馮建峰：科研是第一快樂的事

人物名片

馮建峰：1964年生，“長江學者”特聘教授，現任上海數學中心首席教授、復旦大學類腦智能科學與技術研究院院長、復旦大學大數據學院院長、上海腦科學與類腦研究中心副主任。在計算神經科學領域發展了一系列數學、統計與計算機的理論和方法。通過對來自神經科學和腦疾病的不同尺度海量數據的分析、研究，他提出了非線性因果關系的方法和理論，應用于發現抑郁癥和孤獨癥病灶及其臨床診療。在單神經元和神經元網絡的動力學研究、機器學習算法的設計和分析、隨機控制理論等方面取得一定成就。

數學、物理、計算機、生物、材料、工程、醫學、藥學、心理學、語言學……什么樣的科學研究，會將這么多學科匯集在一起？

在復旦大學類腦智能科學與技術研究院（以下簡稱“類腦研究院”），這樣的交叉課題研究是常態。作為首任院長的馮建峰，既是上海數學中心首席教授，還兼任復旦大學大數據學院院長。而他這兩年發表的學術成果，卻大都與疾病有關：睡眠障礙、孤獨癥……

“腳踏實地，先做好人，再做科學家”

“人腦看似不大，卻由860億個工作單元（神經元）組成……”58歲的馮建峰說起他的研究領域，目光炯炯有神。

2015年，馮建峰受聘成為復旦大學類腦研究院首任院長。當時，他用系統發展神經計算的數學理論解決了一類最優隨機控制問題，取得了優異成果，成為國際生物信息領域的知名專家。

1981年，馮建峰考入北京大學數學系。他和他的同學們一樣，都在數學研究上有著崇高的理想，想采擷數學皇冠上的璀璨明珠。時任數學系主任丁石孫的教導，讓17歲的馮建峰有了更深刻的認識。“丁老師希望我們這些年輕人，腳踏實地，先做好人，再做科學家。”馮建峰說。

年少的馮建峰，逐漸把興趣轉向應用數學領域：大二起，他開始旁聽生物系課程；寫博士論文時，他將隨機過程理論用于神經網絡研究……30年間，馮建峰一直利用數學方法研究腦科學。

憑著算法技術在工業或投資界也能有很好的發展，但馮建峰從未有過轉行的念頭。當復旦大學籌建類腦研究院時，在國外大學多年領導著一家實驗室的他適逢其會，成為拓荒建組的不二人選。

“我做研究是被好奇心驅動的”

如今的復旦類腦研究院，已有一支120人的教職工隊伍，有認知神經科學、計算系統生物學、人工智能算法、全腦計算等多個研究團隊。

在馮建峰的邀請下，青年學者賈天野加入了復旦類腦研究院。“馮老師話不多，但總是身體力行。他的愿景是做頂天立地、高水平的科研。”賈天野說。而馮建峰則這樣評價自己：“對我來說，科研是第一快樂的事，我做研究是被好奇心驅動的。”

2018年，馮建峰團隊首次搭建了由7000萬個脈沖神經元組成的數字大腦。通過數學算法，實現人腦全腦尺度千億級神經元功能的精細計算模擬。通過計算模擬，進一步解析大腦感知覺、學習記憶、情感決策及信息處理等工作機制，為人工智能的原創突破提供實驗及理論基礎。到2021年底，數字大腦擁有的神經元數量已與真正的人腦相當。

這個數字大腦的原型就是馮建峰本人。馮建峰的助理介紹，這個“人腦模特”并不好當，日程安排“一天頂別人三天”的馮建峰，常常需要精確算好時間，從復旦大學邯鄲校區駕車到浦東新區的張江國際腦影像中心，在磁共振成像設備上接受掃描，監測腦部活動，為數字大腦提供原型數據。“在高場強環境里待一個多小時，那樣的滋味不好受，馮老師卻毫無怨言。”他的博士生謝超說。

馮建峰一直雷打不動堅持的還有每周3到4次的討論班。周一、周四下午是“全腦計算”課題組；周二下午則是腦神經科學研究團隊。偶爾與其他工作沖突，討論班會被挪到晚上，馮建峰即便是出差在外，也通過視頻參加，從不取消。所有人都要發言，青年研究員要報告研究進展、前沿學術資訊，學生們要對導師指定的閱讀文章、書籍做概述、談觀點。

“要說到點子上。把讀過的50頁文章，概括成三句話告訴我！”馮建峰毫不客氣地叫停了一名博士生的報告。

學生們最怕討論班上的馮建峰。“不要以為他正在忙著，記不得你報告的內容，他會一直追問‘你這個研究做到后面是什么’。可以說，討論班結束的那天晚上，才是我們的真正周末。”謝超說。

“交叉學科的人才成長比傳統學科難很多。要抗得住各種干擾，持之以恒，方能有所突破。”在馮建峰看來，做科研要有興趣驅動，要有天賦，也要“夠拼”。搭平臺、拓視野、加壓力，要讓年輕人迅速成長起來，才能把研究院打造成具有全球影響力的前沿研究和科技創新中心。

“既要咬定長期目標，也要關注一些‘熱點’問題”

聊起科研，“好玩”“有意思”是馮建峰常說的話。同事和學生也說，他常有天馬行空般的研究靈感。

人們常說“科研要坐得住冷板凳”，馮建峰對此有自己的理解：“搞科研當然得坐得住冷板凳，耐得住寂寞，要有長遠的研究目標。但研究者的頭腦中不應只有一個科學問題，應該始終有短期（熱）、中期（溫）、長期（冷）多個選題和目標。既要咬定長期目標，也要關注一些‘熱點’問題。”

近年來人工智能技術火熱，但要破解人腦工作機制、實現用計算機模擬大腦工作，還有很長的路要走。比如，類腦研究院正在建設的張江國際腦庫，已擁有國際共享數據庫52萬余個，但在一些腦科學的重要領域仍在積累數據。

研究院也在運用數據、算法提煉理論模型，通過新路徑研究神經系統疾病，尋求干預治療的方法。“馮老師帶隊，聯系了很多醫院和研究機構，收集臨床需求。這個工作很累很困難，但很有價值。”副院長謝小華說。

“我們收集了約17萬人的睡眠狀態大腦數據，分析發現，10歲左右的青少年睡得越長，大腦發育越好……”2021年7月，在世界人工智能大會上馮建峰關于健康睡眠的研究報告，引來了4.6億人次的閱讀量。這讓他感到很自豪，并且開始對科普投入更多熱情。現在，他正著手編著關于腦與類腦的科普圖書……

日程以小時為單位，排得滿滿當當，夜里11點還在發微信文章、追蹤研究進度；將時間管理和嚴格自律做到極致，即便是穿行在校園里，馮建峰也會迅速算出“最佳路線”，比別人更節省時間。

馮建峰還有許多業余愛好，包括網球、羽毛球、游泳、登山等很多體育項目。他常年保持每天一小時的體育鍛煉。甚至在兩個會議之間，也會換上運動鞋，在校園里跑上幾圈……

■記者手記

跨學科融合 高水平科研

多元、交叉、融合……這樣的詞在生活里越來越常見。在科學界，同樣也有一批跨越多學科的科學家。尤其是有了大數據、超級算力、光子設備等新技術新設備的助力后，很多傳統學科的學術范式，也迎來了創新發展的新契機。

光有技術設備還不夠，要真正實現跨學科融合，還需要有一大批學術基礎扎實、善于突破傳統知識邊界的人才。今天的教育、科研和人才培養，都應對此高度重視。