在探索未知的道路上，时间从不言语，却默默见证着每一次突破与蜕变。怀揣“格物明理，致知精工”的信念，香港中文大学（深圳）理工学院的研究型硕博毕业生们，在理工的星辰大海中破浪前行。他们是学术的追光者，亦是未来的筑梦人。

香港中文大学（深圳）理工学院研究型硕博项目推出毕业生系列推文，聆听他们以智慧与汗水写就的成长篇章，感受时光长河中因坚持而绽放的星光。

本期，我们特别走近2025届理工学院研究型硕博毕业生万瀚文。

万瀚文

2025届

永平书院

理工学院

计算机与信息工程哲学硕士

现为香港中文大学（深圳）2025级计算机与信息工程专业博士生，本科毕业于郑州大学，硕士毕业于香港中文大学（深圳），师从冀晓强教授和孙正隆教授。主要研究方向为具身控制。

在Journal of Field Robotics，EMNLP，IROS，TCPS等国际顶级期刊/会议发表论文，曾担任Journal of Field Robotics，IROS、ICRA等机器人国际顶级会议审稿人。

教育背景：

本科：郑州大学

研究领域：

人形机器人，具身控制，大语言模型

导师：

冀晓强教授，孙正隆教授

代表科研工作、论文：

• Hanwen Wan, et al. "Towards Universal Embodied Intelligence Planning in Scalable Field Robots Collaboration and Control." Journal of field robotics (2025)
• Hanwen Wan, et al. "EmbodiedAgent: A Scalable Hierarchical Approach to Overcome Practical Challenge in Multi-Robot Control." The 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS).
• Hanwen Wan, et al. "Towards Physics Aware Embodied Control with Graph based Object-centric Learning." ACM Transactions on Cyber-Physical Systems (TCPS).

荣誉及奖项：

2025 Presidential Award for Outstanding Graduates

社会实践、实习、科研经历：

Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society (AIRS) 科研助理

毕业去向：

香港中文大学（深圳）博士研究生

畅所欲言

Q：在理工学院学习的几年，你觉得自己最大的成长和蜕变体现在哪里？

A：在理工学院的学习让我从一名注重算法实现的学生，成长为能够独立构思并推进科研项目的研究者。

刚进入硕士阶段时，我更关注代码性能和模型精度，但在与导师和同学的交流中，我逐渐意识到科研的核心是“提出好问题”——如何从现实需求中抽象出科学问题，并在理论与工程之间找到平衡点。这几年，我从“执行者”转变为“思考者”，不仅学会了设计实验与撰写论文，更培养了系统化的科研思维和独立解决问题的能力。

这种成长不仅是学术上的进步，更是对自我认知的突破。我十分感谢导师冀晓强教授和孙正隆教授给予的指导，让我真正具备了走向科研前沿的信心与能力。

Q：回顾在理工学院的科研学习，你收获过最宝贵的科研经历是什么？

A：最宝贵的经历是参与具身智能与多机器人协作的研究项目，并以第一作者在 Journal of Field Robotics 和 IROS 等国际顶级期刊与会议上发表成果。

研究项目项目从算法框架设计到真实机器人系统部署，历时近一年，涉及强化学习、鲁棒控制与分布式规划等多个方向。我们让机器人在复杂环境中实现长期稳定协作，这一过程中遇到了大量工程难题，如传感噪声、通讯延迟等。通过反复实验与推理，我学会了如何在“理论可行”和“工程可行”之间找到平衡。

这段经历不仅提升了我的科研能力，也让我更加理解真正的创新是建立在持续打磨与严谨验证之上的。

在杭州参加IROS 2025

Q：你认为做科研，最需要具备的关键素养是什么？

A:我认为做科研最重要的素养是系统性思维与耐心。

科研不仅是灵感闪现，更是长期积累和严谨推理的过程。一个复杂的问题往往需要跨学科的知识整合，从问题建模、算法设计到实验验证，每一步都考验研究者的逻辑性和细致程度。面对实验失败或结果不理想时，保持冷静、分析原因、持续迭代，是科研道路上最宝贵的能力。

其次，科研需要勇气去质疑已有结论，并坚持探索新的可能。理工学院的开放氛围和导师的鼓励让我学会在失败中找到成长的契机，也让我更加坚信：真正的科研创新来自对复杂系统长期、深入而系统的思考。

Q：在港中深这样高手云集的环境里，你如何定义 “优秀”? 是成绩、是认知，还是某种内在的成长？

A:在我看来， “优秀”不仅仅体现在成绩或论文数量上，而是体现在持续拓展认知边界的能力。港中深汇聚了来自全球的优秀师生，大家都在探索未知的问题。在这样的环境中，我逐渐理解了“优秀”是一种自我成长的状态——它意味着有勇气面对不确定性，有能力跨出舒适区，并能在合作中互相启发。

导师们鼓励我们不仅追求科研成果，更要在过程中积累方法论与学术品格。我认为真正的优秀，是能够在高压环境下保持对科学的热情与好奇心，并在不断学习和思考中实现自我超越。这种精神，是我在理工学院最珍视的收获。

参加毕业晚宴

Q：在硕士阶段在科研上遇到的最大的挑战是什么？

A:最大的挑战是让算法在真实世界中保持稳定性与鲁棒性。

模拟环境中的机器人往往表现理想，但当算法部署到实际硬件系统时，各种非理想因素——如传感延迟、摩擦差异、动力不对称——都会导致模型失效。为了克服这一问题，我花了大量时间在算法与控制的融合上，在导师的指导下，通过引入前馈稳定控制和强化学习的结合策略，实现系统的自适应与长期运行。

这一过程非常艰难，但也让我更深入地理解到“科研不只是提出新算法”，更是解决真实世界问题的过程。克服这些挑战的经历，让我更加坚定了在具身智能方向继续深耕的信念。

Q：学校的哪些资源助力了你的科研？

A:港中深为科研提供了系统而丰富的支持。

首先是完善的硬件资源——学院配备了强大的算力平台和实验机器人系统，为算法验证和大规模训练提供了可靠基础。

其次是开放的科研合作氛围，学院鼓励跨学科协作，我有机会与自动化、AI、机械等方向的同学共同开展项目。此外，学校与AIRS的紧密合作，为我们提供了接触产业级项目的机会，让研究成果能更快落地。最重要的是导师冀晓强教授和孙正隆教授给予的指导，极大提升了我的科研效率：引导我找到正确的方向，解决真问题。

这些资源的结合，使我能够更系统、更深入地推进具身智能与多机器人控制方面的研究。

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