成为人工智能研究者的关键在于选定有价值且可评测的研究方向，构建跨越理论、编程与实验的全栈能力，严格遵循可复现与合规原则，持续发表与开源贡献并积极参与社区协作。通过系统化的文献综述与基线复现，进行消融实验与误差分析，形成“问题—证据—影响”的闭环；结合国内外工具与平台提升工程化与数据治理能力，并在学术、产业或独立路径中根据资源与风险做出匹配选择。大模型时代需聚焦效率、对齐与评测的新边界，以长期主义与负责任AI为准则，稳步积累影响力与可持续的研究成果。

复旦大学的人工智能整体处于国内第一梯队，优势集中在自然语言处理、医学人工智能与知识增强，依托上海的产业与数据场景形成“科研—教学—产业化”协同链条。学校在课程体系、项目实践与MLOps平台上较为完善，产学研转化效率高；根据公开行业来源，复旦在细分方向保持活跃并具备场景驱动的竞争力。需要持续提升超大规模算力、国际开放协作与多模态能力，以在大模型与可信AI时代扩大领先边界。总体判断：实力稳健、结构清晰，未来可沿可信评测与全球协作深化突破。