原標題：探前沿算法 解應用難題

來源：人民日報

摘得國際EDA競賽冠軍，華中科技大學計算機學院90后團隊——

探前沿算法 解應用難題（科技自立自強·青年科學家）

呂志鵬教授（中）及其團隊成員。資料圖片

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不久前，在計算機輔助設計國際會議上，華中科技大學計算機學院呂志鵬教授團隊摘得電子設計自動化布局布線算法競賽全球冠軍。這支年輕的團隊專注于應用型研究，希望打通算法研究從實驗室到企業的“最后一公里”，把科研成果寫在祖國的大地上。

華中科技大學計算機學院人工智能與優化研究所里，研一學生羅燦輝緊張地坐在電腦前，每隔一會兒就點擊鼠標、刷新網頁。突然，網頁更新了，計算機輔助設計國際會議（ICCAD）電子設計自動化（EDA）布局布線算法競賽第一名的名單里，赫然出現了他們團隊的名字：羅燦輝、梁鏡湖、謝振軒、蘇宙行、呂志鵬。“我太激動了，第一時間和團隊分享了這個好消息。”羅燦輝說。

羅燦輝所在團隊成員的平均年齡才24歲，除了指導老師呂志鵬教授外，全都是90后。今年是他們首次參加ICCAD競賽，如此年輕的團隊，能從12個國家和地區的137支隊伍中脫穎而出，呂志鵬卻很平靜：“我們的目標遠不止于此。從事EDA研究，不是為了發論文或得大獎，而是要為具體的工業應用服務，要把科研成果寫在祖國的大地上。”

奪冠離不開深厚積淀

EDA就是利用計算機輔助設計軟件，來完成芯片的功能設計、綜合、驗證等流程的設計方式。EDA布局布線設計是其中重要一環。就像裝修房子，要讓各種家具家電、電線網絡布局在最合適的地方，做到既美觀又節省空間，還能完美互聯互通，需要一個最優的“施工圖”。芯片等精密器件只有指甲蓋大小，卻要加載百億個單元，相互聯結的線路更復雜，只能通過算法去設計最優“施工圖”。

EDA是電子設計的基石產業，在精密制造領域，更是精密器件生產、加工和測試的基礎。“可以說，掌握了最優的EDA，就有了高端工業領域的主導權。”呂志鵬說。

EDA的基礎就是算法。這個年輕團隊的奪冠，離不開研究所在算法領域40余年的積淀。上世紀80年代，華中科技大學計算機學院成立人工智能與優化研究所，第一任所長黃文奇成為國內最早關注算法研究的專家之一。“早期階段研究所更側重于純理論研究，而且專注于解決NP難問題。” 呂志鵬介紹。NP難問題，是世界七大數學難題之一。在算法領域，通俗地說，NP難問題是指那些具有極高計算復雜度、沒有“標準答案”的非確定性問題。

沒有標準答案、標準路徑，如何解題？黃文奇提出了擬人擬物的算法思路，并被傳承至今。“擬人擬物就是用自然界和人類社會的一些設計和布局智慧來解決數學算法問題。”呂志鵬說。這種算法的靈感來自一次擠公交車的經歷。當時，黃文奇接到一個研究課題，需要將一個大圓進行機械加工，在其中打一些大小不等的圓形孔，打完孔之后的大圓重心要和原來的大圓接近。如何實現？黃文奇苦思冥想，而看似滿員的公交車卻一次又一次擠進新乘客的場景，讓他靈光一閃。他把擠公交的場景等價為一個物理演化模型，經過多次算法演練，最終找到了大圓打孔問題的最優解決辦法。

解決企業實際應用難題

每家醫院都有很多護士，但護士的層級、專業各不相同，醫院護士不能斷檔，還要保障護士應有的休息時間……如何通過算法，讓每家醫院都能迅速找到最優的排班方案？留學期間，呂志鵬就參加了一次這樣的算法競賽并獲得第三名的好成績。讓他驚奇的是，競賽成果立刻被運用到了各大醫院中。

“在國外，從護士排班到快遞物流、城市規劃設計等都有算法的應用，很多企業會把算法跟工業緊密結合。我國經濟高速發展，數字化轉型深入推進，我們更應該將科研與產業發展緊密結合起來。”呂志鵬說。2011年擔任研究所所長后，他便致力于科研的應用化轉型。

機會不期而至。2011年畢業季，一家企業到華科招聘，面試官與一名求職的研究生交談時，聊起研究生正在參與的一個課題，恰好是企業亟待破解的難題。面試一結束，面試官立即請研究生帶他去見課題負責人呂志鵬，代表企業提出了合作科研攻關的意向。

“這是我們團隊做的第一個應用型項目，雖然并沒有太多經濟收益，但是我們覺得很值，這標志著我們團隊正式將算法研究應用于實業。”呂志鵬說。一年半后，他們拿出了一個優化方案，大幅降低了企業生產成本。邁出第一步后，研究所的應用型研究越來越順暢。從實驗室到企業，他們設計的算法被應用于快遞物流、電子器件、智慧城市建設等諸多領域。

堅持“從0到1的突破”

算法領域的很多國際大賽，“出題人”都是業界的重要企業，所出的題目正是企業本身難以破解的技術難題。因此，以賽促練是人工智能與優化研究所的傳統。呂志鵬團隊此次參加的ICCAD是EDA領域歷史最悠久的頂級學術會議之一。本屆比賽的題目，正是當下最前沿的芯片設計中的難題，光題目打印出來就有厚厚一本，數據量極大、約束性條件極多。

第一次接觸這么難的題目，幾名90后起初有點發怵。蘇宙行博士根據每個人的特長優點分解任務，大家很快埋首于自己的具體問題，探索不同的解決路徑。“NP難問題就是這樣，沒有確定答案，只能不斷探索、不斷失敗，再不斷去想新路。”研究生梁鏡湖說。“鍥而不舍、永不言棄”是蘇宙行對隊員們最深的印象。而實現“從0到1的突破”，是隊員們最興奮的時刻。經過4個月的不懈努力，在無數次試錯之后，他們終于找到了一條正確的解題路線。

盡管算法運用領域十分廣泛，這次大賽卻讓羅燦輝等團隊成員堅定了將來從事EDA研究的決心。他們深知，在許多關鍵技術買不來、學不來的情況下，我國更需要研究人員沉下心來，擊破“卡脖子”難題。“這次大賽結果再次證明，年輕人可以扛大梁。”談到未來，呂志鵬充滿信心，“我們也希望和其他研究者分享經驗，共同解決算法研究從實驗室到企業的‘最后一公里’問題，為國家培養更多人才。”（記者 田豆豆 吳 君）

[責任編輯：楊凡、崔中連]

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