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第387章 从江苏泰县走出来的工程院院士着名人工智能专家李德毅（第2页）

何振亚在电子信息领域的深厚造诣和学术成就，为李德毅树立了学术榜样，引导他在专业领域不断深入探索。

李德毅在英国爱丁堡赫瑞-瓦特大学攻读博士期间，他接触到了计算机领域最前沿的学术思想和研究成果。

当时西方在计算机科学与人工智能领域已经取得了一定进展，爱丁堡赫瑞-瓦特大学的学术资源丰富，让他有机会参与到国际前沿的科研项目中，拓宽了他的学术视野。

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他了解到学科发展的最新动态和趋势，为他回国后的科研创新提供了国际视角。

博士阶段的学习注重科研能力的系统训练。

他需要独立开展研究，从选题、设计研究方案到实施和撰写论文。

这一系列过程极大地提升了他的科研能力，包括文献综述、实验设计、数据分析、论文撰写等方面。

在英国的学习让他能够熟练运用国际先进的科研方法和工具，为日后承担重大科研项目奠定了坚实的能力基础。

在英国的学习使李德毅在计算机工程和人工智能领域奠定了坚实的理论基础。

他深入研究了关系数据模型、谓词演算等理论，并将其应用于实际研究中，证明了关系代数运算与逻辑推理中符号问题求解的对等性，为后来在不确定性人工智能等领域的研究奠定了理论基础。

院士从业之路

1984年9月起，李德毅在总参某研究所工作，先后担任总工程师、副所长、副主任。

1999年，李德毅当选为中国工程院院士。

2008年，李德毅被聘为北京邮电大学兼职教授、北京邮电大学计算机学院院长。

2016年5月19日，李德毅担任北京联合大学机器人学院院长。

从业之路解码

李德毅院士的从业经历，对他后来当选院士有着重要影响。

李德毅在总参某研究所工作期间，他参与到军事电子系统工程等实际项目中。

例如，他主持全军指挥自动化发展总体方案设计，建立全军指挥自动化系统体系结构模型等。

这些项目为他提供了将理论知识应用于实践的平台，使他能够深入了解指挥控制领域的实际需求和关键问题。

他为了解决这些问题开展了针对性研究，积累了丰富的工程实践经验。

在研究所的工作中，李德毅接触到了指挥自动化、系统工程等前沿领域，逐渐明确了自己的研究方向，即围绕指挥控制和人工智能开展研究。

这为他后来在相关领域取得突出成果奠定了基础。

例如他在国际上提出控制流—数据流图对方法，以及云模型等，都是在这一研究方向上的重要突破。

李德毅在研究所担任领导职务，他需要组织和协调团队成员共同完成科研任务。

这培养了李德毅的团队协作能力和领导才能。

他能够带领团队攻克一个又一个技术难题，在实现系统互联、信息互通、资源共享中发挥了重要作用。

他在指挥与控制学科队伍建设、人才培养、科学研究等诸多方面，作出了重要贡献。

李德毅担任北京邮电大学兼职教授和计算机学院院长，使他能够与高校的学术人才进行广泛而深入的交流。

高校浓厚的学术氛围和丰富的学术资源，为他的科研工作提供了新的思路和灵感。

他可以将自己在实践中积累的经验与高校的理论研究相结合，推动人工智能等学科的发展。

在北邮，李德毅作为博士生导师，累计指导博士硕士研究生超过一百人。通过培养学生，他不仅将自己的学术思想和研究方法传承下去，也从学生的创新思维中获得启发，促进了自身科研工作的不断进步。

同时，他培养的人才也成为推动相关领域发展的重要力量，进一步提升了他在学术界的影响力。

李德毅担任北京联合大学机器人学院院长，他将研究领域拓展到机器人领域。

机器人技术是人工智能的重要应用方向之一，这一任职使他能够更深入地探索人工智能在机器人控制、决策等方面的应用，丰富了他的研究内容，也为他在人工智能领域的研究提供了新的实践场景和应用案例。

机器人学院的工作涉及到多个学科的交叉融合，如机械工程、电子信息、计算机科学等。

李德毅在这个过程中积极推动学科间的交流与合作，促进了相关学科的协同发展，也为他从更广阔的视角开展人工智能研究提供了有利条件，使他能够在跨学科的研究中取得更多创新性成果。

院士科研之路