原创陶韬江苏省科协

人工智能领域的专家学者称，他是国内无人驾驶车的开创者和奠基人之一，他摆摆手，“只能说，我比较早从事这方面的研究，并且做了一辈子罢了。”

中国计算机学会计算机视觉专业委员会终身学术贡献奖、省人工智能学会终身成就奖获得者杨静宇，主要从事模式识别与智能系统、智能机器人、计算机视觉等领域的教学与科研工作，曾担任南京理工大学模式识别与智能系统国家重点学科博士生导师、计算机系主任、信息学院院长，地面智能机器人（自主式无人驾驶车辆）项目总设计师……细数一下，他的各类头衔足足有余字。每一项，都是过往辛苦打拼的经历与荣耀，如今他说，自己只是一个“白发老人”，希望多年经验还可以帮助年轻的同行们。

“找准方向，努力前行”

“我们那时候，都是分配专业。你没的选择，如果感兴趣，那就坚持，如果不感兴趣，那就坚持看看能不能找到感兴趣的方向。”杨静宇说，很幸运，他一直做的都是喜欢的事情，学术上并没有走太多弯路。

年，杨静宇走进大学，在解放军炮兵工程学院（南京理工大学的前身）指挥仪专业学习。“简单理解，指挥仪就是指挥武器怎么打击目标的仪器。在普通大学，也是计算机和控制理论专业的相关内容。”杨静宇说，他很顺利地读完了5年大学，学校严格的教学风格，也为他后来的学习、科研打下了扎实的基础。

那时候的杨静宇没想到，他未来会从事无人驾驶研究。“我大学的时候，就喜欢照相，买了一些光学镜头，和同事共同构建了一个简易的照片放大机，拍照之后自己处理相片、自己冲洗，这也是为什么我说，我一直做的都是感兴趣的事情，因为模式识别、计算机视觉研究的主要对象就是图片和视频。也就是说，从大学时起，我就冥冥之中选择了这个方向。”

改革开放后，大学恢复招生，杨静宇在南京理工大学担任助教时，他一边自学模式识别相关的课程，一边帮老师带研究生。由于学校为国防院校的性质，当时没有邀请外国专家，于是杨静宇就到上海交通大学去听外国专家讲授的有关图像处理方面的课程。“仿佛打开了新世界的大门，很多内容都是第一次了解，越听越感兴趣，回来之后就和研究生一起讨论，摸索研究。”

直到年，杨静宇作为第三批教育部公派的访问学者赴美学习，终于可以系统地汲取相关知识。如今谈起这段经历，他依然说这是他的幸运，能够在国际模式识别领域的权威——美国伊利诺伊大学（UIUC）CSL实验室T.S.Huang教授指导下，从事模式识别理论研究。杨静宇回忆，当时，在Huang的手下，不仅学到很多，Huang还为他们引见了模式识别领域的一代宗师—KSFu（傅京孙）先生，“他对中国学者特别友好，对中国充满情感，培养了很多中国学者，这些人后来都是国内领域最拔尖的领军人才。”

在出国期间，杨静宇说他并没有出太多成果，但他和同事也发表了一篇“有意思”的论文，刊登在模式识别领域最权威的国际学术刊物（IEEETPAMI）上。

“现在是人工智能发展的好时代”

作为“全国优秀留学回国人员”，杨静宇学成归国后，一方面着手为学校和国家培养更多的模式识别与人工智能人才，一方面想着，一定要做出点实用的东西出来。

他说，归国至今，参加了很多学术活动、研究项目，有两项工作对他影响最大。一个就是和6所学校的专家们一起工作了25年，只为做出属于我们自己的无人驾驶车。

“无人驾驶在哪最有用？其实是在战场上，因为它是一个无人的武器系统，它没有恐惧，只要下指令，它就勇往直前地冲，而且就算它损坏了，人员还保留着，可以减少伤亡。”提起那段岁月，杨静宇有些感慨，面向军事应用的自主式无人驾驶车辆研究是一个极难的课题，相当于在科研的“无人区”摸索。和民用的无人驾驶车辆不同，军用无人驾驶车辆不但要在道路上自主行驶，在没有道路的越野环境也要能运行，工作的环境要复杂得多。由6所大学的百余位师生组成的团队，在这个领域研究了近30年的时间，从无到有，研制了一代又一代的自主式无人车辆，取得了显著的成果。

杨静宇说，“大家可能想象不到，当时的加载设备都不是像现在的计算机，而是一种当时比较流行的PC计算机，计算能力连现在的手机都赶不上。当时，不但计算机的性能很差，而且连十分重要的全球定位系统（GPS）都没有，车辆只能实现车道线跟踪、障碍检测和避障、移动目标检测与跟踪等。现在计算机的算力越来越高，同时拥有海量数据资源，正是人工智能发展的好时机，希望年轻人珍惜这样的机会。”

杨静宇说，另一个对他影响比较大的项目，是国家自然基金委的“视听觉信息的认知计算”重大研究计划，他是指导专家组成员。这个重大计划是从年开始，到年结束。当时选定的验证认知计算理论和方法的对象也是无人驾驶车辆。“因为无人驾驶很有代表性，能反映我们在人工智能领域研究的理论和方法的智能水平到底怎么样。”杨静宇说，每年他都会去车辆比赛现场，也一直

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