文章来源：2026年寒假复旦大学校友走访活动
走访同学：2024级未来信息创新学院李玥仪
第一部分：复旦记忆与海外求学
Q1：如果现在回想起在复旦的时光，您脑海中浮现的第一个画面或场景是什么？
第一个是我们管理学院的图书馆，第二个就是光华楼，我经常在这两个地方自习。生活方面，我很喜欢吃旦苑食堂，那里的炸大排令我至今难忘。虽然我们研究生的宿舍在北区，但是当时我更喜欢吃旦苑，现在北区食堂装修了，以前我们在的时候没有现在那么高级。
Q2：是什么让老师对管理学这个专业产生了兴趣呢？
坦白说，进入这个专业是高考调剂的结果。我本科是在人大，录取专业为信息管理与信息系统。不过录了这个专业以后，发现这个专业恰好比较适合我，因为我数学比较好，这个专业又有逻辑和数学分析的内容，这些我都较为擅长。
后来我保到复旦以后，就接着学信息管理与信息系统。这个专业其实不是大家理解中的纯管理学，它是管理学中最偏理工科的，我们也要编代码、做系统，只是会融入一些管理学的思维。现在来说，这个专业反而成为了优势，因为如今技术发展得很好，包括大数据专业这些其实都是从信息管理与信息系统专业衍生过去的。所以相反，现在整个管理学院，我们这种偏技术的管理学反而在就业和专业前景上更有优势。
第二部分：名校联合培养与海外求学
Q1：我看您是复旦与佐治亚理工联合培养的博士。当时是什么契机让您选择了这种模式？
这要感谢母校提供的广阔平台。当时管院的资源非常丰富，能够资助每一个博士生出国一年。所以无论是申请国家留学基金委（CSC）的补助，还是由学院直接资助，机会都很多。
出国对我来说也是很好的经历，其实我父母一直希望我读研的时候就出国，但是我起初对独自在外生活感到恐惧。后来读博时心智更加成熟，又能找到同伴同行，内心就没那么怕了。如今回头看，这些经历极大地开阔了我的眼界。后来我工作以后，又去了德国一年，体验了不同国家的文化与科研氛围。
Q2：在海外访学联培期间，您遇到的最大挑战是什么？您当时是如何克服的？
我海外有个导师，当时因为我联系的比较晚，所以双方的研究方向并不完全契合。本来希望能开启一个新的合作课题，但在沟通中发现，国内外学术思路存在明显分歧。他想要的题目是特别简单的，然后把它做得很深，用三四种方法去验证。但当时我们国内的研究中更追求把模型做得复杂一点。很遗憾我一直没有找到合适的选题，最后就没有跟他合作，还是做的国内的研究课题。不过现在过了好多年，看多了论文，我也知道原来发最顶级的论文，不是要复杂，而是要把简单的问题做深。
第三部分：高校老师的科研教学经验分享
Q1：您觉得对于本科生来说，有什么重要的能力是对写论文比较重要的？
其实写论文也没有那么难，因为有些学术会议，投稿以后被收录的概率很高。我现在带本科生，觉得最大的弊端在于有的学生根本没看过文献，不知道要做什么。而且现在有Deepseek、ChatGPT这些AI工具，以很多学生跳过了文献阅读的环节，直接让 AI 生成综述。但这导致他们连基本的论文范式都无法掌握。看文献其实很重要，自己去看文献、自己写东西，当掌握了这些技能以后，再用AI工具，而不是一上来就依赖工具。很多人觉得写论文很简单，用AI就能写一篇，但真的要投稿发好的期刊，绝对不是AI能做到的。
在选题上，我鼓励学生做自己感兴趣的、紧跟时代的课题。像我们管理学，我这个专业会研究各种各样平台上的用户行为，比如我们分析抖音用户行为、好大夫在线的医患对话，甚至通过人脸识别分析医生头像（如是否穿白大褂、戴眼镜）对咨询量的影响。最近我指导的一个大创项目，就是研究“数字人直播”与“真人直播”对消费者购买意愿的差异影响，这类研究既有趣味性，又有现实意义。
Q2：这类新颖研究的数据通常如何获取？
数据获取确实是科研的一大难点。对于本科生，如果有现成的数据是最理想的；如果没有，通常只能通过问卷和访谈这种简单的方式。
对于研究生，我们会利用爬虫技术抓取公开数据。但我一直想做更深入的新兴技术，比如数字人和AI方面研究，这往往受限于企业内部数据。科研有时候就是这样，越火的话题研究价值越高，但数据门槛也越高。我们只能根据学生的不同层次，设计可行性强的题目，在有限的条件下寻求突破。
第四部分：青年学者的职业选择与成长
Q1：您博士毕业后，为什么坚定地选择了进入高校任教，而不是去企业界？
我从小的梦想就是当老师，只是这个梦想是逐渐升级的。小学的时候想当小学老师，初中的时候想当初中老师，上了大学以后，感觉大学老师很轻松，就想当大学老师。当然，等到真正读完博士出来，我发现高校工作并非外界想象的那么轻松，竞争很卷，工资也不高。
我性格是做事情很认真，信奉“付出必有回报”。在高校，升职路径相对透明，无论是走行政路线还是学术职称路线，只要成果过硬，总有一席之地。相比企业中“一个萝卜一个坑”的晋升瓶颈，高校每年都有教授名额，更适合愿意沉下心做学问的人。另外，高校工作的时间会很自由，忙的时候也会熬夜工作，但是想放假的时候，就可以好好休息。另外，当了老师以后才感受到，指导学生还是很有成就感的，我带的本科生，基本上都去985读研了，我会觉得这样很好，他们将来一定会有更好的未来。
Q2：那在学校里，您觉得同行竞争压力大吗？
现在高校的竞争压力还是比较大的，总有人要卷，然后大家就都卷起来了，比如别人发了论文，自己也得发，大家就拼命卷。讲师进来都是非升即走，而如果有点追求，想评教授的话，就必须做得比别人更好，所以压力还是有的。
第五部分：科研领域与行业洞察
Q1：现在大数据、人工智能都很火热，您认为这些新技术对管理科学可以带来怎样的改变呢？两者之间有什么关联？
从我读书开始，大数据就一直很火热，所以我一直做的都是相关的议题，比如技术的发展怎么影响平台的变化，从而影响用户的行为。我觉得新技术对管理科学学科的变革，和以前的技术变革差不多，终究是技术发展带来新的商业场景，然后研究在新的商业场景中，商家该怎么做，顾客该怎么做，新技术的变化究竟是正面还是负面的作用。当然，现在的AI和以前的AI有所不同，它们确实更加智能化，甚至可以替代人做很多事情。
所以我们上课的时候，也会给学生说，要学会更好地使用AI。我始终觉得，所有东西都应该先自己亲自做一遍，比如代码亲自敲过一遍，再去用AI生成、修改。老是依赖AI会降低人的认知和学习能力，让人变懒，这种懒惰不一定是正面的，在真正复杂的问题上，假如一直习惯于用机器，就会少了一种直觉。这种是不断认知和学习以后形成的内在能力，而倘若过度借助机器，没有机器就做不了事，最终遇到真正的难题，就没有办法解决。
Q2：在南航的研究中，您认为有哪些工作是可以结合现在社会的重大需求的？
比如刚刚所说的数字人直播，是当下比较热门的方向。我最近还在做猪八戒网这种众包平台的研究。ChatGPT这类AI出现以后，大家都想知道AI的发展怎么影响工作和就业，这是一个很宏大的议题，很难直接收集数据，但是在众包平台上可以看出来一些变化。比如ChatGPT出现以后，平台上发布的工作任务难度明显提升了，简单的设计logo可以直接用AI生成，根本不需要在平台发布，所以发布的都是更难、更高要求的任务，编代码的任务也变得更难了，任务的报酬也提升了，因为需求方觉得这些是AI做不到的，愿意多付报酬。但总体而言，平台上发布的任务需求数量是降低的。
我就是想通过这样的平台，看AI真正对工作带来的改变，一方面是雇主端发布任务的变化，另一方面是竞标者的变化。竞标者的变化，从平台上能看到的是报价和周期的变化，报价会形成两极分化，能力高的人，依然不愿意降低报价，甚至会报更高的价格，因为他们觉得自己是亲自设计、有不可替代的稀缺性，而那些用AI随便做的人，报价会很低，这就导致了经济学中的劣币驱逐良币现象，平台上大部分都是用AI的水货，价格很低，那些报高价、靠实力的人，反而会被平台淘汰。这就是AI对就业和工作的冲击。
第六部分：给复旦学子的建议
Q1：老师觉得像什么样的学生会比较适合去读博士呢？
首先是基础好，数学、英语、语文这些都是最基本的，语数外在写论文的时候特别重要，数学代表逻辑能力，语文代表写作能力，英语代表看外文文献的能力。基础好只是第一步，第二步就是要认真，做每件事都要有专业精神，能静下心来。优秀的学生往往行动力极强，不需要导师推着走，甚至能比导师想得更多、做得更快。
Q2：作为复旦大学的校友，您对我们这些学弟学妹们有什么特别的寄语或者建议吗？还有什么关于学习成长方面的经验，想和我们学弟学妹分享的？
首先，虽然AI很好用，但是希望大家先踏实学好基本功，把AI当做工具，而不是依赖它。第二个就是，现在的就业环境、市场环境，比以前要差一些，所以大家还是要提升自己的核心竞争力，让自己不容易被机器或者其他人取代，提升核心竞争力才能有更好的未来。另外，现在学历内卷，还是得读个研究生及以上。既然决定了要读研究生，那本科的时候就要好好学习，争取内保或者外保，也可以考GRE申请出国，这些事情都要提前准备。真的等到考研的时候再准备，压力会很大，所以所有事情都要提前规划。
我周围也看到很多很努力的学生，最后也都有很好的发展。复旦的学生本来就站在了顶尖的位置，稍微努力一点，就能去到更顶尖的地方。不过当然，保持好心情也是很重要的，在复旦，大家都很优秀，不可能人人都是第一，所以只要做的比昨天的自己更好就可以了，不用跟别人比。
总之复旦是个很好的学校，学风也很好，这里是真的认可学习好的人，所以能在复旦上学真的很幸福。我在复旦的时候非常高兴，拿了四年的国家奖学金，这是我的骄傲。复旦的老师们也都对我很好，能感觉到这是一个认可学习努力的地方。总之我真的很喜欢复旦。
