近日，海南比勒费尔德应用科学大学（BiUH）计算机科学与技术专业讲师，Ahmad Ali博士，入选2026年Stanford/Elsevier全球前2%科学家榜单。面对这份荣誉，他回望从上海交通大学求学、深圳大学博士后研究到加入海南比科大的科研旅程，分享自己对智能交通、时空数据挖掘、边缘计算与人工智能的理解，以及关于坚持、好奇心、科研诚信和育人使命的思考。他表示，这份认可不是终点，而是继续做可靠、有用、负责任研究的新起点。

他于上海交通大学取得计算机科学与技术博士学位，曾在多所大学担任讲师、客座讲师，主讲人工智能、数据分析与机器学习、云计算与物联网以及程序设计相关课程。他斩获多项重要荣誉，包括上海市 A 类博士奖学金、上海交通大学优秀硕士奖学金、深圳大学优秀博士后科研人员奖（立新奖）。2026 年，他入选Stanford/Elsevier全球前 2% 顶尖科学家榜单。

Ahmad Ali博士承担期刊审稿与学术会务工作，积极投身于国际学术界的建设与发展。他担任多本国际权威期刊审稿人，同时是多项国际会议技术 / 程序委员会委员，包括 ICPADS 2025、ICIC 2026（CCF C 类会议）。他还担任 MDPI 旗下《Electronics》《Algorithms》期刊客座编辑，并在《Artificial Intelligence and Autonomous Systems》期刊担任编委。

他的研究成果发表于《Information Sciences》《Neural Networks》《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》《IEEE Transactions on Consumer Electronics》《Computer Science Review》《Future Generation Computer Systems》等知名期刊。主要研究方向：智能交通系统、人工智能、机器学习、时空数据挖掘、大数据分析、边缘 – 云计算。

这份荣誉，让我回望那些普通的日子

得知自己入选2026年斯坦福/Elsevier全球前2%科学家榜单时，我心里有喜悦，有感恩，也有一丝安静的难以置信。

但那一刻，我的思绪并没有停留在排名和引用数字上。我想到的是那些成就这份荣誉的普通日子：长时间的学习，没有立刻就有答案的研究问题，需要反复重来的实验，还有那些相信我会继续进步的人给予我的鼓励。一项科学成果，可以用一句话宣布；但它背后的旅程不能。那里面有不确定性，有耐心，有错误，也有一个个小小的发现——它们逐渐积累，才成为有意义的工作。

这也是这份认可对我重要的原因。它不是终点，而是一个提醒：坚持和好奇心，能把我们的想法带得比最初想象得更远。

作为海南比科大的一名教师，我尤其开心能与同事和学生分享这一刻。我也希望，它能鼓励那些仍在旅程起点、怀疑自己的努力是否会有意义的人。

入选“全球前 2% 顶尖科学家”意味着什么？

斯坦福/Elsevier数据库是常被引用的科学引用影响力评估之一，由斯坦福大学相关研究人员基于Elsevier的Scopus数据开发。

该数据库通过引用次数、h 指数以及考虑作者署名贡献度的指标等综合评估标准，对来自 20 个广义领域和 174 个子领域的科学家进行考察。研究人员可以通过获得较高的全球综合得分排名，或在其学科子领域中排名前 2% 来获得资格。榜单分别报告了职业生涯长期影响力和单年度影响力。

它的意义，在于研究如何成为全球科学对话的一部分。一篇发表的研究，其价值不止于纸面：当其他研究者检验它的方法、测试它的观点、并在其基础上继续推进时，研究才真正进入更广阔的知识网络。

这份荣誉的意义，在于研究成果能够融入全球科学对话之中。 一项发表的研究，当其他学者去审查其方法、验证其观点并在此基础上拓展延伸时，它的价值便超越了纸张本身。得知自己的工作能在国际学术界引发关注，我感到备受鼓舞。

然而，科学影响力的内涵远大于任何定量指标。 引用指标无法完全衡量卓越的教学、严谨的科研伦理、良好的合作，亦或是创新带来的实际应用价值。在我看来，这项荣誉是学术可见度的一个有力例证，而非对一位科学家价值的全盘定论。它鞭策着我继续开展不仅能被引用，而且切实可靠、富有成效且恪守责任的科研工作。

驱动我研究的问题：让交通更可预测

我们能否足够理解交通如何变化，从而在拥堵变得严重之前预判它？

我的研究聚焦智能交通系统、交通流预测、时空数据挖掘、边缘计算、人工智能和机器学习。这些词听起来很技术，但驱动它们的问题，每个人都熟悉。

想象一下：你出门赴一场重要的约定，却发现一段很短的路因为意外拥堵要走两倍的时间。把这样的经历放大到整座城市，后果就相当实在——被浪费的时间、增加的油耗、环境压力，还有被打乱的日常生活。

这也引出了我研究的核心问题：我们能否足够深入地理解交通的变化，从而在拥堵变得严重之前预判它？

运用机器学习研究历史交通数据中的规律，以帮助估计未来的交通状况。难点在于，道路并不是各自独立运行的：一个地点的交通会影响邻近区域；同一条路，在早高峰、周末或恶劣天气下也可能表现不同。时空建模能帮助我们捕捉这些规律发生在哪里，又如何随时间演变。

我也关注边缘计算——它把信息处理放到更靠近数据源头的地方，例如路侧设备和互联基础设施。与智能预测结合，这种方式有望支持更快作出判断，而不必完全依赖远处的计算系统。

研究的目标并不只是做出一个具备高精度的算法。一个真正有用的系统，还必须在变化的环境中计算高效并保持稳定可靠。在我看来，人工智能真正的价值，在于计算领域的突破与人类的实际需求紧密结合。

成果背后：科研藏在看不见的步骤里

人们在论文完成后才看到研究，却很少看到之前那些充满不确定的步骤：一个在纸面上看起来有说服力的想法，可能在实验中失败；一个模型可能在一个数据集上表现很好，条件一变就吃力；审稿人指出的一个弱点，可能需要数周额外工作来补足。

这样的经历难免让人沮丧。但随着时间推移，它们教会我把“令人失望的结果”和“失败的研究旅程”区分开来。有时候，最有用的发现，恰恰是弄明白一种方法为什么行不通。这份理解，可能带来更好的问题、更扎实的方法，或更诚实的结论。

人工智能研究尤其需要这样的定力。如果结果无法复现，或者模型复杂到难以在实际中使用，那么仅仅提高性能分数是不够的。好的科学，要求我们质疑自己的发现，承认局限，并不断改进方法。

我慢慢懂得，坚持并不只是工作得更久。它意味着愿意重新审视一个假设，愿意倾听批评，并带着更深的理解重新出发。那些难熬的日子并不在科学进步之外；很多时候，进步恰恰从那里开始。

人与风土：我的成长印记

加入BiUH，让我的旅程有了新的意义。

我的学术之路真正成形于中国上海交通大学——我在那里完成了硕士和博士阶段的学习。那些年不仅打牢了我在计算机科学和研究上的基础，也教会我一件更长久的事：教育不只是学习已有的答案，更是获得提出新问题的勇气和定力。

我在深圳大学的博士后研究经历，是另一个重要的成长阶段。它促使我培养更强的独立性，锤炼科学判断力，也让我思考自己的研究贡献如何融入更广阔的知识版图。

我感谢这一路上指导过我的导师、前辈、同事和合作者。研究也许以某个人的名字获得认可，但想法是在讨论、建设性的分歧、彼此的专业分享和鼓励中不断改进的。这样的成就，从不只属于一个人。

加入BiUH，让我的旅程有了新的意义。这里国际化的学术氛围和应用科学的导向，与我深信的一点高度契合：科学知识应当回应真实的工程问题和社会挑战。在这里，我希望不仅以研究作出贡献，也为学生创造机会。

我希望带给学生的，不止是算法

学术生活最大的幸运之一，是看着学生一点点对自己的能力生出信心。

一个起初觉得编程困难的学生，后来可能搭建出可运行的模型；一个犹豫着不敢提问的学生，可能发现那个问题正通向一个令人兴奋的研究构想。

在BiUH，我希望学生看到的人工智能，不只是公式或软件。我希望他们懂得如何发现一个有意义的问题，如何检验证据，如何验证一个方案，也如何认识它的局限。无论他们将来成为科学家、工程师、创业者，还是在其他领域成为领导者，这些能力都同样重要。

如果这次入选能激励哪怕一位学生开始一个研究项目，或在一个不成功的实验之后继续坚持，或更加相信自己的潜力，那么它就有了任何引用指标都无法衡量的价值。

这份荣誉，让我回望那些普通的日子

对刚刚起步的年轻研究者，我想说：请不要拿自己的第一步，去和别人的最终成就相比。

我们看得到被接收的论文、荣誉和成功的项目，却很少看到背后的拒稿、反复修改、自我怀疑和多年积累。你的进步或许比你期待的慢一些，也可能发现一个想法需要彻底改变。这两种经历，都不意味着你缺乏成功的能力。保持好奇，打牢基础，主动寻求指导，多与他人合作；即使捷径看起来很诱人，也要守住科研诚信。

最重要的是，选择那些对你真正重要的问题。认可会给人鼓励，但真正让一份工作值得坚持下去的，是好奇心与使命感。你不必一开始就是一位非凡的研究者；你需要的是开始的勇气、学习的谦逊，以及成长的耐心。

带着感恩，继续向前

入选全球前2%科学家榜单，是一份我会珍惜的荣誉。但我更愿意把它看作一个里程碑，而不是终点。

我希望继续推进智能交通、时空预测、机器学习和边缘智能方面的研究，尤其关注那些能够负责任地从研究走向实际应用的方法。我也希望加强合作，为BiUH的科研环境贡献力量，并指导那些可能提出我今日尚无法想象的发现的学生。

我衷心感谢我的老师、导师、同事、合作者，以及一路塑造我的母校，包括上海交通大学和深圳大学。我也同样感谢BiUH的校领导、同事、学生以及市场与传播部门，与我一同分享这一刻的喜悦。这份认可上写着我的名字，但它背后的旅程，承载着许多人的支持与付出。我能用来回报他们的最有意义的方式，就是继续学习、分享知识，帮助更多人找到属于自己的路。

排名或许可以认可我们已经取得的成果；但更重要的是：我们贡献了怎样的知识，激励了怎样的人，又为后来者创造了怎样的可能。