深耕工业人工智能 探索通用人工智能

  2025年央视春晚上，一群人形机器人以灵动的舞姿惊艳世界，吸引了全世界的目光。它们的动作流畅如真人，甚至能根据音乐节奏即兴编舞，这背后，是人工智能技术从感知到决策的全链条突破。这场机器人的表演不仅是中国科学技术实力的缩影，更折射出全球AI研究正迈向更高维度：从解决单一任务的专用AI，到具备自主学习与创造能力的通用AI。

  近年来，AI技术以前所未有的速度发展，渗透到了我们生活的方方面面。在这场人工智能浪潮中，中国科学家正在领先全球攀登技术高峰，其中，西湖大学可信及通用人工智能实验室，便是这股力量中的先锋。西湖大学人工智能讲席教授、西湖大学人工智能系系主任金耀初教授作为实验室创始人，深耕人工智能领域30余年，始终站在工业与通用AI的交叉点上，用算法破解复杂系统的密码，用演化发育探索人工智能的本质。在金耀初的带领下，实验室以其独特而丰硕的研究成果，成为了国内乃至国际AI领域的一颗璀璨新星。

  西湖大学，是一所由社会力量举办、国家重点支持的新型研究型大学，国家以及浙江省、杭州市、西湖区各级政府高度重视、大力支持为学校提供了支撑和保障。自2015年创办以来，便以高起点、小而精、研究型为特色，迅速在国内乃至国际学术界崭露头角，学校由顶尖科学家领衔，以博士研究生培养为起点，坚持发展有限学科，致力于培养拔尖创新人才。在基础前沿科学研究和尖端科技突破方面，西湖大学更是取得了显著成就，注重学科交叉融合，为AI等前沿领域的研究提供了肥沃的土壤。

  西湖大学人工智能系是学校的一个重要组成部分，汇聚了一批国内外顶尖的AI学者。作为国家特聘专家、教育部“长江学者”讲座教授，金耀初于2023年10月全职加入西湖大学，并创立了可信及通用人工智能实验室，为西湖大学人工智能系注入了强大的动力。他分别于1988年、1991年、1996年获浙江大学工学学士、工学硕士和工学博士学位，并于2001年获德国波鸿鲁尔大学工学博士学位。2001年至2010年在德国本田（欧洲）研究院任资深科学家、主任科学家，2010年加入英国萨里大学计算机系任计算智能讲席教授，2015年被芬兰国家技术创新局授予“芬兰杰出教授”，2019年升任“萨里杰出教授”，2021至2023年担任德国比勒菲尔德大学工学院“洪堡人工智能教席教授”，具有十余年公司研发经验。他于2015年入选美国电气电子工程师学会会士（IEEE Fellow），2021年入选欧洲科学院院士，并于2023年出任美国电子电气工程师协会（IEEE）计算智能学会主席。

  金耀初自90年代末就开展了复杂系统智能优化领域的研究，在算法研究与工业应用领域深耕20余年。针对传统优化方法面临的数学建模困难、计算耗时长、代价高等挑战，将演化计算与机器学习技术相结合，提出了数据驱动、代理模型辅助的演化优化方法。这一创新成果不仅在理论上取得了突破，更在飞机及车辆空气动力学优化、混合车控制等领域取得了成功应用。此外，金耀初还与安徽大学合作开发了演化优化软件工具PlatEMO，在学术界及工业界获得了广泛应用，并荣获了2019年《IEEE计算智能杂志》杰出论文奖。金耀初教授因其在复杂系统演化优化领域的突出贡献，荣获2025年度IEEE Frank Rosenblatt 奖。该奖是IEEE为纪念人工神经网络的先驱、感知器的发明者Frank Rosenblatt 而设立，2024年诺贝尔奖得主Hinton为该奖2014年度的获奖人。

  加入西湖大学后，金耀初领导的可信及通用人工智能实验室以其在工业人工智能领域的长期积累和创新研发，迅速成为国内乃至国际AI研究的前沿阵地。实验室开创性地提出了多模态数据驱动的复杂系统优化、安全及隐私保护数据驱动优化、基于扩散模型的演化优化以及可解释的智能优化等研究方向。在短短的一年半时间里，实验室已承担国家自然科学基金合作创新团队项目一项，并与国家电网在新型电力系统智能优化调度等领域开展深入合作。实验室目前正与多家国内制造业龙头企业积极接洽，努力将人工智能赋能我国制造业，进一步提升其国际竞争力。

  通用人工智能（AGI），作为AI领域的终极目标，一直以来都是科学家们梦寐以求的研究方向。人类大脑皮质大约拥有160亿神经元，小脑则有550～700亿神经元，每个神经元大约有上万个突触，每个突触每秒大约产生10个电脉冲，但大脑能耗却只有20～25瓦。如此复杂的神经系统，赋予了人类强大的认知能力。然而，现有的深度学习模型，尽管在某些特定任务上取得了卓越的成绩，却远远无法与人类大脑相媲美。它们依赖海量数据，消耗大量能源，且不具备自主学习、规划、推理及沟通能力。

  金耀初自2000年代中期就开始类脑智能领域的研究，包括脉冲神经网络及神经可塑性、神经系统演化发育建模、脑体协同演化发育等，提出了演化发育系统这一新的AI研究方法论。通过对生物神经系统演化及发育进行建模，研究神经系统的结构自组织原理及其对功能的影响。他和同事们的研究发现，发育可塑性解决了生物演化中基因突变的鲁棒性与可演化性的冲突，多细胞生物的生长自稳定性与自修复能力密切相关，神经系统的结构自组织与形态发生（身体）高度耦合，以及局部神经可塑性对消除脉冲神经网络结构学习中的“灾难性遗忘”起到关键作用等。这些发现为开发具有自主学习、规划、推理及沟通能力的具身智能系统提供了重要理论依据。此外，金耀初还将生物发育的基因调控机制及细胞与细胞相互作用机制用于群机器人的仿生自组织。通过模拟生物形态发生和形态发生素反应扩散过程，开发出了具有自组织能力的仿生群机器人。这些机器人不仅能够在复杂环境中自主导航和协作完成任务，如灾后搜救、协同搬运等复杂任务，还能够通过学习和进化不断提升自己的性能，被BBC评价为“重新定义了机器人的协作边界”。

  金耀初加入西湖大学后，领导实验室继续将演化发育及类脑机制用于研发大规模脉冲神经网络及自演进具身智能系统。他们还计划结合类脑器官与reservoir computing技术，探索构建新型类脑计算系统。这种系统一旦研发成功，不仅能克服传统大模型高能耗的缺点，还摆脱了对GPU的依赖，为开发高效、低功耗的通用AI系统提供了新的思路。目前实验室承担了浙江省自然科学基金重大项目“类脑大规模脉冲神经网络算法及硬件设计”，并与中电科人工智能研究所合作，开展类脑智能在新型电力系统出力及负荷预测等领域的应用。

  金耀初及其团队在工业人工智能和通用AI领域的深耕与探索，不仅为学术界带来了新的研究思路和方向，更为工业界带来了实实在在的创新成果和应用价值。他们的研究不仅推动了AI技术的不断进步和发展，更为人类社会的未来带来了无限的可能和希望。从优化发动机到探索类脑脉冲神经网络，金耀初的科研生涯始终贯穿着一条主线：让AI既扎根现实需求，又仰望星空。在他看来，工业AI是当下必须攻克的堡垒，而通用AI则是人类文明的“诺亚方舟”——前者解决生存问题，后者回答存在意义。

  在西湖大学这座“思想实验室”中，金耀初团队正以智慧和力量书写着一部关于人类与机器共同进化的史诗。他们的工作或许不会立刻改变世界，但正如金耀初所言：“欲把西湖比西子，淡妆浓抹总相宜。加入西湖大学，在我梦开始的地方继续追寻人生的梦想。”（文／王超）

  近年来随着“美丽经济”的发展化妆品市场规模持续扩大不仅满足了消费者需求也为市场发展带来活力但是各种“高仿”“A货”“真瓶换装”等假冒伪劣化妆产品层出不穷近日广州市白云区市场监督管理局协助企业联合公安机关异地打击一造假团伙↓↓↓共捣毁6个窝点，查获涵盖8个广州品牌在内的11万支假冒化妆

  在2025年全国田径接力锦标赛混合成年组4x100米接力预赛中，由黄淑萍、梁小静、施君豪和陈冠锋组成的广东队，以40秒95的成绩位列预赛第一。这一成绩不仅超过了今年国家队在广州世界田联接力赛上跑出的41秒56，还创造了该项目国内历史最佳。

  律师称亮证女司机或面临拘留罚款，其丈夫作为消防员证件被非法使用，涉嫌违反工作纪律

  泽槿律师事务所主任付建告诉九派新闻 ，男子的视频假如没有歪曲事实，在公共场所录制争执过程且内容客观真实的，属于合法取证行为。

  #官方通报亮证女事件身份信息泄露问题：“亮证女”父亲侯某海认识当事人李某某及其父母。侯某海家与李某某父母家相距约800米，双方为未出五服的邻村表亲。

  中联重科员工联系我了，我给大家读一读 你们觉得，有道理么，我觉得，挺有道理的#摩托车 #交通事故 #中联重科

  #官方通报亮证女事件民警要求删视频情况：侯某某报警称收到多条违停信息，怀疑车辆信息在互联网泄露后被套牌使用，请求出警处理。侯某海自称认识李某某，知道李家住址，但没有联系方式，请求民警陪同去找李某某解决此事。

  邻居老人下楼梯时意外摔倒，14岁少年发现后立即开展“教科书”式相助：第一时间大声呼救，不盲目移动老人，最后联系家属将老人送医。

  日前，一名24岁的中国男子从香港飞往柬埔寨金边，落地仅仅几个小时，就被发现遇害身亡。柬埔寨警方证实，该男子当时被带往一处网络赌博园区，途中跳车逃跑，不慎身亡。法医检查报告说明，死者身穿长袖外套与短袖T恤，背部覆盖大量泥土，右侧衣物撕裂。

  255万拍下校内51平商铺3年经营权，因不能卖烟酒放弃租赁，校方：赔偿3年租金差价损失75万元

  经过多轮竞拍后，以年租金85万元合计255万元的高价拍下3年经营权。然而许先生的经营执照项目包含“烟酒”，学校在招租时明确不得售卖香烟、酒水，要求他变更营业范围，不愿放弃烟酒生意的他及朋友选择毁约。

  “奔驰女司机亮证”风波：当地调查工作不够系统全面，舆论想听的是“她是谁”而非“她不是谁”

  近日，防城港“会车遇奔驰女司机亮证逼迫让路”事件引发网民关注，舆论对“亮证女司机”的身份表示怀疑，并传言其是当地公安部门领导蓝某某。

  苏州这一个地区，真的太容易让人上瘾了！我去了两次，回来就一直念叨着何时再去。朋友听我说起苏州的时候，都以为我要夸那些园林啊古镇什么的，结果我说的都是一些他们没听过的地方。