IEEE 2018 Fellow、西電焦李成：AI 研究是一條漫漫長路，需要各界共同努力

日前，以「人工智慧：技術創新與社會影響」為主題的百千萬人才工程創新大講堂在京舉行。會上，西安電子科技大學教授焦李成介紹了西電在人才培養上的發展路徑，以及發展過程中所取得的一系列成就。

西電的智能化專業發展至今，已經有近三十年歷史。1991 年，西電成立智能信號處理與識別研究小組，同年成立國內第一個神經網路研究中心。1993 年，承辦全國神經網路大會。2003 年，成立智能信息處理研究所和教育部留學回國人員實驗室。2005 年，西電「智能科學與技術」本科專業獲批成立。從 2005 年設立「智能科學與技術」本科專業至今，已經培養了 14 屆共計 2000 多名學生。

隨著人工智慧的發展被寫進國家規劃，2017 年 11 月，西電人工智慧學院成立，在人工智慧領域三十年的研究積澱，厚積薄發。學院下轄智能感知與計算國際聯合研究中心、國家「111」計劃智能信息處理創新引智基地、「信息感知技術」國家 2011 協同創新中心等 3 個國家級平台；建有智能感知與圖像理解教育部重點實驗室、智能感知與計算國際合作聯合實驗室、陝西省大數據智能感知與計算 2011 協同創新中心、智能科學與技術教學團隊等 7 個省部級科研平台和教學平台；形成智能成像、智能信息處理、智能感知與圖像理解、視覺計算與協同認知等 6 個國家和省部級科技創新團隊。

近 5 年來，學院在人工智慧領域 3 次榮獲國家自然科學獎二等獎，成功研製我國首套類腦 SAR 系統、基於面陣 CCD 的光譜視頻成像系統、我國首個人臉畫像識別系統、首個 FPGA 深度學習系統等重大平台和系統。今年，學院學子在國際上斬獲兩枚大獎：ECCV 無人機視頻分析賽單賽道冠軍和國際遙感數據融合高光譜賽道冠軍。

會議期間，雷鋒網 AI 科技評論對焦李成教授作了專訪，討論了智能技術、人工智慧在中國的發展，人才培養等諸多話題。以下為焦李成教授口述。

焦李成，男，1959 年 10 月出生於陝西白水。分別於 1982 年、1984 年和 1990 年在上海交通大學、西安交通大學獲學士、碩士、博士學位，1990 年 5 月至 1992 年 5 月，在西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室從事博士後研究，任講師、副教授。1992 年 6 月至 2003 年 3 月，任西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室教授，博士生導師。現任智能感知與圖像理解教育部重點實驗室主任、智能感知與計算國際聯合研究中心主任、智能感知與計算國際合作聯合實驗室主任、「智能信息處理科學與技術」高等學校學科創新引智基地（「111 計劃」）主任、教育部科技委學部委員、中國人工智慧學會副理事長、IET 西安分會主席、IEEE 西安分會獎勵委員會主席、IEEE 計算智能協會西安分會主席、IEEE GRSS 西安分會主席，IEEE TGRS 副主編、教育部創新團隊首席專家，IEEE Fellow、IET Fellow、首批中國人工智慧學會會士、CCF 傑出會員。

現在我們進入智能時代，手機是最日常的標誌。很多手機的宣傳賣點是嵌入最新人工智慧技術，如指紋認證、人臉認證、拍照瘦身、照片分類等功能。除了手機，刷臉乘坐高鐵、飛機或刷臉支付，以及正在發展的無人機配送等，這些也都是人工智慧技術的應用。

我們的研究，歸根結底是智能處理的問題。現在與以前相比，需要解決的問題有極大變化。隨著互聯網的興起，出現大數據的概念，網路上遍布各種視頻、文本、圖像、語音信息。宏觀上看，數據量非常巨大，但微觀上，又面臨著小樣本問題；縱向上，存在信息的有效度問題，橫向上，信息的跨媒體則為我們帶來新的挑戰。就具體某一個問題來說，數據往往是不完整、有噪或者存在損失的，這時候研究和處理的問題比以前難得多。

人對智能的追求沒有盡頭，需求在不斷增長。技術越高，獲得的信息越多，處理起來越難。比如智能家居、智能城市、智能健康等智慧服務，服務質量永遠需要提升。用手機看大片，想要少花點流量，實時下載，圖片更高清，在信息的傳輸、呈現過程中，涉及到各種智能技術。去聽音樂會，開學術會議也是如此，想在現場直播時做到語音和視頻盡量少失真或者不失真，背後也需要各種智能技術來做支撐。

現在世界上最多的論文或者會議都與人工智慧相關，以前的學術會議只有幾十人參與，現在的人工智慧會議，比如 NIPS，今年投稿數就超過 7000 篇。

人工智慧已經成為大家茶餘飯後討論的話題，其實並不是媒體炒得熱，人工智慧本身就很熱。但是，媒體要有基本的認知，在報導時，需要表達準確，不能偏離內涵，不能用誇張的語言去形容科技的東西，不能動不動用聳人聽聞的標題，比如「演算法改變世界」，「徹底解決某某問題」，這是做不到的，研究出一個模型，這個模型就將帶來「天翻地覆的改變」，這是不可能的。研究永遠沒有盡頭，這個模型可能是解決一類問題的效果比較好，但並不能解決掉所有問題，再往前走又會出現新的問題。

其實人工智慧在中國曾有一段非常火熱的階段，第五代計算計劃失敗以後，智能處理的路徑開始萌芽，這時候人工智慧出現在人們視野中。1989 年- 2000 年左右，這段時間人工智慧在中國的熱度一直很高。我 1982 年念研究生時開始研究非線性系統與人工智慧，1990 年，我國召開了首屆神經網路學術大會，那時候，聽會的人擠滿了樓道。

任何研究都要基於理論儲備，技術的發展也需要時間來沉澱，隨著需求變緩，以及出現了很多新的技術，人工智慧的熱度就慢慢降下來了。

當時出現兩個學派，一種是跟風派，覺得人工智慧熱門，能賺錢。還有一部分是研究派，堅持做，始終如一。

那時進行人工智慧研究的人員比現在的範圍要寬，科學院、生物所、自動化所、電子所、計算所、軟體所、遙感所、理論物理所都有相關研究。那時候，機械學科在用神經網路的方法做故障診斷、預測，智能製造也在藉助人工智慧往前發展，能源動力學也有對人工智慧的相關研究。

人工智慧是個大領域，其中包括各種工具、問題、方法和方向，一個人是研究不完的，單單語音就可以研究幾輩子。

當時，機器學習、神經網路的方法都是作為工具，在各個領域上產生了較多應用。數學系有一批代表人物，如復旦大學的陳天平教授，中科院系統科學研究所前所長郭雷教授，他們研究控制系統和基礎理論，又回過頭來研究神經網路。

神經網路屬於人工智慧的一個前沿方向，你要研究智能問題，就要用智能的方法去做。現在賣得最好的是書是深度神經網路、深度學習，使用最多的語言是 Python。神經網路的廣泛應用主要是因為其思想性。人能處理聲音、語言、文字、圖像信息，也能作詩、作曲、識別，包括談戀愛。很多時候，只可意會，不可言傳，這些其實都是智能的行為。歸納起來就是人類的學習、聯想、回憶、記憶等。神經網路借鑒了人的這種特性。

目前只是說這種方法比其他方法效果好，將來可能也會有新的發展，可能會出現「寬度神經網路」，或者「淺度神經網路」，研究思想一直在往前發展。

科學研究和產業發展需要人才作為支撐，根據我國對人工智慧產業的發展規劃，未來對人工智慧人才的需求十分迫切。我從 1992 年開始招收博士生，前美國亞馬遜首席科學家、Amazon Go 創始人薄列峰，商湯科技聯合創始人馬堃，蘇州思必馳信息科技有限公司 CTO 周偉達都是我的學生。任何一個學校在招生上都有其基本標準，但培養出來的學生各異。

教育時要因材施教，人能不能成才取決於各方面因素，更取決於他自己，重要的是有沒有韌性，有沒有堅持的恆心，能不能吃苦。在培養學生的時候，要調動學生的積極性，發揮他的潛力，激發他的韌性，鍛煉他的恆心，絕對不能手把手、保姆式地教導，那樣絕對培養不出優秀的學生。

另外一方面，人要有理想，有志向。現在有一些年輕人不願意聽這個詞。像在西電工作的常晶晶，1988 年出生，現在既在國家「千人計劃」之列，又是「華山學者」。「取乎其上，方得其中」，有自己的目標，有自己的追求，有鴻鵠之志的骨氣，就會鍥而不捨。

進入教育 3.0 時代，我們學院將著重在產學研用上發力，在與各大知名企業的緊密協作中，我們已經成立了西安電子科技大學-惠普高性能計算聯合實驗室、西安電子科技大學-AMD 聯合實驗室、西安電子科技大學-北斗軍民融合聯合研究中心、西安電子科技大學-蒜泥人工智慧研究院等 10 個集教育、培訓及研究於一體的聯合研究中心/創新實驗室，除了國內各大企業，我們與國外也有合作建立國際聯合實驗室、國際聯合影音中心。未來，我們希望將產學研用深度結合，培養更多符合人工智慧時代要求的高層次人才。

前一段時間，工信部、發改委、科技部、科學院、教育部等諸多機構調研人工智慧的產學研用，這項工作在全國範圍內都正在推進中。我國目前強調互聯網、大數據、人工智慧三個核心，推動智能製造，這時候應把教育放在前列，把人才培養放在前列。

但是，不管從國家的需求，還是從國際的需求來講，我們所做的都還遠遠不夠。目前產學研用的道路還很漫長，沒想像中做得那麼好，還得努力。當然，這些年的進步還算比較大，調動起了各行各業的積極性，有錢的出錢，有力的出力。一個領域不是靠一個人而發展起來的，這個領域，全國，乃至全世界都有很多人在一起努力，是大家共同推動的，也需要各界為領域的未來持續共同努力。

（完）

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