“人工智能+”院士高峰論壇暨中南大學-深蘭科技人工智能聯合研究院揭牌儀式在中南大學隆重舉行。

中國工程院院士、中南大學信息科學與工程學院教授桂衛華在揭牌儀式上表示：人工智能已成為當代經濟動力變革的新引擎，是當前引領戰略性技術和新一輪產業變革的核心驅動力。我們非常重視人工智能關鍵技術的落地，將致力于人工智能在工業中的實踐以及與工業的融合。他強調：知識自動化及工業運用是一項用知識推動經濟發展的顛覆性技術,會為工業行業帶來一些革命性變化。知識自動化系統是指人工智能技術、計算機軟件技術、自動化系統技術的結合，它更注重其與對象和場景的密切結合，是在與應用對象和場景結合中間提出問題和思考問題，有著自己的知識特點和特殊策略。它必然提升工業自動化軟件的功能和水平。

院士桂衛華

桂衛華，是我國有色金屬工業自動化專家，長期奔波于我國有色金屬廠礦企業，致力于復雜有色金屬生產過程控制理論、技術和工程應用研究，解決了我國銅鋁鉛鋅等有色金屬的典型冶煉過程及鋁加工過程的自動化關鍵技術問題。

因為堅持所以成功

1950年桂衛華出生在湖北省一個鐵路工人的家庭，父親是一名鐵路工人，家中兄妹6人他排行老大。1968年，剛剛初中畢業他就響應國家“知青下鄉”號召，到湖北谷城縣插隊落了戶。兩年后被招工到湖北丹江鋁廠成了一名電工，勤奮好學的他很快掌握了廠里的電工操作，1972年被中南礦冶學院（中南大學前身）招錄為“工農兵學員”，進入中南礦冶學院自動化系工業企業電氣化及自動化專業學習。三年后大學畢業，25歲的桂衛華又回到丹江鋁廠當技術員。那時他已經熟練掌握了理論與實踐相結合，工作中更加如魚得水。

1978年是我國文革后恢復研究生教育的第一年，得知后桂衛華大喜，他非常想通過研究生學習進一步提升自己的專業技能。盡管當時廠長用各種方式挽留甚至阻撓他繼續深造，他還是在當年如愿以償地考入中南礦冶學院自動化系攻讀碩士學位，師從王鴻貴教授。

讀研時他非常刻苦，幾乎每門基礎課都是滿分。1984年，他以全校第一的畢業成績被留校任教；兩年后，又被公派到德國杜伊斯堡大學深造，從事動態大系統解耦和調節的遞階結構以及機器人控制的研究。1988年他學成歸校晉升為副教授，主要從事計算機過程控制、大系統控制理論與應用等研究工作。

有人說桂衛華很幸運，遇到了好機會；也有人說因為他努力，所以實至名歸；而桂衛華自己認為他只是幾十年堅持用心做了一件事。

桂衛華當時的辦公室，是中南大學民主樓一間10多平的辦公室，里面地圖、書籍、博士論文等擺放的滿滿當當。除了出差，他待在這里的時間比在家都長。

上世紀八十年代起，工業逐漸成為中國國民經濟的支柱產業，有色金屬是國民經濟和國防軍工的基礎原料和戰略物資，戰略地位非常重要。當時我國有色金屬工業發展迅猛，但受資源、能源和技術水平制約，行業面臨的節能降耗減排形勢非常嚴峻。與發達工業國家相比，我國在能耗利用、環境污染和礦物回收率等方面都存在較大的差距。造成這種問題的主要原因之一就是我國冶煉生產自動化的水平低。

桂衛華顯然看清了這一點，他萌生了“一定要用我國自身科技力量來提升有色冶金自動化技術水平”的使命感，走進了有色冶金自動化的研發領域。為盡快了解我國當時參差不齊的有色金屬冶金行業自動化產業狀況，他開始常年奔波于全國各地的有色金屬廠礦企業。

上世紀80年代末，他參與承擔了洛陽銅加工廠“750mm冷軋機控制系統引進消化”項目。為成功復現一套完全引進的系統，他曾數百次前往工廠進行現場測繪電路。電路的復雜性以及他的高度近視，讓他經常長時間近距離盯著電路板，遠遠望去就像腦袋被“凍”在了電路板上。就這樣，他們硬是全盤消化了有100多塊電路板、近萬個零件的復雜控制系統，為國家節省了大量外匯。

常年奔波 錯過見父親最后一面

1995年冬，桂衛華正準備去重慶出差，突然接到老家父親病重的電話，讓他趕緊回家。桂衛華很想見父親，可工作實在走不開，想著出差回來后順道看望父親。當時通迅落后，父親去世前幾天家人一直聯系不上他。等他得知父親病危匆匆趕回時，父親已經走了。匆匆料理完后事，他又趕回工廠工作。白天，他若無其事；晚上，他在宿舍為自己沒能盡孝而偷偷哭泣。

中國的有色冶金企業多處于偏遠山村，生產環境惡劣而且危險性高。1996年冬，桂衛華帶隊去大同礦務局化工廠做“乳化炸藥全自動連續生產線”項目，工作地點是在一個遠離縣城的小山村，吃住都在村里一個簡陋的工棚。工棚四面透風，窗戶被寒風吹的來回搖曳，窗玻璃也被震碎了。北方的隆冬，人站在風口都會感覺耳朵要被凍掉，他們找來塑料布擋住透風的窗戶。那段時間伙食條件極差，每天早餐、晚餐只有醬油泡刀削面，午餐是饃饃。當他們離開后，看到刀削面和饃饃就想吐。就在這樣的環境里堅持調試了一個多月，他們如期完成了任務。

桂衛華去各地指導工作

就這樣，30年來桂衛華跑遍了全國大大小小所有有色金屬企業，對中國有色金屬企業生產一線整體自動化裝置情況已是了如指掌。在此基礎上，他和團隊圍繞冶金過程的建模、控制和優化，展開了系統深入的研究，建立了復雜冶金過程智能集成建模與優化控制的技術框架，提出了一系列以智能優化方法為核心的集成優化控制技術，并成功應用在了各種有色冶金企業的生產過程中。

他領銜的“大型高強度鋁合金構件制備重大裝備智能控制技術與應用”項目，針對大型高強度鋁合金構件形狀復雜、成型精度高、變形力大、熱處理難，其構件制備裝備的自動化技術嚴重制約構件質量的難題，他和團隊用14年時間自主研制出了萬噸模鍛水壓機和大型立式淬火爐智能控制方法，形成了具有自主知識產權的鋁合金構件制備重大裝備智能控制技術。

他和團隊研發的鋁合金構件制備重大裝備智能控制系統成功應用于我國最大鋁加工基地西南鋁業集團萬噸模鍛水壓機和大型立式淬火爐，提高了企業生產效率和成品率，使我國大型航空航天構件制備自動化技術水平躋身世界先進行列，為相關企業成為波音公司的供應商提供了支撐技術。

他作為技術總負責人研發的銅冶煉生產綜合自動化系統，應用于我國最大、世界第三大的銅冶煉企業——江西銅業集團，也提高了冰銅品位，降低了重油消耗，使得我國閃速爐單臺產能躍居世界第一，銅冶煉綜合經濟技術指標達到國際先進水平。

現在我國有色金屬工業發展勢頭依然強勁，但仍存在綜合利用率不高、能耗大、排放總量壓力大等問題。而且有色金屬生產是多個化學反應過程的組合，連續生產不能分割，難以數字化建模與產品自動化跟蹤。生產過程中產生的海量信息，單靠人工無法做到及時處理和價值分析，亟需以人工智能技術為抓手，促進新一代信息技術與有色金屬行業融合。

人工智能、人才助力有色金屬行業

應用人工智能技術可以解決生產過程中高效知識挖掘和深度學習的問題，實現生產關鍵工序的智能化。同時人工智能技術的應用可取代生產過程中一些高溫危險腐蝕性等工作崗位，智能感知生產全局的動態變化，全程優化決策。

要實現有色金屬冶金行業綠色、高效地發展，除了引入人工智能等知識自動化元素，還離不開現代化人才的培養。他結合自己在德國杜伊斯堡大學留學的經歷表示，國外的頂級技術真正能夠對國家經濟發展起到顛覆性作用；我國雖然基礎教育做得不錯，但在成果應用上面還有差距。

從研究角度上看，我國大學并不落后；但從技術角度上看，中國的大學過于強調任務、指標的完成，這對建設一流大學形成了制約。那么建設一流大學應該用什么指標來做判斷？現在大多數教師拿論文來判斷，這種方法并不可行。一流大學需要自然而然地成長，不應過分追求指標。在大學建設過程中，我們應首先參考其它發達國家一流大學的形成過程。

我們真正想要建設什么，是當前教育工作者們應當深思的問題。科研人才培養需要注重興趣和責任心的培養，興趣和責任是做好科研的必備要素。建設一流大學需師生長期共同努力來形成“熱愛科研、為科研結果負責”的氛圍。