拿起书桌上的文献，全是英文，圈圈点点写满笔记；转身向身后的书架，英文书籍也占了一大部分……
身居武汉，柴利思接千里。“做人工智能算法研究，就要瞄准国际前沿。”5月16日，武汉科技大学人工智能与信息融合研究院院长柴利说。
他是2018年享受国务院政府特殊津贴人员，2016年获国家杰出青年科学基金，也是该校首个拿到该基金的科研工作者。
算法是机器人的大脑——努力，追求最好的结果
一见面，柴利就直言，他的故事可能不好写。他很谦虚：“我是做人工智能算法基础研究的，也没有实物、模型什么的展示。”
柴利说，一款工业机器人，完成一套动作，背后是多个算法的集纳。他所研究的，是算法里最基础的部分。“算法是机器的大脑，机器人的性能好不好，都是由算法决定的。”
我国已连续5年成为世界第一大机器人应用市场，但高端机器人仍依赖于进口。由于没有掌握核心算法，国产工业机器人的稳定性、故障率、易用性等关键指标，都有待对标国际先进水平进一步提升。“硬件设备能买到，但是核心算法呢？没有人会愿意拱手相让的，那必须自己来研发。”柴利说。
柴利1997年从浙江大学控制系硕士毕业后，到香港科技大学读博。这期间，他的导师为了一个问题，研究10年，最终有了一个漂亮的成果。柴利深受影响，认为做学问，就要追求最好的结果。
做家务都想着科研的事——将两个不相干的研究嫁接解决难题
追求最好的结果，柴利在今年就有所收获。
今年4月，该校微信公众号刊发了消息，在全校引发关注。
文中说：柴利教授团队的《基于图滤波的平均一致性：新方法、收敛率的显式表示及优化设计》被IEEE Transactions on Automatic Control 录用。该期刊是自动控制领域国际顶级期刊，也是该校作为第一单位首次在该期刊发表长文。
每项重大研究，总有最难突破的困顿点，怎么解决这些难题？柴利的回答是：不停地思考。
有时走在路上，或做着家务，柴利脑海里都是科研的事，经常会有一个想法冒出来，就赶紧停下手头的事，抓紧记下。
本来，柴利一直做着图像方面研究，通过人工智能处理，使图片更清晰。同时，他们还有另一项关于多个机器人整体协调性的研究在进行。原本是两个不太搭界的事，有一天，他突然想到可以用前者的一些方法解决后者的问题：“为何不把每个机器人理解为一个像素点，所谓多智能的协同性，不就是像素点的平均亮度么！”
有了这一想法，他们大胆尝试，运用图像研究里的一些关键方法，解决了多智能协调性的难题，论文登上国际顶级期刊。
柴利说，并不是所有难题都能很快突破，他手上也有很多其他研究，做到一定程度，实在“没辙”的感觉，干脆就先放一边，“坐冷板凳，就是不能着急，要有足够的韧劲和耐心。”
没有后顾之忧，一心一意挑战难题——要到领先水平除了努力别无他法
2016年，柴利成为武汉科技大学首位国家杰出青年科学基金获得者。加上人社系统的“国贴”项目，都有一些资助。柴利觉得，没有了后顾之忧，能一心一意挑战科学高峰。第二年，他牵头组建武汉科技大学人工智能与信息融合研究院并担任院长。
走到人工智能领域，柴利觉得，似乎是注定的缘分。
1990年，柴利在浙江大学读本科，专业是应用数学。有一次，课堂分析一个定理，他花了一个星期都没完全弄懂，结果发现，这个定理是莫斯科大学的一位本科生提出来的。他感触颇深，认为学数学，真的需要一点天分。攻读硕士时，柴利转到了自动化领域，本科打下的数学基础让柴利在自动化领域如鱼得水，很快成了圈内名副其实的“学霸”。
此后，他又到哈佛大学、澳大利亚Newcastle大学、昆士兰大学攻读博士学位、做访问学者，由此培养的国际视野始终影响着他，也慢慢跟前沿的人工智能结缘。
平时，柴利看到一些好的英文文献，都会发邮件主动跟对方交流。“高山流水遇知音，虽然大家素未谋面，但能欣赏到这份研究好在哪些地方，相互提供一些辅助性数据，一般都非常乐意。”柴利说，科学研究要达到领先水平，除了努力，别无他法。勇攀高峰，将是他始终的追求。
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