曾志刚华中科技大学教授,曾志刚研究方向

曾志刚教授：深耕智能控制领域，用算法点亮工业未来

如果你在华中科技大学的校园里问起控制科学与工程领域的大牛，十个有九个会提到同一个名字——曾志刚。这位低调务实的教授，用二十多年的时间在神经网络、智能控制和优化算法的世界里默默耕耘，硬是把冷门的理论研究做成了能解决实际工业难题的"硬通货"。

从理论到实践：曾志刚的学术之路

曾志刚教授的故事，得从90年代末说起。那时候人工智能还是个新鲜词，神经网络更是只有少数人在研究的"偏门"。但曾志刚敏锐地意识到，这套模仿人脑的计算模型，未来一定能解决传统方法搞不定的复杂问题。 "当时很多人觉得我们搞神经网络的是在玩虚的，"曾志刚后来回忆说，"但我知道，只要方向对，虚的也能变成实的。

"正是这份坚持，让他在神经网络稳定性分析这个基础问题上做出了突破性贡献。 你可能不知道，现在的自动驾驶、智能机器人，背后都离不开神经网络稳定性理论的支持。曾志刚团队提出的几个关键定理，如今已经成为这个领域的标准工具之一。就像盖房子要先打好地基，他们的工作就是在为智能时代打地基。

研究方向大揭秘：不只是纸上谈兵

说到曾志刚的研究方向，很多人第一反应是"高大上但看不懂"。其实没那么复杂，咱们用大白话来捋一捋： 神经网络与深度学习：这可不是简单模仿人脑那么简单。曾志刚团队做的是让神经网络更稳定、更可靠。比如他们开发的算法，能让神经网络在学习过程中不"发疯"——不会因为输入一点小变化就输出完全离谱的结果。

这在医疗诊断、金融风控等关键领域特别重要。 智能控制与优化：想象一下，你要控制一个复杂的化工生产过程，有上百个参数要调整，传统方法要么慢要么不准。曾志刚团队开发的智能控制算法，就像给工厂装了个"超级大脑"，能实时调整参数，让生产过程始终保持在最优状态。

国内好几家大型化工厂都用上了他们的技术，一年能省下几千万的能耗。 多智能体协同：这个听起来更玄乎，其实道理很简单——怎么让一群机器人合作完成任务？曾志刚的解决方案是让每个机器人都有一定的自主性，又能相互协调。他们的算法已经用在物流仓储系统中，让几十台搬运机器人能高效协作还不会撞车。

想了解更多前沿控制技术在实际中的应用案例？关注研途灯火，我们持续分享工业智能化的最新进展。 实验室里的"传帮带"文化 走进曾志刚的实验室，你会发现这里没有高高在上的大教授，只有带着学生一起调代码、跑实验的导师。曾志刚常说："做控制的人，最怕脱离实际。

你的算法再好，不能解决实际问题就是白搭。" 他的博士生小张告诉我："曾老师有个习惯，每周都要我们汇报这周算法在实际数据上的表现。他会问得很细：收敛速度怎么样？抗干扰能力如何？计算资源占用多少？有时候我们觉得已经不错了，他还会提出更高的要求。" 这种务实作风也体现在团队的研究选题上。

曾志刚鼓励学生从工业一线找问题，而不是从论文堆里找题目。这几年，他们团队和华为、中兴、武钢等企业合作，解决了不少实际生产中的控制难题。 "学术界和工业界不应该有墙，"曾志刚在研途灯火的一次分享中说，"我们的理论创新要能落地，企业的实际问题也需要理论支撑。

这个桥梁，我们做控制的人应该去搭建。"

超越论文的影响：技术落地进行时

曾志刚的学术影响力，不仅体现在那200多篇高水平论文上，更体现在技术转化的实际效果中。举几个例子： 在智能制造领域，他们团队开发的动态优化算法，被用于某汽车零部件生产线。原来需要老师傅凭经验调整的参数，现在由算法自动优化，产品不良率下降了30%，产能提升了15%。

在新能源领域，针对风力发电机组的大规模协同控制问题，他们提出的分布式优化方法，让风电场能在风速变化时快速调整，发电效率提高了8%。这个数字听起来不大，但放到一个大型风电场，一年就是几千万的收益。 在医疗健康领域，他们正在和医院合作开发智能辅助诊断系统。

不是要取代医生，而是用算法处理医学影像的初步分析，帮医生节省时间、减少漏诊。目前在一些常见病的筛查上，准确率已经达到资深医生的水平。 这些成果的背后，是曾志刚坚持了二十多年的理念："控制科学不是数学游戏，是要解决实际问题的。"

未来展望：智能控制的下一个十年

谈到未来，曾志刚显得既谨慎又兴奋。谨慎是因为他知道，人工智能和控制的结合还有很多基础问题没解决；兴奋是因为他看到了前所未有的机遇。 "我们现在处在一个很有意思的节点，"他在最近一次学术会议上说，"深度学习给了我们强大的工具，但如何让这些工具更可靠、更安全、更高效，这正是控制科学能发挥作用的领域。

" 他特别提到两个方向：一是边缘智能与控制的结合，让智能算法能在资源受限的设备上运行；二是人机混合智能，不是机器完全取代人，而是人和机器各自发挥优势，协同解决问题。 对于想进入这个领域的学生，曾志刚的建议很实在："打好数学基础，多写代码，多接触实际问题。

这个领域不缺聪明人，缺的是能沉下心来解决实际问题的人。" 如果你对智能控制的前沿研究感兴趣，研途灯火会持续跟踪曾志刚团队的最新进展，用你能听懂的语言解读那些看似高深的技术。

问答时间：关于曾志刚教授的常见问题

Q：曾志刚教授的研究方向适合哪些学生报考？

A：适合有扎实数学基础（特别是线性代数、概率统计）、编程能力强、对解决实际问题有热情的学生。不一定要有控制专业背景，计算机、数学、电子等专业的学生，只要对智能控制感兴趣，曾老师都欢迎。

Q：曾老师团队毕业生的就业方向有哪些？

A：非常多元化。一部分继续在学术界发展，在国内外高校任教；大部分进入工业界，在华为、阿里、腾讯等科技公司从事算法研发，也有去制造业企业做智能化改造的。因为掌握的是硬核技术，就业竞争力很强。

Q：普通人能从曾志刚教授的研究中受益吗？

A：间接受益很多。比如更可靠的自动驾驶技术、更高效的物流系统、更精准的医疗诊断辅助工具，这些都有他们研究的影子。虽然普通人不会直接接触那些算法，但生活会因为这些技术变得更安全、更便捷。

Q：想了解曾志刚教授的最新研究，有哪些途径？

A：可以关注华中科技大学自动化学院官网，那里会更新团队的最新成果。如果想看更通俗的解读，可以关注研途灯火，我们会定期整理控制科学领域的前沿进展，包括曾志刚团队的工作。

Q：曾老师对人工智能的未来怎么看？

A：他认为现在的人工智能还处在"弱智能"阶段，离真正的智能还有很长的路。但他乐观地认为，控制理论和人工智能的结合，会是突破当前瓶颈的重要路径。关键是要让AI系统不仅会学习，还会"思考"——具备推理、规划和决策的能力。 曾志刚教授的故事，是一个中国学者在智能控制领域深耕细作的缩影。

没有太多轰轰烈烈，只有日复一日的理论推导、代码调试、实验验证。但正是这种扎实的工作，在一点点推动着技术进步，让算法从论文走向工厂，从实验室走向我们的生活。 在追求快速成功、热衷风口的今天，这种"板凳要坐十年冷"的精神显得尤为珍贵。而曾志刚用他的职业生涯证明：把冷板凳坐热了，不仅能温暖自己，还能照亮一个领域的前行之路。

想了解更多像曾志刚这样的学者故事？关注研途灯火，我们带你走进科研一线，看技术如何改变世界。