納百家之長，融AI之海
——記電子科技大學（深圳）高等研究院人工智能工業創新研究中心主任李耘教授

王 芳 蔡巧玉 李文博

2017年夏，在瓦特研究蒸汽機的格拉斯哥大學，李耘組織召開了英國基金委乃至國際上的第一個有關“工業4.0”的學術會議。作為大會主席，他向來賓致辭——

“第四次工業革命不同于之前的工業革命，是第一次人為先驗制造的工業革命、第一次將幫助和解放人類體力勞動的工業革命（通過人工智能）提升為幫助和解放人類腦力勞動的工業革命，它將帶來獨特的機遇！”

如今，在國外求學科研30余載后回歸母校電子科技大學（以下簡稱“電子科大”），李耘希望吸納和發揮百家之長，帶領團隊，應用人工智能協助制造業創新創造，助力祖國更早、更好地實現創新型國家的目標。

藍圖已繪就，揚帆正啟航。

挺過寒冬，收獲碩果

人工智能（AI）作為計算機的一個分支領域，自20世紀50年代命名以來，就一直伴隨著爭議，至今已經歷了三次熱潮、兩次寒冬。機器能否思考？機器智能能否代替人？人工智能能否超越人的智能？關于這些熱點問題的討論，令研究者和投資方熱血沸騰，一時蜂擁而至，但又因幾年內看不到結果，四散離去……

1987—1993年，因為專家系統（基于知識的人工智能）和“符號機制”的潰敗，投資機構大失所望，人工智能在經歷了此第二次浪潮之后，它的研究者備受冷遇和誤解，不得已在發表論文時，采用“計算智能”一詞來代替“人工智能”。國際電氣電子工程師學會（IEEE）也組織了第一屆“世界計算智能全會”（WCCI，1994年），并于2004年在之前聚焦于人工智能“聯結機制”的神經網絡委員會（1987）、理事會（1990）、協會（2001）的基礎上，成立了計算智能學會（IEEE-CIS）。

起初那段時間，李耘正好在英國讀博，他的專業是并行計算與控制（parallel computing and control)，未來希望從事人工智能相關研究。所以，當他親眼看著這一領域從門庭若市到門可羅雀，內心受到的震動很大，也讓他養成了不盲目追求熱門研究的原則，而是真正靜下心來思考，什么是有意義的科研，什么是真正能造福社會的科研。

李耘在格拉斯哥大學，旁邊是10歲入學此校、后任至校長的熱力學先驅開爾文的雕像

1990年，李耘結束在英國國家工程實驗室做智能控制工程師的實習后，博士畢業，進入工業控制與系統公司的“高級控制技術俱樂部”擔任博士后研究工程師。這是一個包括英國航太系統、勞斯萊斯等在內，擁有幾十家會員企業的俱樂部。其中，英國石油公司當年就應用了神經網絡來預測北海天然氣的需求和控制。在與這些企業接觸的過程中，他發現，其實企業界沒能把現代控制理論廣泛應用于實踐的原因在于設計控制器方面的困難（“軟”的技術方面），而非理論難以實現（“硬”的技術方面）。由此，他從中發現了基于知識的專家系統和基于數據的神經網絡的發展潛力。在次年進入英國格拉斯哥大學擔任教職之后，他依然堅定地選擇從事人工智能方向的研究，并將研究重心放在了“軟”的技術方面，即怎樣幫助系統工程師更方便、更好地設計控制器和建模并驗證，由此開始了應用計算人工智能于動態控制系統之路。

李耘在中國工程院人工智能與仿真國際工程科技發展戰略研討會上發表演講

計算智能模擬人類進化（比如進化計算）、學習思維（比如神經網絡）及判斷決策（比如模糊邏輯），是人工智能的引擎，是構造智能系統的基礎工具，但由于當時計算機硬件和數據量的限制，此工具還不能滿足實際系統設計的需求。于是，就像砍柴和砍樹對刀的需求不同那樣，李耘帶領博士生開始針對工程科學的需求而做一些磨刀的工作。

其間，李耘提出了7階模糊系統基于7進制的演化設計、基于智能數據的“計算機自動設計”（CAutoD）、基于“白箱”物理知識和“黑箱”訓練數據的“灰箱”動態系統建模等方法，使用CAutoD產出了PID等控制的最優經驗公式，借此提升了傳統的基于科學第三范式的“計算機輔助設計”方法。這些理論和方法就像不基于專家知識的AlphaGo Zero超越基于專家知識的AlphaGo那樣，可以突破人類設計工程師的腦力極限。目前，相關技術已在電子信息、通信工程、能源工業、電力網絡、電動汽車、智能機器人、裝備制造、動力系統、建筑控制、模糊控制、化工材料等產業及服務行業獲得了廣泛的應用。

鑒于CAutoD這一新興研究方向的迫切性和重要性，李耘率先于1995年開設了國際上最早的30門人工神經網絡及進化計算課程之一，并于1997年為此開發了最早、最受歡迎的遺傳算法和計算機自動設計網上交互式學習課件之一。他所開創的這一新領域還被收錄于維基百科中、英文版中。此外，在基于CAutoD的動態系統智能優化及結構綜合分析研究方面，李耘帶領團隊提出了非線性系統及控制的結構優化算法，超越了系統工程中只有數值優化的局限性，并由此建立了結合黑箱和白箱模型長處的“灰箱”全局關聯建模法，相關研究也適合于大數據的智能解析。

2016—2019年，基于對人工智能多年的研究經驗，李耘代表格拉斯哥大學與諾丁漢大學、紐卡斯爾大學共同主持了英國工程與物理科學研究理事會（EPSRC）資助的“數字時代的工業系統”大項目（一期），探索工業4.0及將來的工業系統。此項目由3所高校牽頭，有18個執行委員、40多家單位參與，包括高校、研究機構和企業。李耘團隊負責探索人工智能在這方面的作用。由于這是一個探索性的項目，為了集合更多的力量，組織方鼓勵英國的科研機構都來投標一些開展可行性研究的小項目，以便驗證推動工業4.0原創性的跨學科方向。無獨有偶，在第一期獲得支持的6個小項目中，就有5個是涉及人工智能的，這也意味著，人工智能經過多年發展，已在英國被認可為實現工業4.0的中堅力量。

而作為一直堅守在這一領域，沒有因為外界的各種質疑而止步的智能系統研究者，李耘迄今已獲中國、美國、日本、韓國、澳大利亞、歐洲等國家和地區19項專利授權，發表論文及論著達270篇/本。其中，他指導兩名博士生撰寫的一篇應用AI于控制系統的論文，在谷歌學術上被引3000多次，自2005年發表以來在全球控制系統技術領域排名至今保持每月第一。

過往的經歷，讓李耘深刻意識到，科學家必須具備為社會服務的精神，以及對科學研究的信念感，這其中包括獨立思考、冷靜分析、堅持原創的寶貴品格，更蘊含著勇于探索、敢于擔當、不怕失敗的闖勁和韌勁。

榜樣力量，指引前行

1978年，高考恢復，科學的春風吹進天府之國。正讀初中的李耘迫切地想要汲取更深入的科學知識，于是和好友相約，一起自學高中課程，于1980年提前參加了高考。“預考時，我倆的成績名列前茅，但等到正式高考，我因為太緊張，考的分數不理想。當時我父親其實希望我再讀一年，完成高中，但我認為與其再學一年中學知識，不如直接開始大學學習，父親便尊重了我的想法。”李耘的父親是一位開明的中學老師，平時總是鼓勵兒子獨立思考、求學上進。正是這樣的教育方法令李耘在后來的科研之路上，總是敢于堅持自己的選擇。

1980—1984年，李耘就讀于四川大學（以下簡稱“川大”）無線電電子學專業。大學時期，他印象最深的一位老師是本科畢業課題指導教師何啟超教授。何教授在美國進修時節省下生活費來購買心電圖儀，20世紀80年代帶回國來開拓科研，為川大打開了一片信號處理理論與應用相結合的新天地。有這樣的前輩做榜樣，李耘更加珍惜機會，如饑似渴地學習，最終以優秀的成績從川大畢業，考取了電子科大的研究生。

電子科大在電子工程領域有很多優秀的教授，與國際高校多有合作。1984年7月，本科即將畢業之際，李耘聽電子科大的導師說，美國伯克利加州大學電氣工程與計算機科學系華人教授蔡少棠的博士生斯蒂芬·博伊德（Stephen Boyd，之后成為斯坦福大學信息系統實驗室主任）將在電子科大面向全國開設有關電路系統及控制的泛函分析課程，電子科大無論是在校的研究生還是即將入學的研究生均可參加。于是畢業典禮一結束，李耘就拎著鋪蓋卷去電子科大提前報到了。

在電子科大攻讀電子工程方向時，李耘又比常人快了一步，僅用了兩年。“我的碩士導師是馮世常教授。馮老師在德國進修時，半年完成兩年進修的科研任務，被德方挽留后，又用半年完成了另兩年的科研，提前一年回到電子科大。回國后，他銳意改革，鼓勵學生大膽探索、發揮潛能，為學校、老師和同學增添了不少自信。我那時能夠提前完成碩士課題，除了自己獨立思考的原因，跟馮老師的鼓勵有很大關系。”李耘回憶道。1986年，基于研究成果，李耘獲得英國貝爾法斯特女王大學的獎學金赴英留學。

出國留學，英文是第一關。馮教授回國后，特意給一年級本科生開設了全英文的電路分析課程，李耘當時擔任他的研究生助教。“馮老師給學生介紹經驗說，可以常看英文版的《中國日報》，有不認識的單詞，平均見16次應該自然能記住，數學公式也差不多這樣。”李耘實踐后，果真如此，便不光記在心里，還把它“推廣”到其他需要掌握的新的知識、理解或技能上。學習技巧加上苦功，讓李耘進步迅速。

李耘主持英國基金委“超越工業4.0”學術會議

李耘前往英國女王大學一年多后，隨調動工作的導師埃里克·羅杰斯（Eric Rogers）教授轉至格拉斯哥的思克萊德大學，在那里繼續完成博士學業。其間，在導師推薦去就近的英國國家工程實驗室實習時，他對人工智能產生了濃厚的興趣，并展開相關研究。羅杰斯教授的嚴謹認真給李耘留下了深刻印象。“我自覺英文不錯，但交上去的論文依然被埃里克大段大段地修改。除了嚴謹的專業寫法，語法等細節表述也不放過。有時因中英思維的不同，一些地方修改后，我指出意思有變，他又不厭其煩地同我再次商討完善。”博士期間，另一件打動李耘的事是，一位師弟不幸因故去世，導師埃里克得知后，默默替學生完成了他還差一點兒寫完的博士論文，并提交給學校為其申請授予學位，讓這位師弟留下了遺產并慰藉了他的父母。導師埃里克因此給李耘樹立了學術至上、嚴謹寫作和師生平等的典范。

正是因為這些榜樣的引領，讓李耘逐漸從一個靦腆好學的少年成長為一名獨立開放、樂觀豁達、嚴謹認真、自信勇敢的科學家。正是這些寶貴的精神財富，支撐著他在科學領域，不懼困難、勇于探索、碩果累累。

教書育人，異地辦學

李耘（右一）與團隊部分成員

格拉斯哥大學由羅馬教皇創建于1451年，并于隨后幾個世紀中，逐漸發展為蘇格蘭文化的啟蒙中心和第一次工業革命的發源地之一。作為英國第一個設立工科教授崗位的大學，格拉斯哥大學的工程科學具有從實踐中抽象出科學問題加以研究并發展的優良傳統。18世紀中葉，學校的科學儀器工瓦特設計了第一個工業自動控制系統——飛球調速器，并通過設計冷凝器改良了引發工業革命的蒸汽機引擎，當時得到了學校化學教授布萊克在熱分析上的大力幫助。后來，同校的開爾文將這種實驗和理論的結合推向了頂峰，成為熱力學之父。李耘在格拉斯哥大學擔任了27年的智能系統博士生導師，學校從實踐出發的優良科研傳統對他產生了較深的影響。并且，通過管理工作，他對英國的高等教育有了更切實入里的觀察。

2011年，受新加坡政府的邀請，格拉斯哥大學委派李耘前往新加坡創建首個海外分校。分校建立的初衷是提高新加坡的本科學歷比例，增加其知識經濟的含量。李耘在第一年將分校的本科建立起來并達到通過英國各相關專業協會的認證條件后，第二年即向當地政府申請經費籌建博士生培養平臺，獲得了新加坡經濟發展局（EDB）的大力資助。“他們的條件是要與企業合作，但不是培養工程博士（EngD），而是培養研究博士（PhD）。這個意思就是說，他們不是為了只給更多人讀博的機會，是要從根本上提高企業的創新能力，即超前研究能力，就像歐美的企業那樣。這正符合之前講到的格拉斯哥大學傳統的工程科學研究理念，從實踐中發現挑戰，抽象出科學問題來進行基礎或前瞻性研究，而不是為企業‘打工’。”

與此同時，為了促進母校電子科大在國際上的交流合作，李耘從2009年起就幫助兩校合作辦學，在經歷了多輪艱難的磋商，且借鑒了新加坡分校的成功辦學經驗后，終于將合作推入正軌。經教育部批準，2013年，合作院校正式招生，隨后從這里走出了一批又一批國際化的高水平人才，成為國內合作辦學的名牌。2021年，李耘還與電子科大格拉斯哥學院的邸愛英教授及其研究生一起翻譯了計算智能先驅之一大衛·戈德伯格（David E Goldberg）和歐林工學院教務長馬克·索默維爾（Mark Somerville）所著的“新工科”實戰書籍《全新工程師：正在來臨的工程教育革命》。李耘及時推薦這本書，再次體現出他在工程教育方面所具有的探索意識。

除了在辦學方面貢獻突出，李耘多年來身為博士生導師，在人才培養方面，指導了30名博士，包括陳家進（Kay Chen Tan，電氣電子工程師學會會士、計算智能學會副主席，香港理工大學講席教授）、郭淑芬（Cindy SF Goh，格大新加坡分校現任校長）、尤安·麥古金（Euan McGookin，格拉斯哥大學電子電氣工程主任）、陳立鼎（Lipton Chan，摩根士丹利上海執行董事）、殷今（德勤北京理事）、龐楊（中投經理）等優秀人才，桃李滿天下。

從事教研工作多年，李耘收獲了深刻的感悟。他說：“我個人覺得，大學培養本科生不應當面向畢業后即是專家，而可以學廣一點，增加通識教育、素質教育和興趣培養。比如，在人工智能領域里的素質可以包括抽象數學、文學藝術和認知科學，然后在研究生階段才學深一點、專一點。如果在研究生教育中不限制跨學科招生或跨學科培養，將能幫助我們培育出更能創新的人才。”李耘在教學中常問同學——手機是電子產品、計算機產品還是人文產品？顯然，這道題的答案是多選項的。在他看來，喬布斯遠非第一個做智能手機的人，但他大膽地用非常規的人機接口讓智能手機風靡了起來，而人工智能就是這樣，需要跨學科和創造型的人才。

當年，李耘從博士導師埃里克·羅杰斯教授那里，學到了師生相處的關鍵一點，就是要師生平等。如今，身為導師，他也希望能給學生帶去同樣的影響和感受。所以，在與學生相處的過程中，他更像做教練、陪練而不是只布置任務。學生也因此常說他沒有架子，亦師亦友。“很感謝學生對我的評價，事實上，我也從他們那里獲得了鼓舞、靈感和青春！”李耘始終相信，師生平等的另一面，是教學相長。多年后，提起來，他仍然對那些可愛的學生記憶猶新。

“比如我輔導過的第一位格拉斯哥大學的本科生，他不僅學習好、有鉆研勁兒，實際動手時還能背出色環電阻顏色的代碼。后來，這位學生成為知名的半導體知識產權提供商ARM的副總裁。有一位博士生則來自馬來西亞，勤奮謙和，26歲畢業即成為新加坡國立大學的博士生導師，43歲成為電氣電子工程師學會會士，現任香港理工大學計算機系副主任；另一名博士生于‘音樂電子學’（Electronics with Music）專業本科畢業后，在20世紀90年代超前研究通過人工神經網絡來用腦電波作曲；還有一名博士生為了學好漢語，去臺灣做的本科畢業設計，在博士期間研究神經網絡的結構生長法，后任摩根士丹利上海執行董事……”這些學生的成長變化，讓李耘得出經驗，作為博士生導師，可更多地牽引（pull），而不只是推壓（push）。同時，長江后浪推前浪，只有青出于藍而勝于藍，才能讓社會不斷地進步。

而對想要致力于人工智能領域研究的年輕人，李耘建議他們在關注世界科技發展的潮流和前沿時，千萬不要去追蹤表象的人工智能或“蹭熱點”，要培養自己的科學辨識和探索能力，避免因跟風研究而阻礙了獨立思考和原創研究能力的發展，最終耽誤大好青春。他鼓勵年輕人充分發揮個人興趣，靜下心來進行探索性的原創思考，以期將來打開一片新天地。特別是，對那些希望進入學術界的年輕人，他認為還應加強嚴謹性認知并養成嚴謹寫作和邏輯推理的習慣。

海納百川，助力祖國

人工智能第三次浪潮緣起于深度學習的一系列突破。隨著互聯網的快速發展和大數據時代的需求，并行計算的落地推動了“算力革命”，集群CPU和GPU的出現形成了完整的大數據處理技術框架，拓寬了人工智能算法的學習和探索空間。而神經網絡變體不斷涌現，又催生訓練數據需求。如今，算法、算力、數據三要素齊備，人工智能迅猛發展，席卷世界。

站在人工智能席卷浪潮的風口浪尖，李耘認為，中國人工智能研究目前在國際上正處于先進和量能最大的位置。他通過回溯學術史指出，我國人工智能起步不晚，在基礎研究方面也有開拓性工作。比如，吳文俊先生在20世紀70年代提出的“數學機械化理論”，引來了著名的歐洲愛思唯爾（Elsevier）《人工智能期刊》（Artificial Intelligence）的專題討論。再如，第一位獲得“吳文俊人工智能最高成就獎”的科學家陸汝鈐院士率先把機器辯論引進人工智能，研究了異構型分布式邏輯推理等；已故科學家鄧聚龍教授則于20世紀80年代提出了“灰色系統理論”，此理論作為國際認可的人工智能“軟計算”工具之一，屬于“行為機制”（AI進化主義或控制論學派）的一種。此外，潘云鶴院士早期把人工智能引入計算機輔助設計（CAD），并在近年來提出了“新一代人工智能”；張鈸院士在國內建立了首個智能機器人實驗室，近來對比了信息科技大量的成熟理論，探討從“符號機制”的第一代人工智能和“聯結機制”的第二代人工智能到發展基于知識和數據雙驅動的“第三代人工智能”的理論基礎。

放眼望去，如今在人工智能的第三次浪潮中，中國正與全球處于同一起跑線。自動駕駛、人臉識別、智能診斷、推薦系統、人工智能設計等應用場景層出不窮，百花齊放。人工智能在國內有寬廣的應用場景，有最大量相對容易獲得的數據，有最大量基礎扎實的工程師，社會對人工智能的研究和應用熱情高漲。李耘認為：“我們可在應用人工智能來協助制造業創新創造方面取得更多的成果，使之協助并提升人的腦力勞動，就像AlphaGo Zero超越 AlphaGo那樣，提高現有產品（或服務）設計的性能和效率，超越手工設計的探索力、想象力、創造力。這會幫助我們更早、更好地實現創新型國家的目標。”

帶著將多年所學服務于祖國創新的夢想，2018年，李耘辭去在英國格拉斯大學的教職，擔任東莞理工學院“工業4.0人工智能實驗室”創始主任。2021年5月，應母校電子科大的邀請，李耘又全職加入電子科大（深圳）高等研究院。研究院針對大灣區特別是深圳的產業需求，除培養全日制研究生之外，還建立了非全日制電子信息專業學位研究生的校企定制培養特色班，合作企業除了有華為、中興、紫光、飛騰、英維克等大中型企業外，還有專門面向不斷創新、科技咨詢和知識產權開發的靈巧型小企業。李耘非常看好這種發展模式。

目前，電子科大（深圳）高等研究院的人工智能工業創新研究中心已有30多名研究人員。作為主任，李耘贊賞努力而非只看重成功，他鼓勵團隊一定要保持探索的興趣和不怕失敗的闖勁。雖說必須把握國際動態，但他希望盡量不去“瞄準國際先進水平”，靜下心來做事情，吸納和發揮各家之長，進行原創性研究，并指出這樣反而更容易做到國際先進的人才培養和科技創新。“因為我們在已有的先遣探索基礎上，加上國內的人力和物力來攻關實現的成果就應當是國際領先的了。我目前正在開展團隊建設的工作，人才培養和科技創新是長期的使命。目前國內幾乎每家致力科研的單位都在盡最大的努力吸引人才，人才供不應求，我們團隊在今后三五年內都將敞開大門歡迎海內外有興趣將人工智能應用于理、工、管、文、醫的博士來深圳發展，特別是青年才俊和‘海外優青’。人工智能的應用范圍非常廣泛，特別是協助制造業創新創造，在解放人的腦力勞動方面將大有可為。”

同時，李耘也呼吁業界，摒棄害怕失敗的面子思想，增強基礎研究、顛覆性探索和人工智能道德倫理等方面的討論和規劃，除由上而下制定攻關方向之外，也應鼓勵由下而上的或自發于個人興趣的原創探討。

說到遠景規劃，李耘介紹道，人工智能工業創新研究中心計劃推進基于“灰箱模型”的“可解釋”（即“第三代”）人工智能，搭建面向集成電路和工業設計創新的計算機自動設計平臺，包括基于人機聯合認知的產品概念創新設計和機器學習/機器創造，針對制造業價值鏈和供應鏈的群體協同智能化價值創造、價值傳遞、價值實現，主要應用于電子產品和控制系統等方面的工業設計自動化，首先服務于大灣區的企業，因此希望國內研究生的招生和指導能夠允許跨學科。

在教研工作方面，李耘開設了電子科技大學（深圳）高等研究院的全英文研究生計算人工智能課程；到成都的電子科技大學格拉斯哥學院為本科生指導全英文的集成電路綜合實驗課程，并力推教學中使用國產電子設計自動化（EDA）的工業軟件。之所以選擇教授全英文的課程，主要因為作為世界語言，英文是實現國際領先的一個必要工具，它能幫助科技人員更好地知己知彼，同時避免陷入閉門造車的境地。在李耘看來，保持開放的心態，納百川，采眾長，科研的道路才會越走越通達。

如今，經歷了最初的適應時期后，在工作之余，李耘逐漸有屬于自己的時間和空間，養成了工作和生活平衡的習慣，周末有時探親訪友，與友人、同事和學生徒步、爬山等，而深圳為這些活動提供了很好的自然和人造條件。他感慨道：“從2004年起，我就擔任電子科大的訪問教授，增強母校與國際高校的聯系，后來協助中外聯合辦學。但那個時候我是代表英方在母校工作，現在就是代表我自己了，這樣的感覺真好啊。”