中文
Artificial intelligence is an important part of the discipline of intelligence, which attempts to understand the nature of intelligence and produce a new kind of intelligent machine
北京科技大学智能科学与技术学院、人工智能研究院教授、博导，智能科学与技术系副主任、智能仿生无人系统教育部重点实验室副主任。长期从事智能无人系统、仿生微型扑翼飞行器、智能控制等研究，在Automatica、IEEE汇刊等国际著名期刊上发表SCI论文50余篇，其中ESI高被引论文6篇、ESI热点论文1篇，Google学术引用2000余次，出版学术著作2部，授权发明专利5项。主持重点研发青年科学家项目、国家自然科学基金面上项目、联合基金子课题、启元实验室基金、JKW主题项目、“一带一路”创新人才交流外国专家项目、国家重点研发计划专项项目子课题等项目。曾获吴文俊人工智能自然科学奖一等奖（第四完成人）、中国仿真学会科学技术奖创新技术一等奖（第八完成人）、人工智能学会优秀博士论文提名奖、ICIUS 2019 最佳会议论文提名奖等。目前担任中国自动化学会青年工作委员会副秘书长、北京智能学会理事、IEEE SMC 学会自主仿生飞行机器人委员会委员；担任IEEE/CAA; Journal of Automatica Sinica和工程科学学报青年编委。
English language documentation files English language documentation files - 副本.docxArtificial Intelligence, abbreviated as AI, is a crucial driving force behind the new wave of scientific and technological revolution as well as industrial transformation. It constitutes a novel technical science dedicated to researching and developing theories, methods, technologies, and application systems aimed at simulating, extending, and expanding human intelligence.
As a significant component of intelligence studies, AI seeks to understand the nature of intelligence and create intelligent machines capable of responding in ways similar to human intelligence.
It is an exceptionally broad scientific field encompassing robotics, speech recognition, image recognition, natural language processing, expert systems, machine learning, computer vision, and more.
However, the governance challenges posed by large-scale AI models cannot be overlooked. As Elon Musk pointed out, beneath the mask of machine learning, the essence of AI remains rooted in statistics. To foster a healthy innovation ecosystem, it is essential to conduct forward-looking research and establish sound laws, regulations, institutional frameworks, and ethical guidelines to ensure the responsible development of AI.
Looking ahead, while emphasizing risk prevention, it is equally important to simultaneously establish mechanisms for error tolerance and correction, striving to achieve a dynamic balance between regulation and development.
岗位需求
团队
方向
任务
聘用人数
备注
联系人
材料设计
1. 材料计算与设计
面向钢铁材料的计算方法、相关实用技术与示范应用
全职1-2人，兼职与客座1-3人
熟悉钢铁材料或其它金属材料，有材料计算设计、数据平台建设以及有钢铁企业合作等经验者优先。欢迎材料与计算机、信息学科复合型人才
刘国权:
g.liu@ustb.edu.cn
2. 材料数据与设计
面向钢铁材料的数据库建设、数据应用技术与示范应用
全职1-2人，兼职与客座1-3人
3. 材料基因组工程示范应用
着眼于材料设计研发的“全链条”，材料基因组工程研究与示范应用
全职1-2人，兼职与客座1-3人
洁
净
钢
1. 夹杂物控制理论与工艺
钢水中夹杂物形成机理、运动行为及控制技术研究
全职1-2人，兼职与客座1-2人
有钢铁企业现场工作经验者优先
孙彦辉:
sunyanhui@metall.ustb.edu.cn
2. 冶金渣系设计与优化
高品质钢在冶炼、精炼、浇铸过程中渣系成份设计及工艺优化
全职1-2人，兼职与客座1-2人
3. 连铸坯质量控制与工艺优化
高品质连铸坯表面质量与内部质量控制技术及相关工艺优化
全职1-2人，兼职与客座1-2人
材料检测
与
评估
1.金属表面在线检测
金属表面在线检测系统、三维检测技术开发与应用
全职1-2，兼职与客座1-2人
机械、自动化、计算机、材料专业，有相关工作经验者优先，欢迎有以上多个专业经历的复合型人才
徐科:
xuke@ustb.edu.cn
2.材料内部质量检测
材料内部夹杂物、晶粒、织构的超声、X衍射、电磁超声等检测技术开发与应用
全职1-2，兼职与客座1-2人
3.产品质量建模与监控
冶金产品质量监控、分析、诊断、优化方法研究及冶金生产过程全流程质量监控系统研发
全职1-2，兼职与客座1-2人
海洋工程用钢
1.海洋平台及海底管线用钢
高强、高韧、高塑海洋平台用钢的研发，高性能海底钻采、管线用钢研发
全职1-3人，兼职与客座1-3人
有从事海洋工程用钢的研究开发经历或承担与海洋工程用钢研发相关课题优先
尚成嘉：
cjshang@ustb.edu.cn；
2.沿海设施及桥梁钢
耐腐蚀沿海桥梁、工程机械、基础设施用钢的研发，高湿热环境下材料的腐蚀行为评价方法及技术
全职1-3人，兼职与客座1-3人
3.海洋工程用钢的焊接与服役行为
海洋工程用钢焊接材料研发，海洋工程用钢的服役性能研究
全职1-3人，兼职与客座1-3人
现代交通用钢
1. 先进高强韧汽车钢的研发与制备
高强韧、高强塑积的下一代汽车用材的成分、工艺与生产技术研发
全职1-3人，兼职与客座1-3人
有长期从事钢铁厂汽车钢研发与技术服务的优先。作为技术负责人和技术骨干完成国家企业汽车钢研发项目者优先
唐荻：
tangdi@nercar.ustb.edu.cn
2. 汽车轻量化新材料与制备技术
汽车用铝、钛、镁等轻型合金材料的研发、制备及应用技术
全职1-3人，兼职与客座1-3人
3.汽车用钢用户技术研发
汽车用高强钢的成形、应用、动态变形行为研究
全职1-3人，兼职与客座1-3人
4. 高速、重载铁路用关键部件用钢技术
重点研发我国高速、重载机车用轮对材料
全职1-3人，兼职与客座1-3人
先进能源用钢
1. 核电关键装备用钢
第三代压水堆核电关键装备用钢开发，第四代快堆工程化关键钢铁材料开发，核电钢铁材料服役评价与延寿技术
全职1-3人，兼职与客座1-3人
有耐热钢、耐蚀钢、不锈钢等特殊钢开发以及有企业合作经验者优先
王西涛：xtwang@ustb.edu.cn
2. 先进火电装备用钢
超超临界火电用钢开发，烟气、燃气轮机关键高温材料开发
全职1-3人，兼职与客座1-3人
3. 新型能源关键钢铁材料
页岩气等新型能源钻采用钢、高耐蚀油气钻采储运用钢开发
全职1-2人，兼职与客座1-3人
特
殊
钢
1. 高性能特殊钢
长寿命、高稳定性工模具钢，高强高韧切割用钢，耐蚀弹簧钢等高性能特殊钢研发
全职1-３人，兼职与客座1-3人
有长期从事钢铁厂不锈钢、特殊钢研发与技术服务的优先
唐荻：
tangdi@nercar.ustb.edu.cn
2.资源节约型不锈钢
资源节约型先进不锈钢技术研发
全职1-３人，兼职与客座1-3人
