当 AI 技术从通用大模型向垂直场景渗透，能率先破解 " 技术 - 场景 " 适配难题，就能占据行业话语权。近日，遥望科技浙江省博士后工作站首位研究员李杨博士的加盟，为这一命题提供了新的观察样本。遥望科技正通过聚焦 AI 智能体与大模型的垂直研发，试图在复杂业务场景中实现技术突破，其三大研究方向的技术细节与行业前瞻性，或将重新定义 AI 在产业中的应用边界。

从技术布局看，遥望科技博士后工作站的研究方向直指行业痛点，兼具理论创新性与场景落地性。第一个方向 " 复杂任务智能规划 "，瞄准的是长序列任务的稳定性难题。行业人士认为，随着 " 注意力权重自适应拆解技术 " 的应用，在直播流程中，系统可支持将更多标准化任务自动化拆解、处理，进而提升效率。

此外，" 多智能体协同决策 " 则聚焦动态场景的协作瓶颈。对此遥望科技博士后工作站，将重点放在构建一种直播场景下的全新多 Agent 协作框架（MARL+ 黑板系统），突破动态环境任务分配、冲突协调等难题，驱动 GMV 增长与业务效率跃升。 例如，当定下一场直播的目标后，主播、直播策划、财务、法务等有望调用不同的智能体，去协同完成直播脚本、选品组品、投放策略等任务，推进直播高效、统一执行。

值得一提的是，遥望科技博士后工作站也将研究方向聚焦在 " 跨模态数据建模 " 。在直播等多个行业中，文本（用户评论）、表格（销售数据）、图像（商品图片）等多源数据格式异构、语义割裂，难以形成统一决策依据。遥望科技首创的 "Transformer-GNN 融合架构 "，通过对比学习实现了数据的 " 语义对齐 "，为智能决策搭建了更坚实的技术底座，也为 AI 在产业中从辅助工具升级为决策主体提供了可能。

技术突破的背后，是强大的人才支撑体系。遥望科技研发团队 C9/985/211 院校人才占比 28%，国际 QS100 院校人才占比 12%，涵盖新加坡国立大学、杜克大学等顶尖学府的 AI 领域专家。这种 " 学术 + 产业 " 的人才结构，确保了技术研发既扎根理论前沿，又贴合场景需求。而贯穿员工全周期的培养体系，为其提供清晰的职业发展路径，为行业输送高素质人才和先进经验。

李杨博士的加入，作为遥望科技博士后工作站 " 从零到一 " 的关键节点，其学术背景与产业经验的结合，或将加速三大研究方向的突破。这些突破不仅将强化遥望科技在 AI 领域的技术壁垒，更可能为整个行业提供可复用的技术范式，促进 AI 从 " 实验室里的论文 " 变成 " 产业里的生产力 "。