985最年轻的特聘教授！本科毕业到博士毕业，只用3年！

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3年40篇SCI的90后特聘教授，你怎么看？

来源：新智元、学术会议资讯等
图片来自网络
“90后”教授、博导越来越多，刷爆朋友圈的同时，也刷新着大家对“牛人”的认识。
近日，又有一位90后学者火了：92年出生，本科毕业后3年读完博士，博士期间发表40余篇SCI (一作/通讯 31 篇)，毕业即获聘成为985高校特聘教授。
他就是中南大学资源与安全工程学院的特聘教授——齐冲冲。
齐冲冲的专业研究领域是矿业工程，主要从事矿物/采矿方面的相关研究，同时还致力于将人工智能以及机器学习的技术应用于矿业领域，所发表的论文不少与机器学习/神经网络相关。
“3 年博士期间发表SCI论文40 篇”这一点，让齐冲冲教授成为热议的话题，让人膜拜、羡慕的同时，也有人表示怀疑。



本科毕业3年拿下博士学位，发表SCI论文40篇




2016年，齐冲冲以优秀毕业生的身份从中国矿业大学采矿专业本科毕业，随后获国家留学基金委公派资助，前往澳大利亚西澳大学读博。博士专业是土木工程，让人惊叹的是，齐冲冲仅用3年时间就完成了博士学业，2019年10月博士研究生毕业。齐冲冲的教育经历据悉，齐冲冲博士期间的导师是西澳大学Andy Fourie教授和Guowei Ma教授，Andy Fourie教授是西澳大学土木、环境与采矿工程学院学术带头人。在导师的悉心指导下，齐冲冲于2019年达到博士学业要求，顺利取得工学博士学位。博士期间，齐冲冲一直从事矿物/采矿方面的相关研究，同时也一直致力于将人工智能以及机器学习的相关技术应用于传统矿业领域。也正是在攻读博士期间，尤其是在2018和2019年，齐冲冲开启了发表论文的“开挂模式”，共发表/接收SCI论文40篇，其中一作/通讯31篇，已发表/接收SCI总影响因子近150，在Google Scholar的总引用超过600次。齐冲冲的Google Scholar

CS跨行碾压？“论文自引多，水分大”遭质疑




3年40篇SCI，围观网友艳羡的同时，也有人提出了质疑。疑问点主要在于：

短时间内发这么多论文，质量是否可靠？

研究方向跨度大，得益“AI光环效应”？

高校人才评判机制过度唯SCI论？

……

对于论文质量，非同专业领域不好评价。有人表示，经过专业评审发表的SCI，而且发表论文中包含多篇本领域的top & 高影响因子期刊，以及多篇一作/通讯SCI被选为ESI高被引论文和热点论文，相关研究成果被国内外主流媒体报道，质量应该可靠。
被引数top 5的论文
而且，40篇SCI文章完全可以证明他的努力和能力。
不过，也有人指出这些论文的合作作者的重复度很大、自引次数多等问题。
例如，发表论文中被引数最多的一篇是题为“Recycling phosphogypsum and construction demolition waste for cemented paste backfill and its environmental impact”，被引54次，经粗略统计，其中19次为自引。
Google Scholar显示的该论文的被引情况第1页
研究方向跨度大，也有人指出齐冲冲“不专”，而是得益于“AI光环效应”。齐冲冲的研究方向知乎用户“Dylan”评论道：

很赞同“CS跨行碾压”这一说法，“CS+”大部分会有大量成果。

其实现在，如CS和Math的研究人员，纯研究理论算法的，成果发表在期刊并不是很多，大部分成果都会发表在相关领域的顶会上，所以CS的期刊文章并不是很多。一方面是，纯研究理论算法在某种程度上，并没有具体应用对象（如实际应用场景和数据），现有大部分数据都使用经典的数据集。另外，相关领域的期刊并不是很多，反而是各种顶会“铺天盖地”，而能够在这些顶会大部分都是“大牛”的团队及成员。

反而，这几年将CS相关技术，特别将CS与到医学、生物、材料、机械学等工程学科相交叉，反而更容易出文章，特别是将ML、AI以及BC(Block Chain)等CS中的新兴技术与实际工程问题相结合的研究。主要是相关研究者，拥有具体的实际应用场景，及其对应的“数据。另外，各个工程领域的期刊也比较多，而且期刊编辑也对相关方面的文章很感兴趣，估计是受到“AI的光环效应”的影响吧。

知乎“匿名用户”的评论也提到“ML跨行降维打击”：

的确存在ML跨行降维打击的情况。其谷歌学术上的论文，很多标题上都有“Artificial Intelligence”和“Machine Learning”，这在真正意义ML领域的论文上是难以想象的，说明矿业工程仍是一片机器学习/深度学习的处女地，未来几年模仿他类似的论文将出现井喷现象，大家拭目以待；

作者总结道：

所站立场不同，对其工作的评价就不同。站在矿业工程的立场，他可能是该领域第一批吃ML这只螃蟹的人，因此在老一辈学者看来其工作很有趣；但是站在机器学习的立场，其工作的创新性就显得不强；

在ML论文量饱和之前的这几年，他的成功对该领域的学生仍具有指导作用；

根据其个人简历，齐冲冲的主要研究方向为膏体充填，水泥水化机理，计算化学，环境保护等，主要技术手段为人工智能与机器学习，数值模拟，实验等。在国际上提出了“智能充填”的概念并进行相关研究，在该方向发表了高水平的SCI论文并进行了专利申请。同时作为该领域的推广者，积极推进矿业大数据的建设以及国际合作。相关研究成果被国内外主流媒体报道。发表论文中包含Rock Mechanics and Rock Engineering, Minerals Engineering, Journal of Cleaner Production等top & 高影响因子期刊。根据ESI最新统计，先后有多篇一作/通讯SCI被选为ESI高被引论文和热点论文。齐冲冲为国际土力学协会机器学习与大数据分会专家委员会成员以及多个国际学术协会会员；被SCI期刊‘Advances in Civil Engineering’, ‘Advances in Materials Sciences and Engineering’以及‘International Journal of Minerals, Metallurgy, and Materials’邀请为特刊主编/编委。现为SCI期刊‘International Journal of Minerals, Metallurgy, and Materials’期刊编委， SCI期刊‘Advances in Civil Engineering’期刊编委，以及EI期刊‘Recent Patents on Computer Science’期刊编委。齐冲冲还受邀作为国际会议‘The 2nd International Conference on Communication, Network and Artificial Intelligence’大会主席及编委会主席，国际会议‘The International Conference on Computational & Experimental Engineering and Sciences’分会主席，国际会议‘International Conference on Smart Energy Systems’顾问委员会成员以及10余个国际会议的专家委员会成员。被10余个会议/研讨会邀请做特邀报告。为10余个SCI期刊以及国际会议的特邀审稿人，为SCI期刊审稿50余次。被评为Journal of Cleaner Production, Powder Technology, Engineering Structures等SCI期刊的杰出审稿人，曾获西澳大学交流奖学金, 江苏省本科学位论文二等奖等奖项。3年40篇SCI的90后特聘教授，你怎么看？参考链接：https://www.zhihu.com/question/356327912
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