2021年是王瑞哲到美国的第十二个年头。在这十二年里，他从一个对科研心怀向往的学生，成长为业内建树颇丰的科研工作者，支撑他的，是心中不灭的科研梦。
　　 “他是一个做科研就停不下来的人，停下来就憋得慌。”这是太太喻莹对他的评价。
　　初出茅庐
　　 2009年，王瑞哲还在厦门大学读大四，因成绩优异，世界名校美国圣路易斯华盛顿大学给他发来了攻读直博的offer，并提供全额奖学金。怀着纯粹的科研梦，这年夏天本科毕业后，王瑞哲便带上两个行李箱，飞往美国攻读博士学位。
　　 王瑞哲在博士期间的主攻方向是利用数据和建模来研究复杂系统。关于复杂系统，在不同领域有着不同的研究对象，比如在生物学范畴，可以是细胞;在商业范畴里，则往往是多样化的消费者。这个领域像是一片尚未开垦的荒地，几乎没有现成的理论做指导，全靠自己摸索。
　　 对王瑞哲来说，越有挑战性的工作，就越有吸引力。不过，理想很丰满，现实却很骨感。读博的头两年，他根据其他学者发表的实验数据，发展出一套关于细胞长度与生长速度关系的理论。正当他准备将研究结果发表时，国际顶尖研究期刊《自然》杂志刊登了一篇论文，展示了与原有实验截然相反的实验结果。这对王瑞哲来说无疑是当头一棒，这意味着几年辛苦研究的成果几乎全部报废，一切需要重新开始。
　　 好在王瑞哲是一个乐观的人，他明白，这几年学到的研究方法论是放诸四海而皆准的，研究结果可以作废，但是努力不会白费。很快，他重整旗鼓，投入到了下一个研究课题——肌动蛋白动力学。这一次，新旧实验数据完美支持他的理论，他一口气在国际期刊上发表了两篇研究论文，并于2015年夏，成功通过了博士论文答辩，晋级成了王博士。
　　 因其突出的研究成果，全美顶尖的华盛顿大学医学院Siteman癌症中心的主任DiPersio博士向王瑞哲抛来橄榄枝，邀请他加入他们的研究团队，运用数据和建模来研究基因学问题。而与此同时，世界500强企业通信巨头AT&T在亚特兰大的高等大数据团队也在盛情邀请王瑞哲加入，去研究利用数据科学来解决客户流失的问题。
　　 在这两个机会面前，王瑞哲有些举棋不定。这时，他的太太喻莹提议：“来美国这些年，我们都很想念中餐，圣路易斯的中餐太少，我们还是去亚特兰大吧。”后来，王瑞哲在谈到这个决定时笑道：“这两个机会都非常宝贵，我都难以割舍，最后还是太太英明，大手一挥，我们便在2015年秋天挥师南下了。”
　　一战成名
　　 在随后为AT&T工作的三年时间里，王瑞哲一直在研究预测客户流失的机器学习模型。在探寻了海量数据后，他开发出了针对数千万客户的精准预测模型，这项成果每年能为公司节省因客户流失而损失的上千万美金。但同时，王博士也发现，模型的准确性会随着新数据的涌入而逐渐降低。接受采访时，王瑞哲打了一个比方：“比如说去年很多客户在用iPhone12，彼时刚刚开发的机器学习模型会认定这批人是最新潮的，但是现在iPhone 13上市了，很多人会转用iPhone 13，iPhone 12就不是最新款了。数据的变化是日新月异的，可模型并不知道这个世界已经发生了变化，它还是会以老的眼光来看人看事，而根据老眼光做出的预测会越来越失准。”
　　 为了克服机器学习模型的这一缺陷，王瑞哲设计了一个新的算法。这个算法的核心思想就是探测新数据并更新模型。新类别的数据会自动识别，老类别的数据自动归类。这样，模型所需数据时刻都被规整到最新的状态。不仅如此，这个算法还可以自动处理数据，节省70%的数据处理时间。
　　 采访中，当提到这项研究时，喻莹打趣道：“还记得那个周末，我们带着孩子在奥林匹克公园里玩，本来玩得好好的，老王突然愣住了，看着公园里的喷泉发呆。我问他怎么了，他说，‘有个控制器控制着这个喷泉，让水流时静时动，这跟数据有点像。我可以让算法实现这个功能！对，一定能行！’说着，他也不管我和孩子，掉头就跑。后来我才知道，他跑到公司去干活了！”王瑞哲笑道：“灵感来了，不能等啊！我得立刻把灵感敲进代码！”
　　 这项成果让王瑞哲一战成名，并受邀在当年的一场数据科学竞赛中担任评委。这次竞赛由号称“南方麻省理工”的佐治亚理工主办，要求利用数据和建模解决一个实际问题，参赛作品题材不限，但要求原创。经过激烈竞争，最后脱颖而出的冠军团队作品是一个App，它能根据各个街区的犯罪数据来预测人行道的犯罪概率，并为路人推荐晚间行走的最佳路线。王瑞哲认为这个作品不仅技术出众，还具有真正的社会意义，能够切实帮助到群众。通过这个竞赛，王瑞哲也更深刻地体会到，研究者不应该永远待在象牙塔里，应该走出去，让科研成果服务于社会。
　　步履不息
　　 在AT&T公司干了三年后，王瑞哲发现这项工作渐渐失去了挑战性。因此，2018年，他从AT&T公司离职，加入了一家名为FLEETCOR的金融公司。对此，他解释说：“在金融领域，有很多机器学习模型用来预测客户失信的概率，金融机构据此决定是否对客户进行借贷。有一次，我在一个学术会议中了解到，很多机器学习的模型都有一个重大缺陷，就是数据来源非常有限。一些关键数据，比如征信等，无法覆盖到大量没有信用历史的客户。对待这类客户，由于数据的匮乏，机器学习模型便无用武之地，这些需要借贷的客户也就没有办法融资。我觉得，金融不应该只是为有钱人服务，广大底层人民应该也有权利得到金融服务。如果我能够用科学的方法，挖掘相关数据，开发出好的解决方案，让金融惠及更多的平民百姓，那我的工作才是真正有价值的。正好当时FLEETCOR提供了这么一个机会，我就又整装出发了。”
　　 在FLEETCOR，王瑞哲提出了一个非凡的设想：利用非传统的数据来增大机器学习数据集，帮助各种机器学习模型进行预测，以扩大受众群体。王瑞哲的设想得到了公司高层的认可，不仅如此，公司还给他提供了一个超大的云端数据平台，方便他来整合外部数据，进行探索和分析。通过这个云平台，他的任何想法都可以快速落地，不受任何人或者IT资源的限制。这令王瑞哲十分振奋。
　　 在探索了上百个外部数据源的上万个变量之后，王瑞哲挖掘到一批在传统数据库没有的优质变量，开发出一套数据增强的技术，极大地丰富了机器学习数据训练集。这样，通过这些增强数据，原本苦于无米之炊的机器学习模型又可以大显神通了，让上百万没有信用记录的客户有了借贷的希望。这项成果广泛地扩展了潜在客户群体，帮助公司在短短一年的时间里扭亏为盈。而且，在研究过程中，王瑞哲还发现数据增强技术在诈骗侦测、风险控制等领域有巨大潜力，这也为他未来的工作奠定了方向。
　　 一路走来，王瑞哲始终在科研的前沿探索，记者问道：“你在科研路上，遇到过困难吗？”王瑞哲说：“遇到的困难数也数不清，但是如果你转变一下心态，你就会发现困难无非就是很多简单的事情揉在一起，再裹上几层用来迷惑你的外衣。而你需要做的就是用科学的方法，不断尝试，抽丝剥茧。”他用砍柴举例，“一个人第一次砍柴，不知道怎么砍，用什么工具，用多大力气，那应该怎么办？如果是我，我会先用一把小刀试试，不行就换大刀，再不行就换斧頭。一开始，我会用小一点的力气，感受深浅，然后逐渐加大力度，直到找到最佳的力度。劈柴的角度我也会多方尝试，横着砍、竖着砍、斜着砍。最后，一定会找到最合适的工具、力度和角度。所有难题，不都是这么解决的吗？”
　　采访即将结束时，记者感慨道：“王博士，你年纪轻轻就有这样的成就，家庭事业双丰收，真是妥妥的成功人士啊！”谈起科研就口若悬河的王瑞哲，此时面对夸赞却露出了腼腆的微笑，他说：“我一路走到今天，离不开太太的大力支持。我的太太也是名校毕业，也拥有成功的事业，但她在工作之余，还要照顾孩子、操持家务，为我做出了很大的牺牲，我非常感激她。而我作为一名科研工作者，我的使命就是一步一个脚印地探寻真理。我很幸运，在这个领域做出了一点成绩，但若是论成功，我才刚上路呢！未来，我还想让我科学研究的成果更多地服务广大人民群众，这才是一个科学家真正的人生价值所在。”