正文
他感谢清华当年没有给予录取，才让他练就了一副“铁石心肠”。
凭借一篇论文获得
多家
美国
名校PhD的offer
塞翁失马，张少典考上了上海交大计算机系的ACM班，这个班级被誉为计算机科学教育的“黄埔军校”。正因为如此，
大三开始他便获得实打实的项目和科研机会，也奠定了之后去美国的基础。
张少典的科研起步非常早，研究经验和能力都比同龄人丰富得多，也因此
获得了微软亚洲研究院的实习机会
，当时主要负责自然语言处理算法的研发。
实习期间他在一次自然语言处理学术会议上发表的一篇论文，直接让他收到美国多家名校PhD的offer，那时的他可以说是一时无两。令人诧异的是，对于外界的诸多追捧，张少典显得格外冷静。
选择哥伦比亚大学，去读一个完全陌生的学科，张少典有着他自己的考量。一方面他认为
自然语言处理也好，人工智能也好，最终必须落到一个实际的产业上去。
另一方面，当时一位业内前辈告诉他，在全世界医学领域里，懂人工智能的人才都极为稀少，医学领域是个庞大而传统的产业，
有着极强的产业升级需求，非常需要有懂技术、懂人工智能的人。
“我不想局限于一个领域。”
值得一提的是，哥伦比亚大学医学信息学博士全球每年最多只招
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个人，过去极少有中国人出现。
对比美国，中国医疗信息产业仍处于起步阶段
在哥伦比亚大学期间，张少典发现中美在医疗信息化理念上有较大差距
，国内仍主要围绕IT进行系统开发和应用，而美国则更多地从医学角度考虑效率、安全、普适性问题，并且已经全面对数据进行二次应用。
对于之前国内火热的互联网医疗，他认为并不能从根本上解决现有的医疗问题。
这时的他心想，我是不是可以做点什么？
美国人对于医学信息的处理非常敏感。包括相关法案的配套、隐私信息的保护，都要比中国严格得多。但也使得相关的公司明确的知道，什么可以做，什么不可以做。
亲身经历告诉他，在美国，医学信息学是作为一门独立学科存在，有着大批的人才和资源投入。而在中国，医疗信息学本身尚未成为一个独立学科。
意识到自己在这个领域能大招拳脚后，张少典选择回国创业。
开始时张少典受过很多质疑，他很纳闷为什么中国的投资人喜欢强调可快速变现的商业模式，强调创业要离钱近。
时间久了他才明白这其实不难理解，因为在中国尤其是医疗产业可以赚钱的地方太多了。但长期观察和对比中美两国社会和技术发展的他始终坚信，
当社会和产业发展到一定成熟阶段的时候，归根结底是需要技术创新来推动进一步的变革
。
在泡沫和追捧中保持清醒
张少典将医疗数据比作金矿
，很多公司、企业、医院、甚至高校都要去挖。而森亿智能扮演的则是给挖矿人送水、递工具的角色，不光递，还要造。为挖矿的人制造各种人工智能的工具，有了工具以后这些人才能从医疗数据中去挖掘更多有效的信息。
医疗行业，有太多的灰色地带，有数不清的赚钱机会。而张少典常常要在活下来和追求理想中做出一个选择，而且有的时候这个决定是要在两者之间取一个平衡。但他相信，
中国医疗行业问题的根本解决和进步终究要靠临床技术和IT技术的进步，而不仅仅靠市场和商业模式的创新
，而森亿的长远价值正在于此。
