未名湖畔、博雅塔下，和众多秉承勤奋、严谨、求实创新的北大人一样，董斌在对知识的追求和数学的探索中，对自己今后人生的规划设计愈加明晰。他知道，对应用数学近乎痴迷的热爱，已注定陪伴他的就是苦学之舟。2003年，董斌从北京大学数学科学学院毕业，只身前往新加坡国立大学及美国加州大学洛杉矶分校，继续攻读硕士及博士学位。2014年，他又重回母校，开启了在应用数学领域的研究、教学和推广之旅。

　　执著——源于对应用数学的热爱

　　董彬有深厚的数学理论功底和丰富的跨学科研究经验，他擅长将不同学科分支建立联系，并借此解决机器学习、医学影像等领域的瓶颈问题。他的研究包括将图像科学中独立发展的两大类数学方法（小波分析和PDE方法）建立起联系，设计出结合两类方法优点的新模型，相关成果在Journal of the American Mathematical Society等世界顶级学术期刊发表。他带领团队建立起PDE和深度学习的联系，为图像处理、识别、未知物理模型反衍、模型简约等重要问题设计精简、高效、可解释的深层神经网络，相关研究在机器学习世界顶级会议Neur IPS(Neural Information Processing Systems)/ICML(Internation Conference on Machine Learning)上发表。他的研究与临床医学紧密对接，为癌症、心血管疾病、老年痴呆症等疾病的诊断、治疗、预后评估设计优质的模型与算法，部分成果被工业和应用数学学会（SIAM）的新闻杂志SIAM News、美国科学日报、美国科学促进会（AAAS）优睿科（EurekAlert）等媒体报道。成绩的背后是他二十年如一日的坚持，而坚持源于他对数学近乎痴迷的热爱。

　　董彬的导师曾教导他，做研究就要根据自己的兴趣点来做，坚持做那些你觉得有趣、觉得酷的东西，并保持和他人交流，最终总会有一个了不起的成果。在董彬看来，应用数学是个很有乐趣的领域。应用数学是一个需求驱动的学科，它以数学为指导思想，和其它领域结合，来解决其它领域“卡脖子”的难题。例如，人工智能和应用数学结合，促进深度学习的进步，能够让软件算法更准确，更安全高效，可以应用在人工驾驶、 医疗甚至包括娱乐等多个领域。随着应用数学的发展，分子动力学里以前无法实现的模拟，现在可以实现，这在生物制药领域有很广泛的应用。董彬喜欢和不同专业的人交流，了解不同领域遇到的“瓶颈”。事实上，这些问题通常都会与数学问题相关联，解决这些问题就是董彬努力的方向，而研究解决方法的过程就是董彬的乐趣所在。

　　回国——祖国更需要我们

　　2014年，董彬义无反顾地重回母校，开启了在应用数学领域的研究、教学和推广工作。董彬说，做出回国的决定，一方面是身为独生子女考虑到对家庭的责任，更多的是事业上的考量。从董彬出国的2003年到他回国的2014年，中国的经济社会飞速发展，对高层次人才的需求也越来越大。身在海外的董彬也感受到了这一趋势，他说：“感觉祖国更需要我们”。不仅如此，中国大力推行吸引海外人才政策，北大在用人制度方面也进行了改革，这让董彬在回国之后有一个非常好的开始，他感到回国之后能做在美国做不到的事情。

　　董彬说他被祖国这十几年来的发展成就所震撼。2003年国内见不到智能手机，而现在，中国的互联网经济全球领先，移动支付、网上购物等让董彬感到国内的生活比国外更便利。董彬经常参加学术交流活动，他认为国内的学术氛围很好，不仅是海归人才，本土培养的人才也拥有宽广的视野、活跃的思维。另一方面，国家和学校对于青年教师的支持让董彬重启澎湃的工作激情，在他钟爱的应用数学研究的海洋里尽情游弋驰骋，同时还将研究成果运用于教学和实践。

　　教学——不仅教书，更要育人

　　董彬的学生评价他是个有情怀又务实的老师，听他的课不仅能学到数学知识还能感受到人文关怀。在学生眼中，他学风严谨，学术成就很高，但又个性跳脱，讲课风趣幽默。董彬认为，老师要承担培养学生人生观、价值观的责任，他更多的是引导学生找到自己的兴趣点和理想，在学生实践的过程中给予建议，帮助学生实现理想。

　　在学术方面，董彬用严谨的学术作风影响学生，非常注重对学生学习方法的指导。在这个学术研究成果层出不穷，学生们接收到的信息量过于庞大的时代，他建议学生加强识别各种信息的“含金量”，专注于真正有创新、有突破、在长时间内有价值的研究成果。（文字整理 贾梦溪）