在同事和學生眼中，陳俊龍在科研上有著敏銳的直覺，始終活躍在科研一線。他的博士畢業生張通告訴《中國科學報》：“勇于探索，敢為人先，做原創性的工作，不懼失敗——這是陳老師對學生的殷切希望和教誨。”
陳俊龍是歐洲科學院外籍院士、歐洲科學與藝術學院院士，中國自動化學會會士、副理事長，華南理工大學計算機科學與工程學院院長、客座教授。近日，陳俊龍獲得2021年度美國電氣與電子工程師協會（IEEE）約瑟夫·沃爾終身成就獎，這是首位獲此殊榮的中國學者。
“Always try your best”
對于陳俊龍來說，在美國普渡大學攻讀博士是他科研生涯的重要里程碑。這么多年，他始終謹記博士生導師、普渡大學教授喬治·李的贈言“Always try your best（無論何時都要盡你最大努力）”。為此，陳俊龍一直潛心做學問，在國際重要學術刊物上發表有影響的論文。2018年至2021年，他連續四年被評為科睿唯安全球高被引科學家。
在獲得博士學位后，陳俊龍在美國工作20余年。2010年，他回到祖國，擔任澳門大學科技學院院長、講席教授。
“到澳門大學任教是我治學生涯中的一個重要分水嶺，極具挑戰。”在任期內，陳俊龍帶領澳門大學的工程學科及計算機學科雙雙進入世界大學學科排名前200名。2016年，陳俊龍獲得普渡大學杰出電機及計算機工程獎。
值得一提的是，澳門大學工程學科及計算機學科獲得《華盛頓協議》的認證，是陳俊龍對澳門工程教育的重要貢獻之一。
早在2018年，陳俊龍便獲得IEEE控制學領域最高榮譽——諾伯特·維納獎。這一次，他又摘得IEEE約瑟夫·沃爾終身成就獎，也因此成為首位獲得IEEE兩個獎項的中國學者。
IEEE約瑟夫·沃爾終身成就獎于1991年設立，旨在表彰在系統工程概念、方法、設計、教育或管理方面作出杰出專業服務或貢獻的學者。往屆獲獎者有被譽為“模糊數學之父”的著名學者拉特飛·扎德等人。
2019年，陳俊龍來到華南理工大學計算機科學與工程學院，帶領團隊在人工智能基礎理論、智能制造、類腦智能算法及其在情感計算和圖像處理等方面取得系列成果。
孟獻兵是陳俊龍在華南理工大學指導的博士后。“具有獨立科研能力和創新精神是陳老師培養學生的第一目的。”孟獻兵仍記得陳俊龍常說的話，“學生做科研，發表成果很重要，但掌握正確的科研方法、擁有獨立的科研思想以及創新精神才是最重要的”。
劉竹琳是陳俊龍在澳門大學指導畢業的博士生。2019年，她跟陳俊龍一起到華南理工大學工作。“陳老師有細心溫柔的一面，也有嚴厲認真的一面。前者給學生春風般的溫暖，后者幫助學生在科研路上站穩腳跟。”劉竹琳說。
近30年研究路
科學研究之路始于微小，最終蓬勃發展。
美國國家科學基金會第一位華人學部主任包約翰，也對陳俊龍的早期發展影響至深。“從上世紀90年代包教授研究的函數鏈神經網絡開始，到2017年的寬度學習網絡初具雛形，再到近4年的蓬勃發展，是陳老師近30年的研究經歷。”孟獻兵說。
熟悉陳俊龍的人都會被他的工作熱情、踏實作風所折服。
2018年，陳俊龍在業界率先提出“寬度學習系統”（BLS）這一理念。BLS是作為一種“深度學習網絡的替代方法”被提出的，基于將映射特征作為 RVFLNN（隨機向量函數鏈接神經網絡）輸入的思想而設計。
上世紀80年代，早期的神經網絡工作主要集中于解決調參與層次結構問題，特別是梯度下降參數的求解。那時，還在美國攻讀博士學位的陳俊龍就已經涉足神經網絡、模糊系統及遺傳算法的研究。
上世紀90年代末期，陳俊龍對包約翰提出的RVFLNN進行了單隱層神經網絡的研究，在增量學習上加強探索。終于在2018年，陳俊龍及其團隊基于將映射特征作為特征輸入的思想提出BLS。
“BLS是在我20年前做神經網絡的基礎上提出來的。當時大家都提深度學習，我做的BLS只有單層的結構，里面是以數學理論為基礎，不用深層架構，理論上我們已經證明了。”陳俊龍對《中國科學報》表示，作為一種新型的扁平式神經網絡結構，BLS可以通過新加入的數據以高效的方式更新系統。
陳俊龍指出，BLS最重要的特點在于它的單隱層結構，具有兩個重要的優勢，一個是“橫向擴展”，另一個則為“增量學習”。他進一步解釋道，與深度神經網絡不同之處在于，BLS不采用深度的結構，而是基于單隱層神經網絡而構建，可以用“易懂的數學推導來做增量學習”。
“學術界已有120多家高校使用我們的算法，相關算法已有諸多專利。”陳俊龍說。在實際應用中，BLS系統以及以BLS為基礎的動態神經網絡賦予邊緣端智能學習功能的邊緣計算無限的前景。
打通產學研用的“任督二脈”
腦科學是人類理解自然界現象和人類本身的重要疆域，是本世紀最重要的前沿學科之一。歐美發達國家已在這一領域率先“發兵”，我國必須乘勢而上，打通產學研用的“任督二脈”。
2019年，陳俊龍確立了“珠江人才計劃”，引進創新創業團隊——“計算腦科學與情感智能團隊”，并于2020年兼任人工智能與數字經濟廣東省實驗室（廣州）副主任以及腦情感認知研究中心負責人。在類腦科學研究領域，以寬度學習和情感計算為基礎，陳俊龍團隊開啟前瞻性的研究。
陳俊龍團隊將研究成果在“心理健康評估”和“智能司法”等領域進行示范應用。特別是將腦電數據智能分析應用到戒毒之中，并研發出首個線上智能戒毒App。陳俊龍表示，通過可穿戴智能設備采集戒毒人員的腦電波等數據，建立科學有效的“成癮指數”；利用非藥物干預手段，如音樂誘發、運動處方和TMS經顱磁刺激技術等，形成智慧戒毒的閉環研究與獨具特色的廣東方案，這是人工智能在戒毒領域的創新應用。
“我們希望借助云計算做到腦腦通信，先利用腦電信息技術測出吸毒者的毒癮程度，由人工智能生成推薦的干預方案，然后通過實時記錄用戶的運動狀態和腦電監測數據，及時調整。”陳俊龍認為，人工智能在人類精神健康領域中的應用是未來重要的產業發展方向。
