孔宪光，博士，华山学者，教授，博导。本科、硕士、博士就读于西北工业大学，现任西安电子科技大学智能制造与工业互联网（大数据）研究中心主任，陕西省工业互联网大数据与智能系统重点创新团队负责人，陕西省工业互联网技术高校工程中心主任，工信部工业大数据分析与集成应用重点实验室委员，工信部智能装备数字孪生技术创新与测试重点实验室委员，陕西省“面向柴油机数字化制造的工业大数据与智能系统”首席科学家，陕西省电子制造SMT产线质量大数据工程中心副主任，陕西省5G+工业互联网通讯终端技术工程中心学术委员会主任，西安邮电大学工业互联网研究院院长，西安市工业大数据与智能系统工程中心主任，西安市智能质检创新联合体首席科学家，榆林市智慧能源大数据重点实验室主任。

现为工信部、教育部、国家自然基金委、国防科工局、陕西省发改委、陕西省国资委、陕西省工信厅、陕西省科技厅评审专家，担任全国工业大数据与智能系统分会委员、国家信标委工业数字孪生专题组组长、国家信标委数据资产专题组联合组长，国家工业母机专家，全国数字计量技术委员会数据要素工作组副秘书长，陕西省数字经济发展专家咨询委员会委员、陕西省工信厅党组联系服务专家、陕西省数字化转型特派员组长、陕西省国资委企业信息化建设工程专家委员会主任、陕西省数智化产业技术创新联盟常务副理事长，西安市中小企业数字化转型专家委员会主任、省市大数据局专家、省人工智能（大数据）产业链专家、机器人产业链专家、省5G专家、省工业大数据专委会主任、省数字双碳专委会副主任、省智能制造专家委员会委员，省信息技术标准化委员，省国防科技工业协会专家，全国工业互联网大赛评委、全国数据要素赋能新型工业化大赛指导委员会委员、省5G绽放杯及数据要素大赛评委、省工业互联网协会理事、西安市大数据专家委员会委员、榆林市工业互联网专家委员会副主任、宝鸡市数字经济专家、庆阳市数字经济顾问，无锡太湖领军人才，省交控集团、三一重机、中铁一局等外聘战略智库专家。

从事工业互联网大数据与人工智能、工业数字孪生与CPS 、工业软件与智能系统、工业区块链与数字资产等方面的研究，主持60 多项国家省部级项目，包括国家科技重大装备专项、工信部智能制造、工信部工业互联网专项，国家发改委大数据专项，国防科工局重大项目，陕西省智能制造重大专项等，发表SCI论文30多篇，授权发明专利40多项，转化发明专利17项，获国家教学成果一等奖、陕西省教学成果二等奖、陕西省计算机学会一等奖一项，参研《信息物理系统参考架构》、《信息物理系统术语》、《可信数据空间技术架构》《工业互联网平台选型要求》、《工业软件分类》等国家标准、《中小企业数字化转型指南》、《企业数字化转型诊断规范》、《低代码开发平台能力要求》、《工业数字孪生引擎功能架构》、《工业数字孪生产品测试方法》等团队标准，《数据要素流通标准化白皮书》、《工业数据标准化白皮书》、《新一代工业软件发展报告》、《CPS指南》等。出版全国首部《工业互联网技术及应用》教材，《CPS系统导论》、《区块链工业应用技术》、《工业边缘计算》。

团队名称：智能制造与工业互联网（大数据）研究中心

团队介绍：围绕国家智能制造与中国制造2025的军民重大需求，面对产品全生命周期各环节海量异构多源数据无法有效利用问题，针对传统大数据分析技术等无法支撑智能制造领域知识快速获取和智能决策支持的需求，面向工业互联网中的“智能装备、智能工厂与智能服务”，将工业大数据、人工智能、数字化、可靠性、PHM、仿真、CPS等技术深度融合创新，支撑智能装备产品的健康评估与故障预测、智能产线与智能车间的资产管理与运营优化、智慧院所的试验改进与优化决策、智慧工地的高效掘进与风险管理，构建工业信息物理生态系统，形成独特的工业大数据分析与AI技术体系。现有人员100多人，近三年承担科技计划及横向科研项目近50项，总经费超过4000万元，到账经费超过3100万元。研究团队近三年来受理发明专利35项，授权专利28项，转让专利10项，软件著作权12项。近3年发表相关论文70多篇，其中SCI论文40余篇，研究被国内外同行高度评价，被引1500余次，其中高被引论文2篇。实验室围绕工业大数据、工业人工智能、工业数字孪生与CPS、工业互联网平台四个方面，展开了工业大数据分析与决策理论、智能制造与数字化制造、工业智能机理、智能应用技术、多模态智能分析技术、工业数字孪生构建理论、装备/产线可靠性与PHM、信息物理系统（CPS）与工业大数据、试验大数据、工业大数据分析引擎、工业数字孪生引擎、工业大数据平台、虚拟仿真技术、机电一体化、机电装备热力耦合分析、新能源器件分析与优化、机电装备健康监测、状态信息挖掘、电子封装结构可靠性分析、结构多尺度仿真分析、大数据背景下的结构强度和寿命预测、自动仿真平台开发、测控技术等方面的基础理论与工程应用等研究。突破了耦合关联跨时空大数据分析与决策、工业智能算法、知识图谱、数字主线、多模态融合数字孪生建模、工业区块链、工业可视化等技术。实现装备层、全周期、产业链的智能分析，构建工业大数据分析与决策系统，工业智能系统，具备智能感知、分析、控制的工业CPS系统，工业大数据与智能系统平台，服务于智能制造。