2013年的最后一天，从澳大利亚留学回国的夏勇到西工大报到。在学生眼里，他从来不是个严厉的老师，“被学生怼是常事”“有时更像一个大师兄”。

成功举办“第八届医学图像计算青年研讨会”（2021年）

2018级博士生贾灏哲这样说：“大四刚开学，我打算在本校继续攻读硕士研究生，由于上过夏老师的课，便尝试写了一封邮件‘探路’。其实发邮件时我内心十分忐忑，不知道老师是否能在百忙中看到这封邮件，也不知道老师是否会同意？但让我万分惊讶的是，过了短短几分钟夏老师就亲自打来电话，言语平易近人，简单确认了我的想法便诚恳表示欢迎我加入他的团队，并鼓励我尽早来实验室熟悉环境。这是我和夏老师的第一次直接、正式的接触，他的修为涵养和人格魅力给我留下了深刻印象，至今记忆犹新。从那时起，我就坚定了跟随夏老师学习的信念，一直到今天，始终如一。”

不同阶段不同方法 望青出于蓝而胜于蓝

无论是上课还是带研究生，夏勇老师都有一套“特殊”的策略。以招博士生为例，对于那些缺乏职业规划、想不清楚未来道路的“好苗子”，夏勇一开始会先鼓励他们，消除他们对于读博的网传负面消息的顾虑。他会很“俗套”地告诉学生：“大胆追梦！你有这样的天赋，又有这样的基础和条件，就应该去努力追求。”但当学生定下读博士的决心之后，他又会进行一轮“劝退”，跟他们讲读博的不易，讲自己作为导师极高的要求，讲做科研过程的痛苦，讲可能遇见的各种不尽如人意的结果……“丑话说在前面，因为做科研确实是这样子，不是一帆风顺的，再优秀的学生也会遇到挫折。”

然而当学生们真遇上这类挫折时，他反而会安慰到：“没关系，所有的付出都是有收获的，最重要的是你的能力在不断提升，相信下一个工作你一定会做的更好。”科研训练是一个螺旋上升的过程，遇到困难的时候要学会避免陷在一个旋涡里越来越消沉。作为“过来人”的夏老师有很深的感触：“关关难过，关关过。一个课题成功结束，接下来做第二个，这个过程得再来一遍。所以很多学生，特别博士生会有压力，我很能理解。我遭遇低落与烦躁，会给自己放一天假或者种种多肉植物，希望我的学生们也能找到自己调节心态的方法。”

做了副院长后，夏勇担心自己学生关心不到位，时常对学生们说，“你们有什么问题要第一时间跟我讲啊，就算我解决不了的，我也想办法给你解决，千万不要把事情压在心里。”

2016级博士生魏洁说：“夏老师对我来说，亦师亦友，在学习科研上给了我非常大的帮助。在生活中遇到的困难与问题，我也跟老师聊，也能够得到帮助和解决。”博士贾灏哲说：“我和实验室的众多硕、博士生，都曾在夏老师的支持和帮助下多次参加国际学术会议，或赴海外高水平的科研团队和机构进行交流和学习。当遇到困难和窘况时，夏老师往往都是同学们第一个想到去咨询求助的人。”夏勇常说，“学生们生活上的事也愿意和我分享，他们信任我，我很开心。”

常言道“学无止境”，为了让学生们能超越自己、拓宽眼界，夏勇在倾囊相授之余，会带他们参与国际学术会议，或推荐去国际知名的华人学者团队进行联培。他说：“去北卡罗莱纳大学、匹兹堡大学、斯坦福大学等，看看世界上的顶级团队是怎么做科研的。使他们体验不同研究团队的风格，拥有更广阔的视野，青出于蓝而胜于蓝。”

“我不愿意用‘好学生’和‘差学生’来区别学生。科研上，工作中，会有部分做事慢半拍的学生，只是花‘期’不同、花‘香’不同。”夏勇表示，“如果在我的能力范围内，能够把他们培养到最好的状态，将来无论做什么样的工作，能够成为国家的优秀建设者，能够承担自己对于社会和家庭的责任，就是一种成功。可能这也是我们老师育人的初心。”

要怎样培养人才？培养什么样的人才？

智能计算时代，随着计算机技术发展迅速，与各行各业都产生了交叉，夏勇主要研究的是医学健康这一交叉领域。他认为，交叉学科横跨不同领域，需要学的更“开阔”一点。

参加医学影像计算领域顶级会议MICCAI（2019年）

在国外学习时，夏勇被导师安排到合作医院“坐了两年冷板凳”。两年间和影像科的医生整天待在一起，观察一线医生的工作，熟悉这个科室会遇见的问题，并通过技术手段帮助医生们解决问题。这些实践积累的经验，使得他在数字图像处理、神经网络课堂上能添加更多案例，更好地给学生们展示交叉学科的研究。

“有的学生在做研究时，只关注图像处理环节的技术问题，至于这个问题临床上是否真的会遇到，并不关心。导致研究的问题不是现实中的问题，做的技术也不是现实中需要的技术。”夏勇很担心具有计算机背景的学生，太过关注对算法的研究，而脱离了实际的需求。在他看来，医学影像智能计算方向的学生毕业后会更侧重应用研究，“我自己趟过这条路，特别希望学生们能够重视。我们的研究不能抛开交叉学科的东西，不能闭门造车。”

“医学影像智能计算研究是‘两头在外’的工作，问题来自于医生，同时是不是真的有研究意义和临床价值也需要合作医生判断、评估。因此和医生沟通十分重要，如果有机会，我很愿意让学生们到医院去待一待。”虽然在研究领域，从试验成功到产业化有很长的路要走，但他们探索的脚步从未停止。

很长时间以来，社会层面存在一种误解——高校人才培养和社会需求存在脱节，觉得高校毕业生学到的知识不够实用，初入职场会与企业需要存在落差。夏勇却认为，大学教育更多的是做一些普遍意义上的人才培养工作，例如计算机专业，培养的是学生对于计算机技术、算法、人工智能等的理解与运用能力，未必完全契合某个企业的具体需求，故而存在落差是正常的。但他不否认，高校教育需要不断改革以适应社会发展，身为老师也需要及时调整认知，引导学生了解前沿。毕竟教书育人的目的，是把学生培养好、输送到学生最想去、国家最急需的各行各业去发光发热。

他也时常思索：计算机学科，到底该如何培养真正能为国家自立自强所需的“有用之才”？

当下智能算法几乎无处不在，大量算法背后离不开计算机的支持，因而各行各业都跟计算机产生了融合。譬如，就拿医疗健康领域来说，多年一直存在“看病难”问题，国家推行的“分级诊疗”虽然能在很大程度上进行缓解，但依然要面对医疗资源不足的困局。下一步的解决之法，需要考虑依靠计算机技术，利用“智慧医疗”介入，通过降低医生劳动强度、提高资源利用率，让医疗资源分布更均匀，使用更公平。

按照这个“解题思路”，诞生了一个医疗行业也普遍认可的观点——在不久的将来，懂人工智能的医生会取代不懂人工智能的医生。“然而这并不意味着医生们需要耗费精力研究计算机、研究人工智能。”夏勇表示，“让做具体专业的人来学计算机就不对了，而且效率也最低。应该是我们计算机专业给他们培养具有交叉学科背景、具备创新能力的人才。”

规划+能力+感恩之心 璞玉也需精雕细琢

除了交叉学科背景、创新能力，受赵荣春教授、冯大淦院士两位导师影响，夏勇在学生培养中，非常看重和强调学生的“四项素养”。

首先要有远大志向。特别在给本科生上课时，他会首先问学生将来想做什么，有没有明确的职业规划、人生目标？

其次是要有做事情的能力。理想不等于空想，西工大计算机学院的学生本科毕业直接去工作的人非常少，所以在深造期间要学到安身立命、实现自己理想的真本事，这也是整个学生阶段最核心的“任务”。

对不同层级的学生，夏勇有不同的培养模式：硕士阶段，通过科研培养学生思维模式和全面能力，之后无论继续深造，还是利用国际化视野、专业能力，到研究所、政府、企业去解决一些实际问题，都是不错的选择；博士阶段，则更明确要培养学生独立做科研的能力，他始终秉持的理念是“Train the research leaders of the next generation to the highest international standard”（以国际最高标准培养下一代的学术领军人才）。

再次是要有跟人打交道的能力。这项能力很容易被忽略，夏勇说自己便不太擅长跟人打交道，在国外学习期间，经常被导师教育：“工作以后，业务能力是一方面，也要善于处理各种各样的关系。”做人做事踏实认真是优点，但不能让它变成缺点。

最后，夏勇强调要有感恩之心。虽然命运充满了随机和巧合，“是金子在哪都会发光”，但人生在世要常怀感恩之心，璞玉也需要能工巧匠悉心的雕琢。

与2017级硕士生毕业留念（2020年）

“对于自己的国家、对于身处的时代、对于学校提供的资源、对于导师的培养、对于陌生人的帮助，我们都要心怀感恩。”这是夏勇常和学生强调，并且自己也始终坚守的原则。

【夏勇简介】夏勇,西北工业大学计算机学院教授、博导,研究方向为医学影像智能计算,近3年在IEEE-TPAMI/TMI/TIP/JBHI､JAMA Network Open､MedIA､NeurIPS､CVPR､IJCAI､MICCAI等本领域顶级期刊/会议发表学术论文40余篇,论文被引用8000余次(Google Scholar),先后在ISBI 2019 C-NMC、PROMISE12、BraTS2020/2021、MyoPS 2020、COVID-19 2020、KiTS21、COSMOS 2022、KiPA 22等国际学科竞赛中名列前茅;担任中国体视学学会理事、中国图象图形学学会视觉大数据专委会常委、中国抗癌协会肿瘤影像专业委员会人工智能学组副组长等,先后担任MICCAI 2019、ICASSP 2022地区主席和IBSI2017/MICCAI 2020分会主席等。

（审稿：李春科）