黄翰，软件工程学院教授，博士生导师，国家级青年人才项目入选者；坚持"观点源于实践，问题驱动研究"的理念；擅长以非凸优化、混合整数非线性规划建模作为研究的切入点，设计微小代价搜索算法、学习算法，实现高效率且可解释的优化、分类效果；研发的算法技术在软件工程、计算机视觉与工业工程等领域有显著的应用成效。长期致力于智能算法理论、应用与产业生态的研究，发布了6项公开人工智能赋能行业的软件系统，完成算法落地应用案例超100项；落地"智能体+私域大模型"10多项，覆盖教育、管理、金融、法律、航运、财会、医学与建筑等多个重要领域；实施的智能体AI赋能千行百业计划已有300多例，受众覆盖600多家单位与20多万个人用户。

研究方向：

微计算方法（微小代价人工智能方法）、智能体工程、AI赋能肿瘤医学与生化反应计算机等

主要学说：

微计算：算法效率提升的本质是节省多余或者重复的计算代价。(AI核心技术)

知识表示：人工智能的本质是知识的表示。(AI原理)

AI赋能价值公式：V = C(AI) * max(AI, HU) / N(max(AI, HU))(AI应用)

生化计算机：酶促生化反应计算是无需外部能量就可以驱动并持续反复运行的计算模式，例如人脑、动物神经系统等。(AI新载体)

创造公理：被创造的世界无法创造出表示这个世界的基本元素。(AI未来探索)