點——高品位的科研眼光（知道什么問題值得做）和長周期的探索耐心（愿意把問題做完）。
- 論文不是目標，而是副產品。真正的標尺，是能否在真實世界中實現智能體的有效行動與自主決策。
研究院將重構課程體系，縮短從基礎到前沿的路徑，讓學生盡早進入科研與實踐，同時大力支持師生創新創業，推動成果轉化。
具身智能：樂觀，但謹慎
對于當下火熱的具身智能賽道，蘇昊的判斷是“謹慎的樂觀”。
樂觀的底氣來自問題本身，因為這是一個既有科學深度、又有巨大產業潛力的真問題
謹慎則來自于現實，因為當前涌現出的大量精彩演示，與真正的通用能力之間，仍存在關鍵斷層。
而填補這一斷層的核心，正是物理智能。
談到“具身智能的ChatGPT時刻”，蘇昊坦言，短期內實現大語言模型那種程度的泛化還不現實，但在更長時間尺度上，方向是清晰的。
他預見，具身智能將深度滲透制造業、服務業、養老行業等領域，最終推動人類走向“人機正面互動、人機共存的時代”。
而通往那一未來的橋梁，正建立在今天對物理智能的扎實探索之上。
蘇昊從中國出發，一路從2D到3D，從視覺到具身，一步步打通“讓機器理解世界”的關鍵路徑。
如今，他帶著這一切回來了——落腳復旦，直面物理智能這道真正的難題。
世界級AI科學家的加盟，也把復旦在AI和具身智能，推向了世界最前沿。
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