宁泽鹏，南开大学人工智能学院教授（2026.04–至今），博士生导师，国家高层次青年人才，入选南开大学百名青年学科带头人A档；入选Schmidt Sciences全球人才项目。研究方向涵盖人工智能、系统与控制、机器人以及学科交叉等领域；研究成果主要发表在多个IEEE系列汇刊与Automatica等国际权威学术期刊上，并得到包括国内外院士、国际学术期刊主编、IEEE/IFAC Fellow等知名学者正面评价20余条。

同美国、英国、加拿大、意大利、澳大利亚、新加坡、韩国等国家及中国香港的多所知名高校建立了科研合作关系，包括美国加州大学伯克利分校、英国伦敦国王学院、新加坡国立大学、新加坡南洋理工大学、香港大学等QS排名前50的高校；合作者包括多位国外院士、期刊主编以及十余位IEEE Fellow。

教育经历

    2010.09–2014.06  哈尔滨工业大学，电子信息科学与技术，学士

    2014.09–2016.07  哈尔滨工业大学，控制科学与工程，硕士

    2016.09–2021.09  哈尔滨工业大学，控制科学与工程，博士

留学经历

    2018.10–2020.09  美国加州大学伯克利分校，联合培养博士生（国家公派）

海外工作经历

    2024.02–2026.02  新加坡南洋理工大学\电子与电气工程学院，"Eric and Wendy Schmidt科学中的人工智能"研究员

    2025.01–2025.05  新加坡南洋理工大学\学科交叉合作中心，课程讲师

    2023.07–2024.01  新加坡南洋理工大学\电子与电气工程学院，研究员

    2022.07–2023.07  新加坡南洋理工大学\化学、化工与生物技术学院，研究员

    2015.12–2016.02  香港大学\机械工程系，副研究员

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所在团队资源充足、设备齐全。欢迎有意向攻读硕士、博士的同学与我联系。主要招生方向及适合对象如下。

1、机器学习方向

    专业能力：具有扎实的深度学习/强化学习以及优化方法基础；熟悉 Python 编程，并具备一定的机器学习算法实现能力；有较强的英文读写能力。

    科研品质：勤奋高效，爱好编程，对代码调试有耐心；善于主动学习新知识和新方法，热爱学习最前沿成果，能够持续跟进领域发展；具有良好的学术诚信；擅于团结协作和沟通。

2、机器人方向

    专业能力：具备机器人运动学、动力学、控制、路径规划、强化学习、ROS以及硬件基础；具有仿真平台或实际系统调试的经验（有系统集成或工程实现经验者优先）。

    科研品质：对机器人领域具有兴趣；动手能力强；吃苦耐劳，对硬件和代码调试有耐心；擅于团结协作与沟通。

3、自动控制方向

    专业能力：具有扎实的控制理论、机器学习以及数学基础；具备一定的Python或Matlab编程能力；有较强的英文读写能力。

    科研品质：热爱钻研、对数学推导有耐心；严谨心细，准确性高；责任心强，学术道德良好；擅于语言表达和沟通交流（善用英语表达者加分）。

注：对于以上三个方向，申请读博的同学应具有相应方向2年以上的科研经验，并已发表一定的科研成果；同时博士申请者应具有更高的专业能力。

主持科研项目

    * 国家高层次青年人才计划项目"面向室内外贯通环境的空地两用扑翼机器人自主决策与控制"

    * 南开大学百名青年学科带头人培养计划A档科研项目"观测受限下扩散模型预测控制的研究"

    * Elite Researcher Scheme at Nanyang Technological University "Safe Reinforcement Learning for Autonomous Model Predictive Control of CO2 Capture Based on Semi-Markov Decision Process"

部分荣誉奖励

    * 宝钢教育奖–优秀学生特等奖（2020年, 全国25人）

    * 中国电信奖学金–天翼奖（2019年, 全国50人）

    * 中电莱斯奖学金（2019年）

    * 工信创新奖学金（2016年）

    * 国际学术期刊IEEE Transactions on Automatic Control杰出审稿人（2017年）、IEEE Transactions on Cybernetics杰出审稿人（2016年）

技术发明专利

    * 一种格栅舵飞行器的二自由度模拟器，专利号：ZL201611237910.7

    * 一种四旋翼无人机有限时间姿态跟踪控制方法，专利号：ZL201710023289.2

部分代表性论文

1. Zepeng Ning, L. Zhang, A. Mesbah, and P. Colaneri. Stability Analysis and Stabilization of Discrete-Time Non-Homogeneous Semi-Markov Jump Linear Systems: A Polytopic Approach. Automatica, 2020, 120: 109080. (长文)

2. Zepeng Ning, L. Zhang, and J. Lam. Stability and Stabilization of A Class of Stochastic Switching Systems with Lower Bound of Sojourn Time. Automatica, 2018, 92: 18–28. (长文)

3. Zepeng Ning, P. Colaneri, and X. Yin. Stability Analysis and Stabilization of Semi-Markov Jump Linear Systems with Improved Efficiency of Probabilistic Information Utilization. IEEE Trans. Automatic Control, 2025, 70(3): 1835–1850. (长文)

4. Zepeng Ning, L. Zhang, and P. Colaneri. Semi-Markov Jump Linear Systems with Incomplete Sojourn and Transition Information: Analysis and Synthesis. IEEE Trans. Automatic Control, 2020, 65(1): 159–174. (长文)

5. Zepeng Ning, G. Feng, and X. Yin. Asynchronous Quantized Control of Piecewise-Affine Systems. IEEE Trans. Automatic Control, 2024, 69(1): 503–510.

6. Zepeng Ning, L. Zhang, G. Feng, and A. Mesbah. Observation for Markov Jump Piecewise-Affine Systems with Admissible Region-Switching Paths. IEEE Trans. Automatic Control, 2021, 66(9): 4319–4326.

7. Zepeng Ning, Z. Xu, J. Song, and C. K. Ahn. Reachable Region-Based Filtering of Markov Jump Piecewise-Affine Systems with Bounded Disturbance. IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2024, 54(6): 3439–3449.

8. Zepeng Ning, L. Zhang, and W. X. Zheng. Observer-Based Stabilization of Nonhomogeneous Semi-Markov Jump Linear Systems with Mode-Switching Delays. IEEE Trans. Automatic Control, 2019, 64(5): 2029–2036.

9. Zepeng Ning, W. X. Zheng, and X. Yin. Analysis and Control of Semi-Markov Jump Linear Systems under Persistent Disturbances via Full Utilization of Fragmentary Kernel, IEEE Trans. Cybernetics, 2026, 56(3): 1310–1323.

10. Zepeng Ning, B. Cai, R. Weng, and L. Zhang. Nonsynchronized State Estimation for Fuzzy Markov Jump Affine Systems with Switching Region Partitions. IEEE Trans. Cybernetics, 2022, 52(4): 2430–2439.

11. Zepeng Ning, B. Cai, R. Weng, L. Zhang, and S. F. Su. Stability and Control of Fuzzy Semi-Markov Jump Systems Under Unknown Semi-Markov Kernel. IEEE Trans. Fuzzy Systems, 2022, 30(7): 2452–2465.

12. Zepeng Ning, X. Yin, and Y. Shi. Quantization-Uncertainty-Dependent Analysis and Control of Linear Systems with Multi-Input–Multi-Output Quantization. IEEE Trans. Circuits and Systems I: Regular Papers, 2023, 70(6): 2561–2572.

13. Y. Tian, Zepeng Ning*, H. Yan, and Y. Peng. Time-Elapsed-Reliant Observer-Based Control of Semi-Markov Jump Linear Systems with Bilaterally Bounded Sojourn Time. IEEE Trans. Circuits and Systems II: Express Briefs, 2025, 72(1): 218–222.

14. B. Cai, Zepeng Ning*, W. Ji, Y. Zhu, and M. Han. Quantized Output-Feedback Control of Piecewise-Affine Systems with Reachable Regions of Quantized Measurements. Information Sciences, 2024, 677: 120828.

15. Zepeng Ning, X. Fang, Y. Li, and L. Xie. Learning-Based Predictive Control of Switched Nonlinear Systems via Koopman Modeling Approach. Journal of Systems Science and Complexity, 2025, 38(2): 830–855.

16. Zepeng Ning, X. Fang, and L. Xie. Model Predictive Control of Semi-Markov Jump Systems via Learning-Based Koopman Operator. The 64th IEEE Conference on Decision and Control, 2025, 5469–5474.

17. Zepeng Ning and L. Xie. A Survey on Multi-Agent Reinforcement Learning and Its Application. Journal of Automation and Intelligence, 2024, 3(2): 73–91.

18. L. Zhang, Zepeng Ning, and Y. Shi. Analysis and Synthesis for A Class of Stochastic Switching Systems against Delayed Mode Switching: A Framework of Integrating Mode Weights. Automatica, 2019, 99: 99–111. (长文)

19. J. Yang, Zepeng Ning, Y. Zhu, L. Zhang, and H. K Lam. Semi-Markov Jump Linear Systems with Bi-boundary Sojourn Time: Anti-modal-asynchrony Control. Automatica, 2022, 140: 110270. (长文)

20. S. Wang, H. Yu, S. Yuan, S. Li, and Zepeng Ning. Velocity Planning for Multi-Vehicle Systems via Distributed Optimization. The 26th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems, 2023: 4491–4497.

注：*表示通讯作者

    认知科学基础