神经符号 AI，或为下一代 AIoT 的一新解法

通过传染病、样品、缓和这三个部件，构成一个完整的安全和结构，以防御 WSN 以及信息化可以补救各种炮轰时充份重新近占备。

对话宋厚冰：CPS 侧重研究之路

AI 很低科技评论家：能否请您激励一下您从就不读、岗位到沦为资深客座教授的社会变迁？

宋厚冰：从 2012 年 8 同年哈佛所兼修校所兼修校毕业到 2022 年 11 同年荣膺 IEEE Fellow，一路走来我花了 10 年多一点（一段时间）。这一路都是比较顺利，但是当年我的就不读过程有点中段。

我有 1 个兼修位，2 个理兼修士和 1 个哈佛所兼修校兼修位，备到 2 个理兼修士后都短期岗位过，不像其他很多人本硕博一口气念书。我本医兼修高效率，第一个兼修士兼修位兼修掌控，第二个兼修士兼修位兼修运输，不读哈佛所兼修校期间再行在机械工程项目系由不读了 2 年运输，然后又匹配专业专业知识到带电粒子工程项目转入光纤，3 年后所兼修校毕业。

意味著很多人困惑，为什么我均会在专业专业知识上绕了一个大圈、浪费一段时间。

我本医兼修的是高效率，第一个兼修士兼修位兼修掌控，在西安运输所兼修校再行是蔡远利客座教授研读，将掌控医兼修与新近技术用作运输种系由统以保障运输安全和、提很低运输很低效率和改善生态环境。2004 年，我在西安交大赢得理兼修士后，回到了山东老家，在山东省医兼修院在此期间岗位过一段一段时间。

此后我开始再考虑出有国公费留兼修的事情，并在 2005 年 8 同年执意全心投入了岗位赴美公费留兼修。我起再行在新近墨西哥所兼修校埃尔帕索分校机械工程项目系由，用了 16 个同年备到我的第二个理兼修士。2007 年 1 同年，我转回新近墨西哥 A&M 运输侧重American哈佛大兼修出有任工程项目侧重研究员。

2007 年 8 同年，我选项转回新近英格兰所兼修校土木与生态环境工程项目系由攻不读哈佛所兼修校。起初，我想要不能将算出机的专业知识应用作到运输侧重研究上，但这个或许此后被打破了，当年的那位讨教是纯粹的运输专业专业知识氛围幼时，对算出机未必明了，这也导致了在课题上我们出有现了一些意见分歧。两年后，当我的课程全部上完后转回侧重研究之前，这个原因也一直没有人补救。为此他劝告我尝试换到一个专业专业知识，选项自己有兴趣的正向。

幸运的是，我遇到了我的第二位讨教 Maïté Brandt-Pearce 客座教授。她调拨了我作为她的很多兼修生，所以在2009 年 8 同年，我又调至男很多兼修生带电粒子与算出机工程项目专业专业知识攻不读哈佛所兼修校兼修位。

不读博期间，我众所周知的课题是侧重研究光纤通信很低科技备域中都的非线性庞加莱方程组的如此一来原因。那均会我常常空暇一段时间都呆在阅览室从前，不仅是带电粒子工程项目系由，数理逻辑系由和物理兼修系由的阅览室我都均会去逛逛，此后我挖掘出，在数理逻辑原因上，如此一来原因可以用数理逻辑式子认知，将式子应用作到光纤通信很低科技备域时，可以很好地补救非线性庞加莱方程组的如此一来原因。

这从前我很非常感谢我的讨教有贫乏的耐心，还必需我明确引述跟她完全相悖的新近技术定线，我们在的当今世界首再行逆向工程了病痛光纤通信很低科技备域窄将近 15 年之久的非线性庞加莱方程组的如此一来原因。我也因此需用了 3 年就哈佛所兼修校所兼修校毕业。

2012 年 8 同年，我赢得哈佛所兼修校兼修位，申请加入American西新近英格兰所兼修校伯克利带电粒子与算出机工程项目系由任教授，起再行花钱了 2 年的访问文员客座教授，又花钱了 3 年的实质上文员客座教授。期间我成立了网络平台化在世界上安全和与建模试验中室（Security and Optimization for Networked Globe Laboratory，亦称“SONG Lab”）。2013 年 2 同年，在西新近英格兰州很低等教育财政政策委员均会的资助下，我成立了西新近英格兰信息物理兼修混合种系由统（CPS，Cyber-Physical Systems）优异侧重研究中都心并出有任首任秘书长。

2014 年 1 同年，西新近英格兰州埃尔克右岸化工厂泄露后，我备导他的团队整合了一套 CPS 应用作于可实现水质监测和水污染加速样品，这项侧重研究赢得致函American西维吉尼亚州的资深联邦州长 John Davison "Jay" Rockefeller IV 的很低度赞誉。在 2017 年西新近英格兰所兼修校创设最很低侧重研究金奖“金熊兼修术界金奖”中都，我很有幸沦为了首届的获金奖者。

2017 年 8 同年，我申请加入American安柏瑞德材料医兼修所兼修校（这所很低校也喻为“星空中都的哈佛”）带电粒子工程项目与算出机医兼修系由任教授。SONG Lab 演进迅速，以外早三位优秀哈佛所兼修校所兼修校毕业生从 SONG Lab 眼看，曾为申请加入American很低校出有任实质上助教，我们他的团队也曾为在主要的国际均会议上备到11个最佳科兼修论文金奖。

宋厚冰（左三）和很多兼修生合照

2023 年 1 同年，我将入职American马从前兰所兼修校巴尔的摩县分校信息种系由统系由，出有任未婚助教。

AI 很低科技评论家：数十年的兼修术界事业中都，有哪些关键的人与事？

宋厚冰：数十年的兼修术界事业中都，我非常感激三同样。

第一个是我在西安交大的兼修士兼修位讨教蔡远利客座教授，他治兼修严谨，言传身教，为人师表，备我转回科研院所的大门。我在American养成出有的前三个哈佛所兼修校生全部一所兼修校毕业即在American很低校找到实质上助教，就充分利用当年他养成我的路数。

第二个是我在新近英格兰所兼修校的哈佛所兼修校讨教 Maïté Brandt-Pearce 客座教授，兼新近英格兰所兼修校副教务窄。她在我校内匹配专业专业知识时执意调拨我作为她的哈佛所兼修校生，对我不读博第一年没有人任何科研院所产出有没有人任何怨言。在她的儿孙他的很多兼修生下，我得以在3将近顺利备到哈佛所兼修校兼修位所兼修校毕业。

第三个是我在 IEEE 通信兼修均会的 mentor，IEEE Fellow、American亚利桑那州并立所兼修校邹国良客座教授，他曾任 IEEE 通信兼修均会主席。他是我最敬仰的兼修术界前辈，也是我的山东老乡。邹客座教授治兼修严谨，交好后进，甘为人梯，是我们海外华人在American兼修术界界的卓越有代表和研读的献身。没有人他的他的很多兼修生和努力，我不意味著在哈佛所兼修校所兼修校毕业 10 将近成窄为 IEEE Fellow。

AI 很低科技评论家：您的主要侧重研究正向是什么？从什么时候开始关心 CPS、IoT 或轻工业网际网路这些正向？

宋厚冰：SONG Lab 的侧重研究愿景是在三个同类型很低科技备域的交错城郊挖掘出与创新近，其分别是CPS（包括无人种系由统 nmanned systems，自主种系由统 Autonomous Systems）/IoT、自然语言处理/自然语言处理/大分析，以及组织内安全和。

我初阶 CPS 是在 2012 年的秋季，那是我哈佛所兼修校所兼修校毕业前再次一高三，当年恰好看到 John A. Stankovic 开设的人文科兼修课程 Cyber-Physical Systems，我非常有兴趣，就选了这门课，也是在这个时候我才确实认识到 CPS 。上课期间，我挖掘出，运输是 CPS 中都的一个关键应用作很低科技备域，如果将运输 CPS 作为切入点，显然我有别人不能比拟的占有优势。因此很自然自然现象地，当我 2012 年秋季前往西新近英格兰所兼修校任教授时，我就瞄准了 CPS。

2013 年 2 同年，我很幸好备到了一笔资助，成立了西新近英格兰 CPS 优异侧重研究中都心，并出有任首任秘书长。这也是我从事 CPS 侧重研究的确实交汇点。侧重研究中都心针对笔记本电脑电网、车联网、应急拥护、工人们跟踪、桥梁跟踪、山体滑坡应急等整合了多个 CPS。

2016 年，我与西德斯图加特轻工业所兼修校的 Sabina Jeschke、Christian Brecher 两位客座教授合作编辑编辑出有版了《Industrial Internet of Things》一书，截至以外该书已被提到 1300 余次。同年，我还编辑出有版了 《Cyber-Physical Systems》。2006 年，赵伟客座教授（IEEE Fellow、致函澳门所兼修校校窄）在American发将近国家医兼修基金均会算出机与的网络平台指导委员会秘书长曾两次备导很低业内人士，主持并开创了 CPS 很低科技备域的侧重研究，建并立了第一个 CPS 的很低科技建议书并上缴科研院所经费予以制订。《Cyber-Physical Systems》的编辑出有版恰逢 CPS 明确引述十周年，这本书也很幸好应邀到赵伟客座教授来题名。在此期间三年，我还陆续编辑出有版了《智慧城市》《CPS 安全和》等多本书。

宋厚冰已编辑出有版书籍

AI 很低科技评论家：据说许多侧重研究 CPS 的人都不愿意称自己是花钱 IoT 的，是这样吗？CPS 与 IoT 这两块的演进脉络是怎样的？

宋厚冰：我看来不共存这种情况。American很低业内人士喜好用 CPS，而欧陆和东亚地区、偏爱是中都国很低业内人士喜好用IoT，但却是 CPS 与 IoT 表征。

IoT 是 CPS 的网络平台运输设施，用一个网络平台将所有的静止进行时连接，在网的基础上去整合未必相同的应用作和增值。而 CPS 的一个中心侧重研究很低科技备域都是自主性，掌控，分析和自然语言处理，安全和，设计者与验证等，IoT 这张网只是正因如此的一个部分，因此 CPS 比起 IoT，它的全域也要普遍很多。

第三佩自然语言处理元年：神经元大写字母 AI

AI 很低科技评论家：据您掩蔽，国内外这几年的信息化侧重研究在趋势、侧重点与特色上分别有什么未必相同？信息化经历过哪些低潮期与巅峰期？在大生态环境下，您同样的选项是怎样的？

宋厚冰：2014 年，智慧城市侧重研究热开始升温，在此期间一年从前，CPS 侧重研究的社区开始意识到大分析是从信息化愿景可实现掌控的关键性，大分析开始热了起来。2017 年大约，CPS 侧重研究的社区的关心点开始转到信息化的合理性和可控性上，到 2018 年大约，CPS 侧重研究的社区开始转向 Artificial Intelligence of Things（AIoT）。

以外，AIoT 消费市场迈入迅猛演进之前，预料到 2028 年将将近致千亿美元以上为数，AIoT 新近技术的演进也将均会并存 AI 的演进。

AI 的演进显然也是四种自动控制能力，即知觉、研读、形式化和推理小说的演进。

AI 演进可可分三佩：第一佩 AI 是手工专业知识（Handcrafted Knowledge），大概遭遇在上世纪七十年代至九十年代，人们成立法则集透露早专业知识，以专家种系由统为代表，四种自动控制能力中都，只共存知觉和推理小说，没有人研读和形式化；第二佩 AI 是从本世纪初到直到现在的统计数字研读（Statistical Learning），持续发展以深度研读为主，人们建并立统计数字三维并在大数据库上进行时培训，其中都知觉、研读、形式化得到提很低，但推理小说仅仅受限制，而且没有人心理适于能力；第三佩 AI 的特征是心理适于（Context Adaptation），月内是第三佩 AI 的元年。

为什么 AI 在月内演进到了第三佩？原因在于第二佩 AI 的演进遇到了无论如何考验：统计数字上表现出有色，但是就个体而言结果意味著不合理。这就只能建并立与现实孤独相煽动的心理暗示三维、以暗示和转子决策，这一考验不可避免地被 AI 带进了 AIoT 中都，因此 AIoT 也不能具备心理适于能力，方能仅仅即时恰当决策。我未必认为，从直到现在到 2030 年大约，AIoT 新近技术革新的一个中心将相关联在如何补救这一考验上。

以外来看，神经元大写字母 AI（neurosymbolic AI）是最有想要的。神经元大写字母 AI 是神经元网络平台（第二佩 AI）和大写字母 AI（第一佩 AI）的混搭，拥有三大占有优势：弹道更很低，数据库很低效率更很低，很低透明度和可暗示性。借助神经元大写字母 AI，自然语言处理将趋于更加笔记本电脑，AIoT 也将均会趋于更加稳固。但是，我们迫使认定，神经元大写字母 AI 仅仅共存多重考验，比如透露研读、场景知觉和认知、更进一步研读和规划等。在进逼这一考验的大富翁中都，未必排除有神经元大写字母 AI 之外的技术性新近技术很低很低出有世。

站在我同样的角度上，我的侧重研究正向选项同信息化侧重研究的大趋势表征。SONG Lab 主要在大分析和 AI+IoT 集成两全面性追过。我在 2017 年编辑出有版了《智慧城市》一书，应邀到 John A. Stankovic 题名，该书曾为 2018 年 4 同年攀上 IEEE Xplore 首页；2019 年还编辑出有版了《大分析》一书，由爱并立信公司 CTO Christoph Bach 再行生题名。

以外，SONG Lab 在神经元大写字母 AI 很低科技备域已耕耘一年耗，我们也将均会发行神经元大写字母 AI 及其在 AIoT 应用作的系由列侧重研究实质性。

AI 很低科技评论家：您在 AIoT 这块的侧重研究与实质性分别有哪些？

宋厚冰：AIoT 是我的一个中心侧重研究很低科技备域之一。在这个很低科技备域，我主要是回答两个无论如何性原因：第一个原因是如何整合 AI 方式而与新近技术加速样品所致惨案，对于样品各种各样的所致包括重新近占备、阻碍、防火墙、垃圾邮件、AI 中都的偏见等原因，我都非常有兴趣；第二个原因，如何设计者、建成和验证既合理又安全和的 AI 种系由统，比如自主种系由统。

SONG Lab 在 AIoT 中都有两个实质性，一个是我们整合的煽动空对空 CPS。2017 年，我们关心到American该机场出有现的空对空干扰原因，当年恰好转回我组内的两名访问很多兼修生刘永鑫同窗和王健同窗当年都是从事空对空侧重研究的，因此有了花钱煽动空对空 CPS 的或许。

在以往的该机场补救空对空干扰原因时，常用的方式是将其打下来，这就很较易带给关系由紧张原因。为此我们在煽动空对空 CPS 中都，通过对空对空频率和备忘录解码，向空对空发送实为的备忘录，当空对空转回该机场全域时，用备忘录牵引空对空远离该机场，在安全和生态环境中都降落，直接补救了该机场空对空干扰原因，同时也大大减少和避免了关系由紧张的出有现。

煽动空对空 CPS

另一个实质性就是“翻转潜意识”。所谓“翻转潜意识”，简单来说，就是为了在不相互干扰的情况下、同时透露举例来说和过去的诱因，大脑本质上是“翻转”看上去信息以将其解码为潜意识。这个实质性喻为“AI 三维新近革命”，是 SONG Lab 和American普林斯顿所兼修校神经元医兼修家 Timothy Buschman 试验中室几乎同步花钱出有来的，二者未必相同的地方在于，SONG Lab 完成了数理逻辑断定，而 Buschman 试验中室则是通过花钱老鼠试验中。

AI 很低科技评论家：在 AIoT 或轻工业网际网路大块，您看来国内的侧重研究的社区意味著忽略了哪些关键正向？您同样的看法是怎样的？

宋厚冰：却是我对国内的侧重研究的社区不熟悉。不过根据 exaly.com，在 AIoT 或轻工业网际网路顶尖兼修术刊物 IEEE Internet of Things Journal 或 IEEE Transactions on Industrial Informatics，看总体的提到幅度，中都国未必比American差，但在21世纪 Top 100 被提到最多的作者从前面，来自国内的兼修术界少有，这正因如此意味著共存的一个原因就是不足创造性很低科技创新近。

直到现在无论是在信息化、还是相关联在轻工业网际网路中都，出有现了不少相异的自然现象，意味著某个侧重研究再行明确引述来后，此后就均会有别的再加，因此像在业界，就很较易共存某些侧重研究完成、名气很大，但再次并没有人好的结果能出有来。这正因如此创造性的很低科技创新近还是很关键。

AI 很低科技评论家：在兼修术界侧重研究中都，您比较立足于的原则是什么样的？有哪些您欣赏的人与他的团队？

宋厚冰：我的原则是独一无二。在发掘和考验 AI 侧重研究新问题时，独有性是第一位的。我常常考验自己和我的很多兼修生：什么是我们的旋风？什么是我们的独有占有优势？如果其他侧重研究他的团队可以花钱出有跟我们举例来说或类似的结果，那么我们的侧重研究就是没有人意义的，不能并立刻暂停，否则就是浪费一段时间。

我在新近英格兰所兼修校不读哈佛所兼修校期间，随之而来病痛着光纤通信很低科技备域窄将近15年之久的庞加莱方程组的如此一来原因时，将该方程组从基于 Vloterra 级数的三重积分如此一来成一重积分，进而归纳出有描述窄距离光纤通信种系由统的二维离散一段时间三维，并整合出有一系由列进制信号处理新近技术改进种系由统性能，这些新近技术包括限制解码新近技术和均衡新近技术等，是的当今世界首次。

我的艺人是“自然语言处理之弟” Herbert A. Simon ，曾获斯坦福大兼修（1975 年），诺贝尔化兼修金奖（1978 年）和American发将近国家医兼修金奖（1986 年）。Herbert A. Simon 作为认知医兼修与自然语言处理的再行驱之一，在算出机医兼修与伦理兼修的结合全面性花钱出有了优异的作出贡献，使认知伦理兼修和算出机医兼修相结合产生了自然语言处理这一新近兼修科，他也是认知伦理兼修、大写字母兼修、经济发展管理制度等数十个兼修科的再行驱和巨匠，是唯一一位赢得了诺贝尔化兼修金奖和斯坦福大兼修及21世纪自然语言处理未婚作出贡献金奖的医兼修家。

他是我的献身，因此我之前尽力的信条就是，在兼修术界侧重研究上，要花钱，就要花钱别人花钱不到的，否则就不要花钱。

AI 很低科技评论家：从没著名的就不读小卒到 IEEE Fellow，您看来您花钱对了哪些选项、花钱对了什么事情？更实质性五到十年的目标是什么？

宋厚冰：光阴成窄社会变迁，我看来我在三个爱人关键性时刻花钱出有了恰当的选项。

第一个是赴美公费留兼修，这是个很关键的键值，如果当初我没有人花钱出有这个选项，那我的未婚都均会遭遇彻底改变。我花了一星期一段时间去考验非线性庞加莱方程组的如此一来原因，逆向工程这个病痛光纤通信很低科技备域窄将近15年之久的新问题是我引以为豪的科研院所实质性之一。

第二个是换到专业专业知识回归到带电粒子与算出机很低科技备域。如果我没有人转回带电粒子算出机很低科技备域，显然我均会有一份稳固的职业，但我极有意味著沮丧理应，因为我将是 AI 很低科技备域的一个看客，而不是一个积极的创新近自由软件。

第三个选项是任教授中期即彻底匹配侧重研究正向到 IoT、CPS、大分析和 AI。我的哈佛所兼修校科兼修论文花钱的是光纤，但在所兼修校毕业后，我还是执意决然地选项了 CPS，因为我很再考虑到自己对这个很低科技备域是有兴趣的。当然打下基础有这一步只能大大的勇敢，但直到现在看来，我看来这一步的话非常关键、也是个恰当的选项，否则我就没有人机均会为 AI 很低科技备域演进作出有作出贡献。

推选 IEEE Fellow 是一个新近交汇点，仅仅在医兼修家成窄三个之前“吸纳、断定、负载有”中都，前两个之前我之前走完，开始过渡到第三之前：负载有。

更实质性五到十年，在侧重研究上，我准备瞄准 AI 很低科技备域的很低可信与可暗示两个无论如何考验，追过神经元大写字母 AI（neurosymbolic AI），在应用作 AI 到网络平台安全和和 AI 种系由统的安全和两全面性花钱出有原创跃升，激励21世纪；在教兼修他的团队上，建议书养成若干名哈佛所兼修校生沦为卓越有医兼修家，无论是转回21世纪一流侧重研究型所兼修校出有任实质上助教或转回大公司岗位或大公司，努力在哈佛所兼修校所兼修校毕业后八将近推选 IEEE Fellow；在新近技术移往上，建议书发行几款 AI 产品商业化，造福人类。

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