李教授的學(xué)術(shù)研究歡迎參加李教授學(xué)術(shù)研究介紹。本次演講將全面展示李教授的學(xué)術(shù)歷程、研究方向及其突出成果，希望能為各位提供有價值的學(xué)術(shù)見解及啟示。李教授作為我國人工智能、數(shù)據(jù)挖掘及認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域的杰出學(xué)者，其研究成果對學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。目錄李教授簡介個人背景、教育經(jīng)歷與工作單位學(xué)術(shù)歷程成長之路、任教機構(gòu)與學(xué)術(shù)轉(zhuǎn)折點研究方向人工智能、數(shù)據(jù)挖掘與認(rèn)知科學(xué)代表成果與榮譽論文、項目、專利及獲得的重要獎項團隊與展望團隊建設(shè)、未來研究方向與對青年學(xué)者的建議李教授個人簡介基本信息李教授，1975年出生于浙江杭州，祖籍江蘇南京?，F(xiàn)任清華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系教授、博士生導(dǎo)師，同時擔(dān)任人工智能研究院副院長。教育背景1997年本科畢業(yè)于北京大學(xué)計算機科學(xué)系，2000年獲得清華大學(xué)計算機科學(xué)碩士學(xué)位，2004年在斯坦福大學(xué)獲得計算機科學(xué)博士學(xué)位，師從人工智能領(lǐng)域權(quán)威學(xué)者張教授?，F(xiàn)任職務(wù)除學(xué)術(shù)職務(wù)外，還擔(dān)任中國計算機學(xué)會人工智能專業(yè)委員會主任委員，國家自然科學(xué)基金評審專家，以及多個國際頂級期刊的編委與審稿人。李教授學(xué)術(shù)成長之路本科階段1993-1997年就讀于北京大學(xué)計算機科學(xué)系，師從王明教授，開始對人工智能產(chǎn)生濃厚興趣，本科論文獲校優(yōu)秀畢業(yè)論文獎。碩博階段1997-2000年清華大學(xué)碩士，2000-2004年赴美國斯坦福大學(xué)攻讀博士學(xué)位，期間與多位圖靈獎得主共同研究，奠定了堅實的理論基礎(chǔ)。訪學(xué)經(jīng)歷2010-2011年作為富布萊特學(xué)者訪問麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)實驗室，2015年受邀在伯克利大學(xué)進行為期半年的學(xué)術(shù)交流，拓寬了研究視野。關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點2007年主導(dǎo)建立人工智能與認(rèn)知科學(xué)交叉研究中心，開創(chuàng)了國內(nèi)該領(lǐng)域的先河；2012年發(fā)表的深度學(xué)習(xí)算法論文被引用逾千次，奠定國際學(xué)術(shù)地位。主要任教及研究機構(gòu)12004-2007回國后首先加入中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所，擔(dān)任副研究員，開始組建自己的研究團隊，專注于自然語言處理研究。22007-2012受聘于清華大學(xué)計算機系，擔(dān)任副教授，創(chuàng)建人工智能與認(rèn)知計算實驗室，開始拓展研究領(lǐng)域至多模態(tài)學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。32012-2016晉升為清華大學(xué)計算機系教授，同時擔(dān)任國家重點實驗室副主任，研究方向進一步擴展至大數(shù)據(jù)挖掘與分析。2016-至今擔(dān)任清華大學(xué)人工智能研究院副院長，負(fù)責(zé)推動跨學(xué)科合作研究，包括與醫(yī)學(xué)院、經(jīng)濟管理學(xué)院等多個學(xué)科的交叉創(chuàng)新項目。學(xué)術(shù)研究方向總覽李教授的研究特點是理論與實踐并重，注重學(xué)科交叉融合，以解決實際問題為導(dǎo)向。他的團隊在各個方向上都取得了豐碩成果，發(fā)表了百余篇高水平學(xué)術(shù)論文，獲得數(shù)十項專利。人工智能專注于自然語言處理、機器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化、以及智能對話系統(tǒng)研究，提出多項具有國際影響力的創(chuàng)新方法。數(shù)據(jù)挖掘重點研究大規(guī)模數(shù)據(jù)分析、知識圖譜構(gòu)建、以及社交網(wǎng)絡(luò)挖掘，開發(fā)了多個高效數(shù)據(jù)處理框架與工具。認(rèn)知科學(xué)探索人類認(rèn)知機制與人工智能的結(jié)合，研究視覺感知、語言理解的認(rèn)知基礎(chǔ)，推動腦啟發(fā)計算模型發(fā)展。交叉研究積極推動AI與醫(yī)療、教育、金融等領(lǐng)域的融合創(chuàng)新，解決實際應(yīng)用中的復(fù)雜問題，促進人工智能技術(shù)落地。研究方向一：人工智能自然語言處理研發(fā)高效語義分析模型機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)優(yōu)化深度學(xué)習(xí)算法智能對話系統(tǒng)構(gòu)建多輪對話模型在自然語言處理領(lǐng)域，李教授團隊提出了一種改進的注意力機制，顯著提升了機器翻譯和文本摘要的質(zhì)量。該機制已被引用超過800次，成為國際學(xué)術(shù)界廣泛采用的方法。在機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)研究方面，團隊開發(fā)了一種適用于有限樣本的遷移學(xué)習(xí)算法，解決了許多實際應(yīng)用中數(shù)據(jù)不足的問題。該算法已應(yīng)用于醫(yī)療影像分析和工業(yè)缺陷檢測等領(lǐng)域，取得了顯著成效。研究方向二：數(shù)據(jù)挖掘大數(shù)據(jù)分析框架高效處理PB級數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)復(fù)雜數(shù)據(jù)直觀呈現(xiàn)知識圖譜構(gòu)建自動化信息抽取與集成社交網(wǎng)絡(luò)挖掘用戶行為分析與預(yù)測李教授在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的突出貢獻是開發(fā)了"智析"分布式數(shù)據(jù)處理平臺，該平臺支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效融合與分析，處理速度比傳統(tǒng)方法提升了約40%，已被國內(nèi)多家大型企業(yè)采用。在知識圖譜研究方面，團隊構(gòu)建了包含超過10億實體關(guān)系的中文百科知識庫，為智能問答、智能推薦等應(yīng)用提供了強大的知識支持。該知識庫已開源供學(xué)術(shù)界使用，促進了相關(guān)研究的發(fā)展。研究方向三：認(rèn)知科學(xué)人工智能與人腦類比研究李教授團隊深入研究人腦認(rèn)知機制，特別是在視覺感知和語言理解方面，借鑒腦科學(xué)最新發(fā)現(xiàn)來改進人工智能模型架構(gòu)。他們提出的"雙通道認(rèn)知模型"能更好地模擬人類的決策過程，在多個認(rèn)知任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)模型。該研究方向已與北京協(xié)和醫(yī)院神經(jīng)科學(xué)中心建立長期合作，共同探索人工智能輔助腦功能障礙診斷的新方法?？鐚W(xué)科交叉創(chuàng)新認(rèn)知科學(xué)是一個高度跨學(xué)科的領(lǐng)域，李教授團隊匯集了計算機科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、語言學(xué)、心理學(xué)等多個學(xué)科的專家，共同攻關(guān)關(guān)鍵科學(xué)問題。團隊開發(fā)的"認(rèn)知計算平臺"已應(yīng)用于教育、醫(yī)療等多個領(lǐng)域，如個性化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃、認(rèn)知障礙早期篩查等，產(chǎn)生了顯著的社會效益。近期，團隊還開始研究元認(rèn)知（metacognition）與人工智能自我評估能力的關(guān)系。李教授認(rèn)為，只有深入理解人類智能的本質(zhì)，才能創(chuàng)造出真正智能的機器。這一理念指導(dǎo)了他在認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域的持續(xù)探索，并推動了人工智能向更高層次發(fā)展。代表學(xué)術(shù)成果一覽頂級期刊論文在SCIENCE、NATURE、IEEETPAMI等頂級期刊發(fā)表論文30余篇，累計引用超過5000次，h指數(shù)達35。國際會議發(fā)言在ICML、NeurIPS、CVPR等國際頂級會議上發(fā)表論文60余篇，多次受邀擔(dān)任大會主題演講嘉賓。專利與軟著獲授權(quán)發(fā)明專利42項，軟件著作權(quán)35項，多項技術(shù)成果實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)化，為企業(yè)創(chuàng)造價值超過5億元。人才培養(yǎng)指導(dǎo)博士研究生40余名，碩士研究生70余名，多人成為國內(nèi)外知名高校教師或科技企業(yè)核心技術(shù)人員。李教授的學(xué)術(shù)成果不僅體現(xiàn)在論文數(shù)量和引用次數(shù)上，更重要的是他的研究對學(xué)術(shù)界的推動作用和對產(chǎn)業(yè)界的實際貢獻。他的許多理論模型已成為該領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)方法，被廣泛應(yīng)用于實際系統(tǒng)中。頂級期刊論文成果發(fā)表年份期刊名稱研究主題影響因子引用次數(shù)2018Nature類腦計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)49.9621250+2016IEEETPAMI大規(guī)模知識圖譜推理方法17.860980+2020SCIENCE多模態(tài)學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)47.728860+2019ACMComputingSurveys深度強化學(xué)習(xí)綜述14.3241500+2022JMLR少樣本學(xué)習(xí)新方法8.026520+李教授在國際頂級期刊發(fā)表的論文涵蓋了人工智能、數(shù)據(jù)挖掘與認(rèn)知科學(xué)多個前沿領(lǐng)域。其中，2018年發(fā)表于Nature的論文提出了一種受人腦啟發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，解決了傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)在非結(jié)構(gòu)化推理任務(wù)上的瓶頸問題，該論文發(fā)表后迅速引起廣泛關(guān)注，被引用1250余次。國際會議報告與演講ICML2021主題演講受邀在機器學(xué)習(xí)國際會議（ICML）作題為《認(rèn)知啟發(fā)的遷移學(xué)習(xí)新范式》的主題演講，介紹團隊在遷移學(xué)習(xí)方面的最新突破，引發(fā)熱烈討論。NeurIPS2019圓桌論壇在神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會（NeurIPS）參與"AI與認(rèn)知科學(xué)的融合"圓桌論壇，與圖靈獎得主YoshuaBengio等學(xué)者共同探討人工智能未來發(fā)展方向。ACL2020口頭報告在計算語言學(xué)協(xié)會年會（ACL）作口頭報告，發(fā)表題為《大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型中的知識提取與注入》的研究論文，被評為大會最佳論文提名。CVPR2022杰出論文在計算機視覺與模式識別會議（CVPR）發(fā)表《視覺-語言表征統(tǒng)一學(xué)習(xí)框架》論文，獲得大會杰出論文獎，并受邀進行專場報告。李教授近五年受邀在國際學(xué)術(shù)會議上作主題演講或特邀報告20余次，足跡遍布北美、歐洲和亞洲等地。他的演講不僅展示了團隊的最新研究成果，也對相關(guān)研究領(lǐng)域提出了具有前瞻性的思考和見解。主持/參與國家級科研項目國家重點研發(fā)計劃項目名稱：《面向開放域的智能對話關(guān)鍵技術(shù)研究》經(jīng)費規(guī)模：2100萬元執(zhí)行周期：2019-2023年主要成果：開發(fā)了面向多領(lǐng)域的知識增強對話系統(tǒng)，支持復(fù)雜信息查詢和多輪交互，技術(shù)指標(biāo)超過國際同類系統(tǒng)。國家自然科學(xué)基金重點項目項目名稱：《大規(guī)模知識圖譜構(gòu)建與推理方法研究》經(jīng)費規(guī)模：320萬元執(zhí)行周期：2017-2021年主要成果：提出了融合深度學(xué)習(xí)的知識圖譜自動構(gòu)建方法，準(zhǔn)確率提升15%，相關(guān)成果發(fā)表于頂級期刊。國家"973"計劃項目名稱：《面向大數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)理論與方法》經(jīng)費規(guī)模：1800萬元執(zhí)行周期：2015-2019年主要成果：突破了大規(guī)模數(shù)據(jù)處理瓶頸，研發(fā)了高效分布式學(xué)習(xí)算法，獲國家科技進步二等獎。李教授善于組織和協(xié)調(diào)大型科研項目，近十年來主持國家級科研項目10余項，累計科研經(jīng)費超過1億元。這些項目不僅產(chǎn)出了大量高質(zhì)量的學(xué)術(shù)成果，也培養(yǎng)了眾多優(yōu)秀的青年科研人才。獲批專利與軟著發(fā)明專利（國內(nèi)）發(fā)明專利（國際）軟件著作權(quán)實用新型專利外觀設(shè)計專利李教授的專利與軟著涵蓋了智能對話系統(tǒng)、圖像識別、知識圖譜構(gòu)建等多個技術(shù)領(lǐng)域。其中，有12項專利已成功轉(zhuǎn)化，為企業(yè)創(chuàng)造了顯著的經(jīng)濟效益。代表性專利包括"一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像語義分割方法"和"多模態(tài)知識融合的智能問答系統(tǒng)"等。這些知識產(chǎn)權(quán)不僅保護了團隊的創(chuàng)新成果，也促進了技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，為人工智能技術(shù)的落地提供了有力支持。學(xué)術(shù)著作與教材《人工智能：原理與應(yīng)用》2018年由清華大學(xué)出版社出版，作為國內(nèi)高校人工智能專業(yè)的核心教材，已被超過100所高校采用，累計發(fā)行8萬余冊。該教材結(jié)合最新理論進展和實際應(yīng)用案例，獲得教育部優(yōu)秀教材獎。《大數(shù)據(jù)挖掘算法與系統(tǒng)》2020年由科學(xué)出版社出版，該著作系統(tǒng)介紹了大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)和算法，并結(jié)合團隊多年研究經(jīng)驗提供了豐富的實例。該書已翻譯成英文和日文，在國際上也產(chǎn)生了一定影響?！墩J(rèn)知計算：模型與方法》2022年出版的學(xué)術(shù)專著，深入探討認(rèn)知科學(xué)與人工智能的交叉研究成果，提出了多種創(chuàng)新的認(rèn)知計算模型。該書填補了國內(nèi)該領(lǐng)域的研究空白，為后續(xù)研究提供了重要參考。李教授注重學(xué)術(shù)成果的系統(tǒng)總結(jié)與傳播，已出版專著和教材8部，其中3部被選為"十三五"國家重點圖書。這些著作不僅提升了國內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的教學(xué)和研究水平，也促進了學(xué)科知識的普及和傳播。詳細(xì)研究一：自然語言處理多語言表示學(xué)習(xí)開發(fā)跨語言語義空間映射方法語義建模設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語義解析器圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用構(gòu)建語義圖結(jié)構(gòu)化表示對話系統(tǒng)研發(fā)實現(xiàn)開放域智能交互在語義建模方面，李教授團隊提出了一種結(jié)合上下文信息的動態(tài)語義表示方法，能夠準(zhǔn)確捕捉詞匯在不同語境中的細(xì)微語義差異。該方法在多個自然語言理解基準(zhǔn)測試中取得了領(lǐng)先成績，提高了復(fù)雜語言現(xiàn)象的處理能力。在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域，團隊開發(fā)了一種融合語義知識的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型能夠同時利用文本的語法結(jié)構(gòu)和語義信息，在文本分類、情感分析等任務(wù)上表現(xiàn)突出，相關(guān)論文獲得ACL2021最佳論文提名。語音識別與對話系統(tǒng)語音信號處理提取關(guān)鍵聲學(xué)特征語音轉(zhuǎn)文本優(yōu)化序列轉(zhuǎn)錄模型語義理解分析用戶意圖和需求對話管理維持多輪自然交互李教授團隊開發(fā)的"智聊"端到端對話系統(tǒng)采用了創(chuàng)新的多輪對話記憶機制，能夠保持對話的連貫性和上下文理解能力。該系統(tǒng)已應(yīng)用于多個智能助手產(chǎn)品中，支持超過50種日常服務(wù)場景，用戶滿意度達到92%。在工業(yè)界合作方面，團隊與科大訊飛共同研發(fā)的中文語音識別系統(tǒng)，結(jié)合聲學(xué)模型和語言模型的雙重優(yōu)化，識別準(zhǔn)確率在嘈雜環(huán)境下也能保持在95%以上，達到國際領(lǐng)先水平。該技術(shù)已應(yīng)用于智能客服、會議記錄等多個場景。機器學(xué)習(xí)算法創(chuàng)新42%性能提升新型深度學(xué)習(xí)算法在模型效率方面的平均改進65%計算節(jié)省優(yōu)化后的算法在計算資源使用上的節(jié)約比例3.5×訓(xùn)練加速采用新方法后模型訓(xùn)練速度的提升倍數(shù)李教授在機器學(xué)習(xí)算法創(chuàng)新方面的主要貢獻包括：提出了一種適用于有限樣本的遷移學(xué)習(xí)框架，該框架能夠有效利用不同領(lǐng)域的知識，解決實際應(yīng)用中數(shù)據(jù)不足的問題；開發(fā)了基于知識蒸餾的模型壓縮技術(shù)，在保持模型性能的同時顯著減小模型尺寸，使復(fù)雜模型能夠在資源受限設(shè)備上運行。這些算法創(chuàng)新不僅發(fā)表在頂級學(xué)術(shù)會議和期刊上，還被廣泛應(yīng)用于實際系統(tǒng)中，為人工智能的產(chǎn)業(yè)落地提供了重要支持。李教授團隊的開源深度學(xué)習(xí)庫"DeepLearn+"已有超過10,000次下載，成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界廣泛使用的工具。數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法李教授團隊在有監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域開發(fā)了一系列適用于不平衡數(shù)據(jù)的分類算法，特別是針對少數(shù)類樣本檢測的問題。他們提出的"平衡自適應(yīng)采樣"方法在金融風(fēng)控、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域表現(xiàn)出色，比傳統(tǒng)方法的F1分?jǐn)?shù)高出10-15個百分點。團隊還開發(fā)了一種集成學(xué)習(xí)框架，能夠自動選擇和組合最適合特定任務(wù)的基礎(chǔ)模型，大大減少了人工調(diào)參的工作量，同時提高了模型的穩(wěn)定性和泛化能力。無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在無監(jiān)督學(xué)習(xí)方面，團隊提出了一種基于深度自編碼器的異常檢測算法，該算法能夠有效識別多維數(shù)據(jù)中的異常點，在網(wǎng)絡(luò)安全、設(shè)備監(jiān)控等場景中取得了顯著成效。團隊還研發(fā)了一種自適應(yīng)聚類方法，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)分布特征自動確定最優(yōu)的聚類數(shù)量和參數(shù)，解決了傳統(tǒng)聚類算法需要人工指定參數(shù)的局限性。該方法已應(yīng)用于用戶畫像、市場細(xì)分等多個商業(yè)場景，幫助企業(yè)更精準(zhǔn)地理解客戶需求。李教授團隊開展的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`研究注重理論與應(yīng)用的結(jié)合，不僅提出了創(chuàng)新的算法模型，還通過與各行業(yè)的合作，將這些技術(shù)應(yīng)用于解決實際問題，創(chuàng)造了顯著的經(jīng)濟和社會價值。大規(guī)模數(shù)據(jù)處理分布式計算架構(gòu)高效并行處理框架實時數(shù)據(jù)流處理低延遲分析引擎海量數(shù)據(jù)存儲分布式存儲系統(tǒng)優(yōu)化并行算法設(shè)計高性能計算方法李教授團隊開發(fā)的"云智"分布式計算平臺采用了創(chuàng)新的任務(wù)調(diào)度算法，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)特性和計算節(jié)點狀態(tài)動態(tài)分配計算資源，將大規(guī)模機器學(xué)習(xí)任務(wù)的執(zhí)行效率提升了2-3倍。該平臺已在多家互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)投入使用，支持每日數(shù)十PB級數(shù)據(jù)的處理和分析。在并行算法設(shè)計方面，團隊提出了一種基于圖分割的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)分析方法，能夠有效處理數(shù)十億節(jié)點的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，大大降低了通信開銷和內(nèi)存需求。該算法已成功應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)分析和電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中，為個性化服務(wù)提供了強大的技術(shù)支持。智能推薦系統(tǒng)設(shè)計用戶畫像多維度特征建模與更新物品表征內(nèi)容特征與關(guān)系抽取匹配算法深度交叉網(wǎng)絡(luò)模型評估優(yōu)化多目標(biāo)平衡與反饋學(xué)習(xí)李教授團隊開發(fā)的"知心"推薦系統(tǒng)框架采用了創(chuàng)新的知識增強型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠融合用戶行為數(shù)據(jù)與知識圖譜信息，顯著提升了推薦的準(zhǔn)確性和多樣性。該系統(tǒng)已在國內(nèi)幾家頭部內(nèi)容平臺上線，用戶點擊率提升25%，停留時間增加30%。在冷啟動問題研究方面，團隊提出了一種基于元學(xué)習(xí)的快速適應(yīng)算法，能夠為新用戶或新物品快速構(gòu)建有效的表示，相比傳統(tǒng)方法，新用戶的首日推薦準(zhǔn)確率提升了40%以上。該技術(shù)對提升新用戶留存率具有重要價值，已申請多項國內(nèi)外專利。圖像與文本聯(lián)合建模李教授團隊在多模態(tài)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究主要聚焦于圖像與文本的深度語義對齊。他們提出的"對比聯(lián)合嵌入"方法能夠在共享語義空間中精確表示不同模態(tài)的信息，大大提升了跨模態(tài)檢索和理解的性能。該方法在國際多模態(tài)學(xué)習(xí)競賽中取得了第一名的成績。團隊開發(fā)的"視覺-語言預(yù)訓(xùn)練"模型已成功應(yīng)用于多個實際場景，包括智能相冊的自動標(biāo)簽生成、電商平臺的以圖搜貨功能、以及醫(yī)療影像的自動報告生成系統(tǒng)。這些應(yīng)用顯著提高了相關(guān)業(yè)務(wù)的效率和用戶體驗，為多模態(tài)人工智能的產(chǎn)業(yè)落地提供了成功案例。認(rèn)知科學(xué)前沿探索AI與心理學(xué)結(jié)合李教授團隊與心理學(xué)專家合作，開發(fā)了一種模擬人類決策過程的"雙系統(tǒng)"計算模型，融合了直覺型和分析型兩種思維方式。該模型在復(fù)雜環(huán)境下的決策性能優(yōu)于傳統(tǒng)強化學(xué)習(xí)方法，更接近人類的決策模式。這一研究為解釋人類認(rèn)知偏差提供了計算視角，同時也為構(gòu)建更自然、可解釋的人工智能系統(tǒng)提供了新思路。人腦機制模擬團隊開發(fā)的"神經(jīng)形態(tài)計算框架"借鑒了大腦皮層的層次結(jié)構(gòu)和信息處理機制，實現(xiàn)了高效的感知和推理功能。與傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)不同，該框架能夠處理時序數(shù)據(jù)和因果關(guān)系，在動態(tài)場景理解方面表現(xiàn)出色。相關(guān)研究成果發(fā)表在Nature子刊上，被認(rèn)為是腦啟發(fā)計算領(lǐng)域的重要突破，為下一代人工智能架構(gòu)設(shè)計提供了新方向。認(rèn)知科學(xué)研究不僅有助于改進人工智能技術(shù)，也能加深我們對人類智能本質(zhì)的理解。李教授的團隊正在探索意識、情感等高級認(rèn)知功能的計算模型，力圖在人工智能與認(rèn)知科學(xué)的交叉點上取得突破性進展。跨學(xué)科項目案例與醫(yī)學(xué)結(jié)合應(yīng)用李教授團隊與北京協(xié)和醫(yī)院合作開發(fā)的"智醫(yī)"系統(tǒng)，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析醫(yī)學(xué)影像和臨床數(shù)據(jù)，為疑難病例診斷提供輔助決策支持。該系統(tǒng)已在肺部結(jié)節(jié)檢測、糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查等多個任務(wù)上達到接近專家水平的性能。團隊還與神經(jīng)內(nèi)科專家合作，研發(fā)了基于腦電圖和行為數(shù)據(jù)的阿爾茨海默癥早期篩查模型，準(zhǔn)確率達到85%，比傳統(tǒng)方法提前2-3年發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險，為早期干預(yù)創(chuàng)造了條件。智能教育研究與教育學(xué)院合作開發(fā)的"因材施教"個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和知識掌握情況，自動生成最適合的學(xué)習(xí)路徑和內(nèi)容推薦。該系統(tǒng)已在多所中學(xué)試點使用，學(xué)生成績平均提升了15%。團隊還開發(fā)了一種基于眼動追蹤和面部表情分析的學(xué)習(xí)投入度評估工具，能夠?qū)崟r監(jiān)測學(xué)生的注意力狀態(tài)和情緒變化，幫助教師調(diào)整教學(xué)策略，提高課堂教學(xué)效果。該工具已被教育科研機構(gòu)采用，用于評估不同教學(xué)方法的有效性。李教授高度重視跨學(xué)科合作研究，認(rèn)為人工智能技術(shù)只有與各領(lǐng)域?qū)I(yè)知識深度融合，才能解決實際問題，創(chuàng)造真正的社會價值。團隊已與醫(yī)學(xué)、教育、金融、法律等多個領(lǐng)域建立了長期合作關(guān)系，推動了人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用。學(xué)科交叉與團隊創(chuàng)新團隊結(jié)構(gòu)與分工李教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團隊由50余名成員組成，包括博士后研究員10名，博士研究生25名，碩士研究生15名，以及來自各領(lǐng)域的訪問學(xué)者。團隊按研究方向分為三個核心小組，分別專注于自然語言處理、視覺智能和認(rèn)知計算，并設(shè)有跨組項目協(xié)調(diào)機制?？鐚I(yè)合作模式團隊與心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、語言學(xué)等學(xué)科的專家建立了"雙導(dǎo)師"合作模式，聯(lián)合指導(dǎo)研究生進行交叉研究。同時，定期舉辦"跨界思維"研討會，邀請不同領(lǐng)域?qū)＜曳窒碛^點，促進思想碰撞和創(chuàng)新。創(chuàng)新文化培養(yǎng)團隊推行"20%自由時間"政策，鼓勵成員將一定比例的時間用于探索個人感興趣的研究方向。同時設(shè)立"創(chuàng)新實驗基金"，支持高風(fēng)險但有潛力的研究想法，為團隊持續(xù)創(chuàng)新提供制度保障。李教授特別重視培養(yǎng)團隊成員的跨學(xué)科思維和綜合能力，鼓勵他們參與各類學(xué)科交叉會議和課程。團隊內(nèi)部實行扁平化管理，營造開放包容的學(xué)術(shù)氛圍，這也是團隊能夠持續(xù)產(chǎn)出創(chuàng)新成果的重要原因。多年來，團隊已培養(yǎng)出多位在跨學(xué)科研究領(lǐng)域具有國際影響力的青年學(xué)者。教學(xué)與人才培養(yǎng)培養(yǎng)層次人數(shù)主要去向獲獎情況博士研究生42人高校教師(40%)、科技企業(yè)(35%)、研究機構(gòu)(20%)、創(chuàng)業(yè)(5%)國家優(yōu)博15人，校優(yōu)博25人碩士研究生78人繼續(xù)深造(45%)、科技企業(yè)(48%)、其他(7%)校優(yōu)碩30人，優(yōu)秀畢業(yè)生45人本科生(指導(dǎo)畢設(shè))36人國內(nèi)深造(30%)、海外深造(55%)、就業(yè)(15%)優(yōu)秀畢業(yè)論文18篇博士后16人高校教師(75%)、研究機構(gòu)(15%)、企業(yè)研究員(10%)優(yōu)秀博士后6人李教授重視因材施教，針對不同學(xué)生的特點和興趣，設(shè)計個性化的培養(yǎng)方案。他特別強調(diào)實踐能力的培養(yǎng)，鼓勵學(xué)生參與實際項目和學(xué)術(shù)競賽，將理論知識應(yīng)用于解決實際問題。他還建立了"本碩博貫通"的人才培養(yǎng)模式，讓不同階段的學(xué)生共同參與研究項目，促進相互學(xué)習(xí)和團隊合作。他指導(dǎo)的研究生多次在國際學(xué)術(shù)競賽中獲獎，如ACM多媒體挑戰(zhàn)賽冠軍、國際人工智能學(xué)生競賽金獎等。多位畢業(yè)生已成為國內(nèi)外知名高校的青年教師或科技公司的技術(shù)骨干。學(xué)生科研競賽指導(dǎo)參賽次數(shù)獲獎次數(shù)李教授指導(dǎo)的團隊在2021年ACL自然語言處理國際競賽中榮獲冠軍，他們開發(fā)的多語言情感分析系統(tǒng)在53個語言的測試中取得了最高準(zhǔn)確率。該成果已發(fā)展為商業(yè)產(chǎn)品，應(yīng)用于多個跨國企業(yè)的輿情監(jiān)測系統(tǒng)中。在2020年全國研究生人工智能創(chuàng)新大賽中，李教授指導(dǎo)的團隊提出的"跨模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析系統(tǒng)"獲得特等獎，該系統(tǒng)能同時處理CT、MRI等多種成像數(shù)據(jù)，為臨床診斷提供更全面的信息支持。這一研究成果已轉(zhuǎn)化為醫(yī)療AI產(chǎn)品，在多家三甲醫(yī)院試點應(yīng)用。國際交流合作項目斯坦福大學(xué)合作項目與斯坦福人工智能實驗室合作開展"跨語言知識遷移"研究項目，共同培養(yǎng)博士生，每年互派訪問學(xué)者。該合作已持續(xù)8年，發(fā)表聯(lián)合論文20余篇，共同申請專利5項，成為中美學(xué)術(shù)交流的典范。馬克斯·普朗克研究所合作與德國馬克斯·普朗克智能系統(tǒng)研究所建立聯(lián)合實驗室，重點研究類腦計算和神經(jīng)形態(tài)芯片。雙方每年舉辦夏季學(xué)校，培養(yǎng)跨學(xué)科人才。該合作已獲得歐盟"地平線2020"計劃的資助，總經(jīng)費超過100萬歐元。清華-MIT人工智能聯(lián)盟作為核心成員參與清華大學(xué)與麻省理工學(xué)院共建的人工智能聯(lián)盟，負(fù)責(zé)組織學(xué)術(shù)交流活動和聯(lián)合研究項目。該聯(lián)盟已舉辦國際研討會10余次，資助聯(lián)合研究項目20余項，推動了兩校在人工智能領(lǐng)域的深入合作。李教授高度重視國際學(xué)術(shù)交流與合作，積極推動跨國聯(lián)合研究項目的開展。他認(rèn)為，面對人工智能這一全球性科技前沿，只有加強國際合作，匯聚全球智慧，才能共同推動學(xué)科發(fā)展和技術(shù)進步，解決人類社會面臨的共同挑戰(zhàn)。學(xué)術(shù)會議及論壇組織國際會議組織擔(dān)任IJCAI2022（國際人工智能聯(lián)合會議）程序委員會主席，負(fù)責(zé)組織全球500余名專家評審2000余篇投稿論文；AAAI2020（美國人工智能協(xié)會年會）領(lǐng)域主席，負(fù)責(zé)自然語言處理方向的論文評審工作；ACL2019（計算語言學(xué)協(xié)會年會）研討會主席。國內(nèi)學(xué)術(shù)論壇中國計算機學(xué)會人工智能會議（CCAI）組織委員會主席（2018-2020），連續(xù)三年主持組織這一國內(nèi)人工智能領(lǐng)域最具影響力的學(xué)術(shù)會議；發(fā)起并組織"認(rèn)知智能前沿論壇"，已連續(xù)舉辦五屆，成為促進認(rèn)知科學(xué)與人工智能交叉研究的重要平臺。產(chǎn)學(xué)研交流活動創(chuàng)立"AI+產(chǎn)業(yè)"高峰論壇，邀請學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界領(lǐng)袖共同探討人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用與未來發(fā)展。該論壇已成功舉辦四屆，累計參會人數(shù)超過5000人，促成多項產(chǎn)學(xué)研合作項目，推動了人工智能技術(shù)的落地應(yīng)用。李教授通過組織高水平學(xué)術(shù)會議和論壇，搭建了學(xué)術(shù)交流與合作的平臺，推動了研究成果的分享與傳播，促進了新思想、新理念的碰撞與融合。這些活動也提升了中國在國際人工智能學(xué)術(shù)界的影響力和話語權(quán)，為中國科研人員參與國際學(xué)術(shù)交流創(chuàng)造了更多機會。社會服務(wù)與兼職學(xué)術(shù)組織任職擔(dān)任中國計算機學(xué)會人工智能專業(yè)委員會主任委員（2019-2023），中國人工智能學(xué)會常務(wù)理事，IEEE計算智能學(xué)會中國分會副主席，積極推動國內(nèi)人工智能學(xué)科發(fā)展和學(xué)術(shù)交流。政府咨詢服務(wù)受聘為科技部人工智能發(fā)展規(guī)劃專家組成員，參與國家新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的制定；擔(dān)任北京市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展顧問，為政府決策提供專業(yè)建議。企業(yè)技術(shù)顧問擔(dān)任多家科技企業(yè)的首席科學(xué)顧問，指導(dǎo)企業(yè)技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新戰(zhàn)略；參與國家重點研發(fā)計劃項目的評審工作，推動產(chǎn)學(xué)研深度融合。國際學(xué)術(shù)服務(wù)擔(dān)任IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence、ACMTransactionsonIntelligentSystems等多個國際頂級期刊的編委，為推動中國學(xué)者融入國際學(xué)術(shù)界做出貢獻。李教授將學(xué)術(shù)研究與社會服務(wù)相結(jié)合，積極參與科技政策咨詢、產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃和科普教育活動，為人工智能技術(shù)的健康發(fā)展和廣泛應(yīng)用貢獻力量。他認(rèn)為，科學(xué)家應(yīng)當(dāng)主動承擔(dān)社會責(zé)任，將學(xué)術(shù)成果轉(zhuǎn)化為推動社會進步的動力。重大科研項目展示李教授領(lǐng)導(dǎo)的"智能認(rèn)知計算平臺"國家重點研發(fā)計劃項目，總經(jīng)費3200萬元，研究周期為2020-2024年。該項目旨在突破傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的局限，開發(fā)具有類人認(rèn)知能力的新一代人工智能系統(tǒng)。項目整合了認(rèn)知科學(xué)、腦科學(xué)和計算機科學(xué)的最新成果，構(gòu)建了一個統(tǒng)一的計算框架，支持多模態(tài)感知、常識推理和持續(xù)學(xué)習(xí)。目前，項目已取得多項重要成果：開發(fā)了具有跨模態(tài)學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)符號推理系統(tǒng)，在多個基準(zhǔn)測試中性能優(yōu)于國際同類系統(tǒng)；構(gòu)建了中文常識知識庫，包含超過2000萬條事實和規(guī)則；設(shè)計了高效的終身學(xué)習(xí)算法，解決了災(zāi)難性遺忘問題。這些成果已發(fā)表在NatureMachineIntelligence等頂級期刊上。國家自然科學(xué)基金項目12015-2018：面向開放域的知識推理方法研究獲批國家自然科學(xué)基金面上項目，經(jīng)費80萬元。該項目系統(tǒng)研究了基于知識圖譜的開放域推理技術(shù)，解決了跨領(lǐng)域知識融合的難題。項目成果發(fā)表在AAAI、IJCAI等國際會議上，獲得業(yè)內(nèi)廣泛關(guān)注。22017-2021：大規(guī)模知識圖譜構(gòu)建與推理方法研究獲批國家自然科學(xué)基金重點項目，經(jīng)費320萬元。項目攻克了自動知識獲取和圖譜構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)，開發(fā)了支持10億級實體關(guān)系的知識處理平臺。相關(guān)成果獲2020年度中國計算機學(xué)會自然科學(xué)二等獎。32020-2024：類腦計算模型及其應(yīng)用研究獲批國家自然科學(xué)基金重大研究計劃培育項目，經(jīng)費260萬元。項目借鑒腦科學(xué)的最新發(fā)現(xiàn)，設(shè)計新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，在視覺理解、常識推理等任務(wù)上取得突破性進展。該研究為構(gòu)建下一代人工智能系統(tǒng)提供了新思路。國家自然科學(xué)基金項目是李教授團隊科研工作的重要支撐。通過這些項目，團隊不僅產(chǎn)出了一系列高水平學(xué)術(shù)成果，也培養(yǎng)了多位優(yōu)秀的青年科研人才。李教授十分重視基礎(chǔ)理論研究，認(rèn)為只有在基礎(chǔ)研究上取得突破，才能為應(yīng)用創(chuàng)新提供源源不斷的動力。省部級重點課題北京市科技重大專項項目名稱：《面向城市治理的大數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用》獲批時間：2018年經(jīng)費規(guī)模：800萬元研究內(nèi)容：開發(fā)城市大數(shù)據(jù)處理平臺，支持交通、環(huán)保、公共安全等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析與決策支持。上海市人工智能創(chuàng)新發(fā)展專項項目名稱：《多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像智能分析系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用》獲批時間：2019年經(jīng)費規(guī)模：650萬元研究內(nèi)容：開發(fā)面向肺癌、肝癌等重大疾病的醫(yī)學(xué)影像AI輔助診斷系統(tǒng)，提高診斷準(zhǔn)確率和效率。江蘇省產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院專項項目名稱：《智能制造質(zhì)量控制關(guān)鍵技術(shù)研究》獲批時間：2020年經(jīng)費規(guī)模：500萬元研究內(nèi)容：研發(fā)基于計算機視覺的工業(yè)產(chǎn)品缺陷檢測系統(tǒng)，提升制造業(yè)質(zhì)量控制水平。這些省部級重點項目聚焦區(qū)域發(fā)展需求和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景，將人工智能技術(shù)與具體行業(yè)深度融合。李教授團隊與地方政府和企業(yè)密切合作，推動科研成果轉(zhuǎn)化為實際生產(chǎn)力，為地方經(jīng)濟社會發(fā)展做出了積極貢獻。特別是在北京市科技重大專項中，團隊開發(fā)的城市大數(shù)據(jù)平臺已成功應(yīng)用于北京市智慧城市建設(shè)，為2022年冬奧會交通保障提供了重要技術(shù)支持，獲得北京市科學(xué)技術(shù)進步一等獎。企業(yè)合作與技術(shù)轉(zhuǎn)化18合作企業(yè)數(shù)量與國內(nèi)外知名科技企業(yè)建立長期合作關(guān)系42技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同成功簽署的專利和技術(shù)轉(zhuǎn)讓協(xié)議數(shù)量5.8億創(chuàng)造經(jīng)濟價值技術(shù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)帶來的直接經(jīng)濟效益（人民幣）李教授高度重視科研成果的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化，積極推動產(chǎn)學(xué)研合作。團隊與華為、阿里巴巴、百度、騰訊等國內(nèi)龍頭企業(yè)建立了戰(zhàn)略合作關(guān)系，共建聯(lián)合實驗室，開展前沿技術(shù)研發(fā)。同時，與英特爾、微軟、三星等國際知名企業(yè)也保持緊密合作，參與多項全球性技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的制定。代表性的轉(zhuǎn)化項目包括：與華為合作開發(fā)的智能翻譯引擎，已應(yīng)用于華為多款智能手機和智能音箱產(chǎn)品；為阿里巴巴開發(fā)的電商平臺智能推薦系統(tǒng)，提升了用戶點擊率和轉(zhuǎn)化率；與某頭部醫(yī)療科技公司合作研發(fā)的醫(yī)學(xué)影像AI輔助診斷系統(tǒng)，已在全國300多家醫(yī)院部署使用，每年輔助診斷患者超過100萬人次。行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新案例智能金融風(fēng)控系統(tǒng)李教授團隊為某大型銀行開發(fā)的智能風(fēng)控系統(tǒng)，結(jié)合知識圖譜和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠?qū)崟r分析交易行為，識別異常模式，有效預(yù)防欺詐風(fēng)險。系統(tǒng)上線后，欺詐交易檢出率提高了35%，虛警率下降了40%，為銀行每年節(jié)省損失超過2億元。該系統(tǒng)的創(chuàng)新點在于融合了結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，并引入了可解釋的風(fēng)險評估機制，使風(fēng)控決策更加透明和可信。目前已推廣至該銀行全國分支機構(gòu)，并計劃向其他金融機構(gòu)輸出。醫(yī)療智能輔助診斷平臺與三家三甲醫(yī)院合作開發(fā)的"智醫(yī)"平臺，集成了多種疾病的AI輔助診斷模型，包括肺結(jié)節(jié)檢測、糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查、早期肝癌輔助診斷等功能。該平臺已在100多家醫(yī)院部署，累計服務(wù)患者超過50萬人次。系統(tǒng)在早期肺癌篩查中表現(xiàn)尤為突出，檢出率達到96.8%，比經(jīng)驗豐富的放射科醫(yī)生高出約5個百分點，特別是對于早期微小病灶的識別能力顯著優(yōu)于人工，為實現(xiàn)早診早治提供了重要支持。該成果已獲國家藥監(jiān)局批準(zhǔn)，成為國內(nèi)首批獲準(zhǔn)上市的AI醫(yī)療器械產(chǎn)品之一。這些行業(yè)應(yīng)用案例充分展示了人工智能技術(shù)在傳統(tǒng)行業(yè)中的變革潛力。李教授團隊秉持"AI+行業(yè)"的理念，將前沿算法與領(lǐng)域知識深度融合，解決實際問題，創(chuàng)造實際價值，推動了人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)升級。團隊建設(shè)與管理經(jīng)驗1李教授在團隊建設(shè)方面的經(jīng)驗是：尊重個體差異，發(fā)揮每位成員的優(yōu)勢；鼓勵開放合作，打破學(xué)科和小組界限；注重長遠(yuǎn)發(fā)展，平衡基礎(chǔ)研究和應(yīng)用創(chuàng)新。這一管理理念使團隊在高速發(fā)展的同時保持了穩(wěn)定和活力，成為吸引國內(nèi)外優(yōu)秀人才的重要平臺。團隊組織結(jié)構(gòu)李教授的研究團隊采用"核心小組+項目團隊"的矩陣式組織結(jié)構(gòu)。設(shè)立自然語言處理、計算機視覺和認(rèn)知計算三個核心研究小組，每個小組由1-2名教師或高級研究員領(lǐng)導(dǎo)。同時，根據(jù)具體項目需求，跨小組組建項目團隊，促進學(xué)科交叉和資源共享。人才梯隊建設(shè)團隊注重構(gòu)建合理的人才梯隊，形成了以資深研究員、青年教師、博士后、博士生、碩士生為梯度的人才結(jié)構(gòu)。通過師徒制和項目制相結(jié)合的方式，促進知識傳承和能力提升，確保團隊可持續(xù)發(fā)展。科研管理模式實行"周會制+里程碑"的科研管理模式。每周舉行小組研討會，分享研究進展和問題；每月舉行全團隊學(xué)術(shù)交流會，邀請外部專家參與討論。針對重點項目設(shè)定明確的里程碑節(jié)點，定期檢查進度和質(zhì)量。評價激勵機制建立多元化的評價體系，既看重學(xué)術(shù)論文和引用指標(biāo)，也重視技術(shù)創(chuàng)新和實際應(yīng)用成果。設(shè)立年度"創(chuàng)新之星"、"優(yōu)秀團隊"等獎項，并提供國際會議差旅和交流機會作為激勵措施。青年學(xué)者指導(dǎo)與成長新人啟航計劃為剛加入團隊的青年教師和博士后設(shè)計的職業(yè)發(fā)展支持計劃。包括提供啟動經(jīng)費、減輕教學(xué)負(fù)擔(dān)、指派資深導(dǎo)師一對一指導(dǎo)、優(yōu)先推薦參與重要項目等措施。該計劃已幫助15位青年學(xué)者順利開展獨立研究工作，其中8人已成長為所在領(lǐng)域的佼佼者。青年P(guān)I培養(yǎng)體系鼓勵和支持有潛力的青年學(xué)者擔(dān)任項目負(fù)責(zé)人(PI)，獨立申請和管理科研項目。李教授會提供必要的指導(dǎo)和資源支持，但充分尊重青年P(guān)I的學(xué)術(shù)自主權(quán)，讓他們在實踐中鍛煉科研管理能力。目前團隊已培養(yǎng)出10位能夠獨立主持國家級項目的青年P(guān)I。國際視野拓展設(shè)立"青年學(xué)者國際交流基金"，資助團隊青年成員參加頂級國際會議，訪問國外一流研究機構(gòu)。鼓勵青年學(xué)者積極參與國際學(xué)術(shù)組織活動，拓展國際視野和人脈網(wǎng)絡(luò)。近五年來，團隊青年學(xué)者平均每人每年參加1-2次國際學(xué)術(shù)會議，建立了廣泛的國際合作關(guān)系。李教授特別強調(diào)"授人以漁"的指導(dǎo)理念，重點培養(yǎng)青年學(xué)者的獨立科研能力和學(xué)術(shù)創(chuàng)新思維。他定期與青年學(xué)者進行一對一的研究討論和職業(yè)規(guī)劃咨詢，幫助他們明確發(fā)展方向和目標(biāo)。同時，他也積極為青年學(xué)者創(chuàng)造展示和成長的機會，推薦他們擔(dān)任學(xué)術(shù)會議組織者、期刊客座編輯等角色。學(xué)術(shù)委員會與評審國內(nèi)學(xué)術(shù)兼職擔(dān)任中國計算機學(xué)會人工智能專業(yè)委員會主任委員（2019-2023），中國人工智能學(xué)會常務(wù)理事，中國自動化學(xué)會模式識別與機器智能專業(yè)委員會副主任，教育部學(xué)位與研究生教育評估專家組成員。這些職務(wù)使李教授能夠參與制定學(xué)科發(fā)展規(guī)劃和人才培養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)，推動國內(nèi)人工智能學(xué)科建設(shè)。國際學(xué)術(shù)兼職擔(dān)任IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence、ACMTransactionsonIntelligentSystemsandTechnology等多個國際頂級期刊的編委；AAAI、NeurIPS、ICML等國際會議的領(lǐng)域主席或程序委員會成員。通過這些角色，李教授積極推動中國學(xué)者參與國際學(xué)術(shù)交流，提升中國在全球人工智能領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力。項目評審工作擔(dān)任國家自然科學(xué)基金委、科技部重點研發(fā)計劃、中國博士后科學(xué)基金等多個國家級科研項目的評審專家。李教授每年參與評審各類科研項目和學(xué)術(shù)獎項數(shù)十項，為科研資源的合理分配和優(yōu)秀人才的選拔發(fā)揮了重要作用。李教授通過參與各類學(xué)術(shù)委員會和評審工作，積極推動學(xué)術(shù)規(guī)范建設(shè)和科研誠信教育。他倡導(dǎo)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)術(shù)評價標(biāo)準(zhǔn)，注重研究的創(chuàng)新性和實際貢獻，反對過度追求論文數(shù)量和簡單指標(biāo)。同時，他也致力于改革傳統(tǒng)的"唯論文"評價機制，促進多元化的科研評價體系建設(shè)，為創(chuàng)新型人才的成長創(chuàng)造良好環(huán)境?？蒲袀惱砼c規(guī)范建設(shè)數(shù)據(jù)安全與隱私保護制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)處理規(guī)范算法公平與透明消除模型偏見和歧視負(fù)責(zé)任的AI發(fā)展評估技術(shù)影響與社會責(zé)任李教授高度重視人工智能倫理問題，帶領(lǐng)團隊制定了《人工智能研究倫理規(guī)范》，涵蓋數(shù)據(jù)采集、算法設(shè)計、技術(shù)應(yīng)用等各環(huán)節(jié)。在醫(yī)療AI研究中，團隊建立了完善的患者數(shù)據(jù)脫敏和安全管理機制，嚴(yán)格遵循醫(yī)學(xué)倫理委員會審批流程，保障患者隱私和權(quán)益。在算法公平性研究方面，團隊開發(fā)了一套AI系統(tǒng)偏見檢測與緩解工具包，幫助識別和減少模型中可能存在的性別、年齡、種族等方面的歧視性偏見。這一工具包已開源共享，被多個研究團隊和企業(yè)采用。李教授還積極參與國家人工智能治理框架和標(biāo)準(zhǔn)的制定工作，推動建立既促進創(chuàng)新又確保安全的AI發(fā)展環(huán)境。科研成果轉(zhuǎn)化與推廣基礎(chǔ)研究前沿算法創(chuàng)新與驗證應(yīng)用開發(fā)技術(shù)集成與系統(tǒng)構(gòu)建產(chǎn)業(yè)落地市場化產(chǎn)品與解決方案社會服務(wù)公益應(yīng)用與普惠共享李教授團隊建立了完整的科研成果轉(zhuǎn)化鏈條，從基礎(chǔ)研究到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用形成閉環(huán)。團隊創(chuàng)立的"智能技術(shù)轉(zhuǎn)化中心"作為橋梁，連接實驗室與企業(yè)，提供技術(shù)咨詢、原型開發(fā)、產(chǎn)品孵化等系列服務(wù)。近五年來，中心已孵化技術(shù)創(chuàng)業(yè)項目8個，促成技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同30余項，創(chuàng)造經(jīng)濟價值超過4億元。在社會服務(wù)方面，團隊開發(fā)的"智學(xué)"在線教育平臺免費向農(nóng)村地區(qū)學(xué)校開放，已覆蓋全國15個省份的200多所學(xué)校，幫助超過5萬名學(xué)生獲得優(yōu)質(zhì)教育資源。同時，為殘障人士開發(fā)的智能輔助技術(shù)，如視障人士導(dǎo)航app和聽障人士實時字幕生成工具，已惠及數(shù)萬特殊群體用戶，體現(xiàn)了科技向善的理念。榮譽稱號與獎項國家級榮譽2019年獲國家自然科學(xué)二等獎，表彰其在大規(guī)模知識圖譜構(gòu)建與應(yīng)用方面的創(chuàng)新成果；2022年入選國家"萬人計劃"科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才，獲得科技部重點支持；2018年獲教育部高等學(xué)?？茖W(xué)研究優(yōu)秀成果獎自然科學(xué)一等獎。國際學(xué)術(shù)榮譽2020年當(dāng)選IEEEFellow（國際電氣電子工程師學(xué)會會士），表彰其在模式識別和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的杰出貢獻；2021年獲IJCAIEarlyCareerSpotlight（國際人工智能聯(lián)合會議早期職業(yè)聚焦獎），該獎項每年僅授予全球3-5位有潛力的青年學(xué)者。行業(yè)與社會榮譽2018年獲"中國計算機學(xué)會科學(xué)技術(shù)獎"；2019年榮獲"吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎"自然科學(xué)一等獎；2021年入選"科技創(chuàng)新影響力人物"；2022年獲評"全國優(yōu)秀科技工作者"稱號，表彰其在科技創(chuàng)新和社會服務(wù)方面的突出貢獻。這些榮譽是對李教授學(xué)術(shù)成就和社會貢獻的肯定，也反映了其研究工作在國內(nèi)外學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛影響力。李教授常說，榮譽是對過去工作的認(rèn)可，更是對未來研究的鞭策，激勵他和團隊不斷探索科學(xué)前沿，追求更高的學(xué)術(shù)成就。重點獎項獲獎情況獲獎年份獎項名稱獲獎成果授予機構(gòu)2023吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎一等獎類腦計算模型與系統(tǒng)中國人工智能學(xué)會2022國家科技進步二等獎智能對話關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用國務(wù)院2021AAAI最佳論文獎神經(jīng)符號推理框架美國人工智能協(xié)會2020北京市科學(xué)技術(shù)一等獎大規(guī)模知識圖譜構(gòu)建技術(shù)北京市政府2019國家自然科學(xué)二等獎多模態(tài)學(xué)習(xí)理論與方法國務(wù)院2023年獲得的吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎是李教授團隊近年來取得的重要榮譽，該獎項表彰了團隊在類腦計算領(lǐng)域的創(chuàng)新成果。團隊開發(fā)的類腦計算模型融合了神經(jīng)科學(xué)的最新發(fā)現(xiàn)，實現(xiàn)了更接近人類認(rèn)知過程的計算機視覺和語言理解系統(tǒng)，在多個國際基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異，推動了人工智能向更高層次發(fā)展。2021年獲得AAAI最佳論文獎是對團隊國際學(xué)術(shù)影響力的重要肯定。該論文提出的神經(jīng)符號推理框架實現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)與符號推理的有機結(jié)合，解決了傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)在邏輯推理方面的弱點，為構(gòu)建更可解釋、更可靠的人工智能系統(tǒng)開辟了新路徑。期刊編委/評審專家國際期刊編委擔(dān)任IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence(IEEETPAMI，影響因子：17.86)副編輯，負(fù)責(zé)審核和決策該領(lǐng)域頂級期刊的投稿論文；擔(dān)任ACMTransactionsonIntelligentSystemsandTechnology編委，參與制定期刊發(fā)展戰(zhàn)略和特刊策劃。國內(nèi)期刊編委擔(dān)任《計算機學(xué)報》《軟件學(xué)報》《中國科學(xué)：信息科學(xué)》編委，積極推動國內(nèi)學(xué)術(shù)期刊質(zhì)量提升和國際化進程。作為《人工智能前沿》創(chuàng)刊編委，參與制定了該新興期刊的學(xué)術(shù)定位和發(fā)展規(guī)劃。評審專家工作擔(dān)任國家自然科學(xué)基金委信息學(xué)部專家評審組成員，科技部重點研發(fā)計劃評審專家，中國博士后科學(xué)基金評審專家。每年參與評審各類科研項目和學(xué)術(shù)獎項數(shù)十項，為科研資源的合理分配和優(yōu)秀人才的選拔發(fā)揮了重要作用。李教授通過擔(dān)任各類期刊編委和評審專家，積極參與學(xué)術(shù)共同體建設(shè)，推動學(xué)術(shù)規(guī)范化和國際化發(fā)展。他提倡嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)術(shù)評價標(biāo)準(zhǔn)，注重研究的創(chuàng)新性和實際貢獻，反對過度追求論文數(shù)量和簡單指標(biāo)。同時，他也致力于提高中國學(xué)者在國際學(xué)術(shù)界的話語權(quán)和影響力，推動中國人工智能研究走向世界舞臺。行業(yè)認(rèn)可與社會影響主流媒體報道李教授的研究成果和學(xué)術(shù)觀點經(jīng)常被《科學(xué)》《自然》《中國科學(xué)報》《人民日報》等權(quán)威媒體報道和引用。他關(guān)于人工智能發(fā)展趨勢的系列訪談在CCTV科教頻道播出，引起廣泛關(guān)注。《麻省理工科技評論》將其評為"全球35歲以下科技創(chuàng)新35人"，肯定了其在人工智能領(lǐng)域的開創(chuàng)性工作。2022年，他在央視《開講啦》節(jié)目中關(guān)于人工智能倫理的演講，獲得超過2000萬次觀看，引發(fā)了社會對AI技術(shù)健康發(fā)展的廣泛討論，產(chǎn)生了積極的社會影響。政策建議與影響作為科技部人工智能發(fā)展規(guī)劃專家組成員，李教授參與了國家新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的制定，提出的多項建議被采納。他牽頭撰寫的《人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》為政府制定相關(guān)政策提供了重要參考。他還擔(dān)任多地人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)和創(chuàng)新中心的顧問，為地方政府提供產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和人才引進建議。其主導(dǎo)的"AI+傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)"升級路徑研究，為多個省市的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型提供了科學(xué)指導(dǎo)，推動了區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。李教授的學(xué)術(shù)成就和社會貢獻獲得了廣泛認(rèn)可，他被邀請在達沃斯世界經(jīng)濟論壇、博鰲亞洲論壇等國際平臺分享中國人工智能發(fā)展經(jīng)驗。他倡導(dǎo)的"負(fù)責(zé)任的AI創(chuàng)新"理念，強調(diào)技術(shù)發(fā)展與倫理規(guī)范并重，引領(lǐng)了行業(yè)健康發(fā)展方向，為構(gòu)建人類命運共同體貢獻了中國科學(xué)家的智慧。科普與社會服務(wù)李教授積極投身科普工作，著有《人工智能簡明史》《寫給大眾的AI入門書》等科普著作，累計銷量超過50萬冊，被翻譯成5種語言在全球發(fā)行。他創(chuàng)辦的"AI知識星球"微信公眾號擁有粉絲100萬+，每周更新前沿科技解讀，讓復(fù)雜的AI概念變得通俗易懂。他還發(fā)起了"AI進校園"公益項目，已在全國200多所中小學(xué)開展人工智能啟蒙教育，培訓(xùn)教師2000余名，惠及學(xué)生超過10萬名。同時，他在中國大學(xué)MOOC平臺開設(shè)的《人工智能導(dǎo)論》課程，累計選課人數(shù)超過50萬，成為最受歡迎的在線課程之一。每年寒暑假，李教授還會帶領(lǐng)團隊前往偏遠(yuǎn)地區(qū)開展科技支教活動，傳播科學(xué)知識，激發(fā)青少年的創(chuàng)新興趣。未來研究方向展望通用人工智能突破領(lǐng)域限制的智能系統(tǒng)認(rèn)知智能類人思維與推理能力可信AI安全、公平、可解釋技術(shù)AI與腦科學(xué)跨學(xué)科交叉研究李教授認(rèn)為，未來人工智能研究的核心挑戰(zhàn)是如何構(gòu)建具有通用智能和認(rèn)知能力的系統(tǒng)。目前的AI系統(tǒng)雖然在特定任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異，但缺乏真正的理解能力和常識推理能力。團隊計劃深入研究神經(jīng)符號融合方法，結(jié)合深度學(xué)習(xí)的感知能力和符號系統(tǒng)的推理能力，構(gòu)建更接近人類智能的計算模型。在可信AI方面，李教授計劃重點研究AI系統(tǒng)的安全性、公平性和可解釋性，開發(fā)更加透明和負(fù)責(zé)任的人工智能技術(shù)。同時，團隊也將加強與腦科學(xué)領(lǐng)域的合作，探索人腦工作機制，為AI系統(tǒng)設(shè)計提供生物學(xué)啟發(fā)。這些研究不僅有重要的學(xué)術(shù)價值，也將為解決人類面臨的健康、環(huán)境、能源等重大挑戰(zhàn)提供技術(shù)支持。新技術(shù)趨勢解讀AIGC與大模型李教授認(rèn)為，以ChatGPT為代表的生成式AI和大型語言模型(LLM)標(biāo)志著人工智能進入新階段。這些模型展現(xiàn)出了令人驚嘆的語言理解和生成能力，但也存在幻覺、偏見等問題。未來研究