“如果说的坏一点，那就是走了很多弯路；
如果说的好一点，就是经历比较丰富。”
在接受我们采访时，钟岩学长这样总结自己从数学本科到人工智能博士的求学历程。他的经历，如同一幅跨越学科与地域的画卷，既有迷茫与挣扎，也有坚持与收获。
钟岩，北京大学数学科学学院2022级应用数学博士研究生，同时隶属于视频与视觉技术国家工程研究中心，多媒体信息处理国家重点实验室，中共党员。担任高等数学、人工神经网络、计算机图形学等课程助教。研究方向包括计算机视觉，多模态学习，质量评价，大模型等。谷歌学术引用量超500。博士期间荣获博士国家奖学金、北京国际数学研究中心（BICMR）数学研究生奖、北京大学学术创新奖、北京大学校长奖学金、北京大学优秀科研奖、北京大学郑格如奖学金等荣誉。《燃烧吧，天才程序员4》十六强。
PART.1
求学之路
从“信息与计算科学”到“人工智能”
钟岩本科就读于西北工业大学数学系，专业是“信息与计算科学”。他坦言，当初选择这个专业是以为它偏向计算机，结果入学后发现是纯数学方向。“那时候挺迷茫的，不知道学这些理论将来能做什么。”他回忆道。大一时，身边不少同学选择转专业，他也曾考虑转向西工大的王牌专业——航空航天，但最终选择留下。“我觉得数学能打下扎实的基础，虽然不知道未来方向，但基础总是有用的。”
本科阶段，他保持名列前茅的专业成绩，获得国家奖学金、优秀毕业生等荣誉，并取得保研资格。毕业时正值人工智能浪潮兴起，他面临两个选择：金融或计算机。尽管身边不少同学选择了当时最火热的金融行业，他却坚定地转向了人工智能。“我想做有技术含量的东西，能真正推动科技进步，哪怕只是一点点。”
PART.2
跨专业的挑战：
勇气与坚持
从数学跨到人工智能并不容易。尽管很多人说“数学好的人转什么都容易”，他却发现事实并非如此。“计算机科班的同学从大一开始就在打比赛、进组做项目、发论文，而我们还在学数学分析。”在保研面试时，他屡次被问及“有没有论文？”“写过多少代码？”，这些问题让他意识到自己与科班同学的差距。
但他没有退缩。“坚持自己认为正确的事情，一定会有结果。”他放弃了其他学校的offer，选择了中科大的大数据学院。“那里交叉性强，适合我这样的背景。”
PART.3
工科与理科
两种思维模式的碰撞
在中科大读硕期间，他感受到了工科与理科的鲜明差异。“工科更注重实际价值，追求快速落地；理科则更关注理论突破和领域推进。”钟岩所在的实验室节奏快、竞争激烈，与数学系的沉静氛围截然不同。他从零开始学Python、读论文、做实验，用几个月时间完成了从理论到实践的过渡。
硕士毕业后，他本有机会在本校转博，却因研究方向“离落地太远”而放弃。“我希望做更有应用价值的工作。”他申请了校外博士，并最终进入现在的项目，从事应用数学与人工智能结合的研究。
PART.4
科研方法
文档记录、合作与心态调整
面对新方向的挑战，他养成了“随时随地写文档”的习惯。“遇到的问题、解决方案、甚至一闪而过的想法，我都会记下来。”几年下来，他已积累了数万字的笔记。此外，他非常重视与老师和同学的沟通。“我不是天才，我需要合作。”学长笑称，自己有时像在“拉投资”，通过与清华、北航、港理工等高校和华为、字节跳动等企业的老师同学多元合作，获取计算资源、交流想法，实现双赢。
在科研长周期中，他也有自己的放松方式。硕士时在宿舍练琴、健身、阅读，博士阶段则喜欢爬山、滑雪，阅读历史资料、了解历史人物。“从历史中能悟出很多人生的道理。”他说道。
PART.5
海外交流
从“忐忑”到“不后悔”
去年，钟岩通过国家公派项目赴新加坡交流半年。尽管导师担心风险，他仍用一份详尽的PPT说服了老师。“结论是，我完全不后悔。”他笑着说。在国外，他体验到了“自由探索”式的科研氛围，也学会了快速做饭、适应多元文化。“看待问题的视角从‘国家’转向了‘国际’，思考更加全面。”
PART.6
实习与就业
在理想与现实之间
钟岩的实习经历十分丰富，涵盖顺丰科技、网易、华为、月之暗面、字节跳动等企业，岗位方向从量化研究和数据挖掘到机器学习和深度学习，再从推荐算法和机器视觉到多模态融合与大模型。他比较了不同类型公司的特点：“大公司架构完善，资源丰富，技术积累深厚；小公司全栈要求更高，更加扁平、精炼和自由。”
目前，他正处于求职的关键期。理想是不断提升研究能力的同时实现对社会有价值的技术落地，而学术教职和互联网公司将是两条不一样的实现路径。“教职的科研环境更纯粹，探索空间更自由；工业界能获得百万年薪，更贴近业务落地场景”。他坦言：“不论哪条路可以通向我的理想终点，我会结合自己的情况选择最适合的道路”
PART.7
给学弟学妹的建议
规划、体验与心态
对于同样想跨专业发展的同学，他提出了几点建议：
提早体验，不做“纸上谈兵”
多参加课题组、学术会议、实习，感受真实的研究与工作氛围。
做好规划，积累项目经验
尽早确定方向，进组做课题，争取发论文。
保持学习，拥抱变化
技术迭代快，只有不断学习才能不被淘汰。
放平心态，走自己的路
“不要因为别人优秀而否定自己，每个人都有自己的节奏。”
从数学到人工智能，从西北到新加坡，从理论到应用，钟学长的经历是当代交叉学科学者的一个缩影。他的故事告诉我们：弯路未必是歧途，丰富的经历本身就是一种财富。在快速变化的时代，唯有保持好奇、坚持所爱、不断学习，才能走出属于自己的那条路。
“只要是在做自己认为对的事，就值得坚持下去。”他说。
