编者按：

近年来，国家陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新。为展现我省在人工智能领域青年人才培养上的突出优势，汇聚人工智能杰出成果，省人工智能学会、省科技记者协会、省科学传播中心联合开展2022“智领江苏”AI青年英才寻访活动，寻访对象包括AI领域杰出青年学者、AI领军企业人物代表等，记录寻访对象科研成果和成长历程，展现AI青年锐意进取、勇攀高峰的奋斗精神。

青年人才是科技发展的“源头活水”，随着人工智能领域不断发展，我国已磨练出一大批应用型人才，他们在人工智能的新舞台上，加速奔跑。南京理工大学计算机科学与工程学院博导、“社会安全信息感知与系统”工信部重点实验室副主任宫辰教授就是其中一员，他以饱满的激情投入到教学科研之中，教书育人的同时也在自我成长。他表示，虽只是在很小的领域，做了很小的工作，但不管在什么地方，只要坚持去做一些事情，总能做成一些事情。

兴趣是科研原动力

“一直以来，人们始终希望机器能够像人类一样思考、学习、进化，以便更好地感知世界并服务于人类。因此我主要从人类的学习和思维机制出发，设计类似于人的机器学习方法，以便让机器更聪明、更智能。”本科阶段，宫辰就对机器智能和数学研究很感兴趣，在校期间他参加了许多学科竞赛和研究项目。本科毕业后，他毫不犹豫地选择赴上海交通大学直接攻博。

宫辰加入南京理工大学工作后，发现很多特殊领域的实际问题根本无法获得大量准确的标签。因此，如何尽可能地降低模型训练对数据数量和质量的依赖，从而节省成本和开销，就成为他非常关注的问题。“其实，自我读博士以来就一直专注于弱监督学习的研究，目前我和团队主要聚焦于半监督学习、PU学习、标签噪声学习三个方面，它们分别可以解决标签不充分、不完备、不准确的问题。”

“其实弱监督学习是一个非常经典的机器学习问题，前人也已经在这方面积累了非常丰富的研究成果。”宫辰解释，研究弱监督学习主要是因为在当今大数据的背景下，很多新的弱监督问题不断涌现，面对大数据如何减小样本标注和模型训练的成本更是成为一个亟待解决的问题。

“打个比方，现在很多工业界的项目团队面临一个新的任务时，往往就是不惜成本地搜集大量数据，请很多数据标注员做精细标注，然后再训练一个大的深度神经网络；提升算法性能往往也是靠搜集和标注更多的训练样本来实现。因此，项目团队中数据标注员的数量往往比算法工程师的数量还要多。”在宫辰看来，这么做会很大程度上增大产品的成本，人工智能方法本身的“智能性”也没有被充分体现。

为了让人工智能更“智能”，宫辰和团队围绕弱监督学习，针对标签数量不足、标签类别存在缺失、标签存在错误的常见情形，分别对半监督学习、PU学习及标签噪声学习展开了研究。围绕“弱监督机器学习”这一主题，宫辰在国际主流SCI期刊及EI会议上发表或录用论文100余篇，其中包括ACM/IEEE Transactions论文40余篇以及CCF A类会议论文30余篇。论文累计被引2780余次，H指数为29。授权发明专利6项。此外，宫辰曾获得上海交通大学优秀博士学位论文奖、中国人工智能学会优秀博士学位论文奖、吴文俊人工智能优秀青年奖、上海市自然科学二等奖、江苏省“六大人才高峰”、省“双创博士”等一系列荣誉。除入选中国科协的“青年人才托举工程”以外，他还入选了南京理工大学“青年拔尖人才选聘项目”及省科协“青年人才托举工程”。

挑起教学科研“两副担子”

除了科研人员，宫辰还是一名青年教师，他身挑教师与研究者“两副担子”，始终坚持在自己的领域里深耕。“我一直认为作为一名大学老师，最重要的就是培养学生，为国家输送优秀的人工智能方面的人才，这也是作为一名老师的本职工作。”教学中宫辰秉承的一个基本理念就是“做人、做事、做学问”，坚持把立德树人放在首位，首先要求学生具备健全的人格、高尚的品格、端正的做事态度，然后才是做好的学问。

教学过程中，宫辰非常愿意把知识、经验毫无保留地传授给学生，尽己所能让学生学有所得、学有所成。“教学方面我有几个比较自豪的事情：一是给本科生讲授《机器学习》这门专业基础课，收获了很多好评；二是指导学生发表了多篇IEEE Trans或CCFA类文章（如TNNLS、ICML、NeurIPS等），其中更是有一名本科生在AAAI’21上发表了2篇一作论文，这是学校本科生首次问鼎CCF A类论文；三是我的开门弟子拿到了省优秀硕士学位论文，这对我来说是个很大的鼓励；四是我的学生在毕业后都有非常不错的去向，比如去IT大公司、去更好的学校继续深造等等。”宫辰表示，作为老师，看到学生取得进步，比什么都开心。

宫辰的教学目标是使学生具备扎实的专业知识、缜密的科研思维、较强的动手能力、广阔的学术视野，以及独立发现问题、思考问题、解决问题的素养，并且他一直鼓励学生树立“立大志、做大事”的情怀。“我觉得这些‘软实力’对他们毕业后走向工作岗位也十分重要，即使有的学生毕业后不再从事科研工作，但这些素质也会让他们在各行业的工作中受益终身。”宫辰觉得作为一名老师，就应该甘为人梯、甘为绿叶、不求回报，但求问心无愧。“只要我的学生在毕业时满载而归，实现了人生的进阶和跨越，我就心满意足了。”

目前宫辰在南京理工大学“高维信息智能感知与系统”教育部重点实验室工作。实验室主任是长江学者、国家杰青、南京理工大学计算机科学与工程学院院长杨健教授。

回想当初刚博士毕业进入南理工工作时，宫辰坦言那时候还是遇到了不少困难。“工作上，招不到学生，课题申请屡屡被拒，科研经费匮乏到甚至连买一块GPU对我来说也是一件十分奢侈的事情；生活上，爱人辞掉了上海的工作跟随我来到举目无亲的南京，我们住旅馆、租房，一点点打拼，共同承担经济上的压力，感受生活的不易。”宫辰表示，另外，作为一个初出茅庐的年轻人，在很多时候、很多场合也遭受过一些冷眼和偏见。“虽然当时在很多方面都遇到了各种各样的困难，但是我坚持了下来。也很感谢家人、学校的理解和支持，现在我无论在工作还是生活上都已经小有起色。”

解决实际问题“接地气”

作为一名研究人员，要深入思考行业如何发展，自己对学科里的贡献是什么，研究成果如何为人们更好地满足生活、工作需求提供强大的“能力”与工具。采访中，宫辰提到目前人工智能非常火，它听起来很高大上，以至于不少人一见这词就感觉非常缥缈的现象。他认为，人工智能既要高大上，也应接地气。“人工智能是接地气的科技力量，只有面向需求、面向数字经济、面向高质量发展，才能更好激发正能量。”

提及荣誉，宫辰谦虚地表示，更在乎科研成果能否得到行业的肯定，以及设计的产品能否满足用户需求。

宫辰认为，科研工作者在做某一项研究之前一定要主动去行业、市场做调研，去了解他们的实际问题和迫切需求，抓住痛点对症下药，做真正对国家、对社会、对人民有用的研究。“从我的经历和经验来看，不同行业对人工智能的实际需求是不同的，而且每个行业都有其独特的行业背景，很多地方都有人工智能的用武之地。但是，当面对一项具体的需求时，一定要和相关从业人员做充分的沟通，了解行业内知识，再透过现象看本质。也就是说，一定要让手中看似‘高大上’的科学理论在解决实际问题时‘接地气’。”宫辰说。

▲2015年，宫辰在美国波士顿参加国际计算机视觉与模式识别大会

在学科研究领域，宫辰对机器学习产生了浓厚的兴趣，之所以对机器学习感兴趣，是因为它可以把真实世界中看似纷繁复杂的现象用数学工具巧妙地进行抽象、建模，并进行分析和决策。目前他们的研究内容涉及算法被广泛地应用于很多相关领域。比如所提出的“交互式机器导学与机器学习框架”已经被用于视觉目标显著性检测中，并取得了很好的效果；所提出的半监督学习算法在运动目标跟踪中也有不错的表现。此外，半监督学习算法和PU学习算法应用于腾讯及蚂蚁金服公司的实际问题中，解决他们在实际业务中遇到的各类难题。

宫辰表示，我国人工智能企业和产业界应当继续利用好自身优势，不断开发人工智能在各种场景、各个行业中的深层次应用，真正解决人们关心的问题。同时，国家层面也有必要围绕核心技术、顶尖人才、标准规范、政策伦理等进行前瞻布局，确保人工智能安全、可靠、可控发展，并着力推动科研机构和领先企业下好“先手棋”，突破人工智能基础前沿理论和关键技术。“坚持以需求引领发展，强化基础研究和基础设施，激发微观主体创新活力，大力加强人才培养，推动人工智能实现突破、行稳致远，不断为经济社会发展‘赋能’。”宫辰说。（作者：何佳芮 编辑：谢长美）