柴利：走到人工智能领域是注定的缘分

拿起书桌上的文献，全是英文，圈圈点点画满笔记；转身向身后的书架，英文书籍也占据了一大部分……

身居武汉，柴利思接千里、驰骋在世界知识的海洋。

“做人工智能算法研究，就要瞄准国际前沿。”5月16日，武汉科技大学人工智能与信息融合研究院，院长柴利如此表达观点。

他是2018年享受国务院政府特殊津贴人员，2016年还获得国家杰出青年科学基金，也是该校首个拿到该基金的科研工作者。

核心技术必须靠自己

柴利很谦虚：“我是做人工智能算法的基础研究的，也没有个实物、模型什么的可供展示。”

柴利说，一款工业机器人，完成一套动作，背后是多个算法的集纳。他所研究的，是算法里最基础的部分。“算法是机器的大脑，机器人的性能好不好，都是由算法决定的。”

我国已连续5年成为世界第一大机器人应用市场，但高端机器人仍然依赖于进口。由于没有掌握核心算法，国产工业机器人的稳定性、故障率、易用性等关键指标，都有待对标国际先进水平进一步提升。

“硬件设备能买到，但是核心算法呢？没有人会愿意拱手相让的，那必须自己来研发。”柴利说。

柴利1997年从浙江大学控制系硕士毕业后，到中国香港科技大学读博。这期间，他的导师为了一个问题，做了10年研究，最终得到一个漂亮的成果。柴利深受影响，认为做学问，就要追求最好的结果。

将两个不相干的研究嫁接解决难题

追求最好的结果，柴利在今年就有所收获。

今年4月份，该校微信公众号刊发这样一条消息，在全校引发关注。

文中说：柴利教授团队的《基于图滤波的平均一致性：新方法、收敛率的显式表示及优化设计》被IEEE Transactions on Automatic Control 录用。该期刊是自动控制领域国际顶级期刊，也是该校作为第一单位首次在该期刊发表长文。

每项重大研究，总有最难突破的困顿点，怎么解决这些难题？柴利觉得，就是不停地思考。

本来，柴利一直做着图像方面的研究，就是一张没拍清楚的照片，通过人工智能处理，能更清楚。同时，他们还有另外一项研究在进行，就是多个机器人的整体协调性研究。原本是两个不太相关的研究，有一天，他突然想到可以用前者的一些方法解决后者的问题：“为何我们不能把每个机器人理解为一个像素点，所谓多智能的协同性，不就是像素点的平均亮度么！”有了这一想法，他们大胆尝试，将图像研究里的一些关键方法，解决了多智能协调性的难题，由此问鼎国际顶级期刊。

柴利说，并不是所有难题都能很快突破，他手上也有很多其他研究，做到一定程度，实在“没辙”的感觉，干脆就先放一边，“坐冷板凳，就是不能着急，要有足够的韧劲和耐心。”

没有后顾之忧，一心一意挑战难题

2016年，凭着出色的科研能力，柴利成为武汉科技大学首位国家杰出青年科学基金获得者。加上人社系统的“国贴”项目，都有一些资助。柴利觉得，没有了后顾之忧，能一心一意挑战难题。2017年，柴利建立武汉科技大学人工智能与信息融合研究院并担任院长。

走到人工智能领域，柴利觉得，似乎是注定的缘分。

1990年，柴利在浙江大学读本科，专业是应用数学。有一次，课堂分析一个定理，他花了一个星期，都没有完全弄懂它，结果发现，这个定理是莫斯科大学的一位本科生提出来的。他感触颇深，认为学数学，真的需要一点天分。攻读硕士时，柴利转到了自动化领域，本科打下的数学基础让柴利在自动化领域如鱼得水，很快成了圈内名副其实的“学霸”。

此后，他又到哈佛大学、澳大利亚Newcastle大学、中昆士兰大学攻读博士学位、做访问学者，由此培养的国际视野始终影响着他，也慢慢跟前沿的人工智能结缘。

平时，柴利看到一些好的英文文献，都会发邮件主动跟对方交流。“做学问也有高山流水遇知音的感觉，虽然大家素未谋面，但能欣赏到这份研究好在哪些地方，相互要一些辅助性数据，一般都非常乐意。”