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编辑：六六
加州理工学院博士后刘洋已入职香港大学电机与计算机工程系（HKU-ECE），担任长聘教轨助理教授。
刘洋本科与硕士均就读于清华大学自动化系，他的硕士论文还拿了清华大学论文奖。此后他前往 MIT 电子工程与计算机科学系攻读博士，期间获得了MIT-Takeda Fellowship和MIT Stata Family校长奖学金。他的博士答辩委员会中，除了他的导师 Frédo Durand 之外，还包括 Bill Freeman、何恺明。
博士毕业后刘洋加入了加州理工学院，在 Katie Bouman 的计算相机组做博后。Bouman 是黑洞照片成像算法的核心人物。
要了解刘洋，可以先从两件最出圈的事入手。
一是揭穿一个被大家忽略的风险。在 Privacy Dual Imaging 工作中，他发现 手机、电脑 屏幕里那颗只调亮度的环境光传感器，能在不动用前置摄像头、不触发任何权限提示的前提下反推屏幕前手势与场景。
该论文于 2024 年被 Science Advances 接收，并被 30+ 媒体（Forbes、WIRED、Fox News、Ars Technica）报道；此后他还参与了W3C关于环境光传感器的标准工作草案的制定。
二是为“被看见”提供兜底方案。他与 MIT 疫苗递送团队合作，把疫苗记录编成带纠错编码的二维条码，用微针打进皮内，深度学习稳健读出。相关论文于 2025 年发表在 Nature Materials。
这两件事之外，真正撑起他学术盘子的是PnP-SCI（即插即用快照压缩成像）这条 工具链。
研究的起点是秩最小化 SCI（2019 TPAMI）实现从 2D 测量反推高维立方体；接着有 PnP 大规模 SCI（2020 CVPR Oral）把先验换成深度去噪器+PnP 框架；之后他沿同一条线扩到了视频（2022 TPAMI）、光谱和千万像素（均 2021 Photonics Research）。
顺着这条线再往前一步，就是他博士论文最后一章的"大模型通用先验"：当传统 PnP 也搞不定的时候，预训练扩散模型可以直接当 SCI、非视距成像的通用 plug-in 先验。在 Meta Reality Labs 实习期间，他用同一种思路把 VR/AR 里的 CG 头像拉到真人级质感。
科研之外，刘洋还与几位同行共同发起了 ICCV 2025 首届 Responsible Imaging Workshop（夏威夷檀香山），全球团队在同一套规范下讨论负责任的成像感知。
如今他入职港大，把接下来要做的方向归纳成了物理 AI 成像算法、物理 AI 感知应用、多智能体物理 AI 三部分。
刘洋的长期目标是超越视觉感官的智能。他希望以物理AI为锚点，探索多智能体AI达到甚至超过人类专家水平。
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