杨军是一位科学家，也是一位工程师。在他身上，科学家与工程师的角色界限模糊。今天他还在利用计算流体动力学软件进行翼型的优化设计，明天就站在飞行器的旁边，动手进行螺旋桨的平衡校准工作。
杨军是加拿大工程院院士、电子科技大学（深圳）高等研究院教授、深思实验室主任。他在加拿大、美国、德国学习和工作了近20年，学科背景涉及机械工程、材料工程和生物医学工程。杨军曾在加拿大西安大略大学担任教授多年，并兼任加拿大工业4.0研发项目（WIN4.0—Western’sIndustry4.0Network）的中心主任。
杨军的名片上除了印有教授、深思实验室主任职务，还特别标明了“注册工程师”的职业资格。这一资格认证是他在加拿大学术生涯中考取的。
杨军说，科学与工业之间存在着密不可分的关系。历史上每一次工业革命都根植于坚实的科学基础，而当今世界所经历的第四次工业革命，正是由人工智能领域的深度学习、人工神经网络等前沿技术所驱动。反之也如此，来自企业和工业界的庞大算力，为处理大规模的科学计算和数据分析提供了可能，这直接推动了像ChatGPT（OpenAI研发的一款聊天机器人程序）、AlphaFold（由DeepMind开发的一种深度学习神经网络系统）这样的科技成果的诞生。
2021年，杨军回到中国落户深圳，将这里作为自己科研旅程的新起点。他依托电子科技大学深圳高等研究院建立了深思实验室，这是一个从零起步，由毛坯房和车间发展起来的科研机构。
这座实验室的特殊之处在于，它实现了机械工程、材料科学、航空动力学、能源技术与计算机科学的交叉融合，汇聚了30名来自不同专业背景的核心研究人员。因为现实世界中的工程挑战往往超越单一学科的范畴。
在这里，科学家、工程师和企业家的身份常常相互交织，他们能够在不同的角色间灵活转换。科研人员被鼓励积极参与企业实践中，有的人后来辞去了高校职位，全职加入企业；有的科研人员则在满足单位规定的情况下选择兼职。
目前，深思实验室已经汇集了300名科研及工程人员，其中包括多名博士后和在读博士、硕士研究生。深思实验室的横向经费与纵向经费几乎各占一半，来自企业的横向经费成为实验室科研资金的重要来源。杨军认为，这种经费结构有助于实验室在保持科研活力的同时，也能够实现科研成果的产业转化和应用。
香港科技大学李泽湘教授孵化出了大疆创新；中国科学院的两名科研人员凭借对人工智能芯片的技术研究创立了寒武纪。这些展现了学术与工程的融合，但即便如此，实现科研与产业之间的自由流动，仍然是一个理想中的愿景。
杨军称，在更广泛的社会环境中，企业家与工程师之间的界限往往被严格的机制和体系所划分，这种角色分离在一定程度上阻碍了工业与科学的深度融合。
他期望实验室能够培养出像马斯克这样的人物——既是科学家，又是工程师，最终成为一个能够改变世界的企业家。
“毛坯房”实验室
2021年，杨军离开了加拿大熟悉的环境，回到了中国。
回国之前，杨军已经收到了多个地区的邀请。这些地区看重他丰富的智能制造技术经验，并希望他能在当地落地实验室。经过一番考虑，他最终选择了深圳，一个在他眼里创新活跃、氛围公平、市场机制更完善的城市。
截至2021年，深圳已有各类创新载体2693家，其中国家级创新载体129家。并且，围绕第三代半导体、人工智能、脑科学等前沿领域，设立了13家基础研究机构。
深圳不仅孕育了众多世界级科技公司，还诞生了许多高科技独角兽企业。这些企业的领导者和管理者中，不少是从实验室走出来的。同时，许多实验室的科学家也走出实验室，创立了自己的公司。
当时，他得知电子科技大学在深圳筹备的一所高等研究院正在引进人才，特别是能够担任实验室主任的关键人物。杨军称，尽管当时他对这所高校并不熟悉，但双方的愿景不谋而合。
这座实验室是由一间间毛坯房和大车间组成的。刚开始，实验室只有8位年轻的科研人员，他们和杨军一样愿意从零开始建设一个全新的研究机构。
站在那个空空如也的空间里，杨军已经构思好了实验室的未来框架。他设想，这是一个集多学科融合、应用驱动研究和高水平成果转化于一体的创新高地。
杨军回忆起当时的情景，“一切都需要从最基本的装修和设备购置开始。实验室起步时条件艰苦，在别人眼里是困难，在我眼里是希望”。他需要的是能施展才华的空间和环境。
杨军希望实验室能够成为不同学科人才相互启发、合作的平台。每个人都怀着改变世界的浓厚兴趣，超越对职称的追求，希望成为具有科学精神的工程师和具有工程思维的科学家。实验室的科研人员可以根据兴趣爱好自由发展，在未来的某一天可以成为企业家，而企业家也能参与这里的科研工作。
杨军引用钱学森的导师冯·卡门的话称：“科学家研究已有的世界，工程师则创造未有的世界。”
杨军说，这一构想源自他在加拿大工业4.0中心的经历。当时，作为中心主任，他领导的是一个多学科交叉的研究机构，涵盖了工程学科的各个方面，甚至包括商学院和医学院的教授。研究者们聚在一起探讨工业革命、能源革命、医学革命等重要议题，他们不仅需要具备科研能力，还应该有工业经验，最好能够将实际案例和经验带入课堂教学。
卖出一条生产线
深思实验室“卖出”了一条新能源汽车零部件生产线。
这条生产线采用的是等材制造工艺，用于生产新能源汽车钢带产品。杨军说，这条产线具有较高的材料利用率和较低的成本。这种工艺在确保生产效率的同时，也兼顾了环保和成本效益。
在生产线的构建上，虽然高端制造设备通常依赖进口，但杨军和团队利用深圳周边的供应链资源，推动了生产线的国产化进程。杨军称，除了ABB的机械臂之外，整条生产线的其他部分都是基于自研技术和国产零部件搭建的。
最终，这条产线面向多家汽车和新能源头部企业提供了服务，让实验室获得了更多经费。
2018年，工业和信息化部发布了《高端智能再制造行动计划（2018—2020年）》，旨在加快发展高端智能再制造产业。在全球化的大背景下，中国制造业正面临着激烈的国际竞争，尤其是在高端制造领域。
杨军称，2016年AlphaGo（一款围棋人工智能程序）战胜世界围棋冠军李世石之时，第四次工业革命就扑面而来了，这一轮工业革命是由人工智能领域的深度学习、人工神经网络等前沿技术所驱动的。
中国经济发展70年以来，工业领域已展现出显著的规模性与完整性。中国制造业已经历了从劳动密集型到资本密集型，再到技术密集型的转型，未来将迈向智能密集型。
当前，中国需抓住第四次工业革命的机遇，推进新型工业化。中国制造业的转型历程显示，未来必须转型为智能密集型，以抓住工业革命的机遇。
在这一转型和提升的过程中，中国在科技创新上不能仅仅满足于跟随，而应致力于成为行业的领导者和创新的策源地。
杨军说，推进科学与工业的深度融合至关重要，这在全球经济中占据有利地位。
电动航空愿景
在加拿大工业4.0中心的工作经历中，杨军曾参与了与一些航空企业的合作研究项目，了解电动航空器从设计到制造的全过程，并解决过一些相关的工程问题。
回国后，杨军决定投身电动航空领域的研发。
空中出租车、飞行汽车、空中版的Uber……尽管这些事物的落地和商业化还有一段路要走，但如特斯拉、奥迪、保时捷、现代和吉利等汽车制造商已经开始在相关领域进行预研。杨军预计，继新能源汽车之后，电动航空将成为新的战略竞争领域，预计形成一个10万亿美元级别的市场，这个规模甚至大于现在的汽车产业，或许还能孕育出下一个特斯拉级别的企业巨头。
杨军说：“想象一下，未来中国的中产家庭出门就能直接坐上自己的飞机，无论是上班通勤还是日常出行，都能点对点地快速抵达目的地。这样的便捷不仅极大地缩短了旅途时间，也彻底颠覆了人们对市区与郊区的传统划分。”
杨军认为，电动航空领域相对较新，尚未有国家地区确立绝对的领先地位，这为中国提供了巨大的发展空间和机遇。“中国在科技创新上不能仅仅满足于跟随，而应致力于成为行业的领导者和创新的策源地。”杨军称。
为实现这一目标，杨军选择了从最底层的技术做起：建设针对低空飞行器研发的三维风洞科学装置，并将此作为研发低空飞行器的关键性因素，这也被认为是低空经济领域的一个关键基础设施。他认为，风洞试验在航空器研发中具有无比的重要性。三维风洞能够提供低空对流层更为全面和真实的测试环境，模拟飞行器在实际飞行中遇到的复杂气流条件，为电动航空器的设计和性能优化提供关键数据。
选择研发这一领域，也体现了杨军对实验室角色的考虑。他说，风洞设施将开放给所有有需求的科研单位和企业，为他们提供专业的测试和咨询服务。这不仅能够为实验室带来稳定的收入来源，还能够促进实验室与企业的交流与合作，也有助于构建一个健康、合作的产业生态。
另一条科研路径
杨军在加拿大、美国和德国有二十多年的留学和海外工作经历，和出国前，自己在国内学习生活的时间相仿。尽管已经回国发展事业三年，但他仍然感觉偶尔“水土不服”。
杨军的深思实验室属于新型研发机构，从管理机制、科研目标上，与传统的科研机构有一定区别。杨军说，实验室的很多科研人员没有传统意义上的“编制”。由于缺乏编制，科研人员难以通过传统途径获得教授或副教授等行政职务的晋升，这在一定程度上限制了他们在学术职业道路上的发展。“编制”“论文”“非升即走”是中国青年科研者不得不面临的问题。
但杨军尽量将外部压力隔绝在团队之外，他希望实验室的工作和成果能够体现科研人员的价值，而不是仅仅依赖于传统的职称体系。
杨军说，通过充分信任团队成员的专业能力和自我驱动力，可以激发他们的创造力和创新精神。这种管理理念部分源自他在加拿大的学术经历：新教师在经过严格的选拔后，会得到充分的支持和自由来进行科研工作，直到第五年才会进行严格的考核。通过考核后，教师将获得终身教职，这为他们提供了更大的自由度去做自己感兴趣的科研。
杨军说：“如果有更多像华为这样的企业提供有吸引力的职业前景，包括高薪、稳定的工作机会和持续的希望，那么人们可能会更愿意放弃编制，去追求那些更具挑战性的职业道路。”
在杨军看来，工业与科学之间融合得不够，也有这方面的原因，当科研人员不得不过分关注职称和编制时，他们对于实际问题的关注也会受到限制。
不过另一方面，企业本身研发体系的不完善，也让其和科研界合作时，面临更多挑战。
杨军说：“虽然企业常常抱怨学界的研究成果难以应用，但如果企业自身的科研体系不够完善，同样无法与学界的研究成果有效对接。”
