复旦大数据学院 张卫忠 青年研究员
报告生成时间：2026年9月15日
个人主页：Weizhong Zhang's Homepage
学院官方简介：复旦大学大数据学院师资队伍（教授/研究员）
所属团队：复旦大学大数据学院（与计算与智能创新学院金城教授联合课题组，方向为模型压缩、联邦学习、大模型/扩散模型高效训练与推理）
同名消歧说明：本次调研原查询对象为"王卫忠（Weizhong Wang）"。经逐条核对复旦大学大数据学院官网（sds.fudan.edu.cn）师资名录的三个分页（教授/研究员、副教授/副研究员、博士后），学院并无名为"王卫忠"的教师；名录中唯一名字拼音为"Weizhong"的教师是张卫忠（Weizhong Zhang，青年研究员），其履历（2017 年浙江大学博士、腾讯 AI Lab 研究经历、香港科技大学研究助理教授、机器学习方向）与查询背景高度吻合，确认系原查询姓氏笔误，本报告对象即为张卫忠。同名者需注意区分：高等教育出版社副社长王卫忠（出版界人士，非高校教师）、北京理工大学宇航学院副教授张卫忠（航空宇航控制方向）、OpenAlex 数据库中混入青岛大学/温州大学等机构的多位"Weizhong Zhang"（详见下文档案污染说明）。
一、学者基本信息
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| 姓名 | 张卫忠（Weizhong Zhang） |
| 职称 | 青年研究员（学院官网）；个人主页自述为 Tenure-track Professor、博士生导师（Ph.D. Advisor） |
| 所属单位 | 复旦大学大数据学院（School of Data Science, Fudan University） |
| 邮箱 | weizhongzhang@fudan.edu.cn（个人主页） |
| 研究方向 | 机器学习、深度学习算法；稀疏神经网络与模型压缩、联邦学习、领域外泛化（学院官网）；个人主页进一步表述为：聚焦提升深度神经网络训练/推理效率与泛化能力的算法及其在计算机视觉等领域的应用 |
| 学术产出 | 在 JMLR、IEEE TPAMI、IEEE TKDE 等期刊与 ICML、NeurIPS、CVPR、ICLR、AAAI 等会议发表论文 40 余篇（个人主页；多数为其第一作者或通讯作者） |
| 教育背景 | 2017 年获浙江大学计算机科学博士学位（导师：何晓飞教授、蔡登教授）；博士期间赴美国密歇根大学安娜堡分校联合培养（导师：叶杰平教授、王杰教授）（均据个人主页自述） |
| 产业经历 | 腾讯 AI Lab 高级研究员（学院官网表述；个人主页表述为 Research Scientist） |
| 博士后/研究教职 | 香港科技大学博士后研究员、研究助理教授（合作导师：张潼 Tong Zhang 教授） |
| 主持项目 | 国家(教育部)引才计划项目（2024/01–2026/12，90 万元）；国家自然科学基金面上项目"大规模稀疏深度神经网络学习理论和优化算法研究"（2025/01–2028/12，51 万元）；上海集成电路技术与产业促进中心横向项目"云平台资源智能调度和配置技术研发"（2024/09–2025/12，100 万元）；另有一项涉密纵向项目（个人主页 Projects 页） |
| 人才计划 | 学院官网未标注人才称号；其个人主页显示其主持国家(教育部)引才计划项目（此类项目通常面向经国家级人才计划引进的学者），但其入选人才计划的具体名称与批次公开资料未披露，本报告不作断言 |
| OpenAlex 档案 | A5100693733（注意：该档案严重混入了多位同名者的论文，包括青岛大学计算机图形学、北京理工大学宇航控制、日本原子能研究开发机构核工程等方向的成果，档案整体引用数 900 余次不可直接采信；本报告合作网络已按机构人工过滤） |
二、教育背景与职业履历
张卫忠的学术履历呈现典型的"浙大稀疏学习学派出身 + 美国联培拓宽 + 腾讯产业历练 + 港科大理论深造 + 复旦独立建队"五段式路径。据其个人主页自述，他于 2017 年在浙江大学获得计算机科学博士学位，导师为何晓飞教授与蔡登教授——二人是浙大机器学习/数据挖掘方向的核心组合，其博士工作（发表于 ICML 2017 会议版与 JMLR 2019 期刊版的《Scaling Up Sparse Support Vector Machine by Simultaneous Feature and Sample Reduction》为一作论文，合作者含联培导师叶杰平、王杰）奠定了其"稀疏学习 + 随机优化"的研究底色。博士期间他赴美国密歇根大学安娜堡分校联合培养，在叶杰平（Jieping Ye）与王杰（Jie Wang）指导下开展大规模机器学习研究，与二人合作发表了阿尔茨海默病基因风险因子多任务学习（IEEE TKDE 2018）等工作。
博士毕业后，他先进入腾讯 AI Lab 任研究员（学院官网称"高级研究员"，个人主页称 Research Scientist，2017 年毕业至 2020 年前后），期间与同在腾讯的张潼（Tong Zhang）教授建立起长期合作关系——二人在 ICML 2018 合作发表的《Safe Element Screening for Submodular Function Minimization》是其在产业界时期的代表作，合作者还包括腾讯 AI Lab 的洪斌、马林、刘威等。张潼于 2020 年前后转入香港科技大学任教后，张卫忠随之赴港科大，先后任博士后研究员与研究助理教授，合作导师即张潼。港科大阶段（2020–2022/2023）是其理论产出高峰期：NeurIPS 2020 过参数化卷积网络损失景观刻画、CVPR 2021 全局稀疏度约束神经网络稀疏化、NeurIPS 2021 前向/反向传播稀疏化加速训练、ICML 2022 双层核心集选择（Probabilistic Bilevel Coreset Selection）与稀疏不变风险最小化、AISTATS 2022 对抗中奖彩票等系列工作均在此期完成，署名机构为香港科技大学。约 2023 年，他加入复旦大学大数据学院任青年研究员（其个人主页教学记录自 2023 年春起出现复旦课程，且 2023 年起论文署名机构转为复旦大学；精确入职时间公开资料未披露），并在复旦组建独立课题组，同时与计算与智能创新学院金城教授建立联合团队。
职业履历要点（时间线）：
| 时间 | 事件 |
|---|---|
| 2017 | 获浙江大学计算机科学博士学位（导师：何晓飞、蔡登） |
| （博士期间） | 密歇根大学安娜堡分校联合培养博士（导师：叶杰平、王杰） |
| 2017–2020 前后 | 腾讯 AI Lab 高级研究员/Research Scientist |
| 2020–2022/2023 | 香港科技大学博士后研究员、研究助理教授（合作导师：张潼） |
| 2023 前后至今 | 复旦大学大数据学院青年研究员（Tenure-track Professor）、博士生导师；与金城教授组建联合课题组 |
| 2024/01 起 | 主持国家(教育部)引才计划项目（2024–2026，90 万元） |
| 2024/09 起 | 主持上海集成电路技术与产业促进中心横向项目（100 万元） |
| 2025/01 起 | 主持国家自然科学基金面上项目（2025–2028，51 万元） |
需要说明的是，其博士导师、联培导师与港科大合作导师信息均来自其个人主页的明确自述，而非由论文合著关系推断，证据等级较高；其在腾讯与港科大的确切起止月份则未在公开渠道披露。
三、学生培养情况
张卫忠 2023 年前后方在复旦独立建队，处于学生培养的早期阶段，其个人主页明确说明"与金城教授的团队联合招收博士生、硕士生、本科生、实习生与间隔年学生，方向为模型压缩、联邦学习、大模型与扩散模型的高效训练/微调/推理算法"。
1. 本科生培养
据其个人主页 News 栏，其指导的本科生连续两年获得国家自然科学基金青年学生基础研究项目（原"基础研究项目"，面向本科生的资助计划）支持：Zihao Chen（2024 年）、Zhikang Xie（2025 年）。这是目前公开渠道中其指导学生获得外部资助的最直接记录。
2. 团队学生作者（据其主页论文的"#学生作者"自标注）
其个人主页 Selected Publications 以"#"标注学生作者。据此可确认的团队学生作者包括：Zhiwei Li 与 Yiqiu Li（NeurIPS 2024《Low Precision Local Training is Enough for Federated Learning》，二人为共同一作学生）、Yuesen Liao、Zhiwei Li、Binrui Wu、Zihao Cheng（NeurIPS 2025 大模型压缩系列）、Weilin Wan（NeurIPS 2025、AAAI 2026 数据选择方向）、Changhai Zhou（ICML 2026 AutoQRA、ICLR 2026 LLM 压缩，署名含其合作单位研究者）、Xichen Ye 与 Yifan Wu（ICML 2025 稳健影响函数）、Zhuoyao Wang 与 Fan Yi（CVPR 2025 联邦学习群体归一化）、Yanlu Cai（CVPR 2024 PoseIRM、AAAI 2024 FusionFormer，三维人体姿态方向，与金城团队共训）、Yibin Wang（CVPR 2024 个性化图像合成）等。以上学生姓名均据其主页自标注，而非由合著关系反推。
3. 培养规模与去向
其团队 2024–2026 三年间以通讯作者身份在 NeurIPS/ICML/ICLR/CVPR/AAAI/ACL 系列发表论文约 20 篇，产出密度较高；但由于团队组建时间尚短，目前尚无公开的博士毕业生去向记录（公开资料未披露），亦未见其指导学生获奖的公开报道。按照本报告证据纪律，学生毕业去向留待后续观察。
4. 教学承担
据其个人主页 Teaching 记录，其在复旦承担《计算理论》（DATA130031，2024 秋、2025 秋）、《多元统计分析》（MATH 620156，2023 春、2024 春）等课程，并承担上海创智学院课程《计算机系统原理》（AIE210006，2025 秋）——后者显示其教学活动已延伸至复旦大学牵头的上海创智学院这一新型产学研人才培养平台。港科大时期其曾讲授《Calculus and Linear Algebra》（MATH 1003，2020/2021 秋）与《Applied Statistics》（MATH 2411，2022 夏）。
四、学术合作网络
4.1 学院/团队内部（复旦圈）
- 金城（Cheng Jin，核心合作者）：复旦大学计算与智能创新学院（原计算机科学技术学院）教授、博士生导师，浙大本博。据张卫忠主页自述，二人组建联合团队共同指导学生；自 2024 年起，其绝大多数复旦署名论文中金城为共同通讯或资深作者（CVPR 2024 PoseIRM、AAAI 2024 FusionFormer、CVPR 2025 Population Normalization、ICML 2025、NeurIPS 2025、ICML 2026、ICLR 2026、AAAI 2026、ACL Findings 2026 等）。二人的组合呈现鲜明的互补结构：张卫忠长于稀疏化/压缩/联邦学习的算法理论，金城长于三维点云、人体姿态识别等视觉应用，形成"效率算法 × 视觉落地"的产研导向闭环。另据公开报道（百度百科词条，2026 年 8 月），金城受聘游戏公司恺英网络集团首席 AI 科学家，为该团队注入了一条产业界连接（见第五节）。
- Yifan Chen（共同通讯）：复旦大学研究者（据 ICML 2025《Towards Robust Influence Functions with Flat Validation Minima》署名，与其同为通讯作者）。
- 高源（Yuan Gao）：复旦大学研究者（据 ICML 2024《Efficient Denoising Diffusion via Probabilistic Masking》与 ACL 2025《Bypass Back-propagation》署名），方向涉扩散模型与大模型结构剪枝。
- 赵溯（Su Zhao）、Ximing J. Yang：复旦大学研究者（据 NeurIPS 2025 三篇压缩/核心集论文与 CVPR 2024《ELiTe》LiDAR 语义分割知识迁移论文署名），具体院系职称公开资料未详细披露。
- 上海创智学院：通过 AIE210006 课程教学形成的机构连接。
4.2 国内学术圈
- 浙江大学稀疏学习学派（师承核心）：何晓飞教授、蔡登教授（博士导师，其 TPAMI 2017、AAAI 2016/2014、ICML 2017/JMLR 2019 系列一作论文的署名导师）；张利军（南京大学教授，其博士阶段最高频合作者，合作 TPAMI 2017、AAAI 2016/2014 稀疏优化系列）；金榕（Rong Jin，时任美国密歇根州立大学教授，多篇合作）；李学龙、梁荣华（浙江工业大学）、金仲鸣、林彬彬（浙大系，合作 TPAMI 2017、NeurIPS 2024、ICML 2024 等）。
- 密歇根系（联培谱系）：叶杰平教授（时任密歇根大学，据公开报道后曾出任滴滴出行首席科学家等产业界要职）；王杰教授（中国科学技术大学，数据挖掘与机器学习方向，联培导师之一）。二人参与其 ICML 2017/JMLR 2019、TKDE 2018 等论文。
- 武汉大学：杜博、夏桂松（ACL 2025 基于策略梯度的大模型结构剪枝，合作完成）。
- 温州大学：Caitou He、Huiling Chen（CVPR 2025 联邦学习论文合作者）；浙江工业大学：Jianwei Zheng（CVPR 2024 个性化图像合成合作者）。
4.3 国际合作
- 张潼（Tong Zhang，职业核心合作者）：其合作网络的中枢人物。张潼历任微软亚洲研究院、罗格斯大学、腾讯 AI Lab、香港科技大学等教职/职务，现为美国伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）教授（据论文署名机构）。二人合作自 2018 年（腾讯时期 ICML 2018）延续至 2025 年（NAACL Findings 2025 TAGCOS），横跨 NeurIPS 2020、CVPR 2021、NeurIPS 2021、ICML 2022（两篇）等，是其论文列表中出现频次最高的资深合作者，也是其在港科大时期的指导教授（个人主页自述）。
- 港科大张潼门下学生圈：皮仁杰（Renjie Pi，DynaFed CVPR 2023 共同一作，另合作 ICML 2022 两篇、NAACL 2025）、周晓（Xiao Zhou，CVPR 2021、NeurIPS 2021、ICML 2022 两篇共同一作，其主页以#标注为学生作者）、林雍（Yong Lin，ICML 2022）、Jipeng Zhang、Rui Pan、Yueqi Xie、Jiahui Gao 等——这一群体与其形成"资深研究员 × 高年级博士生"的高产合作模式；该批学生的当前去向公开资料未逐一披露。
- Jason D. Lee（时任美国普林斯顿大学）与方聪（Cong Fang，北京大学/普林斯顿大学）：NeurIPS 2020 过参数化网络景观刻画与 IEEE TIT 2022 凸形式化理论论文合作者；顾依鸿（Yihong Gu，普林斯顿大学/深圳大数据研究院）参与同一系列。
- Sunghun Kim、Qifeng Chen（香港科技大学教授，DynaFed CVPR 2023 合作者）；A. Adam Ding（美国东北大学，AISTATS 2022 合作者）；Hang Xu（华为瑞典研究所，CVPR 2021 稀疏化论文合作者）。
五、业界合作关系深度分析
张卫忠的产业连接呈现"前雇主（腾讯）+ 横向项目（集成电路中心）+ 合作者外溢（金城—恺英网络）"三线结构：
- 腾讯 AI Lab（2017–2020 前后）：其产业履历的起点，也是其与张潼结识的渠道。腾讯时期的代表性产出（ICML 2018 子模函数最小化安全元素筛选，与张潼、洪斌、马林、刘威合作）属于"大规模机器学习优化理论"，与腾讯当时的搜索/推荐业务需求同构。这段经历使其天然保有与腾讯系研究网络的连接，但目前未见其与腾讯的在建合作项目记录。
- 上海集成电路技术与产业促进中心横向项目（2024/09–2025/12，100 万元，主持）：项目内容为"云平台资源智能调度和配置技术研发"，与其学术主线（计算预算约束下的数据选择、模型压缩与训练/推理效率）高度同构——NeurIPS 2025《Computational Budget Should Be Considered in Data Selection》等论文正是该横向项目的理论映射。这是其当前唯一公开披露的产业合作项目，属于典型的"效率算法研究对口算力资源调度需求"的产学研通道。
- 金城—恺英网络连接（间接业界接口）：据公开报道（2026 年 8 月），其联合团队伙伴金城受聘恺英网络集团首席 AI 科学家，将主导 AI 原生 NPC、3D 世界模型等方向。考虑到二人团队的深度绑定（联合招生、共同通讯论文十余篇），这一任职为团队的大模型压缩/三维生成研究提供了潜在的游戏产业落点；但张卫忠本人与恺英网络的直接合作关系公开资料未披露，本报告不作断言。
- 技术方向本身的产业属性：其当前研究主攻的模型压缩、混合精度量化与低秩适配器联合优化（ICML 2026 AutoQRA）、大模型全局秩-稀疏联合压缩（ICLR 2026）、少 API 调用黑盒调优（AAAI 2026）等，均为大模型推理降本与高效微调的产业刚需方向，与其"高校 PI + 横向项目"的路线一致。公开资料未见其持股企业、创业或技术入股记录，属于学院派产学研路线。
六、重要奖项与学术兼职
| 类别 | 名称/内容 |
|---|---|
| 主持纵向项目 | 国家(教育部)引才计划项目（2024/01–2026/12，90 万元）；国家自然科学基金面上项目"大规模稀疏深度神经网络学习理论和优化算法研究"（2025/01–2028/12，51 万元）；另有一项涉密纵向项目（个人主页） |
| 主持横向项目 | 上海集成电路技术与产业促进中心"云平台资源智能调度和配置技术研发"（2024/09–2025/12，100 万元） |
| 荣誉奖项 | 公开资料未披露（学院官网与个人主页均未列出个人获奖记录） |
| 人才计划 | 学院官网未标注人才称号；其主持的国家(教育部)引才计划项目通常与国家级人才引进计划配套，但具体称号名称与批次公开渠道未见披露，不作断言 |
| 学术兼职 | 公开资料未披露（未见学术团体职务、期刊编委或会议组委会任职记录） |
| 学生指导成果 | 指导本科生 Zihao Chen（2024）、Zhikang Xie（2025）获国家自然科学基金青年学生基础研究项目资助 |
| 教学承担 | 《计算理论》（复旦）、《多元统计分析》（复旦）、《计算机系统原理》（上海创智学院）；港科大时期曾讲授微积分与线性代数、应用统计 |
七、Connection 圈层总结
张卫忠的学术关系网络以"双师承、一中枢、一落点"为结构特征，整体处于快速扩张期的青年学者网络：
- 第一圈层（师承与职业导师）：向上是浙大稀疏学习学派（何晓飞、蔡登）与密歇根联培谱系（叶杰平、王杰），赋予其"稀疏优化 + 大规模机器学习"的理论根基；职业轴心则是张潼——从腾讯同事到港科大指导教授再到持续十余篇的顶级合作者，张潼所在的"统计机器学习理论"谱系（其学生圈：皮仁杰、周晓、林雍等）构成了张卫忠最重要的学术人脉池。
- 第二圈层（复旦现职网络）：以与金城的联合团队为核心（联合招生 + 共同通讯论文十余篇），辅以 Yifan Chen、高源、赵溯等院内合作者，以及上海创智学院的教学平台。其复旦网络的鲜明特点是"跨学院（大数据学院 × 计算与智能创新学院）+ 跨机构（上海创智学院）"的算法-视觉复合团队。
- 第三圈层（国内学术圈）：浙大系（张利军-南京大学、金仲鸣-浙大等）、武大（杜博、夏桂松）、温大与浙工大等单点合作，以及密歇根系前辈（金榕）辐射的连接。该圈层尚未形成机构级战略绑定，以论文合作为主。
- 第四圈层（产业界）：腾讯（前雇主，存量人脉）+ 上海集成电路技术与产业促进中心（在建横向）+ 金城—恺英网络（潜在外溢通道）。其产学研逻辑是"大模型效率算法"的刚需属性，而非专利转化或创业孵化。
- 潜在增长点：其一，团队学生群体（2024–2026 年密集产出的学生作者）未来 3–5 年毕业去向将决定其学生谱系的辐射力；其二，其主持的国自然面上项目与引才计划项目若产出系统性稀疏大模型理论成果，有望建立其在"高效大模型训练理论"方向的全国性学术可见度；其三，国家级人才称号的进一步确认（目前仅能由引才计划项目间接推断）将直接影响其圈层的能级。
总体而言，张卫忠是复旦大数据学院近年引进的"产学研贯通型"青年机器学习学者：理论功底来自浙大—密歇根双谱系，学术声望积累于张潼主导的港科大—腾讯理论圈，而其当前的战略选择是与金城的视觉应用团队深度绑定，以大模型效率化为赛道，走"顶会论文 + 产业横向"并行的路线。
主要资料来源
- 复旦大学大数据学院官网师资队伍（教授/研究员分页，张卫忠条目）：https://sds.fudan.edu.cn/_t2392/17428/list.htm （另核对了师资队伍总览页、副教授/副研究员分页与博士后分页，确认无"王卫忠"）
- 张卫忠个人主页（Biography、Research、Publications、Projects、Teaching 各栏）：https://weizhonz.github.io/
- 张卫忠个人主页 Selected Publications 论文列表（30 篇代表作，含作者标注信息）
- OpenAlex 数据库作者档案 A5100693733（经机构过滤后用于合作者网络核对；档案存在严重同名合并污染，仅作交叉验证用途）
- 复旦大学计算与智能创新学院及金城教授公开信息（合作者身份核实；含公开报道之恺英网络任职信息，2026 年 8 月）
- 百度百科词条"金城"（金城职务与产业任职，交叉参考）
- 复旦大学教务处及计算机学院公开网页（用于排除同名"王卫忠"为复旦教师的可能性）