4月17日，复旦大学官宣：苏昊正式加盟！
在4月17日开幕的第五届中国三维视觉大会（China3DV 2026）上，计算机科学家苏昊以“The Illusion of Physical Understanding”为题发表主旨演讲，并正式宣布加入复旦大学，担任浩清特聘教授、领衔建设通用物理智能研究院，面向全球招贤纳士。
2008-2012年：参与ImageNet，奠定2D感知基础。
2008年赴美留学后，苏昊作为学生参与ImageNet项目。ImageNet由李飞飞团队创建，是一个包含超过1400万张标注图像的大规模数据集，被认为是推动深度学习革命的基石。苏昊参与其中，为建立2D感知的基础作出了贡献。
2013-2017年：斯坦福读博，创建ShapeNet和PointNet。
在斯坦福大学攻读计算机科学博士期间，苏昊主导创建了ShapeNet数据集和PointNet骨干网络。ShapeNet是一个大规模、注释丰富的3D物体模型库，包括超过300万个3D CAD模型，覆盖3135个类别，是全球第一个大规模3D数据集，被外界视为“3D领域的ImageNet”。PointNet则是首个直接处理原始点云数据的深度学习模型，这两项工作成为三维视觉领域的奠基性成果，其后续改进被广泛应用于当今的自动驾驶系统。
2018年：入职加州大学圣地亚哥分校，推动SAPIEN平台。
2018年，苏昊入职加州大学圣地亚哥分校（UCSD），任计算机科学与工程系副教授，并领导具身智能实验室。在此期间，他推动了SAPIEN平台的开发，该平台为物理交互仿真搭建了关键基础设施，是全球首个以可泛化操作为核心的仿真平台。
2022年至今：聚焦具身智能评测框架与世界模型。
近年来，苏昊聚焦具身智能的评测框架与世界模型，其研发的核心系统ManiSkill和TD-MPC算法已在全球研究社区中得到广泛应用。ManiSkill是一个机器人仿真与训练框架，专注于操作技能的评估与学习。据复旦大学资料，苏昊的学术论文在Google Scholar上被引用超过14.5万次。
苏昊的学术背景跨越数学与计算机科学。他先后在北京航空航天大学获得数学博士学位，在斯坦福大学获得计算机科学博士学位。在学术成长早期，他曾在微软亚洲研究院（MSRA）实习，师从孙剑、沈向洋、周明。2008年至2009年，他先后在普林斯顿大学和斯坦福大学参与ImageNet项目，并于2009年正式跟随李飞飞进入斯坦福大学。在斯坦福期间，苏昊师从Leonidas Guibas教授，主攻3D视觉，并于2015年发布ShapeNet，2017年发布PointNet与PointNet++。
苏昊曾获得多项学术荣誉，包括美国国家科学基金会职业生涯奖（NSF CAREER Award）、SIGGRAPH最佳博士论文提名奖、国际机器人与自动化会议（ICRA）最佳论文奖等。他担任2025年计算机视觉与模式识别会议（CVPR）的程序委员会主席，并在计算机视觉、计算机图形学、机器人学和机器学习等领域的顶级会议和期刊中担任领域主席或副主编。在产业方面，苏昊还担任智能机器人初创公司Hillbot的创始人兼首席技术官（CTO）。
苏昊在解释回国加入复旦的原因时表示：“因为复旦要做的事与我要做的事，是同一件事，那就是推动‘物理智能’的最终实现。”物理智能，指的是让人工智能系统在物理世界里能够有效完成任务，包括理解这个世界以及执行恰当的行动。苏昊认为，这意味着研究对象不再局限于算法，更涉及机器人实体和多学科交融，这也不仅是一个单纯的学术问题，还需要一个完善的产业生态。
在苏昊看来，复旦深厚的数学、物理学科根基，积极推进新工科建设，以及地处上海和长三角中心的产业和区位优势，共同构成了实现这一愿景的独特土壤。他明确表示：“我非常信任复旦大学的决心”。
苏昊加盟复旦的使命有二：一是回答“物理智能的正确表征是什么”这一根本性的学术问题，二是培养下个5-10年的人工智能领军人物。为此，他将在复旦大学领衔建设通用物理智能研究院。研究院将依托复旦大学智能机器人与先进制造创新学院，打破传统院系划分，不设学科边界，完全围绕解决问题出发，汇聚数学、物理、计算机、人机交互、脑机接口等各个领域的顶尖人才。研究院将搭建一个全新的人才培养体系，重构课程体系和知识结构，缩短从基础到前沿的路径，让学生尽早进入科研、参与实践，同时大力支持师生创新创业，助力成果转化与产业界深度互动。
面对当前AI热潮，苏昊表示希望培养的人才具有“高品位的科研眼光，知道什么问题值得做”，以及“长周期的探索耐心，愿意把问题做完”。他引用了爱因斯坦的话——“好奇心的存在，本身就是意义”，并表示希望将这种精神带到复旦。
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