2026年，天津大学软件学院将迎来二十五周年院庆。二十五载春秋，我们见证了学院辉煌历程，更欣喜于一代代天大学子从这里出发，在海内外各行各业发光发热，成长为行业中坚与学术先锋。
为回溯薪火相传的育人之路，凝聚全球校友的智慧力量，我们将寻访来自不同领域的优秀校友，听他们讲述由天大出发的成长故事，分享前沿洞察与人生感悟，为学院的发展建言献策，为软工学子分享宝贵经验。
2025年岁末，软件学院新媒体小编有幸采访了优秀校友杨亚龙博士。他是人机交互（HCI）、沉浸式分析（Immersive Analytics）以及空间计算（Spatial Computing）领域的优秀青年学者。学术成果不仅体现在顶级会议的频繁发表上，更获得了工业界与学术界的高度认可。作为一位从中国高校走向国际前沿的青年学者，他的研究经历与经验对天大学子具有重要启示意义。
校友介绍
Monash 毕业与导师们的合照
Ø主要经历：杨亚龙拥有跨越亚洲、澳洲与北美洲的国际化顶尖学术履历他于天津大学分别获得了软件工程学士学位（2012届毕业生）和软件工程学术型硕士学位（2015届毕业生，导师王建荣）。2019 年在澳大利亚蒙纳士大学获得计算机科学博士学位，师从 Tim Dwyer 教授与 Kim Marriott 教授。此后在哈佛大学视觉计算组担任博士后研究员，师从可视化以及图形学研究方向著名的 Hanspeter Pfister 教授。2021 年至 2023 年期间在弗吉尼亚理工大学计算机科学系担任终身制助理教授。自 2023 年起，他担任佐治亚理工学院计算学院交互计算系的终身制助理教授（Tenure-Track Assistant Professor）。
Ø重要奖项：他于 2025 年荣获了美国国家科学基金会颁发的极具声望的 NSF CAREER Award，同年还获得了 Google Research Scholar Award（全球HCI领域仅少数获奖者）。
Ø学术发表：他在 IEEE VIS、ACM CHI、IEEE TVCG 等人机交互、虚拟混合现实与可视化领域的顶级刊物上发表了数十篇论文。曾获得 IEEE VIS Best Paper Honorable Mention (2016, 2022) 以及 ACM CHI Best Paper Honorable Mention （2021）。
Ø学术服务：他积极参与学术社区建设，担任 IEEE VIS 的 Web Co-Chair、ACM ISS 的 Poster Chair，并长期担任 ACM CHI、IEEE VIS、IEEE VR、 IEEE VGTC Webmaster等顶级会议的程序委员会委员。
采访内容
1. 本科和硕士阶段是科研思维萌芽的关键时期，您在天大有没有过 “碰壁” 的科研尝试？这些经历如何塑造了您后来面对学术难题的心态？
我上大学之前没有什么计算机编程经验，刚开始的时候也比较懵懂的。不过很快也就喜欢上计算机给人的确定感和逻辑感。加上本科宿舍里有个技术牛人马昊伯同学，也让我更快地入门。在研究生阶段，于洋，张句，宋骏这些labmates也让我学习了很多。说实话我不太在意失败，面对失败时应该把心态摆正，把握每一次的机遇和挑战。说到这，当时学院领导（张加万老师、王赞老师）、团委老师（赵义、张维，金钢等老师）和我的指导老师（王建荣老师）给予了我们非常多的创新挑战机会。王建荣老师带队我们参加英特尔杯，张加万和王赞老师当时组织了一系列创新创业活动，还提供机会让我们站上舞台，在大学生活动中心面对着几百个观众和媒体做类似产品发布会一样的展示。当时产品发布会还是个很新的概念，后面还真有企业联系我们。这些活动让我们能够在学校就能真正体验到产品开发的整个流程，也让我们明白了沟通展示的重要性。这些都是后面从事学术研究不可或缺的经验和技能。总的来说，我觉得不必太在意失败，几年后再回头看就会觉得不过是微不足道的小事，更应该抓住机会往前看，机会也很有限，争取每一次能够突破自己的可能。
2. 您在天大完成了本科和硕士学习，后来在澳大利亚蒙纳士大学取得博士学位，并在哈佛大学进行博士后研究。这段跨越三大洲的学术之旅中，您认为天津大学的学习经历对您后续的研究风格、问题意识或职业选择产生了哪些影响？
每个地方都有自己的特色，让我有比较丰富的阅历。天大以及很多国内的好工科大学都是崇尚严谨和谦逊的，这当然是非常好的传统品德。也会让学生总体来说比较内敛一些。而国外的学生总体来说更加自信，总觉得自己做的就是对的，感觉有时会盲目自信。最好是能中和一下，有一定程度的自信敢于挑战，但还是得踏踏实实做研究。记得我读书那会儿，基本上没有一个本科生想过能发顶会顶刊，当然在国外其实也很难，不过敢于挑战的人会更多一些。近些年情况还是变了，我也接触过很多国内本科生，大家都更加自信了，这是非常好的现象。
这三个国家的科研氛围也不太一样，国内需要多与老师交流，让老师提供充足的指导和反馈，对自主性有一定要求。澳洲视具体的研究小组而定，我当时的小组非常自由，当时我导师支持我自主选择个人研究方向。在国外通常情况下博士学生数量有限，所以能和老师有很多的交流。美国总体来说比较 funding-driven，所以一般来说会有一个方向，具体程度就因情况而异了。我当时在哈佛的老板想发展沉浸式计算，给了我这么一个大方向。我知道的美国其他一些组就可能会给非常具体的课题来做。
我当时研究生在天大，有两位外籍教授刚好开了一门新课，让我接触到一个全新的课题，也感受到了一些不一样的老师与学生之间的交互。我们当时的课程项目最后还成功发表了。所以说争取抓住每次机会很重要。
感觉总体来说就是一个自由度和规划之间的平衡。有了这些体验，也让我有了自己的一套指导学生的方案。这些经验让我懂得规划计划的重要性，不会让学生过于迷茫；同时也知道自由对创新的必要性，所以我不会过于追究细节，让学生能有足够的创新空间。
3. 您的研究领域横跨人机交互、沉浸式分析、空间计算，您当初是如何确定这些交叉领域为研究重心的？在学科边界探索时，遇到过哪些认知或资源上的挑战又是如何解决的呢？
我最开始的主要研究方向是数据可视化，起源于天津大学的可视化课。当时觉得visual视觉的东西非常cool，属于看得着的东西。后面VR/AR横空出世并开始商业化，大概是我博士二年级的时候，我觉得这个东西肯定是未来，也非常契合我对科幻的幻想，所以我就开始研究可视化和VR/AR的结合，也就是沉浸式分析。而且那个时候刚好我的lab开始向VR/AR转方向，而且在领导全球范围内的新的研究课题（immersive analytics），也就是沉浸式分析。所以有点天时地利人和的感觉，我就顺理成章和我导师说了一些我的想法。我博士第一年完全没有接触 VR/AR 相关研究，而正是这一年，我以第一篇论文斩获了顶会 IEEE VIS 的 Best Paper Honorable Mention Award。基于这样的基础，老师和我都曾顾虑转向 VR/AR 领域会不会有些冒险，毕竟沿着原有的课题深耕我大概率能平稳顺利地完成博士学业。但是最后我们还是靠着一股冲劲，以自己真心觉得好玩兴奋的东西优先作为研究方向。
研究越到后面越会发现会有很多交叉领域的需求。我最开始的时候也是很迷茫的，不知道如何来处理。最开始我尝试过自学另外的领域，然而这非常耗时耗力，特别现在已经成为博导，很难有精力事无巨细地学一个新的方向了。后面觉得可行的方案是把大概的要求和较为高层的思想理念弄清楚，具体的“外包”出去，比如说找那个方向的专家来合作，或者让自己学生去研究明白。在学生时代，我觉得还是有比较多的时间和精力来做这些事的，就算是后面可能再也用不到的东西，我也觉得学了没有坏处，能够培养思维以及学习方法。比如说我本科研究生还做了一些机器人和信号处理方面的工作，虽然和我现在的研究方向没有太多直接联系，但偶尔也会出现用得上的情况，比如说和做机器人的研究人员合作，他们就会很惊讶我还懂这些，合作谈起来也会比较舒适。
这个转型决定面临着怎样的风险考量？您认为本科阶段应该如何确定自己的研究方向，以及在什么情况下适合进行研究方向的转变？
不同的人有不同的考量和策略。总的来说，我个人觉得不必过度权衡利弊、思虑过多。每个方向都能做下去也都能做得很好并且成功。过于计算和小心感觉没有必要。反而应该思考自己人生现阶段其实就只有这一次，应该做自己觉得最有意思的事情。我有一部很喜欢的电影“三傻大闹宝莱坞”就很好地诠释了这个道理，某位大牛也说过，做一项工作，很多时候不管难易，需要花费的时间精力差不多，不如不考虑这个，而是跟着自己的想法走。
4. 作为一位从中国高校走向国际的青年学者，您认为天津大学的学子在投身国际前沿科研竞争时，最需要培养或突破的是什么？
天大学子是很有竞争力的，特别是那些优秀的学生，非常厉害。从总体情况来说的话，我还是觉得可能大胆地把自己放到国际环境中，参加前沿项目，撰写顶刊顶会论文，早日体验科研氛围是很重要的。很多时候这个氛围能开阔眼界，带着人往前走。得相信本科生照样能发一作的顶刊顶会。
5. 对于天津大学软件工程、计算机科学与技术等相关专业的在校生，特别是那些有志于从事人机交互、可视化或空间计算研究的同学，您会给予哪些具体的学习、科研或职业规划建议？您认为应优先培养哪些核心能力？
人机交互、可视化或空间计算研究都算是相对新的学科，也都是一些非常跨领域的学科。总的来说，在培养实现和编码能力之外，其他的一些能力也很重要。其中尤为关键的，是对学科理论体系的深入理解。这类学科的理论知识往往呈现出交叉性强、体系较为分散的特点，因此在在职业中后期（甚至前期），真正的难点往往不在于如何实现，而在于思考该实现什么。而扎实的学科理论功底，恰好能为方向的研判提供重要的指导作用。然而理解不是把那些背下来，而是得有条理地整理到自己的知识系统里，这将是一个长期漫长的过程。还有就是对方法论的理解，我本科研究生时就觉得编码是最重要的，当然实现系统是很重要的，但是很多时候，从整个项目出发，在什么时候做什么，以及怎么做也是非常重要的，甚至很多时候会决定项目的成败。这些理论纯学的话可能会觉得有些枯燥，但有一定的项目经验后会意识到这些的重要性和趣味性。好处是，这些领域都有很多很好的相关书籍作为学习参考。同时注意，看论文时不要只看最近的论文，多看看一些经典论文能够有更多的启发性，并且如果刚开始学习一门学科，看书比看论文靠谱，书的内容整理得更系统。
