東北大學教授楊東升：著力培養AI+自動化系統的復合型創新人才

來源：高校人工智能與大數據創新聯盟

2026年3月28日，在2026吳文俊人工智能創新大會AI院長聯盟專題會議上，東北大學智能電氣科學與技術研究院副院長楊東升教授以《人工智能驅動的自動化學科體系構建與實踐探索》為題，系統闡述了人工智能技術賦能自動化系統的創新路徑，強調人才培養需踐行"想國家之所想、急國家之所急、應國家之所需"的使命擔當。在此基礎上，東北大學構建起融合AI與自動化核心的專業課程體系，通過系統性教學改革，著力培養能夠將AI技術深度賦能自動化系統的復合型創新人才。

分析認為，楊東升教授提出著力培養能夠將AI技術深度賦能自動化系統的復合型創新人才，主要基于國家戰略需求、技術發展趨勢、產業變革要求、人才培養現狀等多方面的綜合考量，具體分析如下：

一、國家戰略需求：科技創新催生新質生產力

楊東升教授團隊在科技幫扶項目中，通過AI技術實現菌菇種植環境的智能化管理，解決了人工掌握多要素不精確導致的種植經濟損失問題。這一實踐表明，AI與自動化系統的深度融合能夠顯著提升生產效率、降低成本，是推動農業、工業等傳統產業轉型升級的關鍵力量。

從國家層面看，我國正積極推動“人工智能+”行動，明確提出要培養既懂AI又懂行業應用的復合型人才。楊東升教授的培養理念與國家戰略高度契合，旨在通過人才培養為科技創新提供核心支撐，助力新質生產力的形成。

二、技術發展趨勢：AI與自動化系統的深度融合是必然方向

（一）突破傳統技術瓶頸：楊東升教授在復雜工業系統研究中指出，傳統建模方法在應對大規模網絡時面臨計算復雜度高、多尺度性質表征困難等問題。而AI技術（如機器學習、深度學習）能夠通過數據驅動的方式，實現對復雜系統的高效建模與優化控制，為自動化系統提供更智能的決策支持。例如，他提出的基于圖論的最大匹配區域能源網絡節點可觀性理論方法，以及復雜能源系統狀態感知與全層次表征建模理論，均體現了AI技術對自動化系統關鍵技術瓶頸的突破作用。

（二）推動技術迭代升級：AI技術的快速發展（如大模型、強化學習）為自動化系統帶來了新的可能性。楊東升教授在研究中探索了融合增強學習與事件觸發驅動的“源網荷”最優控制方法，通過AI算法實現復雜能源系統的自適應最優控制，顯著提升了系統的運行效率與穩定性。

這種技術融合要求人才既具備AI算法設計能力，又熟悉自動化系統的物理特性與工程約束，從而推動技術從實驗室走向實際應用。

三、產業變革要求：復合型人才是連接技術與產業的關鍵紐帶

（一）解決“最后一公里”問題：以制造業為例，AI技術擅長處理通用信息，但在面對個性化、高可靠性的生產場景時，往往存在“水土不服”的現象。楊東升教授指出，復合型人才能夠打通AI技術與制造業融合的“最后一公里”，將產業需求轉化為技術語言，推動AI技術在實際生產中的落地應用。

例如，在智能電網領域，他提出的復雜能源系統暫穩態多源多域“源-網-荷-儲”狀態協同控制與優化方法，需要人才同時掌握電力電子、控制理論、AI算法等多學科知識，以實現系統的全局優化。

（二）適應產業智能化升級趨勢：當前，工業、農業、服務業等領域均在加速智能化轉型，對人才的需求從單一技術型向復合型轉變。楊東升教授的培養理念強調“技術敏感度與商業洞察力的融合”，要求人才不僅能夠理解技術原理，還能從商業角度考慮技術轉化路徑，滿足產業對創新型、應用型人才的迫切需求。

四、人才培養現狀：傳統模式難以滿足新需求

（一）學科交叉融合不足：我國AI人才培養雖取得顯著進展，但學科交叉程度仍不夠深入。楊東升教授指出，傳統教育模式往往將AI與自動化系統割裂開來，導致學生缺乏對兩者融合的全面理解，難以應對復雜工程問題。例如，在能源系統研究中，他強調“數-物”雙向映射運行優化理論，要求人才同時掌握數據建模與物理系統分析方法，而傳統培養模式難以滿足這一需求。

（二）理論與實踐脫節：楊東升教授在科研與教學中發現，部分高學歷人才欠缺工程實踐經驗，在設備操作、需求轉化等方面存在明顯不足；而一線技術人員又缺乏AI技術背景，難以推動技術升級。

因此，他提出通過產學研合作、項目驅動、實踐賦能等方式，培養既懂理論又懂實踐的復合型創新人才，縮小人才培養與產業需求之間的差距。

楊東升，英國工程技術學會會士，教育部新世紀優秀人才，遼寧省特聘教授，東北大學智能電氣科學與技術研究院副院長、教學主任。楊東升于1995年9月至1999年7月就讀于東北大學測控技術與儀器儀表專業，畢業獲得學士學位；2001年9月至2004年3月就讀于東北大學電力電子與電力傳動專業，畢業獲得碩士學位；2004年3月至2007年3月就讀于東北大學控制理論與控制工程專業，畢業獲得博士學位；2007年3月至2008年12月任東北大學信息科學與工程學院講師；2009年1月至2012年12月任東北大學信息科學與工程學院副教授；2013年1月至2018年6月任東北大學信息科學與工程學院教授；2018年6月任東北大學智能電氣科學與技術研究院教授、教學主任；2020年11月當選為英國工程技術學會會士。楊東升主要研究方向：復雜工業系統的狀態感知與表征建模、源網荷優化協同控制、早期故障預警與安全運行研究等。

全國高校人工智能與大數據創新聯盟

全國高校人工智能與大數據創新聯盟（簡稱:高校聯盟）是由清華大學、浙江大學、中南大學、東北大學、上海工程技術大學、重慶郵電大學、東北林業大學、佛山科學技術學院、曲阜師范大學、黑龍江大學、海豚大數據科技等全國54家高校、企業共同發起，于2018年5月26日在北京中國科技會堂正式成立。迄今為止，聯盟發展會員300多家, 覆蓋全國20多個省市。聯盟由一批積極投身于“人工智能、大數據、區塊鏈”教育事業的高校、科研機構、企事業單位和個人自愿組成的公益性、全國性學術交流服務平臺。中國工程院原常務副院長、中國工程院院士潘云鶴、中國科學院院士陳國良、中國工程院院士李伯虎擔任聯盟名譽理事長，中國工程院院士譚建榮擔任聯盟理事長。聯盟工作接受工信部、國家網信辦等政府部門行政管理和業務指導。聯盟主要工作是推進產教融合、校企合作、協同育人。(加盟微信13651193492)

華算人工智能研究院

華算人工智能研究院全稱是“山西省華算人工智能研究院有限公司”，是經山西轉型綜合改革示范區管理委員會批準，于2023年10月在太原成立的第一批專業研究人工智能、賦能數字經濟產業發展的獨立法人組織。華算人工智能研究院依托全國高校人工智能與大數據創新聯盟專家委員會及理事會資源，按照山西省委省政府、山西轉型綜合改革示范區管理委員會發展人工智能、數字經濟的系列文件精神和工作計劃，將研究院打造成為山西省發展人工智能、數字經濟的示范應用推廣平臺，同時面向全國開展人工智能業務。華算人工智能研究院名譽院長由中國工程院院士李伯虎擔任。研究院內設AI產業學院共建中心、實訓實習就業中心、實驗室建設中心、專家智庫等6個職能部門。歡迎加入華算人工智能研究院專家智庫，共同賦能高校AI人才培養及產教融合事業發展。

高校區塊鏈專委會

全國高校人工智能與大數據創新聯盟區塊鏈專委會（簡稱:高校區塊鏈專委會），是由北京大學、浙江大學、武漢大學、西南財經大學、北京交通大學、鄭州大學、貴州大學、桂林電子科技大學、山西農業大學、佛山科學技術學院、陜西師范大學、中國網安、海豚大數據科技等全國40多家高校、企業和機構共同發起，于2019年12月7日在廣東省佛山市正式成立。目前發展高校及企業會員70多家。中國工程院院士、浙江大學教授陳純擔任高校區塊鏈專委會名譽顧問；福州大學教授蔡維德、中國計算機學會區塊鏈專委會主任斯雪明教授、中國人民銀行數字貨幣研究所副所長狄剛擔任高校區塊鏈專委會名譽主任；北京大學信息科學技術學院區塊鏈中心主任陳鐘教授擔任高校區塊鏈專委會主任。高校區塊鏈專委會主要工作是促進高校區塊鏈教育，為高校區塊鏈專業建設及學科發展提供專家咨詢服務。

高校元宇宙專委會

全國高校人工智能與大數據創新聯盟元宇宙專業委員會（簡稱:高校元宇宙專委會），是由清華大學、湖南大學、浙江大學、四川大學、汕頭大學、河北金融學院、保定市元宇宙協會、英偉達中國、海爾衣聯網研究院、海豚大數據科技(天津)有限公司等全國20多所高校、企業和機構共同發起，于2022年11月5日在北京正式成立。中國工程院院士、計算機軟件與虛擬現實領域專家趙沁平擔任高校元宇宙專委會名譽顧問；中國工程院院士、北京航空航天大學電氣與自動化學院名譽院長、中國航天科工集團有限公司科技委高級顧問李伯虎擔任高校元宇宙專委會名譽主任；清華大學信息國研中心可信軟件和大數據部常務副主任邢春曉擔任高校元宇宙專委會主任委員。目前已發展高校及企業會員30多家。高校元宇宙專委會主要工作是促進高校元宇宙教育、加強校企合作、推動元宇宙專業建設及學科發展，為元宇宙教育教學提供專家咨詢服務。

高校數字經濟專委會

全國高校人工智能與大數據創新聯盟數字經濟專業委員會（簡稱:高校數字經濟專委會），是由華算人工智能研究院、清華大學、北京大學、中國人民大學、中國社會科學院信息化研究中心、四川大學、北京外國語大學、北京科技大學、北京工業大學、北京語言大學、北京化工大學、北京聯合大學、北京物資學院、北京印刷學院、西藏民族大學、河北金融學院、重慶財經學院、蘇州城市學院、北京中關村軟件園、百度、海豚大數據科技等全國60多家高校、企業和機構共同發起，于2024年1月12日在北京正式成立。清華大學經濟管理學院教授姜旭平、北京大學信息管理系教授賴茂生、中國社會科學院信息化研究中心主任姜奇平、中國科學院大學經濟與管理學院教授呂本富擔任高校數字經濟專委會主任委員。高校數字經濟專委會主要工作是促進高校數字經濟專業建設及學科發展，推動產學研合作，為高校數字經濟專業教育教學提供專家咨詢服務。

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