——记东南大学教授温广辉

李 莉  王慧娟　　

　　我们该如何认识这个世界？鱼群游弋，鸟群迁徙，萤火虫集体发光……自然界的动物在形成群体之后，仿佛能通过成员之间的“默契”与“配合”爆发出一种超越个体的智慧，进而带来整体利益的“最优解”。20世纪90年代开始，这种内在的群体智慧逻辑被应用到人工智能领域，产生了“蚁群优化算法”“粒子群优化算法”及后来的群体智能、众包、群体计算等概念。

　　时光荏苒，随着人工智能技术的不断发展，2017年，中国国务院发布《新一代人工智能发展规划》。其中，“群体智能”作为未来人工智能领域的重大研究方向21次被提及，引起广泛关注。也是从这一年开始，我国在这一领域深耕的学者逐渐从幕后走向台前，东南大学80后教授温广辉就是其中的佼佼者。面对“通信拓扑间歇含有生成树时多智能体系统如何实现一致性跟踪”这一难题，他的研究成果为切换通信拓扑下网络群体系统控制研究奠定了重要的理论基石，被国内外十余位院士、20余位美国电子与电气工程师协会会士（IEEE  Fellow）正面引用并给予高度评价。

　　十多年来，温广辉共发表了150余篇《科学引文索引》（SCI）杂志论文和50余篇国际会议论文，SCI他引9800多次，出版英文学术专著2部。自2018年开始，他更是持续被科睿唯安（Clarivate）评定为全球“高被引科学家”。“认识世界只是科研的第一步。”温广辉说，如何从这些现象之中得到启发，了解其中的机理，并用于改造世界，才是科研工作者真正应该追寻的大道。

为国科研，行而不辍

　　2018年10月，科技部启动《科技创新2030“新一代人工智能”重大项目指南》。作为未来人工智能重点发展的五大智能形态之一，“群体智能”凭借在民用和军用领域的重要应用前景，成为当年业界的热门研究方向。彼时，温广辉早已在这一领域深耕多年。他敏锐地意识到，自己长期专注研究的“复杂动态环境下网络群体系统理论与技术”将为今后复杂环境下无人集群的协同作业提供全新解决方案和发展框架。

　　“群体智能通过研究分散、自组织的生物群体智慧，实现分布式、去中心化的智能行为，通常用于无人机、机器人集群的协同作业。”温广辉表示，当时学术界较为流行的分析方法是基于共同Lyapunov函数的分析方法，但当群体系统中存在8个以上节点时，这一分析方法就会失效。“只能控制8个节点的分析方法显然远远不能满足未来无人集群协同作业的需要，如何才能从8个节点拓展到N个节点？”面对这一科研瓶颈，温广辉苦思冥想，“如果传统方法走不通，那何不另辟蹊径，从其他角度分析解决问题？”在总结无数次失败经验之后，他终于踩出一条成功之路——通过大量数据验证，最终在多重Lyapunov函数分析领域取得了突破，首次建立了拓扑依赖的多重Lyapunov函数分析框架，揭示了拓扑平均驻留时间与一致性行为之间的内蕴关系，并进一步优选多重Lyapunov函数，拓扑容许切换频率相比国际同行提升了3个数量级。他的这一分析方法不仅打通了从8个节点到N个节点的关键，更是为切换通信拓扑下网络群体系统控制研究奠定了重要的理论基石。

　　“理论研究不仅需要服务于基础科学，更需要将纸上的成果转化为实际应用。”2022年，随着无人机技术的发展，多无人系统在搜救、跟踪、巡逻等领域的自适应应用前景越来越受到业界重视。面对这一趋势，温广辉结合自己的理论优势，希望能将拓扑依赖的多重Lyapunov函数分析框架应用于多无人系统自适应定位与跟踪技术。经过反复调研、讨论、打磨，2022年8月，“多无人系统智通协同自适应定位与跟踪技术”成功申报国家自然科学基金联合重点项目。

　　项目开始后，温广辉带领团队一路攻坚克难，针对无人系统定位追踪难题，提出了复杂环境下多无人系统智能协同自适应定位与跟踪新技术，构建不确定动态环境下多无人系统定位与跟踪模型，实现基于分布式类脑学习的多无人系统协同定位和目标感知，以及基于类脑认知学习的分布式动态自适应优化与鲁棒跟踪控制，在近海域环境对由无人艇群与无人机群组成的大规模海空跨域无人系统进行协同自适应定位与跟踪的实验验证。最终，将系统定位精度和跟踪精度分别提升了30%和20%，大大提高了无人集群在复杂环境中的任务执行能力。

　　如今，温广辉的这一研究成果不仅推动了以认知学习和类脑机制为启发的人工智能理论在无人系统跟踪领域的发展，更是形成了能准确、高效、动态应对复杂环境下目标跟踪的新理论和新方法，而团队研发的无人艇产品还在千岛湖水质检测、水域安全巡逻上得到了成功应用。

　　同年，温广辉还承担了国家重点研发计划项目课题“动态开放环境下基于不完全信息的分簇群智决策”，旨在通过克服强对抗环境下决策信息不完全和快动态约束等因素，实现动态多约束下集群的高效博弈对抗决策。这一项目将面向高动态和复杂开放环境，考虑信息不完备、拓扑结构时变、决策目标和约束高动态的规模级竞合博弈协同决策问题，创新地提出分簇集群快速、最优、安全，以及信息层与物理层高度融合的群体智能博弈演化学习决策算法，实现高效、精准动态决策；面向多任务分层竞合博弈，考虑个体目标冲突、个体与群体目标冲突、不同群体间目标冲突情景，创新地提出分布式多目标冲突的分簇集群系统多阶段时序任务协调决策机制，实现系统快速协同任务执行及多阶段动态博弈决策。

　　天道酬勤，力耕不欺。凭借多年的科研积累，温广辉出版英文专著2部、中文专著1部，获2019年亚太神经网络学会青年杰出研究奖、2020年中国指挥与控制学会青年科学家奖、2022年中国指挥与控制学会科学技术奖一等奖等学术奖励，并在2023年获得国家杰出青年项目资助。

艰难困苦，玉汝于成

　　1983年，温广辉出生于河南叶县一个农民家庭。这是一个省级贫困县，当地更是流传着“荒山连荒坡，山上石头多”的顺口溜，父母辛勤劳作一年的收入仅仅只能维持一家的基本生活。然而，家境清寒并没有让父母放弃对温广辉的严格教育与培养。从小，只有初中文化水平的母亲总会在闲暇时向他讲述老一辈科学家的家国情怀，这也是他孩童记忆中最难忘的时光。

　　少年温广辉继承了父辈吃苦耐劳、坚韧进取的优秀品质。出身平凡的他坚信，唯有激流勇进，方能中流击水；只有勤奋努力，才能闯出一片广阔天地。2001年7月23日，高考分数查询通道开启。面对足以被名校录取的优异成绩，温广辉却高兴不起来，因为家里根本承担不起高昂的大学学费。“一筹莫展之时，在辽宁工程技术大学上学的亲戚告诉我，申请‘绿色通道’可以减免学费。”于是，命运的齿轮开始转动，18岁的他，最终如愿进入辽宁工程技术大学。

　　在4年学习过程中，温广辉始终保持着专业第一名的成绩，本科毕业后，他考入南京航空航天大学攻读硕士学位，在此期间，发表了两篇SCI论文。随着学术视野的不断拓展，他因孩童时期学习西南联大历史而深藏的北大情怀也开始萌芽。温广辉有了一个新的梦想——考入北京大学攻读博士学位。

　　2007年参加一次学术会议期间，温广辉见到了北大力学系教授段志生。“在汇报了自己的学习经历和博士报考志愿后，段教授对我表示了认可，并给予许多鼓励，但是他也表示，我要报考的方向只录取一人，这个人不一定会是我。”虽然心中忐忑，但温广辉告诉自己，一旦有了目标，就必须去坚持努力。然而，作为一名应用数学专业的硕士研究生，要跨专业报考北京大学力学系统与控制专业，谈何容易？

　　“北大录取比例本就很低，再加上我是跨专业，对线性系统、自动控制原理这些课程从未涉猎，只能从头开始自学。”在最初备考的日子里，温广辉常常被频域系统稳定性分析等问题折磨得彻夜难眠。直到有一天，他在校园里看到装修师傅在凿墙。他发现，如果坚持从一个方向凿，不容易突破。从四面八方一起凿，墙很容易就被瓦解了。“学习何尝不是如此”，温广辉想，要攻克考博的难关，必须多方用力、多请教他人。然而，性格内向的他平日里和同班同学说话都会略显羞涩，更别提还要向其他学院的同学请教问题。但怀揣着对知识的渴望和对最高学府的向往，温广辉心里明白必须克服羞涩感，勇敢迈出这一步。

　　此后，温广辉的身影时常出现在南航逸夫科学馆的超声电机实验室。在那里，航空宇航学院、自动化学院的同学都会帮他推导过程、解答疑问。这些博士生、硕士生甚至本科生都成为他的求教对象。“那段时间，我几乎敲遍了自动化学院所有老师办公室的门。现在回忆起来，虽然压力巨大，但却是非常充实的一段时光。”

　　锲而不舍，金石可镂。经过一年的努力，温广辉以优异成绩通过笔试和面试，拿到了当年北京大学力学系统与控制专业唯一一张全国统考博士研究生的“入场券”。2009年，凭借扎实的科研功底，他又成为北京大学与香港城市大学的联合培养博士生，“在香港城市大学访问学习期间，我和陈关荣教授及许多优秀的师长进行了深入的交流，不仅学习了他们优秀的科研品质和科研方式，还提升了自己的科研敏锐性。”

　　如今，回顾自己研究生阶段的学习生涯，温广辉说，数学是科学的“皇后”，硕士阶段的数学专业学习，不仅给他积累了复杂网络的研究成果，也为此后的群体智能研究打下了基础。“北大的博士培养不‘急功近利’，我前两年的学习基本是在积累基础知识，而正是这些扎实的基础学习，支撑了我此后的科研工作。”

　　2012年博士毕业之后，温广辉赴澳大利亚新南威尔士大学从事博士后研究工作。随着眼界的进一步扩大，他也看到了祖国科技发展与国际前沿的差距越来越小，一些重要领域更是跻身世界先进行列，从跟跑进入并行、领跑阶段。他深知，这些成就的取得离不开一代又一代科学家的前赴后继。心中强烈的家国情怀和科学家精神告诉他，“我不能缺席祖国科技事业发展的重要时期”。

　　2013年年初，东南大学组建网络群体智能研究团队。当曹进德教授、虞文武教授向温广辉发出邀请时，他立即放弃了国外优越的科研环境，毅然回国，来到东南大学数学学院，开始自己的科研报国之路。但回国后，温广辉也始终同澳大利亚相关高校团队保持着良好的科研合作关系。2017年，34岁的温广辉获评“国家优青”。同年，他以访问学者身份来到澳大利亚，并于2018年成功获得澳大利亚研究理事会优秀青年基金（DECRA Fellow）。

　　面对澳大利亚皇家墨尔本理工大学提供的终身教职与科研经费，温广辉仍然没有动心，在访问结束后，他又一次义无反顾地回到了祖国。面对很多人的疑问与不解，他说：“或许是儿时母亲讲述的科学家的爱国故事早已在我心中种下了家国情怀的种子。”在温广辉看来，“80后”这一代人与祖国共同成长，经历了祖国繁荣昌盛的每一个命运节点，“我希望去看更大的世界，学习先进的知识与技术，但走出去终究是为了更好地报效祖国。”

科学名世，人才报国

　　习近平总书记在党的二十大报告中深刻指出，“培养造就大批德才兼备的高素质人才，是国家和民族长远发展大计”。而素有“学府圣地”和“东南学府第一流”之美誉的东南大学始终探索并践行“止于至善”的大学之道，用百年时间铸就了“以科学名世，以人才报国”的精神追求。

　　在入职东南大学的前3年，温广辉一边进行一线科研工作，一边坚持给本科生上课，指导学生完成本科毕业设计。“本科生的教学经历，使我感到更加充实，教师生涯也更加完整丰满。”他每天步行往返于地铁站和数学学院之间，喜欢边散步边和学生聊天，因为“这种交流更加轻松自如”。实际上，在学生眼中，这个治学严谨又温文尔雅的“学长”总是能非常耐心地培养学生们主动思考、敢于创新的思维方式，提升他们提出问题、分析问题、解决问题的实践能力，帮助他们树立将科学研究与国家需求紧密结合的价值观。

　　2018年，温广辉开始招收硕士，2019年开始招收博士。他在承担本科生基础课程几何与代数、概率论与数理统计，研究生学位课程混杂系统理论、复杂系统与网络科学选讲等授课任务的同时，开始组建自己的科研团队，并将“以科学名世，以人才报国”作为团队理念。“我们做科研要面向国家重大战略需求和世界科技前沿，还要考虑理论成果能否在实际中得到检验。我们的团队要有家国情怀，要有为国科研、为国奉献的担当。”他深知人才对于科研创新的重要性，所以非常重视培养创新型人才和创新型团队，常常鼓励年轻人多向优秀的师长学习，并为他们创造国际交流的机会。

　　随着科研项目的不断增加，温广辉的团队规模也在逐步壮大。目前团队共有硕士博士学生60余名，同时，围绕共同的科研兴趣及发展规划，越来越多的青年教师也加入他的研究团队，其中不乏江苏省双创博士及中国科协青年人才托举计划获得者。在温广辉的带领下，团队中无论老师还是学生，都充满了激情和活力，奋发向上、朝气蓬勃。他们围绕网络化系统分布式安全控制、分布式协同控制、分布式优化博弈、强化学习控制等领域，一方面开展理论研究，向高水平原创科研成果发起冲击；另一方面积极探索无人车、无人艇协同控制等工程应用，理论联系实际，面向国防现代化、智能化建设等国家重大需求，力争取得一批有特色的应用成果。

　　星霜荏苒，居诸不息。从2013年回国入职东南大学算起，已过去整整10个春秋。如今，在潜心科研与培养人才的同时，温广辉还身兼江苏国家应用数学中心副主任、江苏省信息数学应用中心常务副主任、东南大学科研院副院长等多个职务。为了不影响教学工作，他把出差都安排在假期，十多年来，在东南大学的实验室中，时常可以见到这位青年科学家深夜伏案的身影。“我始终觉得人与人的智力差距是有限的，但有的人能在科研上取得令人羡慕的成绩，那一定与他的执着、坚韧及时间和精力的投入是成正比的。”

　　“一位骨子里透着‘坚毅执着’与‘家国情怀’的青年科学家”，或许是对温广辉最准确的注脚。从当年的农家孩童，到如今的青年科学家，他以传承老一辈科学家精神为己任，用近乎严苛的标准要求自己。行而不辍，未来可期。温广辉硬是凭着坚韧不拔的毅力，在自己的科研道路上深刻细作、努力探索，为我国网络群体智能理论与技术发展贡献着自己的力量。

　　立足当下，赓续未来。温广辉表示，自己的团队在科学研究及成果转化两方面有着更大的目标。他们希望能在无人智能集群系统分布式优化、博弈理论，网络化系统安全控制，强化学习智能控制理论及自主无人系统装备研制方面争取承担重大科学问题攻关任务，进一步结合多无人艇等实际应用需求，开展理论落地验证，真正取得一批重要的原创性成果并在关键技术领域取得突破，带出一支特别能吃苦、特别能创新、懂团结、会协作、有情怀的队伍，培养领域内具有重大影响力的研究力量。

　　“未来，我们团队将继续以‘四个面向’为目标和使命，针对国家‘卡脖子’问题和领域，做一些有组织的科研。”温广辉说，“随着人工智能的迅猛发展，我的很多学生在毕业后选择进入大厂工作，这无可厚非。”但他还是希望有越来越多能静下心做科研的青年人才加入高校、加入科研团队中。“因为面向国家重大战略方向的科研突破与发展，需要几代人的坚守，有了年轻科研工作者的不断加入，我们的事业才有更加光明的前景。”

专家简介

　　温广辉，东南大学教授（青年首席）、博士生导师，国家杰出青年基金获得者，国家优秀青年基金获得者，教育部青年长江学者，江苏国家应用数学中心副主任，江苏省信息数学应用中心常务副主任。长期从事网络群体智能理论与技术、分布式控制理论与控制、分布式强化学习等领域的理论研究与工程实践，发表《科学引文索引》（SCI）论文150余篇，谷歌学术引用1.5万余次，授权国家发明专利18项。获2018年澳大利亚研究理事会优秀青年基金、2019年亚太神经网络学会青年杰出研究奖、2020年中国指挥与控制学会青年科学家奖、2022年中国指挥与控制学会科学技术奖一等奖等学术奖励。