主题: 人工智能与交叉科学研究

时间: 2026年1月26日 上午 9:00-10:00

地点: 管理科研楼一楼 第二教室

主讲人: 彭一杰，北京大学光华管理学院副教授，博士生导师

Bio: 彭一杰，北京大学光华管理学院副教授，博士生导师。北京大学科学智能学院兼职老师，人工智能研究院多智能体与社会智能中心执行主任、北京大学信息技术高等研究院多智能体与工业智能实验室主任。本科毕业于武汉大学数学与统计学院，从复旦大学管理学院获博士学位。在美国马里兰大学和乔治梅森大学分别从事过博士后与助理教授工作。主要研究方向包括仿真建模与优化、金融工程与风险管理、人工智能、健康医疗等。主持优秀青年科学基金、原创探索计划、杰出青年科学基金等。在《Operations Research》，《INFORMS Journal on Computing》和《IEEE Transactions on Automatic Control》等高质量期刊与人工智能顶会上发表学术论文，曾获INFORMS Outstanding Simulation Publication Award、教育部第九届高等学校科学研究优秀成果二等奖。目前担任Journal  of System Science and Engineering、《系统管理学报》领域主编，Asia-Pacific Journal of Operational Research、Journal of Systems Science and Information、运筹学报副主编，北京运筹学会副理事长、管理科学与工程协会人工智能技术与管理应用分会副理事长、管理科学与工程协会理事。

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报告摘要：本报告围绕AI 赋能复杂管理决策展开系统性研究，聚焦中国制造业 “大而不强” 及跨场景协同决策等核心痛点，提出了涵盖理论创新、技术突破与产业应用的完整解决方案。核心理论创新包括三大方向：基于广义似然比的神经网络训练方法，有效提升模型鲁棒性与泛化性；基于风险度量的深度强化学习，增强复杂环境下决策稳健性；渐进最优动态仿真资源分配策略，将仿真优化效率提升300%-400%。针对微观、中观、宏观跨场景协同优化的核心科学问题，构建了跨场景预训练管理决策基础模型 ，整合企业私有数据与公开信息，实现从输入到输出的端到端智能决策。在产业应用方面，成功落地大众一汽AMR 调度系统、沈鼓CAD 智能设计、国民油井生产系统优化、广州工控AI 智能体平台等多个标杆项目，其中AMR 调度系统提升运输效率35%，国民油井订单准时交付率从22% 提升至88%。研究还拓展至跨学科领域，在科学与硬件智能（忆阻器模拟、微流控实验等）、医疗（口腔CAD 设计）、人文社科（情绪识别、行为经济学博弈等）方向取得系列成果，并孵化了商用清洁机器人企业易择智擎。整体研究通过数据驱动、仿真推演与智能决策的深度融合，为制造业高质量发展与全球产业价值链重构提供了坚实的理论支撑与实践范例。