董豪，1990年出生，籍贯浙江杭州。他本科毕业于英国中央兰开夏大学，硕士、博士均毕业于英国帝国理工学院，2019年加入北京大学，现任北京大学计算机学院长聘副教授、博士生导师，深耕具身智能、智能机器人与计算机视觉领域研究，入选国家级高层次青年人才计划，担任科技创新2030重大项目首席科学家。

翻看这位90后教授的人生轨迹，你会发现一股子打破常规的劲儿。当年从帝国理工硕士毕业，导师郭毅可教授觉得他在学术上大有可为，劝他直接读博。董豪却犹豫了——他骨子里有股不安分，不想把学到的东西只关在实验室里。导师非但没生气，反而支持他回国创业。说干就干，2012到2014年间，他和导师一起创办了数字医疗健康方向的公司。结果呢？跑了一圈市场，他清醒地发现前沿技术和实际落地之间隔着一条巨大的沟壑。说白了，有些东西在实验室里跑得通，放到市场上就是两码事。这让他重新审视自己：闭门造车不可取，可急功近利更危险。2015年初，他回到帝国理工老老实实读博，决心把根扎得更深一点。有意思的是，读博期间他没闲着，捣鼓出一个叫TensorLayer的开源深度学习框架，初衷只是想帮实验室提高效率。谁知道一放到Github上，反响出奇热烈，最后还拿下了ACM Multimedia 2017年度最佳开源软件奖。从这事儿就能看出，董豪不是那种闷头写论文不管别人用不用的学者——他做的东西，天生就带着要落地、要让更多人用上的基因。

科研产出方面，这位年轻教授的表现同样扎实。根据CSRankings最新排名，北京大学在具身智能相关赛道已经冲到全球第一，机器人领域从2022年的第49位跃升至第13位，这里头董豪团队的贡献功不可没。2022到2026年间，光是在机器人顶级会议上他就发表了22篇论文，具身智能领域顶会顶刊论文累计90多篇，引用量突破一万次，还入选了全球Top2%顶尖科学家名单。怎么做到的？说白了就一条路——不搞花架子，不刷论文数量，每一步都踩在点子上。

这两年他带着团队搞出了几个让人眼前一亮的东西。2026年2月，他们发布了NavSpace研究成果，给机器人装上了“空间大脑”——以前的机器人认得桌椅板凳，但你让它“去客厅茶几右边的矮凳后面”，它就彻底懵了，分不清“右边”“后面”是什么意思。董豪团队建了业内首个专注空间智能的导航测试集，又研发了SNav模型，能从现有数据里自动生成大量训练样本，直接把空间感知和推理能力灌进去。实测下来，搭载这个模型的机器人能在办公室、校园这些真实环境里听懂“去二楼最近的沙发旁”这种复杂指令，成功率远超以往。

他们还搞了一个叫Imagine2Act的模型，让机器人真正实现“先想象、再动手”。接到“插花”指令时，机器人先在虚拟系统里想象任务完成后的样子——鲜花什么角度、插到花瓶哪个位置，再把蓝图拆解成精准动作，全程自检，误差超标才微调。虚拟仿真测试里，机器人完成叠杯子、摆盘子等7类精细家务，平均成功率79%。面对杂乱堆叠的衣物，团队研发的GarmentPile++技术让机器人能听懂“把那件红色T恤拿出来”，精准抽取出目标，还不碰乱旁边叠好的衣服。这些看似“小事”，其实是机器人从“能干活”到“会干活”的本质跨越。

从创业受挫到回归学术，从开源框架到具身智能落地，董豪始终没忘自己在英国创业时那个朴素的念头——技术不能只待在论文里。现在他带出的博士生田洋、吴睿海双双入选EAI Next 20具身智能学术新锐，超平面实验室和北大智元机器人联合实验室也在持续产出。你看，这个当年觉得读博太早、非要先去市场闯一闯的年轻人，终究还是找到了一条属于自己的路——让每一行代码、每一篇论文，都离普通人的生活更近一点。

各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。