朱皓宇

2026届电气工程及其自动化专业本科生

从土木工程专业的稳扎稳打、跨界探索，到电气工程及其自动化专业的前沿深耕，从不断寻找方向，到以第一作者身份在国际顶会AAAI 2026上发表研究成果，如今他即将开启浙江大学电气工程专业直博生涯，在新的学术道路上继续求索。在ZJUI求学的四年里，朱皓宇的成长轨迹始终围绕着“主动探索”四个字展开。没有预设好的完美路径，他在一次次选择、调整与坚持中，慢慢找到了自己愿意长期投入的方向，也诠释了求是学子的成长模样。

跳出舒适区，追随真正的兴趣

谈及从土木工程转向电气工程及其自动化的选择，朱皓宇表示，这是在跨学科学习与持续探索中，找到自己真正感兴趣的方向。初入 ZJUI 时，朱皓宇就读于土木工程专业，从数学、力学等基础课程入手，逐步搭建起扎实的工程知识体系。得益于学院跨学科交叉培养的课程体系，他在深耕本专业的同时，也逐渐接触到智能计算、优化决策及其工程应用等不同领域的知识。随着学习维度不断延伸，并结合课程实践与科研探索，他发现自己更享受理解复杂系统的运行逻辑，并尝试运用新的方法分析和解决问题。电气工程与计算机技术等领域的交叉融合，让他看到了更广阔的探索空间，也促使他逐渐明确电气工程是更契合自身兴趣与长远规划、也更值得持续投入的方向。

朱皓宇在大一时已凭借亮眼的学业成绩在土木工程专业中崭露头角。这一成绩的背后，既是他日复一日的主动钻研，也是他对专业内外知识的广泛涉猎与深度思考。无论是数理基础课程还是跨领域的拓展内容，他都能较快理解并融会贯通，从而在专业学习中始终保持优异表现。但在他看来，“成绩好，并不意味着这个方向最适合自己”。比起留在一条已经走得顺畅的道路上，他更愿意追随真正能够激发好奇心、值得长期投入的志趣。

没有一时冲动，也没有盲目跟风，在认真梳理自身兴趣与发展规划后，凭借着优异的成绩与表现，朱皓宇在大二正式转入电气工程及其自动化专业，由此开启了一段崭新的学习旅程。尽管在之前专业的学习中，朱皓宇也曾接触到一些跨学科知识，但真正转入电气工程专业后，他才真正意识到，转专业从来不是更换一个名称那么简单。全新的课程体系、亟待补齐的基础知识，以及与原专业同学之间存在的进度差距，都曾给他带来不小的压力。

但朱皓宇始终认为，主动选择的路，就要主动承担它的重量。他没有将转专业视作“落后一步”，而是把它看作一次重新出发的机会。面对ZJUI节奏快、连贯性强的专业课程与全英文教学环境，他始终抱着“把基础打牢”的心态。在每门课程的学习之初，他都会从核心概念入手，逐步梳理知识脉络。每当遇到疑点，他便会及时查阅资料、与同学讨论或向老师请教，先理解问题的本质，再着手解决具体问题。凭着这份踏实与韧劲，转专业后的朱皓宇专业课成绩始终保持在前列，更形成了“重本质、求甚解”的学习逻辑——这份思维习惯，后来成了他科研路上最核心的底气。

锚定交叉方向，在打磨中产出成果

在对前沿计算机技术、优化决策与电气工程的交叉领域产生浓厚兴趣后，朱皓宇主动联系ZJUI研究员、助理教授侯庆春，正式踏入了科研的大门。最初接触神经网络线性约束满足问题时，摆在朱皓宇面前的，是一个需要不断理解、拆解和重新定义的开放性问题。如何让神经网络在保持高效计算的同时，确保输出结果满足严格的工程约束？这一问题兼具理论深度与现实价值，也成为他科研道路的起点。

朱皓宇注意到，当下神经网络正被越来越多地用于加速工程问题求解，凭借推理速度快、适配复杂场景的优势展现出巨大应用潜力，但在电力系统优化、机器人路径规划、自动驾驶这类安全关键场景中，神经网络不能仅追求输出效果，结果必须严格契合物理约束与运行规则。一旦输出不可行，不仅方案直接失效，还可能引发安全风险。

针对这一痛点，朱皓宇和团队研发出T-SKM-Net框架，专门破解效率与可行性难以兼得的难题。这是一套面向线性约束满足的可训练神经网络框架，团队的核心设计思路是在神经网络完成初步输出后加入定向修正机制，对结果进行约束校准，确保输出严格满足所有线性等式与不等式约束，最终实现高效推理与结果可行的统一。团队还以直流最优潮流问题为典型场景完成验证。针对系统运行必须满足的功率平衡、线路容量等多重约束，T-SKM-Net 既保留了神经网络的快速计算能力，又能让输出方案完全符合系统运行规范，为工程场景下的快速决策提供了全新技术路径。

在一次次与实验结果不确定性的磨合中，朱皓宇逐渐认识到，不理想的结果并非失败，而是修正研究方向的重要信号。侯庆春老师的指导，也始终贯穿在他的科研历程中。侯老师从不直接给出标准答案，而是引导他不断追问“这个问题为什么重要”“我们的方法真正的创新在哪里”。一次次的讨论与追问，推着朱皓宇跳出“用课程思维做科研”的惯性，逐渐建立起真正的研究者视角。他也深深体会到，科研从来不是闭门造车，很多模糊的想法都会在与老师、同学的交流碰撞中逐渐清晰，不同视角的补充，也能让研究变得更加严谨、完整。

▲朱皓宇（左）与侯庆春（右）在AAAI 2026会议现场

最终，研究成果T-SKM-Net: Trainable Neural Network Framework for Linear Constraint Satisfaction via Sampling Kaczmarz-Motzkin Method发表于国际顶级会议AAAI 2026，朱皓宇是论文第一作者。对他而言，这篇论文的意义并不止于一项科研成果，更是一段完整而扎实的科研经历。从提炼核心问题、设计方法框架，到反复实验验证、打磨论文写作，他全程深度参与，也在这一过程中不断积累、不断成长。

不止于学术，在多元体验里完整青春

在学习与科研的主线之外，朱皓宇的本科生活同样有着丰富的一面。大二暑假，朱皓宇前往浙江嵊州的一所小学参与支教，主要负责给低年级的孩子们上科学课。平时在校园里，他日日接触的是专业教材、学术论文、公式推导与代码模型，但站在小学课堂上，面对一群对世界充满好奇的孩子，所有复杂的专业表达都失去了作用。他必须把抽象的科学原理拆解成生活化的例子、直观的小实验，用最通俗、最有趣的语言讲给孩子们听。

小朋友们的提问总是天马行空，又常常直击本质——很多他习以为常、默认正确的基础原理，会被孩子们用最朴素的方式追问“为什么”。这些看似简单的问题，反而推着他跳出复杂的模型与公式，回到最本源的原理层面重新思考。这段经历也让他深刻意识到，真正掌握知识，从来不是只会自己解题、做推导，更包括能用别人听得懂的方式传递出去。支教不是单方面的知识输出，对他自己而言，更是一次重新梳理知识体系、理解沟通价值的双向成长。

▲朱皓宇在嵊州支教

平日里朱皓宇也始终保持着学业与兴趣的平衡。他热爱打乒乓球，紧张的科研间隙，球桌上的挥拍与奔跑是最好的放松方式。他也喜欢唱歌，曾站上浙江大学海宁国际校区第五届歌手大赛暨第四届草地音乐节的舞台。在他看来，科研是理性、严谨与反复推敲，而唱歌是感性的情绪表达，两者互为补充，让他在高强度的学习之外，始终保留着一份松弛的出口。

毕业之后，朱皓宇将继续在浙江大学电气工程专业攻读直博，导师就是他科研生涯一开始的引路人侯庆春老师。回望四年，他最大的成长，是从被动完成任务，变成了主动规划人生——从土木工程到电气工程，从课堂学习到科研探索，从本科生到准博士生，他在一次次尝试、选择与调整中，一步步走出来的。带着这份主动探索的勇气与踏实深耕的定力，未来的朱皓宇，也必将在自己热爱的领域里，继续走出更广阔的天地。