北京時間2017年7月20日，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》。國家突然宣布：舉全國之力，在2030年一定要搶占人工智能全球制高點。人工智能正式上升為國家戰略。為了實現這個目標，黨中央，國務院正式下文：即日起，從小學教育，中學科目，到大學院校，通通逐步新增人工智能課程，建設全國人才梯隊。

人工智能時代來臨，標志著“群體智能”作為一個新的研究方向，正在多學科前沿交叉領域中生機勃勃地發展起來。

“群體智能是把具有一定智能水平的個體通過組織、協作的方式表現出群體智能行為，這也是智能優化方向下的一個分支。而我目前的工作簡單來說，更加側重于通過協調智能系統的整體布局以及單個平臺的控制調整，實現整個系統在決策、性能上的優化。”北京理工大學自動化學院副教授辛斌如是說道。長期以來，他將智能優化理論方法與傳統方法結合，以期更好地運用到多智能體系統以及人機協作系統當中，為實現多智能體系統協同完成多樣化任務，提供優質的技術和方法。

選定方向 揚帆起航

這是一個最好的時代，因為人工智能讓我們的工作越來越輕松，讓我們生活越來越舒暢;同時這也是一個最壞的時代，人類的尊嚴一再被機器所消蝕，不學習、不進步、不緊跟時代的發展就必然會被淘汰。如果說，以前幾次技術革命，頂多是人的手、腳等身體器官的延伸和替代，這次人工智能則將成為人類自身的替代，它對人類社會家庭乃至整個社會的沖擊，將是前所未有的。各行各業都面臨著人工智能的挑戰。可以預見，未來，可能沒有一個行業能夠離開智能這兩個字。而智能之后，接踵而至的就是無人：無人超市，無人物流，無人加油站，無人駕駛，無人酒店……

辛斌與智能優化結緣，其間經歷了不少波折。2000年高考結束后，他以鰲頭之勢進入北京理工大學信息科學技術學院，在這里踏上他的逐夢之旅。時值北京理工大學開展面向全校的拔尖式培養實驗班，辛斌毫無意外被編入內。從計算機專業轉向電子工程系，課程重點和發展方向自然也發生了不小的變化。3年實驗班生涯結束，辛斌又一次面臨了專業選擇的難題。考慮到調整專業的局限性，以及近兩年接觸到的競賽設計(數學建模競賽、物理競賽、電子設計等)，辛斌決定做一番新的嘗試。他表示，正是在數學建模競賽過程中深刻感受到智能優化方法的魅力，瞬間燃起了他投身智能優化理論和方法研究的熱情。

航向已定，只待揚帆。之后，專研理論方法、著手項目實踐，辛斌在軟、硬件系統開發和項目管理方面都得到了較為全面的能力提升。在導師陳杰教授的支持和指導下，他更是將智能優化理論研究拓寬發展，以多智能平臺、人機協作系統的調節作為應用檢驗形式。他表示，各方面的研究雖然起步偏晚，但從工作進展和預期成果來看一切還算順利。2013年，其博士學位論文被評為“北京市優秀博士學位論文”。次年，論文又獲評第一屆“中國自動化學會優秀博士學位論文”。

不僅如此，在第31屆中國控制會議上，他與導師陳杰的論文“An Estimation of Distribution Algorithm with Efficient Constructive repair/Improvement Operator for the Dynamic Weapon-Target Assignment”，更是在49篇來自世界各地的高質量文章中脫穎而出，經過多輪嚴格的專家評審和會議評審，一舉奪得第18屆“關肇直獎”。此獎系目前我國控制理論界最高水平的青年學術獎項，以其嚴格的評審、高水平的獲獎論文及獲獎者出色的后續工作而在控制界享有很高的聲譽。辛斌也因此成為該獎項設立18年以來的第23位獲獎人(包括2位國際獲獎人)，北京理工大學建校以來的首位該獎獲得者。

一路行來 碩果累累

響應現代國防需求，科學技術將作為武器裝備發展基礎，不斷為高性能武器裝備的研制注入新思想和新動力。近半個世紀以來，多學科知識的高度集成促成了精確打擊武器、信息化武器、無人化武器等高精尖武器的誕生。與此同時，多個系統平臺的操作協調，復雜智能設備的靈活運用等都蘊含了大量極具挑戰的科學問題。如何徹底實現各個平臺之間的信息無縫連接和橫向共享，解決不同類型系統存在的群發性、單發性難題成為優化工作的重中之重。

為此，辛斌深入研究現代網絡中心戰下，先進作戰系統指揮控制相關優化問題，提出一系列可靠、可行的優化方法和決策支持，為新型作戰體系和作戰背景下衍生的各種復雜難題提供出求解方法及工具。2014年1月，在國家自然科學基金青年科學基金與高等學校博士點學科專項科研基金助力下，他作為項目負責人，先后承擔了“面向網絡中心戰的動態火力分配問題研究”“面向不確定條件下網絡化作戰的火力指揮系統研究”課題項目。同年，身擔“973”專題負責人職責，他再次投入到“多智能體協同的分布式優化控制與人為干預研究”課題研究當中。科研之路，他馬不停蹄，一路辛勤已撒下遍地芬芳。2007～2015年期間，他憑借聯合參與項目接連4次拿下國防科技進步獎二等獎。2014年，又以“分布式協同控制的智能優化與穩定性”研究，獲教育部高等學校科學研究優秀成果獎(科學技術)一等獎(本人排名第4)。

然而對他而言，相比榮譽，其背后蘊含的意義是更為鼓舞的。在他的講述中，同行業者的肯定對于研究工作有著很大的積極意義。“研究涉及的范疇可能并不是所有人都能理解，當把成果鋪展開來，獎項恰恰所表達的正是一種領域和同行業者的認可。”在他看來，積極的價值肯定是對研究最直接的反饋，這會使青年科研工作者深受鼓勵，也會更加有利于長久性研究工作的堅持、堅定。科研的道路之上，有了同行者，更有了同理人，

“智能優化的應用非常廣泛，甚至可以說智能優化是無處不在的。”辛斌說。確實，智能優化在國防安全領域有著不可替代的作用，在民用領域則更為廣泛地涉及產品經濟發展、環境治理程序、救災援助工作等多個方面。

以救援救災為例，我國地域遼闊，地形地勢復雜多樣，依靠傳統人力和單一形式進行救援很難解決任務中出現的多發性問題。如地震、泥石流等災害發生時，無人車系統雖可以替代傳統人力活動進行傳輸、搬運等工作，卻因地形、地勢的制約，不能及時有效地反饋救援進展、環境信息等動態變化狀況。基于此點，辛斌從多平臺系統協調優化作為切入點，主持開展了“面向多點動態集結任務的空地無人化移動平臺分布式協同規劃方法研究”項目。

針對空中與地面無人化移動平臺(即無人機與無人車系統)的協同作業，項目旨在通過提供優化技術方法支持，實現無人平臺解決森林救火、有毒氣體泄漏檢測與處理、核事故現場勘察與處理等復雜危險任務的大范圍作業。他表示，在高度危險、任務點分散、時間敏感、蘊含多種不確定性、任務狀態動態演化等多特征的事故現場，為了減少人員傷亡、提高任務執行效率，采用無人化移動平臺執行這類任務是一種較為理想的解決方案。但在單個無人機和多個無人車的協同執行任務工程中，無人機自主航路的規劃、無人車小組路線規劃、組內任務分布等都將是需要進一步地設計研究優化的。他此次的研究目的就是想以一種更加靈活的形式，賦予空/地無人移動平臺大范圍自主協同作業的能力。通過建立起一套面向多點動態集結任務的無人機/無人車異構多智能體快速適應性魯棒自主規劃方法，從而為今后協同執行的此類復雜任務提供理論和方法支持。

除此之外，優化理論和方法的全面普適性，讓辛斌并不拘泥于眼前。在浙江兩化融合聯合基金的重點支持下，“大中型造紙廠廢水梯度資源化利用的智能優化控制方法研究”項目的開展如火如荼，他以合作方團隊負責人的身份帶隊參與，帶領北京理工大學團隊就地考察，切合實際地提出優化方案，為系統智能優化控制找尋合適的方式方法，同時為環境的治理工作貢獻一份力量。

傳承創新 科教興國

多年來，辛斌在各項研究中積極創新，取得了突出的成績。研究論文發表在國內外權威期刊上，受到中國、美國、英國、波蘭、西班牙、希臘、羅馬尼亞、巴西、澳大利亞、新加坡、印度、伊朗、埃及等國內外眾多學者的廣泛引用。

在搜索優化的理論研究方面，辛斌針對黑箱優化的共性核心問題——探索(廣度搜索)與開發(深度搜索)的權衡問題，提出了最優壓縮定理。首次從搜索空間壓縮角度揭示了二者權衡與問題難度的關系，分析了最優壓縮模式和定位最優局部的最小探索性采樣代價。與著名的No_Free_Lunch定理相比，最優壓縮定理揭示了問題難度對最佳探索開發權衡方式的決定作用以及降低問題難度對于高效求解問題的重要性，為建立廣泛問題優化求解性能理論奠定了基礎。在該定理的指導下，針對火指控一體化涉及的典型優化問題提出了多種探索開發權衡策略，實現了問題的高效求解。

在混合優化算法設計方面，辛斌通過對國際上取得大量成功應用的不同混合優化算法的系統分析，建立起一種混合策略分類法，成為國際上很多學者分析和設計混合優化算法的參考標準。在復雜優化問題的高效求解算法設計方面，辛斌針對先進裝備和作戰指揮自動化涉及的具有不同難度特征的多類典型優化問題，將搜索優化理論與混合設計方法相結合，綜合權衡對問題求解質量與快速性的要求，建立了高效的優化問題求解方法。

豐碩的成果固然令人欣慰，但辛斌更看重的是科研的價值意義以及研究中蘊藏的精神魅力。他一再強調，在探尋未知的路途中，勇于挑戰和精益求精的態度是必不可少的。協調優化不能以“萬金油”簡單定義，也絕不是一個單純的工具，它所存在的技術魅力是等待著科研人一步步去挖掘的。“優化本身是以高精尖的含義來確定的。如果問題簡單，就沒有必要再費心盡力去做一些無用功。正如殺雞焉用牛刀，既然要做，就去做更具挑戰、更加前沿的東西。”辛斌如是談到。

也正是抱著這樣的理念，辛斌嚴格要求自己，同時扛起為科研注入新鮮血液的大旗。 “學生從事研究的初衷可能各種各樣，但從老師的角度出發，把學生培育好就是唯一的目的。”多年來的教育經驗不會白費，如今辛斌有著更加清醒、深刻的理解。他注重學生的前期培養，倡導學生獨立思考、自主實驗，將師生關系推移到一個完全平行的交流平臺。即便深諳科研文章的發表對于整個教育脈絡的把控，他也不去提倡學生投文章、堆論文。在他看來，隨著研究水平層次的遞進，文章自然會水到渠成。比起導師，他更愿意同學生成為合作伙伴，分享思想經驗，同時發掘年輕人的創新思維能力。對于有著優質發展前景的學生，他甘做其人生路上的一段助波，會毫不吝惜地將他們推向更廣闊的平臺。

傳道授業，傳承的不僅是知識。在辛斌看來，如今的作為離不開恩師陳杰教授的諄諄教導，也離不開良好的成長環境、學術氛圍。在與記者暢談的過程中，他始終心存著一份感激，對導師、對團隊、也對過往經歷。被問及未來規劃，他并沒有勾畫多么宏偉的藍圖。表示當前還是要立足本職工作，同時跟隨領域的發展和國家的需要，進行局部的動態調整。一手科研，一手教育，在學生工作層面，他仍不會放松，將會以足夠的能力去承擔相應的責任。

展望未來，辛斌將緊扣新時代對智能研究的重大需求，勇往直前，開拓創新，力爭為我國的人工智能研究事業做出更為卓越的貢獻。

專家簡介

辛斌，1982年1月生，山東海陽人。北京理工大學自動化學院副教授，博士生導師。長期從事智能優化的基礎理論、算法設計與應用方面的研究，同時面向先進作戰裝備與技術的發展與需求，從作戰需求和工程實踐中提煉具有共性的科學問題，以數學規劃問題建模與先進優化方法研究為手段，對火力與指揮控制一體化涉及的動態武器目標分配、無人作戰平臺的任務規劃、多平臺的協同任務規劃、作戰資源部署、自動控制裝置的多指標優化設計等多類關鍵科學問題開展了深入研究，取得了一系列研究成果。博士學位論文獲北京市優秀博士學位論文以及中國自動化學會第一屆優秀博士學位論文，在動態武器目標分配方面的研究獲得第18屆關肇直獎，在多目標優化方面的研究獲國際期刊JACIII的2017年度青年學者獎、國際會議ISCIIA 2016的青年學者獎，混合優化方法設計方面的研究獲國際會議IWACIII 2017的青年學者獎。獲教育部自然科學一等獎1項、國防科技進步二等獎4項。共發表論文70余篇，其中SCI收錄19篇、EI收錄59篇，出版專著3部，獲批專利6項。主持國家自然科學基金2項、973子課題1項、省部級項目3項(包括教育部博士點基金1項)，參與國家自然科學基金項目3項(包括重大國際/地區合作項目1項、NSFC-浙江省聯合基金項目1項)。獲教育部自然科學獎一等獎1項，國防科技進步二等獎4項。國際期刊《Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics》的副編，北京自動化學會理事，控制理論專業委員會非線性系統與控制學組委員，自動化學會會員、人工智能學會會員、中國指揮與控制學會會員、IEEE計算智能學會會員。