“学如弓弩，才如箭镞”，社会各领域的突破与传承，离不开一代代学者的深耕与接力。理工学院始终珍视每一位带来新鲜力量的学术同行，特推出“师说新语”系列专访，对新加入理工学院的教授们展开对话，分享他们求学路上的成长印记、科研途中的探索心得，以及对教学育人的热忱与思考——希望这些故事能为理工学子注入力量，助大家找到热爱的事业，奔赴理想征程。本期，我们邀请到游宇宁教授，畅谈他的成长心得，以及对“AI+生命科学”的科研探索。

教授简介

游宇宁

助理教授、校长青年学者

研究领域：图机器学习；生成模型；面向细胞生物学的机器学习

游宇宁博士是香港中文大学（深圳）理工学院的助理教授。游博士于美国德州农工大学获得博士学位（2019-2024），于西安交通大学获得工学学士学位（2015-2019），并在加州理工学院进行博士后研究（2024-2025）。在2025年，游博士获得德州农工大学校友会颁发的研究生毕业生科研卓越奖。游博士的研究专注于开发用于结构化数据模式分析的机器学习算法，包括图、点云和场数据——具体而言，他开发了一类被称为图自监督学习的算法，用于小分子、蛋白质接触图和单细胞的大规模图数据挖掘。通过利用这些算法，他致力于构建针对不同尺度生物组织的仿真器，包括分子、细胞、组织、有机体和临床应用——他最近构建了一个名为“虚拟组织”的仿真器，用于建模基因、细胞和微环境之间的复杂相互作用。这些仿真器作为有效的计算工具，在生命科学研究的广泛应用中发挥作用，例如药物发现。

访谈

Q：请简单介绍一下您的研究领域。目前的科研课题具体有哪些应用场景？

A：

我的研究方向聚焦于人工智能与生命科学的交叉领域。具体而言，我的团队致力于开发并应用人工智能技术挖掘生物大数据，以实现对生命系统的仿真模拟。例如目前我们正在探索基因分子间的相互作用、细胞扰动所产生的影响，以及病理组织的演变过程等。我们致力于将这些仿真成果最终应用于药物开发流程中。

Q：在探索这个领域的过程中，是否有某个关键的 “顿悟瞬间”，或是一件印象深刻的小事，让您最终坚定了方向？

A：

我的科研生涯始于人工智能与生物信息学的算法开发，早期更侧重于方法学与技术的创新。在ChatGPT、DeepSeek等大模型问世后，我深刻地意识到，我们工作的价值远不止于技术本身，更在于其巨大的现实应用潜力。与作为通用智能仿真系统的语言模型不同，我们所构建的分子、细胞与组织模型，旨在模拟“生命智能”本身，这恰恰是支撑通用智能涌现的底层基础。这一广阔前景使我对此领域的探索充满了热情。

游教授（左）获奖

游教授参加学术活动

Q：回顾您的学生时代，您更偏向于是“埋头搞研究的学术卷王”，还是“平衡爱好的多元玩家”？有哪些从学生时代保留至今的习惯或爱好？

A：

相对平衡。我的爱好包括运动、桌游等。

Q：您是否有一些学生时代摸索出来的“高效学习法”或“科研心得”可以分享给学生们？在学生时代学过哪些重要的课程/技能，在后来的研究/工作经历中仍在使用？

A：

在科研道路上，我认为应永葆学习之心。尤其在交叉学科领域，要掌握所有相关知识很不容易。因此，当遇到不懂之处，我们应主动地、积极地去学习。学生时代的课程都很重要。那些看似无用的知识，未来某天很可能会给你带来惊喜。

Q：在漫长的科研旅程中，肯定不乏“山重水复疑无路”的时刻。能否分享一次让你记忆犹新的“卡壳”经历，现在回想起来或许觉得好笑或难忘？

A：

作为科研同行，相信大家对此都深有体会。在我们“AI+”交叉学科领域，一些典型挑战贯穿于研究的各个环节：无论是数据的选择与预处理、模型的结构与实现、算法的设计与优化，还是最终结果的验证与解读，每个步骤都可能潜藏着疏漏从而“卡壳”。

游教授参加学术活动

Q：为什么选择加入港中大（深圳）理工学院？这里最吸引您的地方是什么？

A：

理工学院为教授们提供了理想的研究平台，能支撑我开展我想从事的科研工作。同时，深圳这座充满活力的城市也蕴藏着无限的机遇。一流的平台与卓越的城市环境，是这里最吸引我的两大要素。

Q：请简单介绍您正在/将要负责的课程，以及您的教学风格。

A：

下学期我将负责机器学习方面的课程。我期待与同学们在课堂上积极互动，希望通过共同的探讨与学习，实现教学相长。

今年恰逢理工学院十周年，游教授送上了他的祝福：

祝愿理工学院蓬勃发展，蒸蒸日上！