圖：人力勞動會否被機器人代替仍是未知數，但部分工種由AI處理已是大趨勢。

　　成宇2010年在清華大學本科畢業後，便前往美國西北大學求學，並在2015年取得博士學位。在求學以及工作的過程中，成宇表示他見證了兩次AI浪潮，首次是深度學習模型的崛起，其次是GPT等大模型的興起，他看到自然語言處理極速的快速演進，深感AI技術的強大，更加堅定了科研道路。

　　盼加大力度支持高校發展

　　談及來港發展的契機，成宇從個人與職業雙重維度作出解析。個人層面，他坦言想縮短與家人的距離。而從職業發展層面，則是因為香港提供的多元發展可能。他說，「無論是深耕學術研究、創業還是就業都能獲得較多機會。」同時他也表示，香港政府正極力擁抱AI，不斷優化創科政策、引進全球頂尖企業和科研人才。因此香港的創科環境是他回來的另一重要原因。此外，香港的高等教育資源亦是關鍵，尤其是在計算機和AI領域，中大等院校躋身前沿陣營。成宇透露，「以前在內地讀本科時便聽說過中大在AI領域的領先地位，所以選擇來港。」

　　儘管香港優勢明顯，但成宇指出其AI發展面臨若干挑戰。其中核心難點在於產業定位的轉型。作為國際金融中心，香港若想在短期內轉型為AI中心或科技樞紐，成宇認為，「中間需要較長的過渡周期。」其次，他表示，當前在港扎根落地的世界級企業仍需增多，這需要政策調整與配套設施完善形成協同支撐，而這同樣需要時間沉浸。成宇表示，「過渡過程有阻礙很正常，只要方向正確且發展態勢向好，穩步前行就可以突破階段性瓶頸。」

　　而作為一個科研學者兼教育工作者，成宇希望政府可以再加大對高校發展的支持力度。他指出，「當前高校定位可能比較適配傳統的、偏小的科研作坊氛圍。」他進一步解釋道，高校在算力基礎設施方面仍比較缺乏，很難去配合AI時代的「大基建」發展需求，因此希望政府在算力資源和各種保障上可以提供更多的投入，同時亦可加大對高校科研成果的宣傳，促進產學研合作。