天翼雲科技有限公司總經理助理楊東明
作者／ IT時報 賈天榮
編輯／ 錢立富 孫妍
夜裡十點，團隊還沒有散論文。
整片辦公區擺滿了電腦、顯示器與專業裝置，不同部門、不同技術方向的人齊聚在此論文。有人緊盯螢幕上重新整理的資料，捕捉細微的數值波動；有人圍坐研討，激烈爭辯技術方案；有人穿梭於各個工位之間，統籌跨團隊協同。
這是天翼雲“I+P攻堅”“息壤攻堅”的日常論文。為破解難題、突破瓶頸，團隊日夜鏖戰。楊東明就在這群人中。昔日的他，是北京大學實驗室裡潛心鑽研的計算機專業博士生，反覆實驗、改進方法、摸索突破，只為攻克學術難題；如今，他已是天翼雲科技有限公司總經理助理、首屆“央企強國青年科學家”獲得者。
身份在變，賽道在換，但楊東明攻堅的初心從未改變：認準一個問題，拆開它，鑽進去，再把它做出來論文。
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“我可能是那種比較死磕型的論文。”楊東明這樣評價自己，但自己的工作與大眾印象中的AI相差甚遠。人們時常討論哪個大模型更聰明、更會寫文章、更會聊天；而他每天面對的，卻是晶片效能、通訊效率、運算元最佳化、故障恢復、資源排程等一個個底層問題。他和團隊默默紮根幕後，築牢國產AI產業的底座，守護著數字智慧時代的發展根基。
一年沒有論文 他開始學會“死磕”
2018年，楊東明進入北京大學攻讀計算機博士論文。彼時大模型尚未走進大眾視野，但AlphaGo的技術突破與Transformer架構的迭代革新，讓他篤定：人工智慧會成為數字時代的核心技術引擎。
他研究的是當時還相對前沿的小樣本學習，核心是在資料稀缺、場景複雜的條件下，讓模型依託有限樣本習得有效特徵，實現高效學習論文。為突破瓶頸，他一邊透過技術手段擴充有效資料，一邊尋找那些真正困難的少數樣本。彼時這一方向鮮有成熟經驗可參考，需要自主探索、反覆試錯。一次嘗試不行，再來一次；實驗結果不好，就繼續改方法。讀博第一年，他幾乎沒有科研產出。“當時還是比較著急的。”導師也提醒過他：已經快一年了。
但這一年時光並沒有白費論文。回望過往，楊東明深知，那一年打磨的不是單一的實驗成果，而是方法論和實驗能力。厚積而薄發，在第二、第三年的持續深耕中，論文成果接連產出，畢業時他以第一作者身份發表多篇學術論文。
求學期間，導師鄒月嫻教授的《模式識別》課程深刻影響了他論文。除了理論知識，他更受益於導師傳授的核心科研思維：直擊問題本質。演算法會迭代，框架會更新，前沿技術會被超越，唯有拆解複雜問題、逐項驗證攻堅的能力，是永不過時的核心競爭力。這套思維體系，成為他日後科研攻堅與產業突破的底層邏輯。這套方法也逐漸沉澱為他面對難題時的固定打法，將宏大複雜的核心難題，拆解為一個個清晰具體的小問題，逐一攻克、穩步推進。在他看來，所有複雜的技術與產業難題，唯有精準拆解、細化落地，才能找準突破口。
高強度的科研之外，健身成為他的解壓方式論文。“健身時在使勁，大腦會徹底放空，放下所有困惑。”這個習慣他堅守至今，只是從前可以一週去兩三次，如今工作節奏越來越快，更多被挪到了週末。實驗室的深耕讓他學會極致專注，健身的鬆弛讓他懂得適度抽離，一張一弛的節奏，讓這位年輕人練就了從容應對複雜難題的定力。
從“論文創新”到“價值創新”
2022年7月，楊東明從北京大學博士畢業，沒有去網際網路大廠，也沒有去科研院所，而是選擇入職中國電信天翼雲論文。原因並不複雜：他希望自己的研究能走出實驗室、落地產業鏈，真正服務國家發展與社會民生。
入職初期，他主攻計算機視覺演算法論文。彼時大模型浪潮尚未興起，產業AI應用多聚焦人臉識別、OCR文字識別、交通場景檢測、安全帽識別等場景。2022年底，ChatGPT橫空出世，大模型熱潮席捲全球。緊跟技術浪潮，楊東明從傳統視覺演算法轉向大語言模型研發，之後又從模型走向算力。這條路看起來像在不斷“換賽道”，實際上卻是越來越深入產業的縱向路徑：從應用到模型，再從模型下沉到算力基礎設施。每走一步，他看到的世界就更大。
“價值驅動”成為他理解企業創新的關鍵詞論文。真正的技術創新，不能止步於實驗室的理論領先，更要具備落地能力、穩定性與可量產性，能夠切實為客戶、為產業創造價值。這要求技術人員跳出單一的技術視角：晶片怎麼樣？通訊效率如何？運算元是否需要最佳化？模型能否適配？平臺能不能承載？最終成本能不能降下來？一個問題拆成十個問題，十個問題再拆成更多具體任務。從“聚焦一個點”到“先看一個面，再回到一個點”，這是楊東明入職天翼雲後最大的變化之一。
這種蛻變，在一次次攻堅中愈發深刻論文。2023年起，公司集中開展智算技術攻堅，不同部門、不同團隊集結在一起，有時上百人集中在同一片辦公區域。楊東明記得一次攻堅結束後，他騎車回家，晚上路上燈光微弱，不小心摔了一跤，膝蓋擦掉了一大片皮，血肉模糊，疼著一夜未眠。但第二天，他還是回到了攻堅現場，整個團隊都在搶時間，他不想因此拖累團隊。
過往經歷讓他深刻感受到，產業攻堅從來不是孤軍奮戰，而是一群人聚力攻堅、反覆試錯、協同突破的系統工程論文。
在萬卡攻堅中感受產業價值
在數次重大技術攻堅中，國產算力萬卡級大模型訓練任務，是最讓楊東明印象深刻的一場硬仗論文。
萬卡叢集訓練對穩定性有著極致嚴苛的要求，單張算力卡出現異常，就可能導致整趟持續數月的大模型訓練任務中斷，一旦停機重啟，時間成本與資源損耗代價極高論文。彼時國內尚無成熟的萬卡級大規模模型訓練經驗，沒有現成方案可以借鑑。團隊只能循序漸進，從百卡、千卡規模反覆打磨驗證，一步步突破技術上限，最終向萬卡叢集訓練發起衝刺。
團隊攜手合作夥伴搭建國產萬卡算力環境，攻克大規模叢集穩定訓練、故障感知等難題論文。整個過程持續四五個月，訓練有效時間接近98%，達到業界較高水平。這不再是實驗室論文裡的理論指標，而是一套可落地、可穩定執行、可規模化複用的國產AI算力基礎設施。正是從這次攻堅開始，楊東明越來越清楚地意識到，科研成果不再只是論文裡的一個數字，而是企業可以使用的能力。
這份產業價值的獲得感，在後續愈發具象論文。2024年，DeepSeek掀起國內大模型應用熱潮，天翼雲順勢推出DeepSeek一體機，將大模型訓練與推理所需的算力、網路等能力高度整合，完成相關部署、適配和最佳化。上線75天，中國電信便獲得3000多個商機。“當時我和整個團隊都格外振奮。”楊東明坦言。
這一刻，他真切體會到了技術價值的具象落地論文。過去在校園實驗室，演算法迭代、引數最佳化的最終成果，只是論文中的一組實驗資料；而紮根產業一線後，每一次技術攻堅、每一輪效能最佳化，都能落地為成熟產品、服務千行百業、轉化為實實在在的產業價值。
數十種國產晶片“擰”成一張網
如今，身為天翼雲總經理助理，楊東明的工作圍繞業務落地、技術攻堅、團隊建設等多維度展開論文。因此，他的工作場景在隨時切換：上午或在對接客戶、推進AI應用落地，下午又與技術團隊討論Token推理、效能最佳化等問題。
當前，他深度參與星辰Token Hub運營服務平臺能力建設論文。傳統雲服務模式下，算力、儲存、網路等資源相互獨立、分散供給，存在資源割裂、適配性弱、計費煩瑣等痛點。而星辰Token Hub平臺打破了資源壁壘，以Token作為可計量、可計費的服務單位，面向智慧體時代的模型呼叫、能力排程、場景服務和生態運營需求，構建跨終端、跨業務、跨場景的一體化Token運營服務中樞。對使用者來說，既可以自由選擇模型，也能在不同入口體驗到一致、連續的智慧服務；對合作夥伴來說，可實現零門檻上線，透過高效分發直通全域使用者，並依託資料飛輪讓服務越用越精準。
這也讓楊東明多年沉澱的技術功底有了新的發力點——不同國產晶片需要適配，不同模型需要接入，運算元需要最佳化，整個鏈條還需要進行效能調優論文。
截至目前，團隊已累計適配30多種國產晶片，改進30多個核心運算元，推動國產算力從“能用”向“好用”邁進論文。他還親自參與了投機解碼等技術嘗試，在實驗環境下推理速度最高可提升6倍。但楊東明認為，自己在這項工作中更重要的角色，並不是親自完成某一項技術最佳化，而是把不同環節的人組織起來。一個Token的成本降下來，靠的不是某個部門發力，而是整個鏈路共同最佳化。這也是他從技術人員成長為管理者後的最大變化，以前更習慣自己解決問題；現在必須回答：誰來解決？怎麼組織？怎樣把資源調動起來？技術沒有離開他，只是技術之外，他開始學會“用團隊做技術”。
年輕人的實驗室成了他的“新戰場”
如今，楊東明多了一個新身份——天翼雲青年人才創新實驗室技術導師論文。
目前，天翼雲已搭建5個青年人才創新實驗室，團隊成員很多是畢業一兩年的青年博士，平均年齡不足30歲論文。在這些年輕人身上，楊東明看到了曾經的自己：初出校園、紮根產業，懷揣技術理想卻迷茫於發力方向；有創新想法，卻不懂對接企業資源；想要聯動高校開展產學研合作，卻不熟悉落地流程。
楊東明要做的，是幫青年人才打通壁壘、落地想法，把他們心中“想做的事”變成產業中“能做成的事”：人手不足，他積極統籌調配；想要開展校企合作，他幫忙打通內部機制、暢通合作鏈路論文。
深耕產業多年，他愈發清晰地認識到，青年科技人才最需要的，從來不止是科研課題與工作崗位，而是一片可以自由試錯、自主組隊、落地創新想法的成長空間論文。這份幫扶，亦是一場自我回望與補全。他剛畢業時，也曾經自己摸索著完成從科研到產業的轉身。在助力青年團隊從0到1突破創新的過程中，楊東明也完成了新一輪蛻變：從一個解決問題的人，變成一個幫助更多人解決問題的人。
寫在最後 不要怕慢論文，但絕不停下
梳理楊東明數年的職業軌跡，“改變”是貫穿始終的關鍵詞論文。從計算機視覺到大語言模型，從模型研發到國產算力，從演算法工程師轉型為管理者，從獨自深耕科研到統籌跨部門、跨團隊系統攻堅，他始終在迭代自我、突破邊界。
“唯一不變的，就是一切都在改變論文。”回望博士畢業初入產業的自己，他總結出最真切的感悟：不要害怕改變，一定要持續跟進，也不要怕慢，但一定不能停下來。
在技術飛速迭代的今天，楊東明的選擇是不斷走出去論文。因為每走出去一步，看到的世界都會更大，看到的問題也會更深。他希望自己持續向管理型人才進階，不是因為技術不重要，而是他越來越清楚：真正決定一個團隊戰鬥力的，很多時候並不只是有沒有技術人才，而是有沒有人能夠看清事情、做出戰略選擇，再把事情紮紮實實地落下來。
他希望有一天，當別人提起自己時，想到的不是“北大博士”“青年科學家”這樣的標籤，而是另一種更具體的評價：把科研成果紮根產業，讓技術真正服務國家戰略、服務民生論文。四年多過去，他已經把這份初心，從實驗室的一篇論文，寫進了國產算力的萬卡叢集、Token服務平臺和一支支年輕的技術團隊裡。
排版／ 季嘉穎
圖片／ 採訪物件
來源／《IT時報》公眾號vittimes
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