近日，IEEE计算机学会官网以“Establishing Standards Together for a Brighter Future”（共同制定标准，共创美好未来）为题，刊发对北京大学深圳研究生院副院长、科学智能学院执行院长田永鸿教授的深度专访,专题报道了田永鸿教授在该领域的系统性贡献，意味着中国在国际人工智能与多媒体系统标准化进程中的话语权和影响力迈上新台阶。

田永鸿

田永鸿教授长期深耕类脑神经网络、分布式机器学习及人工智能赋能科学创新研究，曾主导制定全球首个人工智能模型表示国际标准IEEE 2941-2021，并荣获2025年IEEE Hans Karlsson标准奖，成为首位获此殊荣的中国学者。此次专访围绕其科研历程、标准化实践与人才培养经验展开，系统呈现了他在推动人工智能前沿研究与全球技术治理中的突出贡献。

在类脑视觉领域，田永鸿教授团队于2016年发布了全球首款视网膜启发式视觉处理器“Vidar”，并推出开源训练框架SpikingJelly，现已广泛应用于高速成像、自动驾驶、智能制造等场景，显著提升了极端光照与高速运动条件下的感知能力。他表示，眼睛教会了人类如何感知，而大脑教会了人类如何计算。通过神经形态传感器与脉冲处理器的结合，团队希望使机器更接近自然智能的优雅、速度与高效。

谈及跨学科创新，田永鸿教授介绍了北京大学深圳研究生院设立的“双首席研究员（PI）+双导师”机制。该机制推动人工智能与材料科学、生命科学等领域的深度融合,已促成多项联合研究成果发表于国际顶级期刊，成为高校跨学科人才培养的典范。

在谈及学术研究与产业应用的平衡时，田永鸿教授表示，他的团队始终坚持“需求为先、前沿为后”的科研理念，每个项目都始于产业或社会的实际需求，再追溯到科学问题的本质。通过“发现－专利－发表”的同步推进模式，团队已累计拥有超过85项专利，发表学术论文超过200篇，实现学术价值与产业应用的双向奔赴，赢得学界与业界的高度认可。

报道特别关注了田永鸿教授在类视网膜视觉传感技术的产业化应用。他介绍，团队研发的脉冲相机已应用于高速成像与测量领域，实现了高达40000 Hz的超高采样率，解决了传统帧式成像设备在高速运动与极端光照条件下的瓶颈问题。未来，团队还将推动多摄像头脉冲阵列的三维高速测量技术，进一步拓展其在机器人、智能制造与科学发现中的应用潜力。

在标准化工作方面，田永鸿教授回顾了IEEE 2941-2021标准制定过程中所面临的技术快速迭代与多方利益协调等挑战，并分享了其“公开征集、统一基准、透明评估”的解决方案。该标准有效填补了不同计算架构与算法框架之间的鸿沟，为全球人工智能产业协同创新提供了重要支撑。

专访还涉及田永鸿教授在鹏城实验室与北京大学“双平台”协同机制下的科研实践。他表示，大学提供原创思想，国家实验室提供工程资源，两者结合能够快速将前沿算法转化为大规模应用。

在确保AI领域研究始终处于前沿方面，田永鸿教授分享了他始终坚持的两大核心原则。一是专注于阻碍当前主流人工智能系统发展的瓶颈，二是探索替代技术路径，而非仅仅对现有技术进行渐进式改进。他强调，通过解决关键问题并测试非常规想法，有助于发现下一代人工智能的发展方向，而非仅仅跟随当前研究热点。

对于青年科研人员的培养，田永鸿教授寄语年轻人应聚焦于真正重要且长期有效的科学瓶颈，而非短期商业利益驱动的增量优化。他鼓励青年学者坚持深度而非广度，打造个人特色，并将基础研究与实际应用早期结合，以开源工具、硬件原型或国际标准贡献等多种方式实现学术影响力。

此次IEEE计算机学会的专题报道，不仅是对田永鸿教授个人科研成就的高度肯定，更彰显了北京大学深圳研究生院在全球人工智能标准化与跨学科创新中的引领作用。未来，我院将持续推动“AI for Science”战略，深化国际合作，为构建开放、包容、可持续的人工智能技术生态贡献“北大智慧”与“中国力量”。

报道链接：

https://www.computer.org/publications/tech-news/insider-membership-news/standards-yonghong-tian