从地下十公里，到城市地面

我受过的训练，是听地球说话。

博士几年在巴黎，我做的是全波形反演：把地震波一遍遍算回地下，让看不见的岩层慢慢显形。那段时间我真正学会的技能其实只有一件——在一堆看起来毫无规律的振动里，判断哪一部分是信息，哪一部分只是噪声。这件事后来跟着我去了所有地方。

毕业后我没有留在纯粹的学术里。从 2022 年起，我参与筹办一家做地震传感的公司，之后四年做创始研发负责人。转过去的理由很朴素：地下几公里的物理，和地面上的桥梁、隧道、大坝其实是同一套。城市里有大量结构在缓慢地老去，而它们本来就一直在振动，只是从来没有人认真听。

那四年我大部分时间不在办公室。和客户谈、申请试点许可、设计实验、在现场爬上桥梁和塔架亲手布设传感器、把一批批数据管起来，再把结论变成客户愿意付钱的产品。有一次是路面塌陷，我赶到现场，站在那道口子旁边。这些经历写进简历只是一行字，但它改变了我做技术判断的方式：现场永远和图纸不一样，任何不敢下现场的方案，最后都会在现场被推翻。

2025 年秋天我离开公司，回到大学做访问学者，也开始做自己的项目。真正让我转向的是 2026 年 6 月的一段经历：我逐行拆解了一批给 AI agent“立规矩”的开源工具，忽然明白了一件事——agent 的可靠性不来自模型有多聪明，而来自它周围那套约束结构。这和我做了十年的事情惊人地像：都是在不确定的信号里，靠结构把可信的部分留下来。

从那以后，我几乎所有项目都是和一队 AI 窗口一起做的：一个负责管理，一个负责执行，验收交给一个全新的上下文，我坐在中间当消息总线。我把这套纪律整理成了 murDrift。我关心的问题也变了形状——不再只是“怎么把这段波形算准”，而是“怎么让一个人加一群 AI，把复杂的东西可靠地做出来”。

所以这个站点不是简历。完整的论文、专利和新闻都在主站上，那是档案，是已经不动的部分。这里放的是还在动的部分：我现在怎么想，正在做什么，以及哪些判断被现场改过。

如果你也在做和振动、感知，或者和 AI 协作有关的事，欢迎写信给我。