从一张染色体照片到工地，这位教授把“跨学科”做成了一门课

机器狗在工地巡逻，数清楚每一根钢筋。这不是虚拟世界中的场景，而是西交利物浦大学西浦创业家学院（太仓）人工智能与先进计算学院苏炯龙教授正在推进的项目。

苏教授的学生在中国铁路工作，把他拉进了这个从未涉足的领域：建筑工地智能化。用机器狗代替人工巡检，用视觉识别计算钢筋数量。

“我从来没有做过土木建筑。”苏炯龙教授说这话的时候，语气里没有犹豫，倒有点兴奋。

停顿两秒，他补了一句：“但跨学科就是这样，你要不断进入新领域。”

苏教授于2014年加入西交利物浦大学，此前曾任教于英国华威大学、伦敦大学学院。他拥有信息工程学、数学双硕士学位，并拥有统计学、自动化控制与系统工程学双博士学位。“数学+技术+工程”的交叉背景，为他跨学科的研究和育人之旅打下了坚实基础。

一张看不清的染色体照片

2018年，苏教授接了一个医疗领域的项目，与苏州精准医疗科技有限公司（SANO）合作，任务是做染色体图像识别。

听起来很专业。简单来说就是：拍一张染色体照片，电脑能够自动认出这是几号染色体，有没有病变。

难点在哪？

“染色体在液体里，拍照时可能会重叠，底下的部分被挡住，看不见。”苏教授解释道。

“统计学的说法叫‘数据缺失’，医学的说法叫‘这图没法看’。”苏教授说，“单靠AI算法解决不了，单靠医学知识也不行。”

怎么办？苏教授与合作公司的做法是：把不同专业领域的人拉到一起。

学统计的负责推断看不见的部分可能是什么，学AI的负责把弯曲的染色体“拉直”以方便比对，学医学的负责判断结果是否合理。

最后做出来的，是一套算法。

“交给企业，企业拿去用，准确率比原来高。”苏教授说。

染色体还是那个染色体，但因为不同的人从不同角度看了它一眼，解法就变了。

“那时候我意识到一件事，”苏教授说，“跨学科不是把不同专业的人凑在一起，是让问题从不同角度被重新定义一遍。”

让学生也能“跨”过去

这个跨学科项目成功结项后，苏教授开始思考一个问题：我的学生能“跨”吗？

西浦创业家学院（太仓）本科二年级“通用技术基础”这门课是苏教授设计的，初衷是让学生具备AI导向的技术基础，同时理解市场分析与产业趋势。跨学科能力，在这里变成了“可教学、可评估、可迭代”的课程内容。

苏教授的博士生宋思凡，本科毕业于西浦生物科学系，硕士阶段在英国获得生物信息和人工智能双学位，回西浦攻读计算机科学与软件工程博士学位，毕业后去哈佛医学院做博士后，现为西浦助理教授。从生物出发，带着AI工具，又回到了该领域。师生二人后来还合作了一个跨学科项目：AI辅助的精准黄斑定位，论文成果入围了国际生物医学影像研讨会（ISBI）的最佳论文奖。