思维: 录取帝国理工的西浦少年说，“务实向技术靠拢，为简约有序的世界筑起地基”

导读：2025 Fall 入学的申请季结束，灯塔学院陆续收到海量全球高本硕博的录取。今日起灯塔正式开放 25 Fall 录取荣耀榜专栏，采访和复盘灯塔学院里 2025 届灯塔优秀校友的录取。接下来登场的是学员思维。

—    学员：思维‍‍

—    院校：西交利物浦大学

—    专业：数字媒体技术、通信

—    GPA：67%

—    雅思：6.5

—    合作机构：灯塔学院

—   录取：帝国理工学院 - 通信和符号处理硕士 - Imperial College London MSc Communications and Signal Processing; 伦敦大学学院 - 物联网系统工程硕士 - University College London - MSc Systems Engineering for the Internet of Things; 伦敦大学学院 - 通信硕士 - University College London MSc Telecommunications; 爱丁堡大学 - 电子工程硕士 - University of Edinburgh - Electronics MSc; 伦敦大学国王学院 - 电子工程管理硕士 - King’s College London - Electronic Engineering with Management MSc 等等

“其实最开始我还是想做工业设计的。能发挥一点美术天赋，也不至于完全陷进代码堆里。”

回忆起大一选专业时的心态，思维说得很坦白，“我真的很喜欢设计，做宣传海报的时候也有种我的审美能被看到的感觉。”在学校社团做宣传部长期间，他设计的一批海报在办公室里被广泛认可，也因此被老师直接邀请去校内办公室实习——这段实习，让他对设计行业有了第一次较为完整的体验。

但幻想很快撞上了现实。“我一开始以为设计能让我自由发挥，但实际工作中会发现，审美根本不是核心指标。”他提到，哪怕自己设计的图案足够出众，在成品制作时也会因为印刷工艺限制、预算限制、用途限制等被迫妥协，“比如有些图案虽然在电脑上看很出彩，但颜色太复杂、需要的制作工艺太复杂的话会影响印刷成本，最终也没办法用。”

“真正对风格有追求的人，其实不一定适合做设计师。有强烈风格，但执行层的资源和话语权还不够的时候，反而会很痛苦。”

他也曾设想未来进入游戏行业，做技术美术一类的岗位，希望结合兴趣与技能、兼顾审美与技术。但很快，在找实习的过程中他发现，“游戏方向盘子太小，想进的人又太多，想要有较高收入的话门槛很高。真要坚持这个方向，得花好几年打磨，才能等来一个机会。”

他又开始寻找下一个能发挥创造性的着力点，很快注意到了 AR、VR：苹果当时刚刚推出的 Vision Pro 引发了他对人机交互类智能产品设计的兴趣。“那个时候我特别兴奋，因为它用了手势感知替代传统遥控器——不用手柄和按键就能控制界面，我第一次觉得交互可以更自然。”他当时甚至有一套完整的设想，来设计一种无存在感的操作方式，让设备退场，体验成为焦点。

但他再次快速意识到了这套设想面对的现实阻碍——一个是硬件的物理极限，“当时去体验了，穿戴设备存在感还是太强，压眼又压脸，戴15分钟就受不了”；另一个是行业分层的现实差距，“公司里招交互设计师，其实做的是具体的软件设计。”他意识到，如果想上升到对交互体验的自由探索，未来势必走上读博道路，走进实验室，而非关注实际产品。

这让他逐渐冷静下来，“我想要的不是去做学术，而是做出能落地的东西。”

恰逢大语言模型初露锋芒，一门人工智能导论课让他进一步坚定了方向。

“我们有个课是人工智能导论，那个作业本来是凑分性质的，但我趁机读了好多文献。”他敏锐地察觉到AI领域的发展潜力可能远超预期。“当时其实AI还没那么火，但我隐约感觉到，它迟早会迎来爆发性的发展。”

与此同时，他在游戏设计课中的体验，也让他更加确信，自己不适合留在原本设想中的轨道。“跑代码跑得头都秃了，没空管界面好不好看，有时候甚至会想骂设计师”——作为技美设计师的他，既追求技术实现，又要满足艺术审美，这种双重压力反而让他难以专注。

在大二的自主项目中，他第一次尝试了一个简单的自动驾驶模型——一个循迹小车。作为组长和算法负责人，他使用 OpenCV 提取地面线条并计算中心点，来实现轨迹跟随。回望当时，他坦言：“思路其实是有问题的。”那种通过人为设定规则去提取特征的方法，限制了模型的响应速度和泛化能力。“应该让模型自己学习中心点，而不是我给它标。”

“就像大脑在做深度学习一样，你喂它很多项目经验的话，它就能拟合出一个成熟的判断路径。”

从手动标记与自动感知的反差中，他意识到思路才是能决定一切的出发点，也开始重新思考“判断”的意义。不是去套规则、找捷径，而是让思路在不断试错中自然收敛。他意识到，这不仅是模型训练的过程，也是在为自己的职业路径建立一个能不断更新的思维框架。

“我不能再回到只能想象、不能落地的状态了。”交互的梦暂停了，但他开始关注这个交互技术背后的核心——感知系统本身。“如果我不能改变交互方式，那我能不能让机器更好地理解手势、环境和人？”他开始关注视觉识别、环境建模、点云技术、感知算法。这也成为他终于“走入正轨”的起点。

跟随着循迹小车项目的启发，他进一步锚定了自动驾驶相关的研究。他说：“我其实还是在找一种人跟环境交互的方式吧，比如自动驾驶的本质就是让 AI 分担人类司机的感知任务。”这个原本在 VR、交互、游戏、模型中模糊徘徊的兴趣点，最终在这个方向落地。他也随着方向落地，开启了更专注的实践。

谈起在图速的实习经历，思维说：“我那时候其实是冲着计算机视觉的方向去的，图像识别嘛，听起来就很 AI。”他原本申请的是“信号处理助理工程师”，工作描述中提到需要协助视觉模型训练，正是他感兴趣的方向。但真正进入项目后他发现，图像识别早已有一整套成熟方案，大量场景只需调用已有的预训练模型，参数调调就能跑。“很多时候就只是改改代码壳，连模型结构都不用碰。”他感到了一种“做的是AI，但其实不是在思考AI”的落空感。

另一项任务引起了他的兴趣——处理激光雷达获取的点云数据。起初思维只是负责传感器调试、姿态调整这些外围工程工作。但越深入，他越意识到，点云数据是三维的、实时的、结构开放的，需要从原始数据中提取空间几何关系，真正地具备技术挑战和想象空间。“它不像图像识别那样有现成模型可以套，点云更原始，更接近环境本身。”

在一次项目中，他独立完成了一个检测煤堆湿度的系统：利用激光雷达扫描煤堆形状，计算坡度，再控制湿度仪器的云台角度完成检测。这是他第一次从头到尾参与一个完整的感知—控制任务流程：从数据采集、数据拟合到控制信号的编写与设备响应的调试，每一个环节都靠自己摸索。

“以为是代码写错了，结果是握手没成功；以为是数据传输出问题了，其实是格式不对。”调试设备的过程需要的并不是最难的技术，而是凭经验就能定位错误的系统性思维：模块之间怎么通信、协议栈哪里可能出错、如何用最小对照实验复现故障。这些对他来讲全新的挑战让他看到了更成熟的工程师需要的素质和视角。

但正因为边学边做，他逐步形成了自己的判断路径：用串口监听设备响应、排查网络协议、查阅官方文档、搭建对照实验，整个过程让他对“调试”和“实验设计”都有了实操直觉。“有些东西课上学过，但真做一遍，才会真的扎实扎根。”

他也不是只做自己分内的事。在本职任务之余，他主动找上算法工程师，帮忙处理视觉模型的预处理工作、标注训练数据，逐渐从被动执行转向模块协同。“我其实是想趁这个机会多学一点。”他说得很实在，“实习待着也是待着，不如主动点。”

项目后期，他还协助另一组开发了一个基于点云的风电桨叶定位模块。虽然只做了初步的数据预处理，但这份经历进一步印证了他对密集型空间感知任务的兴趣，也间接影响了他后续毕业设计的选题走向。

让他感到略有遗憾的，是这段实习的结尾。当时，因为不熟悉公司使用的技术栈，他最开始的开发效率极低。“我用 Python 十分钟能写出来的东西，在 LabVIEW 上要搞两天。”

“最后为了提速，有些模块用了 Python 重写。没想到交接时我 leader 其实不太懂 Python，导致后面他有些部分干脆又重新写了一遍。”

不过有一个模块至今还保留在系统中——他写的坡度计算代码。“他们都说算得准，也快。虽然其他部分可能都被替换了，但留下来的这一段，还是让我挺有成就感。”

与此同时，他也在简历更新中感知到自己的成长。“大一写简历，几乎什么都往上凑；大三的时候就会发现完全不用编，能写的东西反而更多。”他坦言，这种每年改简历、每年反思履历的过程，成为自己和自己对话的一种方式，也不断帮助他看清什么是他真正擅长并愿意投入的方向。

最终，他选择将毕设聚焦于激光雷达目标检测算法的优化：在结构复杂的模型中插入注意力机制模块，提高对小目标的识别性能。这一选题不仅是他实习经验的延续，更是他在方向选择上的一次沉淀式归纳——技术能力、工程思维、任务驱动力三者逐步对齐的节点。这次研究，不仅让他第一次正面应对一个“起点就很高”的任务，也真正锻炼了他在文献调研、算法执行和性能评估上的综合能力。

“刚拿到题目的时候我真的有点慌。”彼时他面对的，是一个本身已经高度成熟的3D目标检测模型——点云数据经过特征提取后，将三维空间信息“拍扁”为二维特征图，再进行分类与回归。“我能做的不是从头写一个算法，而是找到能在已有框架上改善性能的积木块。” ——由于项目所基于的检测算法本身已经是业界的主流框架，可调空间不大，他必须另辟蹊径。

在读了大量文献后，他注意到 2D 图像处理中常用的通道注意力与空间注意力模块，在 3D 模型中的应用仍较为有限。但由于已有主流模型的中间环节恰好会生成二维特征图，他决定尝试将注意力模块嵌入到这一阶段，希望提升模型对小目标（如行人、骑车人）的检测精度。“这两个模块能让模型识别出哪些特征更重要，比如检测骑着车的人时，它就会知道整体的‘片状结构’比腿的细节更关键。”

为了验证模块的有效性，他不仅跑通了修改后的检测流程，还加设了推理速度的评估指标：“必须在精度提升的同时确保帧率不大幅下降，因为自动驾驶场景里，一秒内错过一帧，可能就会错过一个人。”带着这种对技术责任感的反思，他反复测试修改后的模型在不同输入维度和分块策略下的精度与速度表现，最终将帧率控制在每秒 9.5 以上，同时在人行道、小型障碍等小目标检测任务中显著提升了准确率。

项目技术之外，他也在过程中重新思考了什么才是创新。“这些东西是不是其实就是搭积木？是。但真要把这些积木搭好，也得有本事。”在与三维卷积、点云分块、数据稀疏性搏斗的过程中，他不只是完成了一个毕设，也更清晰地意识到：自己真正想达到的目的，是让AI更敏锐、更准确地“看见”这个世界。哪怕只是“搭积木”，也有搭得巧、搭得精的门道。经验不只是理论知识的堆砌，更是如何在算力的限制下判断变量、提取本质、找到平衡的能力。

曾尝试从设计转到游戏方向，对 VR 和 HCI 产生兴趣，又因为产业局限或个人反思逐渐转向底层感知算法。毕设正是他这一切实践与理论积累收口的地方。从感知技术角度出发，解决真实问题，扎实应用算法，也标志着他终于完成从设计—交互—感知—自动驾驶感知模块的沉淀和聚焦。

这个申请季，思维说自己收到的让他最开心的 offer 并不是来自 IC，而是来自爱丁堡的 Electronics 专业。“不是因为它是梦校，而是因为在此之前有两个保底校莫名其妙地给我拒了。” 那一段时间，他状态很差，“整个圣诞节都无法放心过”。直到某天晚上，他两点多还没睡，正要关电脑时随手刷了一下申请状态，“突然发现让我补材料，整个人都清醒了。”随后第二天一早他就收到了 offer，那一瞬间他才觉得“终于有学上了！！”

这份释然来得并不容易。在确定与灯塔学院合作之前，他已经经历了长时间的焦虑和反复比较。

关于为什么选择了灯塔学院来做申请，思维说得很坦率，“我当时真的有点受够了西浦周围的中介。”

在经历过大一大二被周围留学公司制造焦虑的状态后，他主动向母亲提起了申请的困扰，母亲为他介绍了灯塔学院。他和灯塔咨询了几次，在做决定前，也认真比对了其他选项，包括两家西浦本地的和一家定位不明的机构，当时这些机构都表达了对他均分的打压，提议了过于保守的选校列表。

在咨询的过程中，灯塔逐渐展现出了专业性，“我当时还是在想做交互的阶段，灯塔那边我感觉方向合适一点。我发现他们真的比较擅长做这种跨专业的申请。”

“灯塔在选校初期就特别尊重我的想法，我说要啥就申啥。” 最初这种尊重反而让他一度“特别不踏实”。尤其是保底校被拒、曼大的 offer 迟迟没有到来时，他一度怀疑灯塔是不是对西浦的均分没有判断概念。

结果是事实证明。但也正是这种对他自己相反的尊重，让他逐渐意识到，灯塔把他当成了本身就值得更好项目的一个申请者。他回忆说，和自己的申请顾问 Parker 聊选校时，能感受到对方熟悉他专业方向的案例。“西浦那边中介从来不会跟我聊这些，他们就只会说你这录不上。”

而在灯塔学院，Parker 会具体分析每个项目的特点和需要的申请方向调整，“我总体是通信与信号处理方向，但不同的申请在侧重点上都是需要微调的，比如 UCL强调 telecommunication，IC 第二志愿要更多地去关注 control，Parker 给我的介绍不是简单看排名，而是会分析项目开设方向、课题设置，会让我感觉真的很稳啊。”

思维对自己在灯塔的文书印象也很不错，他说，“我不知道从专业角度怎么看，但我自己读起来觉得很顺，完全表达了我想表达的意思，但用的是我自己写不出来的语言。” 尽管因为申请方向跨度较大，自己后来也对应做了一些调整，思维觉得灯塔里他的文书编辑 Faye 总能根据主项目来调整侧重，整体写作质量他都非常认可，“不是那种模板文书。”

提交完申请之后，他很少再去打扰 Parker，“我基本就在安静等录取。” 前期的高频沟通已经让他确信，这是一个信得过的团队。“虽然我最开始确实担心灯塔离西浦太远，怕灯塔对我们学校不了解，但后来发现灯塔把我当成有很亮点的人来做申请，也确实做到了。”

尽管过去的路径充满了转向与试探，如今的思维对自动驾驶的兴趣，已不仅仅停留在感受到技术层面的吸引力，更是一种与时代接轨的主动选择。

“自动驾驶现在还没有真正落地，L4、L5 级别的系统很多还停留在实验室，但正因为它有足够多的未知和挑战，反而让我觉得更加值得深入。”他提到目前已有城市部署无人出租车，“像武汉的‘萝卜快跑’，能让更多人低门槛地体验自动驾驶，我觉得这就是一种社会接受度慢慢提高的表现。”

谈及自动驾驶的未来，他不讳言其中的矛盾与代价。“所有技术进步都会带来阵痛，这些阵痛有时候就是别人的一生。”但在理性的策略和责任考量之外，他也保留着对生活方式的浪漫想象。他坦言自己对行业是否能赚钱的关注，背后其实是对“拥有审美自主权”和“过上喜欢的生活方式”的执念。他说，自己最理想的状态是“有一天站在白玉兰中心的顶楼，看着整个上海的夜景，觉得这份繁华与我有关。”

“要在赚钱的领域里选一个自己不讨厌的”“对于方向得想清楚，但也别想得太清楚”概括了思维的选择逻辑：他愿意务实地向技术靠拢，也愿意用灵活的心态和稳健的努力，为那个属于自己的简约、有序的世界筑起地基。

他从美学表达的线性逻辑走向系统工程的融合逻辑，也是一个自我审美、目标意识、产业现实之间调和的过程。逐步认清了审美和工业逻辑之间的矛盾、理想和产业节奏之间的错位后，他并没有抛弃自我表达的渴望，而是选择将它内收，融进更扎实的工程实践里。这一路既有牺牲，又有成长。他的轨迹也像一个自动驾驶系统的学习曲线——不断修正路径，最终走出一个更靠近自己应有轨迹的未来。

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