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cmu 计算机的 bic 项目内部是什么样？

回答
卡内基梅隆大学（CMU）的机器人研究所（Robotics Institute，简称RI）在计算机科学领域享有盛誉，而其内部的“BIC项目”（Broadly Intelligent Computing）虽然不像某些具体的实验室或课程那样有明确的公共名称，但它代表了RI在培养具有广泛智能理解和应用能力的计算机科学家方面所做的努力和内部运作模式。

要深入了解CMU机器人研究所的内部，特别是与“BIC项目”相关的方面，我们可以从以下几个维度去描绘：

1. 核心理念与目标：塑造“无所不知”的计算机科学家

“BIC项目”这个概念，虽然不是一个正式对外宣传的课程名称，但它很好地概括了RI培养人才的核心理念：培养能够理解、构建和应用广泛智能的计算机科学家。 这意味着学生和研究人员不仅仅局限于某个狭窄的AI分支，而是要建立起对人工智能各个领域——从感知、学习、推理到决策、规划、交互——的深刻理解，并能够将这些领域融会贯通，解决复杂的现实世界问题。

想象一下，这里的学生不是只被训练成一个优秀的机器学习模型调参师，也不是一个只会编写特定领域机器人控制代码的工程师。他们是被鼓励去思考：

一个系统如何感知周围的环境（计算机视觉、传感器融合）？
它如何从数据中学习并改进自身（机器学习、深度学习）？
它如何进行逻辑推理并做出明智的决策（规划、不确定性推理）？
它如何与人类或其他智能体进行自然的交互（人机交互、自然语言处理）？
如何将这些能力整合到一个完整的智能系统中？

这种“广泛智能”的目标，让RI的研究氛围非常活跃和跨学科。

2. 研究方向的广度与深度：一个集大成者的平台

RI本身就是机器人和人工智能研究的重镇，其内部的研究方向极其广泛，这自然也为“BIC项目”的实践提供了沃土：

感知（Perception）： 从高精度的三维重建、目标识别，到环境理解、SLAM（同步定位与地图构建）。这里的学生会深入研究各种传感器（摄像头、激光雷达、惯性测量单元）的数据处理和融合。
学习与推理（Learning & Reasoning）： 深度学习的最新进展、强化学习在复杂任务中的应用、知识表示与推理、因果推断等都是热门。学生有机会参与设计和实现全新的学习算法或构建能够进行复杂逻辑推导的系统。
规划与控制（Planning & Control）： 机器人运动规划、任务规划、多机器人协同、自适应控制等。这部分研究侧重于让机器人能够高效、安全地完成任务。
人机交互与协作（HumanRobot Interaction & Collaboration）： 如何让机器人理解人类的意图、指令，如何进行自然有效的沟通，以及如何与人类协同工作。这部分研究充满了挑战，也越来越重要。
医疗健康（Healthcare Robotics）： 机器人手术、康复机器人、辅助生活设备等。RI在将先进AI技术应用于医疗领域方面投入巨大。
自动驾驶（Autonomous Driving）： 这是RI最知名也最活跃的研究领域之一，涵盖了从感知、决策到控制的全套技术栈。
无人机与空中机器人（Aerial Robotics）： 无人机的自主导航、编队飞行、环境感知等。

“BIC项目”的学生，无论是在读博士还是博士后，都有机会接触到上述一个或多个领域的前沿研究，甚至可以根据个人兴趣和项目需求，在不同领域之间进行探索和整合。

3. 学习与研究模式：导师制下的高度自主与合作

在RI，尤其是对于博士生和博士后而言，学习和研究模式通常是高度个人化和导师驱动的。

导师的角色： 每位学生都会有一位或多位导师，他们是各自领域的顶尖专家。导师不仅提供学术指导，更重要的是帮助学生找到有趣且有影响力的研究问题，规划研究路径，并提供资源支持。一位好的导师，会鼓励学生挑战权威，独立思考，并最终形成自己的研究风格。
研究小组（Lab）： 大部分研究工作是在特定的研究小组或实验室进行的。每个实验室通常由一位教授领导，围绕某个或某几个具体的研究方向展开。学生会成为某个实验室的一员，与其他成员紧密合作，分享想法和成果。这些小组是信息交流、合作攻关的中心。
高度的自主性： 学生被赋予极大的研究自由度。一旦确立了研究方向，学生就需要自己主动学习相关知识、查阅文献、设计实验、实现算法。这种自主性是培养“广泛智能”的关键，因为学生需要不断地跨越学科边界去学习和解决问题。
紧密的合作与交流： 尽管个人自主性很强，但RI内部的合作氛围也非常浓厚。学生之间、实验室之间经常会有非正式的讨论会、研讨会，分享最新的进展和遇到的困难。这种开放的交流环境极大地促进了思想的碰撞和新想法的产生。经常可以看到来自不同实验室的学生为了解决一个共同的问题而临时组队。

4. 硬件与软件资源：强大的实验平台支持

要支撑如此广泛的研究，RI自然配备了世界一流的软硬件资源：

机器人实验室： 这里有各种各样的机器人平台，从小型人形机器人、四足机器人、轮式机器人，到大型工业机械臂、无人机。这些都是学生进行算法测试和验证的宝贵资源。
计算集群： 庞大的GPU集群和高性能计算服务器，为训练复杂的深度学习模型和处理海量数据提供了强大的算力支撑。
传感器阵列： 各类先进的传感器，包括高分辨率摄像头、激光雷达、深度相机、IMU等，能够模拟真实世界的复杂环境。
仿真平台： 先进的机器人仿真器（如Gazebo、PyBullet等），允许学生在安全可控的环境中进行大量的实验和迭代。
软件框架与工具： ROS（机器人操作系统）是RI内部广泛使用的核心软件框架，提供了一套标准的机器人软件开发工具，极大地提高了开发效率和模块复用性。此外，各种AI库（如PyTorch, TensorFlow）也是必备的。

5. 学术产出与影响力：引领行业潮流

RI的学生和研究人员在顶级会议和期刊上的论文发表数量和质量都非常高，例如：ICRA、IROS、CVPR、ICCV、NeurIPS、ICML等。许多在这里进行研究的学生，毕业后往往能成为AI和机器人领域的领导者，进入顶尖的研究机构或科技公司。

一个典型的“BIC项目”学生的生活图景可能是这样的：

你是一名博士生，被分配到李教授的实验室。李教授的研究方向是多模态传感器融合与自主导航。你的第一个任务可能是阅读大量关于激光雷达和视觉SLAM的最新论文，理解它们的工作原理和局限性。

接着，导师会让你尝试实现一个基础的激光雷达SLAM算法，并在一个小型机器人平台上进行测试。在测试过程中，你遇到了里程计漂移的问题。这时，你可能会去找隔壁实验室做视觉研究的同学交流，他们可能会给你一些关于视觉里程计的建议，或者推荐你使用一种特定的传感器融合技术。

你学习了卡尔曼滤波、粒子滤波等概率滤波方法，并尝试将它们应用于你的SLAM算法中。你可能会使用到RI提供的GPU集群来加速数据处理和模型训练。同时，你还需要学习ROS，以便能够方便地集成不同的传感器和控制模块。

随着研究的深入，你可能发现单纯的SLAM不足以应对复杂的室内环境，需要引入一些深度学习技术来识别物体和理解场景。这时，你就需要开始学习计算机视觉和深度学习的相关知识，甚至参与一些与视觉相关的研讨会。

你可能会参加每周的研究组会议，汇报你的进展，听取其他同学的反馈，并了解整个实验室的最新动态。你可能还会参与一些大型的跨实验室项目，比如一个关于自动驾驶的demo，你需要将你的SLAM技术与其他团队的感知、规划算法整合在一起。

在撰写论文时，你不仅要展示你的算法的性能提升，还需要深入分析其理论基础，并讨论它在更广泛的“智能系统”中的意义和潜在应用。

整个过程，你就是在不断地学习新知识，解决新问题，与人交流协作，将不同的AI能力串联起来，朝着“广泛智能”的目标不断迈进。这就是CMU机器人研究所内部“BIC项目”所代表的探索精神和实践模式。它不是一个固定的课程，而是一种培养未来AI领袖的生态和方法论。

网友意见

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2016.4.24 新增

分隔线 1以下内容写于2015年6月，力求对当时的状态和自己所有的体会和信息做出准确的总结。考虑到现在离开学校已经将近一年，作为一个新program，招生规模，政策，培养方案和学生情况每年都会发生调整，我认为有必要（中立性地不带评判地）提醒这些对新的申请者/潜在学生已经失去时效性（16年底target 17 Fall的申请者已经比我小4年）。希望目前还在学校的同学们在其他回答里给出新的update，倘若将来能回到学校获得新的一手信息，也努力回来update。

================分隔线 1=================

利益相关： 本人BIC 15’ ，当年没去eBiz来了BIC

先回答题主的问题，BIC 和 SCS 是什么关系，BIC就是一个SCS的Master Program，由LTI(Language Technologies Institute)和CBD(Computational Biology Department)合办。这两个系都是SCS的系。

题主提到的MLT，是LTI “全资主办”的硕士项目；而MCDS，前身是VLIS，VLIS是在ISR(Institute of Software Research) 下的，改名之后成为LTI的program，而且好像是全资的（求证实）。

至于BIC合办的性质与其他系有什么区别对待？我觉得最大的区别是你可以收到两个系发来的email，包括seminar, 讲座，就业机会，还有party invitation。当然可能大部分其实没什么好看的:D

当然我知道MSCB(Computational Biology)也是合办的，不过是CBD in SCS和 DBS in MCS合办的，是跨学院和梅隆理学院合办。如果你想使用计算机科学里面的方法和工具去解决生物学研究里面的问题，那么MSCB会非常适合。

关于找工作、区别对待的进一步讨论，我非常赞同 Sugar Su的回答。我也是觉得各CS Master项目排名意义不大，生源和找工时的偶然因素每年都变，而真正不变的是学生个体的素质、目标和特点。有人说按毕业时的薪水来排，又会有人说职业上升空间会不同，Anyway...那我就扯一扯别的。我觉得与其争论每年毕业生平均薪水那几百刀几千刀的差异，不如说一说不同program的“性格”对人的想法与观念方面的影响。我想这个影响可能会比平均薪水更重要。

上个月我毕业回国之后，有幸拜访或认识了很多美国其他名校毕业的前辈与同学，跟他们聊的时候我发现并证实了一个很有趣的现象——学校的“性格”在统计上会影响毕业生的决定。比如，Stanford的毕业生（尤其是MBA）毕业之后大部分想的就是要创业，要改变世界。而Harvard的毕业生（尤其是MBA）毕业之后准备简历去面Morgan Stanley, GS这些公司的就相对要多一些。自黑一下，CMU的毕业生毕业之后，从统计上来讲，可能想着努力工作（像周六凌晨2点一个人在Hunt喝下几杯咖啡然后继续赶Due一样地努力），尤其是技术方面的工作，最后影响这个世界的，这样的人可能会多一些。

而这样的“性格”在同是CMU的不同program里面也会体现，只不过没有学校间的“性格”区别那么大罢了。举些例子，在我的印象中，如果把CMU所有和CS相关的program结合起来看（ECE, SCS, INI, MISM），MISM的学生平均每月party聚会的次数应该会高于平均，毕业之后能做Product Manager之类职位的人数可能会高于平均，但可能统计上来讲，纯技术上面，programming的水平或许要低于平均（纯粹的推测，而且是说平均而言，并不涉及对个人或对program本身的评价）。MLT的学生，在人工智能，如语言技术、机器学习方面会强于平均，从事这方面工作，特别是research相关的人数也会多于平均。

那BIC的“性格”是什么呢？我想，除了不错的CS基础和每年都更新的Curriculum之外，BIC的学生具有职场中的一些soft skill，对创业也有一些独特的看法。我觉得这些性格来源于系主任平时和我们的交流，因为系主任是个在业界待了四十多年的亚洲人，经常在他的课上或者其他时候喋喋不休地通过真实的或者是改编的故事一遍又一遍地告诉我们，作为一个国际学生，进入职场要怎么behave，有哪些trick别人玩了你要注意，有哪些trick你可以玩的，创业是怎么回事，创业要注意什么，等等等等各种事情。尽管仿佛大部分人（可能包括我自己）其实并不很愿意仔细听，但我觉得这些故事和道理潜移默化地影响了我们的一些行为和观点。

比如说大家在找工作方面都比较aggresive，在系主任一遍又一遍的催促下找工各方面准备做得也会比较早而且质量不差。又比如说每年CSSA都会有几个BIC的学生积极的帮助组织活动，而每年的US-China创新创业峰会骨干成员里都会有BIC的学生。也有学长毕业回国在美国企业工作，一年之内利用在CMU峰会里面得到的资源帮公司拉了很多项目，自己的工作也逐渐不依靠写代码了。CMU创业办公室给的James R. Swartz Entrepreneurial Fellows Program，每年只有个位数名额，每年都会有BIC的学生拿到，而且往往是唯一一个技术背景的获得者。14年毕业的4个学生一起成立的SpringRole，公司不到一年已经要盈利了。而我们现在另外一个Capstone的指导老师现在也准备开始带着学生全职创业了。

私以为BIC是SCS里面氛围最接近职场和创业生态的一个program，不只因为系主任、老师们和他们的operation，还因为，自黑一下，因为BIC里面的坑和烂摊子跟职场中是一样的多。所以在BIC待过之后我们清楚地知道遇到坑要怎么绕过去，或者是怎么爬出来才能继续寻找我们想要的东西。所以Anyway，这就是BIC的性格。

所以CMU十多个CS相关的Master program都是各自有性格的。我前面说到MISM人party多，意思是MISM人善于在party聚会中利用社交的机会，能够交换对各自都有利的各种资源（没有任何其他意思嗯），但不是每个申CMU的人都喜欢party。同样，MLT的人工智能非常非常强（在下真心学生自愧不如），但也不是每个申CMU的人都有这个方向的学术诉求。所以，BIC有着独特的“职场创业氛围”，也不是适合所有申请者的。如果背景强大，可以选择，那么了解CMU或是其他学校Master program的“性格”之后做决定，或许比单纯比较就业薪水要更有意义。而如果你“不幸”只能选择BIC，那么好消息在于，CMU Career Service官方最新的就业数据统计（暂时只有14毕业那一批，15年毕业的还没出，

cmu.edu/career/salaries

），BIC在所列的CS program里面毕业起薪，无论是Maximum, minimum, mean还是median都是整个学院最高的没有之一。

以上。本想实名的，后来自吹自擂自黑了这么多，想想还是匿了吧……

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