十载匠心育桃李，

ZJUI为学子铺就接轨全球的成长之路，

无数 ZJUIers正扬帆工程创新与时代蓝海，

绽放不被定义的青春锋芒。

今天，让我们一同走近ZJUI2021届机械工程专业校友郑晗。

看他如何在系统科研训练中沉淀方法，

在跨文化学术碰撞中拓宽视野，

在前沿探索中坚定学术志向，

始终致力于让更多科研成果走出实验室、走向真实世界。

2017年，怀揣对工科前沿的向往，郑晗进入ZJUI机械工程专业就读。在校期间，他并未囿于单一专业边界，依托学院跨学科、国际化的培养体系，他深度参与各类科研实践与创新项目。在持续的跨领域探索中，他不断触碰学术前沿、拓宽认知边界，也由此对计算机技术与大模型领域萌发了浓厚兴趣。这份热爱逐渐沉淀为清晰而坚定的学术追求，让他毅然定下深耕该领域、攻读博士学位的人生方向。2021年，郑晗从ZJUI启航，远赴美国开启博士深造之旅。如今，他扎根世界顶尖实验室，专注于智能系统决策、强化学习与工业智能系统优化方向的前沿研究，在选定的学术道路上深耕不辍、笃行致远。

从ZJUI本科，到美国麻省理工学院（MIT）博士，这段跨越重洋的学术之旅，让郑晗对“国际化学术人才”的核心素养，有了最真切的理解。在他看来，扎实的专业基础、独立的思考能力、开阔的跨学科视野、流畅的学术沟通能力，是青年学者行稳致远的核心——而这些能力，恰恰是ZJUI的培养体系中，一以贯之的培养目标。

在 ZJUI，“研究”成为一种习惯

回望在ZJUI的本科时光，郑晗坦言，最深刻的印记从来不是某一门单一的课程，而是学院刻在培养体系里的研究型思维训练。

“当时不少课程都会要求我们完成体系更系统、挑战性也更强的项目，而不只是停留在课后作业或解题应试层面。” 郑晗回忆道。在项目推进过程中，他需要自主查阅文献、设计实验，最终让整套系统稳定运行起来。彼时的郑晗只觉得 “作业很有挑战性”，直到进入MIT攻读博士才真正意识到，本科四年里，学院培养体系已帮他完成了科研思维的底层构建。

学院开放包容的培养氛围，给了他早早触碰科研训练的机会。本科期间，郑晗加入了 ZJUI 副教授崔佳欢课题组，参与计算流体力学相关工作的研究，这段经历让他至今记忆犹新。这是他第一次真正沉下心来研读文献、复现实验，也让他深刻理解到“研究并非零散知识点的简单堆砌，而是围绕核心问题，开展系统分析、反复验证、持续推进的完整过程”。

随着不断深入参与各项科研训练，郑晗对大模型等技术领域的兴趣愈发浓厚，也最终坚定了在相关领域深耕的决心，选择毕业后攻读博士学位继续深造。如今回望，“ZJUI 鼓励学生独立探索的跨学科培养体系，以及开放包容、高度接轨国际的学术氛围，为我博士阶段的学习与研究打下了至关重要的根基”。正是在这样的环境浸润与体系化培养下，他早早养成了主动直面问题、勇闯学术前沿的思维习惯，也在一次次探索中，一步步清晰锚定了自己的学术方向。

▲郑晗（右二）在ZJUI学位授予仪式现场

在碰撞中，让技术落地生根

2021年，郑晗远赴美国麻省理工学院（MIT）攻读博士学位，深耕机械工程与计算科学工程交叉领域，聚焦智能系统决策、强化学习与工业智能系统优化方向，在工程科学的前沿赛道上稳步前行。

初入MIT，郑晗面临的最大挑战并非语言壁垒，而是科研本身的不确定性。他坦言，本科阶段的学习有明确的目标与可循的路径，而真正的学术研究往往没有标准答案，“投入大量时间验证的想法可能被证伪，推进过半的研究方向甚至需要彻底推翻重来”。为了快速适应全新的科研节奏，他主动跳出埋头单干的模式，频繁与导师、同学开展深度学术探讨，在思维碰撞中打破僵局、挖掘新的研究思路。海外高校鼓励学生大胆表达、自由探讨的开放氛围，也让他逐渐形成了“在交流中拓思路、在实践中验想法”的科研节奏。对他来说，学习和研究从来不是埋头苦做的单线推进，而更是一种在讨论中打开思路、在研究中验证想法的循环过程。

如今，郑晗的核心研究围绕复杂系统的可靠决策展开，重点探索如何通过强化学习等方法，让智能系统在多轮交互、复杂任务规划等真实场景中实现更稳定、更高效的执行效果。在他看来，看似简单的算法优化，实则需要对奖励机制设计、训练过程稳定性、不同场景下的系统泛化能力等环节反复打磨。无数次的实验调试、方案迭代，让他愈发深刻地体会到，科研的本质是在复杂系统中耐心求索，唯有以脚踏实地的尝试，才能一步步逼近问题的答案。

▲郑晗（左二）与研究团队庆祝获奖

除了深耕基础理论研究，郑晗还深度参与了与自动化仓储龙头企业 Symbotic的工业合作项目，将强化学习算法落地到大规模仓储机器人的路径规划与调度中。为了让研究方法更具实用性，他与团队采取了循序渐进的策略。先在模拟环境中训练优化策略，再逐步融合真实系统的数据，同时结合部分传统规划方法，确保整个系统的稳定性。这段经历让他跳出纯理论研究的框架，对科研价值有了更完整的认知：真正有价值的研究，从来不止于纸面的性能指标，更要兼顾系统可靠性、工程实现可行性与大规模落地能力，真正让技术走出实验室，在真实工业场景中创造价值。

▲郑晗研究成果被麻省理工学院报道

在MIT的学术环境里，他也深刻感受到了跨学科合作的重要性：他所专注的研究从来不是单一领域的闭门造车，而是需要融合机器学习、系统工程、经济学等多个学科的知识。而ZJUI从本科阶段就推行的跨学科培养模式，早已让他习惯了跳出单一专业的边界看问题。这份视野，成为了他在跨学科研究中重要的优势。

毕业多年，郑晗始终关注着母校和学院的发展。看到ZJUI在人才培养、科研创新、国际合作上持续突破，看到一届届学弟学妹在各行各业斩获佳绩，他的心中满是自豪。从ZJUI的课堂，到MIT的实验室；从初入校园的本科新生，到深耕工程前沿的青年学者，郑晗的成长轨迹，正是 ZJUI“培养工程之俊杰，成就明日之领袖”培养目标的最佳实践。十年来，ZJUI 始终以培养具有国际视野、创新能力和社会担当的拔尖工程人才为己任，为无数学子搭建起通往世界顶尖学术舞台的桥梁。而从这里走出的青年学子，也终将在全球的学术前沿与产业阵地，持续发出属于ZJUIers的声音。