不仅致力于热门应用研究，也关注基础性研究与关键核心技术攻关，这是黄高对于团队的要求。
航空发动机的研制技术难度极大，需要反复实验、试飞，研制周期也很长。人工智能可以帮上什么忙？今年1月起，黄高与物理学者开展合作，研究如何利用深度学习来提高空气流体力学模拟实验的效率。
“人工智能不能满足于酷炫，而应该带动产业革新、推动科技整体发展。”黄高一直提醒自己，越是在研究的热潮里，越要沉下心来。
面对学科的快速发展，要跟时间赛跑
这些年，关注人工智能领域的研究者日益增多。黄高坦言：“赶上了一个学科发展的浪潮，对于研究者而言，既幸福又深感压力。”
之所以幸福，是因为有很多人朝向同一目标努力奔跑。人工智能领域的很多公司、学者都已开放程序源代码。开源深度学习框架、开源应用软件、开源社区的快速发展，推动了研究互相促进和协同创新。黄高设计的深度学习框架也是开放的，在他看来，“开放的、充满活力的研究环境，能孕育出更多好成果。”
之所以深感压力，是因为竞争很激烈。一台用支架高高架起的电脑、满屏算法、嘈杂高温的机房，组成了黄高的科研日常。黄高习惯站着做研究来集中精神，“面对学科领域的快速发展，每个人都要跟时间赛跑。一方面要时刻追踪最新的研究趋势，了解学术界的最新动态；一方面要有很强的行动力，一旦犹豫就很可能错失机会。”黄高说。
“发展人工智能的故事才刚刚开始。”黄高介绍，人工智能领域还存在很多未解的问题，从基础理论、技术发展，到构建人工智能相关的伦理规范，都是科学家们面临的挑战。“努力突破它们，正是我们做科研的价值所在。”
“预测未来最好的方式，就是创造未来。人工智能的前景很美好，值得我们为之全力奔跑。”黄高说。
（陈炳旭参与采写）