十问杜军平——CCF夏培肃奖获得者杜军平教授专访 | CCCF精选

杜军平：我是在兴趣的驱动和导师的影响下走上学术道路的。对计算机科学的浓厚兴趣源自对技术的好奇和早期接触到的计算机语言。我在读博期间认识到计算机技术在解决实际问题中的潜力，不仅接触到了前沿的研究课题，还与领域内的顶尖学者进行了深入的交流和合作，拓展了学术视野，强化了对计算机科学的兴趣。我曾作为访问学者在丹麦奥胡斯大学（Aarhus University）计算机系访问一年，体验了不同的学术文化氛围，与世界各地的同行进行了思想碰撞和知识分享，激发了我的科学研究热情。我读博时师从我国人工智能领域著名专家涂序彦教授，在博士后期间师从清华大学智能领域著名专家孙增圻教授。两位教授不仅传授给我宝贵的知识，更重要的是教会我以开放的心态进行科学探索，持之以恒地追求学术本身，让我体会到学术研究的严谨性和创新性，以及在科学探索道路上师生间合作的重要性。他们的学术精神和人格魅力一直是我前进道路上的动力，鼓励我在学术道路上不断追求卓越。

我一直致力于人工智能理论与技术方面的研究工作，围绕国家重大战略需求研发了多个国家级系统平台，包括全国“黄金周”假日旅游预报系统和公共安全突发事件预测预警系统，实现了对突发事件的检测和来源追踪。我还主持研发了科技大数据查询检索系统，实现了多源异构科技大数据的深度融合与语义挖掘、科技知识图谱和知识库的实时更新、多元化价值链构建、精准推荐与快速搜索服务等技术的突破。我以国家公共安全大数据为研究对象，围绕复杂大数据的高效表示、语义推理、持续学习、联邦学习等共性理论与技术进行研究，原创性地构建了一套面向复杂大数据的高效机器学习理论与方法，并开展公共安全应用，全面提升了我国公共安全突发事件的应急响应与处置能力。

我认为，个人成长和科研成就的取得离不开对知识的持续追求、优秀导师和合作者的指导和帮助，以及对社会需求的持续关注。

杜军平：在科技大数据查询检索方面，我带领团队建立了科技资源的动态立体精准画像理论体系，解决了跨媒体跨学科科技大数据语义异构和领域知识挖掘难的问题；在社交网络挖掘与搜索方面，构建了支持时空特性的在线社交网络搜索系统架构，提出了跨媒体大数据的语义学习与分析方法，缓解了在线社交网络中不同媒体形态之间的语义鸿沟；在智慧旅游跨媒体大数据方面，构建了基于群智感知的智慧旅游系统体系，实现了游客行为挖掘、旅游环境的识别与发现以及突发事件预测；在空间多源数据分析方面，建立了空间目标运动图像的跨尺度描述框架，提出了运动图像跨尺度插值、增强、重建和融合方法，为我国空间合作任务中多源信息的快速处理和融合提供了研究方法。

理论创新和技术突破都需要紧密结合实际应用需求，通过深入研究数据特性、用户需求和应用场景，不断探索和创新，为解决实际问题提供有效的途径，展现科学研究在服务社会和促进产业发展中的重要作用。今后我将继续致力于科学研究和技术创新，为我国大数据与人工智能的发展作出更多贡献。

杜军平：在复杂大数据的高效学习方面，我致力于解决公共安全领域的复杂大数据的处理与分析，提出了复杂大数据的强化联邦学习范式，构建了面向公共安全领域的强化联邦学习模型认知能力体系，有效突破了数据孤岛下复杂大数据高效学习的质效均衡难题，使不同部门间的数据能够在保护隐私的前提下共享学习资源；在安全高效的联邦学习方面，研究面向多维资源协同的算力网络构建、多源异构大数据的鲁棒高效强化联邦学习、强化联邦学习的安全性评估、强化联邦学习系统与典型应用等。随着技术不断进步，新技术在公共安全、科技创新等领域发挥了重要的作用，同时也面临新的挑战，如数据隐私和安全、人工智能伦理等方面的问题。今后的研究需要继续平衡科技发展和社会责任，确保科技的可持续发展和人类社会的共同进步。

杜军平：在指导学生时我始终坚持因材施教的原则，尊重每个学生的个性，安排他们参与不同的科研任务。对于对科学研究感兴趣的学生，我让他们参与到基础研究工作中，并为他们制定合适的研究方向和学习计划，引导他们深入探索学术前沿问题，发表高水平的学术论文，拓宽他们的学术视野。对于对工程开发感兴趣的学生，我让他们参与到系统研发的工作中，提升自身技术能力。我指导的多名研究生毕业后进入华为、百度、阿里、腾讯等知名企业工作，并担任技术骨干。个性化指导与培养是提升学生学习效果和能力的关键。通过深入了解学生的特点，提供针对性的指导，才能帮助学生更好地实现自我价值，培养出更多优秀的人才。

杜军平：提升对女性力量的认识，鼓励更多的女性从事计算机研究工作。我每年都会招收一定比例的女生加入团队，安排她们参与到科研项目中。重视和加强对女性学生的支持，为女性在计算机学科领域的发展创造更有利的条件和环境。