周彩麗

我所學(xué)的是所在行業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)點，投身科研的一個重要目的就是為了推動國家技術(shù)發(fā)展。

陳建宇：

出生日期：1992年4月

出生地：四川省樂山市

畢業(yè)院校：本科就讀于清華大學(xué)，直博美國加州大學(xué)伯克利分校

工作單位及職務(wù)：清華大學(xué)交叉信息研究院助理教授、博士生導(dǎo)師

8歲，在媽媽所在大學(xué)的物理實驗室里，一場光學(xué)實驗，讓陳建宇第一次窺探了科學(xué)的美妙。

25歲，陳建宇提出的“非線性系統(tǒng)、非凸約束條件下的實時軌跡優(yōu)化算法”成功應(yīng)用在無人車實車上，被WebsEdge專題報道，在SAE世博會進(jìn)行展示。年青的科研新星嶄露頭角。

29歲，陳建宇在“帶約束的安全強化學(xué)習(xí)和感知—決策聯(lián)合學(xué)習(xí)”兩大方面取得重要突破。

2021年，陳建宇成為清華大學(xué)交叉信息研究院助理教授、博導(dǎo)。這位不到30歲的年青人，以新的身份，開啟他的科研和從教之路。

前瞻的研究

底特律一個實驗用停車場內(nèi)，一臺無人車成功避過了行走的車輛和模擬的“行人”，倒車入庫，停在準(zhǔn)確的位置上。人群開始?xì)g呼，陳建宇激動地和隊友擊掌、擁抱。那是搭載他自己設(shè)計的算法的無人車，實驗的成功意味著他的“帶約束非線性軌跡規(guī)劃研究”從理論算法到仿真再到實車實驗得到完整驗證。

那是2017年初，25歲的陳建宇在美國加州大學(xué)伯克利分校攻讀博士，研究領(lǐng)域包括自動駕駛和機器人技術(shù)。當(dāng)時尚處于商業(yè)無人駕駛行業(yè)的早期，大多數(shù)無人車的決策規(guī)劃系統(tǒng)使用的是基于人為規(guī)則的方法，而陳建宇研究的方法能夠自動地對無人車這種非線性系統(tǒng)實時規(guī)劃出安全的軌跡。

自動駕駛在今天已不是新鮮事。谷歌推出自動駕駛商用服務(wù)，特斯拉的高級輔助駕駛功能搭載在乘用車上，百度的無人駕駛巴士也已量產(chǎn)下線。作為科研工作者，陳建宇攻關(guān)的并不是當(dāng)下正在落地的技術(shù)，而是著眼于更長遠(yuǎn)的、有前景的未來技術(shù)方向，探索其背后的基礎(chǔ)科學(xué)問題，從而為行業(yè)未來的技術(shù)發(fā)展提供具有前瞻性的思路。在2017年軌跡優(yōu)化還未被很好地應(yīng)用于無人車時，陳建宇所做的相關(guān)工作在當(dāng)時就屬于前沿的科研方向，后來這類技術(shù)被無人車行業(yè)大量采用。從2018年底起，陳建宇的研究重點轉(zhuǎn)向了更為前瞻的方法——基于強化學(xué)習(xí)的自學(xué)習(xí)算法，打敗世界圍棋冠軍的機器人AlphaGo運用的正是這種算法。在這一階段陳建宇做出了領(lǐng)域內(nèi)較早的幾個基于自學(xué)習(xí)方法的復(fù)雜道路環(huán)境自動駕駛工作，后來各大無人車企業(yè)也陸續(xù)部署強化學(xué)習(xí)的相關(guān)研究。目前，在這種方法的基礎(chǔ)上，陳建宇關(guān)注另一重要但容易被忽視的前沿領(lǐng)域——強化學(xué)習(xí)的安全性和可解釋性。

強化學(xué)習(xí)能讓機器人通過自我學(xué)習(xí)的方法極大地提高其智能性，但是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)方法具有一定的“黑箱特性”，人類尚無法確定其內(nèi)部的運作機制，也無法確定它會不會做出一些不安全的動作。在下圍棋、打游戲的場景下偶爾出現(xiàn)這樣的問題是可以被接受的，如果在高速行駛的無人車上或是與人協(xié)作的機械臂上發(fā)生錯誤，后果不堪想象。因此，若想將這一技術(shù)應(yīng)用于實際，必須保障其算法安全可靠、可解釋。

在清華大學(xué)交叉信息研究院和上海期智研究院，陳建宇牽頭開展“安全可靠的自進(jìn)化智能系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究”，融合人工智能、機器人學(xué)和控制學(xué)理論，解決智能機器人從感知到?jīng)Q策的一系列難題，得到安全、可靠、高效的無人車、機械臂等機器人控制策略。

強化學(xué)習(xí)的安全性和可解釋性目前全球都還沒有很好的答案。當(dāng)前有比較好的安全保障機制的機器人系統(tǒng)基本上采用的是傳統(tǒng)機器人的工作方法，其智能性受到了一定的限制;而基于自我進(jìn)化的新型控制方法，其安全性還沒有很好的解決方法。陳建宇團(tuán)隊的研究，在“帶約束的安全強化學(xué)習(xí)和感知—決策聯(lián)合學(xué)習(xí)”兩大方面取得突破，相關(guān)成果在人工智能、機器人、控制與智能交通領(lǐng)域頂級期刊和會議發(fā)表，得到了同行的認(rèn)可。

“世界級的成果”

陳建宇經(jīng)歷過很多次“至暗時刻”。一次做無人車實車實驗時，車輛行駛不穩(wěn)定，常常在障礙物周圍突然開始左右搖晃。陳建宇抱著電腦坐在車上，一遍一遍地改代碼、調(diào)試、重來。車晃得讓他難受，內(nèi)心更是焦急。試車場地很昂貴，需要在較短的時間內(nèi)完成。那幾天還正臨近期中考試，他白天做實驗，晚上熬夜復(fù)習(xí)，又累又焦慮。后來終于確定問題出在約束的引入方式上。

這樣的經(jīng)歷還有很多?！敖?jīng)常設(shè)想好的點子以為不會有問題，但實際就出現(xiàn)了各種奇怪的問題，這個時候很考驗?zāi)托?，再堅持一下，再多嘗試一下，

以為難以解決的問題往往就這樣解開了?！标惤ㄓ畈缓ε率?，因為“與失敗相伴的，是每一次的進(jìn)步”。

“社會生物學(xué)之父”愛德華·威爾遜在《給年輕科學(xué)家的信》中，第一條建議便是“希望你能竭盡所能地堅持下去”。在陳建宇看來，要想成為一名優(yōu)秀的科學(xué)家，光盡力還不夠，還需要有強大的內(nèi)驅(qū)力，有興趣引路?！皩ξ襾碚f，學(xué)到一些新的知識，創(chuàng)造一些有意義的東西，都讓我快樂?！彼f：“科研并不是苦的，工作也可以是一種娛樂。”

清華大學(xué)實行的是PI制，以PI為核心進(jìn)行資源配置。作為獨立PI，陳建宇自己組團(tuán)隊做項目，學(xué)校和院系給予資金、資源等各項支持。陳建宇說，學(xué)校和院系的支持足夠讓他“可以自由探索自己感興趣的科學(xué)問題”。

清華大學(xué)對他也有極高的期待——做出全世界范圍內(nèi)頂尖的科研成果。實際上，這也是陳建宇自己的期待。

陳建宇在清華大學(xué)讀完本科，申請到美國加州大學(xué)伯克利分校直博，師從國際著名的自動控制專家、機電控制和預(yù)見控制學(xué)科的創(chuàng)始人Masayoshi Tomizuka教授。陳建宇所做的是人工智能和機器人的交叉研究。他說，中國在某些人工智能領(lǐng)域的地位已接近甚至超過美國，但是在機器人的核心技術(shù)方面和歐美國家還存在一定的差距。他留學(xué)美國便是為了去學(xué)最先進(jìn)的技術(shù)，向這個領(lǐng)域的世界級大咖學(xué)習(xí)，進(jìn)行科研上的合作。

回國是出國前便確定的事?！拔宜鶎W(xué)的是所在行業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)點，投身科研的一個重要目的就是為了推動國家技術(shù)發(fā)展?！敝袊恍╆P(guān)鍵核心技術(shù)被“卡脖子”，陳建宇迫切希望能為此做點什么。畢業(yè)后，他拒絕了谷歌無人車的offer，回到中國。被“卡脖子”的高端機器人的軟件系統(tǒng)的開發(fā)，是他團(tuán)隊未來的攻關(guān)方向。

做出世界級的成果，挑戰(zhàn)是巨大的。怎樣發(fā)現(xiàn)有意義的科學(xué)問題，考驗眼光和視野;怎樣去解決一個非常難的問題，考驗?zāi)芰湍托摹５惤ㄓ钫f，他對自己有信心。

青年的意氣、銳氣、豪氣，來自能力，來自精神，來自一顆好勝心。

陳建宇從小好勝，確定目標(biāo)后愿付出一切努力。從小學(xué)升到省重點初中后，他的成績從第一名落到了班級中上游，因為“不喜歡、不甘心排在后面”，那一學(xué)期，他非常努力地學(xué)習(xí)，直到重回第一名并一直保持。高中時他開始探索課程學(xué)習(xí)之外的自身潛力，打乒乓球打成國家二級運動員，參加物理、化學(xué)、數(shù)學(xué)競賽全獲大獎。

“不喜歡、不甘心排在后面”，現(xiàn)在，一個青年科學(xué)家對世界宣告，想要贏。

“勉強而立”的30歲

過去一年是陳建宇身份轉(zhuǎn)化的第一年。他從一名學(xué)生變成了帶碩博研究生的導(dǎo)師、給本科生授課的老師。

背著雙肩包、穿著運動鞋的陳建宇，走在清華校園里，看起來仍像一個學(xué)生。但是當(dāng)他和他的博士生在一起，很容易看出誰是老師——他僅比學(xué)生大3-6歲，但自帶老師的“威嚴(yán)”。陳建宇認(rèn)為：“學(xué)生剛剛接觸科研時還是很需要多多引導(dǎo)的，想讓學(xué)生聽你的話，需要建立一些威信。”在學(xué)生的描述中，陳建宇“儒雅、和藹，總是鼓勵為主”，是一位“會在凌晨四點給學(xué)生改代碼”的老師。面對這些在他看來“很聰明、有創(chuàng)造力”的學(xué)生，陳建宇也在探索怎樣去做一個更好的導(dǎo)師，激發(fā)學(xué)生的潛力。他帶著學(xué)生調(diào)研，找尋有價值的研究方向;對研究方向進(jìn)行探索、驗證;提供軟件、硬件以及智力等各方面的支持。也有讓他犯難的時候：要給每個學(xué)生設(shè)計好的課題，并對每一個人的課題都非常了解，出了問題還要能幫助他們解決。

教學(xué)上陳建宇也是新手。入職一年來他給本科生開了兩門課——《機器人學(xué)導(dǎo)論》《智能系統(tǒng)與機器人》。每周兩節(jié)課，他需要兩到三個全天來備課：要反復(fù)推敲，保證內(nèi)容的準(zhǔn)確性、嚴(yán)謹(jǐn)性;要深入淺出，讓學(xué)生易懂;既要有基礎(chǔ)知識，也要有前沿研究，培養(yǎng)學(xué)生的興趣……他自豪“課講得還可以”。

從學(xué)生轉(zhuǎn)為老師，身份、狀態(tài)的改變給陳建宇帶來了很大挑戰(zhàn)。以前有老師“罩”著，有學(xué)長學(xué)姐帶著，做好自己的科研就行?，F(xiàn)在他需要承擔(dān)起比之前大得多的責(zé)任?？蒲猩?，他面臨著“世界級成果”的壓力和終生教軌的考核。除了自己做好科研，還要確保學(xué)生也能做出科研成果;要花大量的時間去完成好教學(xué)工作;要做好育人工作，培養(yǎng)學(xué)生成為未來的優(yōu)秀科學(xué)家……他也是重視家庭的人，“隨著年齡增長，家庭的事情也會越來越多，怎么平衡科研、教學(xué)、家庭之間的關(guān)系也是比較大的一個挑戰(zhàn)?！币粋€年輕人，正學(xué)著去應(yīng)對身上的各種責(zé)任。

今年4月，陳建宇將滿30歲。他稱自己“勉強”做到三十而立，“無論事業(yè)還是家庭都剛剛起步，還有非常大的提升的空間”。下一個十年，他希望在領(lǐng)域內(nèi)做出一系列突出的貢獻(xiàn)，成為國際上知名的學(xué)者，并推動技術(shù)產(chǎn)業(yè)的變革;希望培養(yǎng)出很多優(yōu)秀的年輕科學(xué)家，在科學(xué)領(lǐng)域綻放光彩。

人工智能技術(shù)發(fā)展到極致程度時，我們將面臨著人類歷史上的最好或者最壞的事情。

——物理學(xué)家斯蒂芬·威廉·霍金

興趣愛好

打乒乓球、游泳、健身、跑步

值得一讀的書

《人類簡史：從動物到上帝》《科技想要什么》

《阿西莫夫機器人短片全集》

崇拜的科學(xué)家

喬治·布爾，他是布爾代數(shù)的發(fā)明人、數(shù)理邏輯的開山鼻祖，給信息技術(shù)領(lǐng)域打下了基礎(chǔ)。

十年之后想成為什么樣的人

希望自己在領(lǐng)域內(nèi)做出了一系列突出的貢獻(xiàn)，成為國際上知名的學(xué)者。