为全面实施创新驱动发展战略，贯彻落实国家《新一代人工智能发展规划》，通过推荐评选优秀的智能科学技术成果，切实调动广大智能科技工作者的积极性和创造性，表彰获得2019年度吴文俊人工智能科学技术奖的学者与专家，促进人工智能技术在各行业领域赋能，大力提升我国智能科学技术创新与产业化发展水平，加快建设成为世界人工智能创新中心和应用高地，中国人工智能学会将于 2019年11月29日—12月1日在苏州隆重举办“第九届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼暨2019中国人工智能产业年会”。诚邀您莅临本届颁奖大会，共襄盛举。
王鼎，毕业于中国科学院自动化研究所，获得工学博士学位，曾在复杂系统管理与控制国家重点实验室工作，期间于2015年12月至2017年1月，在美国University of Rhode Island电气、计算机与生物工程系访问交流；现任北京工业大学信息学部教授。主要研究方向为自适应与学习系统、计算智能与智能控制。在自动控制、计算智能等领域的权威国际期刊和重要国际会议上发表学术论文120余篇，其中70余篇被SCI检索，并出版学术专著3本、章节3篇。第九届吴文俊人工智能优秀青年奖获奖者，以下内容为王鼎教授的专访报道。
王鼎，2012年毕业于中国科学院自动化研究所，获得工学博士学位，同年留所，在复杂系统管理与控制国家重点实验室工作，历任助理研究员、副研究员；期间于2015年12月至2017年1月，在美国University of Rhode Island电气、计算机与生物工程系访问交流；自2019年2月起，任北京工业大学信息学部教授。主要研究方向为自适应与学习系统、计算智能与智能控制。在自动控制、计算智能等领域的权威国际期刊和重要国际会议上发表学术论文120余篇，其中70余篇被SCI检索，并出版学术专著3本、章节3篇。入选中国科协青年人才托举工程、中国科学院青年创新促进会，获得中国科学院优秀博士学位论文奖、中国自动化学会优秀博士学位论文提名奖、中国自动化学会自然科学奖一等奖、北京市科学技术奖三等奖。担任过著名国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems和Neurocomputing以及国内权威期刊自动化学报的编委。曾在一些重要国际会议上担任职务，如2017 International Conference on Neural Information Processing, 2016 World Congress on Intelligent Control and Automation, 2014 IEEE World Congress on Computational Intelligence等。
研究复杂非线性系统优化控制问题时难以直接求解HJB方程，而且实际系统中广泛存在许多不确定因素。利用作为人工智能基础的强化学习与神经网络，在进行合适问题转化和构建自适应评判控制体系的基础上，通过近似求解HJB方程、建立一系列自学习鲁棒控制策略。
目前所在的北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室，致力于研究计算智能基础理论和智能系统研发，力求在计算智能、智能优化控制、智能信息化处理，以及机器学习等方面取得重要成果。研究团队以乔俊飞教授为带头人，面向环境感知与保护自动化，研究智能感知与自主控制的基础理论、核心方法与应用技术。
您在获奖后的研究方向是什么？获奖后项目有什么最新进展？
把自适应评判方法逐渐完善，在建立迭代启发式学习机制的基础上，研究城市污水处理智能评判控制。目前已在污水处理这一复杂系统的分析与迭代算法的提出方面，取得了一些进展。
在您看来，目前国内人工智能人才是否缺乏？他们需要何种知识结构？
人工智能已经是一个非常具有媒体热度的词语，受到了极大的关注，但是与其密切相关的领域比较广泛，如脑与认知科学、机器人、智能系统、图像识别、自然语言处理等，具有全局视野的人工智能人才比较缺乏。研究人工智能，需要了解认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论等方面的知识，并在所属领域有所专长。
建立鲁棒自适应评判控制体系，克服不确定因素的影响和扩大基于人工智能的自学习优化方法的使用范围，实现不确定环境下复杂系统的有效管理与控制，为智能控制、神经网络、强化学习等方向的发展产生了一定影响，从而为人工智能基础理论及相关智能控制技术的发展起到了推动作用。
紧密结合国民经济建设和社会发展的迫切需要、国家关于人工智能的发展规划、相关研究领域的发展趋势和存在的主要问题，切实推动人工智能基础理论、核心方法、应用技术以及相关产业发展。
