陈俊龙  受访者供图

■本报记者 朱汉斌

在同事和学生眼中，陈俊龙在科研上有着敏锐的直觉，始终活跃在科研一线。他的博士毕业生张通告诉《中国科学报》：“勇于探索，敢为人先，做原创性的工作，不惧失败——这是陈老师对学生的殷切希望和教诲。”

陈俊龙是欧洲科学院院士，华南理工大学计算机学院院长、讲座教授。近日，陈俊龙获得2021年度美国电气与电子工程师协会（IEEE）约瑟夫·沃尔终身成就奖，这是首位获此殊荣的中国学者。

“Always try your best”

对于陈俊龙来说，在美国普渡大学攻读博士是他科研生涯的重要里程碑。这么多年，他始终谨记博士生导师、普渡大学教授乔治·李的赠言“Always try your best（无论何时都要尽你最大努力）”。为此，陈俊龙一直潜心做学问，在国际重要学术刊物上发表有影响的论文。2018年至2021年，他连续四年被评为科睿唯安全球高被引科学家。

在获得博士学位后，陈俊龙在美国工作20余年。2010年，他回到祖国，担任澳门大学科技学院院长、讲席教授。

“到澳门大学任教是我治学生涯中的一个重要分水岭，极具挑战。”在任期内，陈俊龙带领澳门大学的工程学科及计算机学科双双进入世界大学学科排名前200名。2016年，陈俊龙获得普渡大学杰出电机及计算机工程奖。

值得一提的是，澳门大学工程学科及计算机学科获得《华盛顿协议》的认证，是陈俊龙对澳门工程教育的重要贡献之一。

早在2018年，陈俊龙便获得IEEE控制学领域最高荣誉——诺伯特·维纳奖。这一次，他又摘得IEEE约瑟夫·沃尔终身成就奖，也因此成为首位获得IEEE两个奖项的中国学者。

IEEE约瑟夫·沃尔终身成就奖于1991年设立，旨在表彰在系统工程概念、方法、设计、教育或管理方面作出杰出专业服务或贡献的学者。往届获奖者有被誉为“模糊数学之父”的著名学者拉特飞·扎德等人。

2019年，陈俊龙来到华南理工大学计算机科学与工程学院，带领团队在人工智能基础理论、智能制造、类脑智能算法及其在情感计算和图像处理等方面取得系列成果。

孟献兵是陈俊龙在华南理工大学指导的博士后。“具有独立科研能力和创新精神是陈老师培养学生的第一目的。”孟献兵仍记得陈俊龙常说的话，“学生做科研，发表成果很重要，但掌握正确的科研方法、拥有独立的科研思想以及创新精神才是最重要的”。

刘竹琳是陈俊龙在澳门大学指导毕业的博士生。2019年，她跟陈俊龙一起到华南理工大学工作。“陈老师有细心温柔的一面，也有严厉认真的一面。前者给学生春风般的温暖，后者帮助学生在科研路上站稳脚跟。”刘竹琳说。

近30年研究路

科学研究之路始于微小，最终蓬勃发展。

美国国家科学基金会第一位华人学部主任包约翰，也对陈俊龙的早期发展影响至深。“从上世纪90年代包教授研究的函数链神经网络开始，到2017年的宽度学习网络初具雏形，再到近4年的蓬勃发展，是陈老师近30年的研究经历。”孟献兵说。

熟悉陈俊龙的人都会被他的工作热情、踏实作风所折服。

2018年，陈俊龙在业界率先提出“宽度学习系统”（BLS）这一理念。BLS是作为一种“深度学习网络的替代方法”被提出的，基于将映射特征作为 RVFLNN（随机向量函数链接神经网络）输入的思想而设计。

上世纪80年代，早期的神经网络工作主要集中于解决调参与层次结构问题，特别是梯度下降参数的求解。那时，还在美国攻读博士学位的陈俊龙就已经涉足神经网络、模糊系统及遗传算法的研究。

上世纪90年代末期，陈俊龙对包约翰提出的RVFLNN进行了单隐层神经网络的研究，在增量学习上加强探索。终于在2018年，陈俊龙及其团队基于将映射特征作为特征输入的思想提出BLS。

“BLS是在我20年前做神经网络的基础上提出来的。当时大家都提深度学习，我做的BLS只有单层的结构，里面是以数学理论为基础，不用深层架构，理论上我们已经证明了。”陈俊龙对《中国科学报》表示，作为一种新型的扁平式神经网络结构，BLS可以通过新加入的数据以高效的方式更新系统。

陈俊龙指出，BLS最重要的特点在于它的单隐层结构，具有两个重要的优势，一个是“横向扩展”，另一个则为“增量学习”。他进一步解释道，与深度神经网络不同之处在于，BLS不采用深度的结构，而是基于单隐层神经网络而构建，可以用“易懂的数学推导来做增量学习”。

“学术界已有120多家高校使用我们的算法，相关算法已有诸多专利。”陈俊龙说。在实际应用中，BLS系统以及以BLS为基础的动态神经网络赋予边缘端智能学习功能的边缘计算无限的前景。

打通产学研用的“任督二脉”

脑科学是人类理解自然界现象和人类本身的重要疆域，是本世纪最重要的前沿学科之一。欧美发达国家已在这一领域率先“发兵”，我国必须乘势而上，打通产学研用的“任督二脉”。

2019年，陈俊龙确立了“珠江人才计划”，引进创新创业团队——“计算脑科学与情感智能团队”，并于2020年兼任人工智能与数字经济广东省实验室（广州）副主任以及脑情感认知研究中心负责人。在类脑科学研究领域，以宽度学习和情感计算为基础，陈俊龙团队开启前瞻性的研究。

陈俊龙团队将研究成果在“心理健康评估”和“智能司法”等领域进行示范应用。特别是将脑电数据智能分析应用到戒毒之中，并研发出首个线上智能戒毒App。陈俊龙表示，通过可穿戴智能设备采集戒毒人员的脑电波等数据，建立科学有效的“成瘾指数”；利用非药物干预手段，如音乐诱发、运动处方和TMS经颅磁刺激技术等，形成智慧戒毒的闭环研究与独具特色的广东方案，这是人工智能在戒毒领域的创新应用。

“我们希望借助云计算做到脑脑通信，先利用脑电信息技术测出吸毒者的毒瘾程度，由人工智能生成推荐的干预方案，然后通过实时记录用户的运动状态和脑电监测数据，及时调整。”陈俊龙认为，人工智能在人类精神健康领域中的应用是未来重要的产业发展方向。