工业智能与系统优化国家级前沿科学中心

工业智能与系统优化国家级前沿科学中心是经教育部批准建设的国家级一类科技平台，按照国家战略科技力量的建设要求，依托东北大学控制科学与工程国家“双一流”建设学科，开展前瞻性、战略性、前沿性基础研究，并带动计算机、软件、冶金、材料、机械等相关学科发展，促进学科深度交叉融合，打造新型国家级科技创新基地。

前沿科学中心的战略定位是：立足智能工业应用实际，面向国家重大需求，瞄准国际学科前沿，建设一支长期稳定从事工业智能与系统优化前沿基础和应用基础研究的国家战略科技力量，通过合作和交叉研究的机制创新，打造优势特色工业的引领技术，开拓新兴战略工业的前沿技术，努力建成核心基础理论、关键系统技术、工业软件平台、工业应用转化、学科系统优化五位一体的高水平研究机构。

前沿科学中心以建设国家战略科技力量为目标，面向国际学科前沿基础研究和国家“卡脖子”关键技术需求，主攻方向为系统优化与数据解析融合核心理论、制造循环工业的多目标决策优化方法、多尺度产品质量科学与动态优化技术、工业智能的共性系统技术及工业软件。研究内容包括工业大数据科学、数据解析与机器学习、深度学习与进化学习、加强学习与动态优化、凸优化与稀疏优化、整数与组合最优化、计算智能优化等理论方法，智能工业全流程生产与库存计划、生产与物流批调度、生产过程操作优化与最优控制等系统优化技术，过程监测、设备诊断、产品质知等质量解析技术，图像理解、语音识别、可视仿真等工业智能技术，以及在制造、能源和物流系统中的工程应用。

前沿科学中心长期致力于工业智能与系统优化的前沿基础研究，先后承担国家自然科学基金重大项目、国家自然科学基金创新研究群体项目、国家重点研发计划课题、国家自然科学基金重点项目、国家杰出青年基金项目等20余项国家重点课题。负责完成的国家自然科学基金项目被国家自然科学基金委4次评为“特优”。

前沿科学中心围绕工业智能与系统优化的基础研究，在IEEE Transactions on Evolutionary Computation、IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Control Systems Technology、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Power Systems、Operations Research、Manufacturing & Service Operations Management、INFORMS Journal on Computing、IISE Transactions、Naval Research Logistics等国际重要期刊上发表200余篇论文。

前沿科学中心获批国家“智能工业数据解析与优化”学科创新引智基地。引智基地人员来自美国、加拿大、英国、法国、意大利等12个国家和地区的世界著名大学和高水平研究机构，包括美国的卡内基梅隆大学、佐治亚理工学院、佛罗里达大学，英国华威大学，德国汉堡大学，法国国立昂热大学，意大利博洛尼亚大学等知名大学和高水平研究机构，其中，美国工程院院士4名，加拿大院士3名，国际质量科学院院士2名。主持了国家自然科学基金重点国际合作项目，并与人工智能领域国际领先的卡内基梅隆大学合作承担留学基金委国际合作人才培养项目，为中心开展基础研究和关键技术的实质性国际合作提供了常态化交流平台。

前沿科学中心面向智能工业提质增效的迫切需求，从工业智能化的国家重大战略需求出发，围绕区域经济和老工业基地发展，实现传统基础工业进化升级、新兴战略工业迭代引领、新兴与传统工业循环赋能。在改造升级“老字号”方面，针对传统工业的智能化转型升级，以物联网实现的企业信息-物理融合系统为载体，利用传感器通过网络收集现场感知的数据，根据获得的数据信息，利用数据解析技术对生产、能源、物流过程进行准确理解、计量、诊断和预报，在此基础上对生产计划、调度优化决策和操作执行（精准控制），实现工厂的智慧能力。在深度开发“原字号”方面，面向制造循环工业系统，将具有供需关系的制造企业之间，通过资源、能源、物流和信息等载体要素转换与传递，构成具有立体网状结构特征的制造业集群，实现系统优化，促进制造业高质高效循环。在培育壮大“新字号”方面，面向新兴战略工业，研究以人工智能、大数据、物联网、工业互联网等为代表的新一代信息技术，构建基于5G+工业互联网的大数据平台，开发高效可视仿真技术，为数字工业化提供技术支撑，赋能传统工业结构调整与数字化经济转型。

前沿科学中心基于科教融合的理念，培养了一批具有科研创新能力和工程应用转化能力的综合型创新人才，培养的研究生分别在中国和国际著名大学做博士后或任教，在华为、京东、阿里巴巴、腾讯、百度、顺丰、网易、中兴、字节跳动等著名机构和公司任职，以及在宝钢、国家电网、中国航发研究院、中国银联、美国AT&T、德国PSI公司等大型企业工作，从事工业智能与系统优化的设计、实施和管理工作。

国家级前沿科学中心主任和首席科学家

唐立新，中国工程院院士，IEEE Fellow，现为东北大学副校长（科技规划、国际合作），第十四届全国人大代表，辽宁省第十四届人大常委、沈阳市人民政府参事。东北大学控制科学与工程（自动化）国家一级重点学科负责人、控制科学与工程国家“双一流”学科建设领导小组组长，人工智能与大数据研究院院长、智能工业数据解析与优化教育部重点实验室主任。

现任国务院学位委员会第八届控制科学与工程学科评议组成员、教育部科技委人工智能专委会副主任、国家工业互联网战略咨询专家委员会委员、中国科协优化算法与软件决策咨询首席专家。兼任中国金属学会副理事长、中国运筹学会副理事长兼智能工业数据解析与优化专业委员会主任、清华大学自动化系咨询委员会委员、北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室技术委员会委员。2017年获全国五一劳动奖章。

围绕工业智能与系统优化的基础研究，在Operations Research, Manufacturing & Service Operations Management, INFORMS Journal on Computing, IISE Transactions, Naval Research Logistics, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Control Systems Technology, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, IEEE Transactions on Power Systems等国际重要期刊发表137篇论文。发表在国际工业与系统工程旗舰期刊IISE Transactions的论文被评为2017年度设计与制造领域的“最佳应用论文奖”（Best Applications Paper Award）。

现为7个国际工业智能与系统优化领域重要SCI期刊的Associate Editor或编委，包括IISE Transactions, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Transactions on Cybernetics, Journal of Scheduling, International Journal of Production Research等期刊Associate Editor，国际期刊Annals of Operations Research编委，国际期刊Asia-Pacific Journal of Operational Research区域主编(Area Editor)。