南大计算机学院（原清单归入智科院，经核实编制在计算机学院） 符天凡 准聘副教授
报告生成时间： 2026年8月
个人主页： https://futianfan.github.io/ 南京大学官方页面： https://cs.nju.edu.cn/1f/58/c56396a728920/page.htm DBLP： https://dblp.org/pid/149/0066.html Google Scholar： https://scholar.google.com/citations?user=（官网页面未列明Scholar ID，引用量按官方页面口径8000余次）
归属核实说明： 符天凡现任南京大学计算机学院准聘副教授、博导（官方页面位于 cs.nju.edu.cn，发布于2024年12月）。在本次调研中，智能科学与技术学院（苏州校区）官网师资系统（is.nju.edu.cn，含83名教师/科研/行政人员）未收录符天凡。部分第三方汇总文章将“智能科学与技术学院（苏州）”与南大计算机学科整体引进人才混列，据此产生其属智科院的印象。本报告按实际情况将其标注为计算机学院教师，因用户调研需求仍单独立档，特此说明。
一、学者基本信息
符天凡（Tianfan Fu），南京大学计算机学院准聘副教授、博士生导师（2024年12月至今），国家级高层次青年人才（国家优秀青年基金（海外））、首批江苏青年科技人才"U35培育"对象、（上海）浦江青年学者、2025年苏州青年科学家（苏州市外人员）。研究方向为人工智能赋能的药物发现（AI for Drug Discovery）、人工智能赋能的科学发现（AI for Science）与大语言模型（LLM），核心议题包括小分子与大分子药物设计的生成模型、药物开发的深度表示学习、临床试验结果预测，以及将离散分子空间转化为可微空间的生成建模。他是深度学习“花书”《Deep Learning》中译本的主要翻译者（2017年出版，销量50余万册），并联合创建了药物发现数据共享平台 Therapeutics Data Commons（TDC）。
教育与工作经历： - 2015年，上海交通大学计算机科学与技术系学士。 - 2018年，上海交通大学计算机科学与技术系硕士。 - 2019-2023年，美国佐治亚理工学院（Georgia Tech）计算机科学与工程系博士（方向：机器学习/AI for Science，导师 Jimeng Sun 教授）。 - 2023-2024年，美国伦斯勒理工学院（RPI）计算机科学系常任轨道助理教授。 - 2024年12月至今，南京大学计算机学院准聘副教授、博士生导师；另据讲座介绍资料，兼任上海人工智能实验室双聘副研究员，并创办苏州蒂法生物科技有限公司（AI+生物医药应用）。
研究主线与代表性贡献： 1. 药物发现机器学习基础设施： 联合创建 Therapeutics Data Commons（NeurIPS 2021 Datasets and Benchmarks），成为药物发现机器学习领域被广泛使用的公开数据集与任务平台；另开发 DeepPurpose（Bioinformatics 2021）、DeepProtein（Bioinformatics 2025）等开源库。 2. 分子优化与生成设计： 从 MIMOSA（AAAI 2021）、CORE（AAAI 2020）到 Differentiable Scaffolding Tree（ICLR 2022）、Reinforced Genetic Algorithm（NeurIPS 2022）、Gradient GA（TMLR 2025），形成了“分子优化生成模型”的连续技术线；其分子优化综述发表于 Nature Machine Intelligence（2024）。 3. 临床试验预测： HINT（Cell Patterns 2022）、LIFTED（EMNLP Findings 2025）及 TrialDura/TrialEnroll 等，将深度学习与LLM用于临床试验结果、入组与周期预测。 4. AI for Science 大图景： 参与《Scientific discovery in the age of artificial intelligence》（Nature 2023）与《Artificial Intelligence for Science in Quantum, Atomistic, and Continuum Systems》（Foundations and Trends in ML 2025）等纲领性综述/长文。
学术服务与荣誉： 入选国家级高层次青年人才项目、江苏U35培育、浦江青年学者、苏州青年科学家；共同组织前三届AI for Science研讨会（NeurIPS等会议附属研讨会）；成果被应用于多家生物医药企业和互联网企业（具体部署细节公开资料未披露）。
二、DBLP数据统计
2.1 发表记录总览
DBLP pid为149/0066，共收录118条发表记录（截至2026年8月）：其中CoRR/arXiv预印本72篇，非CoRR的期刊/会议记录46篇（含博士论文1条）。发表横跨2014-2026年，覆盖机器学习、生物信息学、药物化学、医疗信息学等多个学科的会议与期刊。
2.2 年度产出分布
| 年份 | 论文数 | 年份 | 论文数 | 年份 | 论文数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2014-2016 | 8 | 2021 | 8 | 2024 | 28 |
| 2017 | 1 | 2022 | 10 | 2025 | 30 |
| 2018 | 1 | 2023 | 6 | 2026 | 17（截至8月） |
| 2019-2020 | 9 | — | — | — | — |
趋势分析： 2014-2018年的早期记录（含上交大期间的语音处理工作 Speech Commun. 等）产量低；2019年赴GaTech读博后进入AI+医疗/药物方向，2019-2023年累计33篇；2024年（RPI教职与回国过渡年）与2025年分别达28篇、30篇，两年产量占全部记录的近半，反映其独立组建团队后进入高产期。高预印本比例（61%）与其所在领域快速迭代、多学科交叉的发表习惯一致。
2.3 主要发表会议/期刊分布（非CoRR，Top）
| 会议/期刊 | 论文数 | 级别 | 会议/期刊 | 论文数 | 级别 |
|---|---|---|---|---|---|
| ACM-BCB | 6 | - | Nature Machine Intelligence | 1 | -（顶级子刊） |
| NeurIPS（含D&B） | 5 | CCF-A | Nature | 1 | -（正刊） |
| KDD | 4 | CCF-A | ICML | 1 | CCF-A |
| AAAI | 3 | CCF-A | ICLR | 1 | 未分级（顶级） |
| Bioinformatics | 2 | - | IJCAI | 1 | CCF-A |
| TMLR | 2 | - | IEEE TKDE | 1 | CCF-A |
| Speech Commun. | 2 | - | AISTATS | 1 | CCF-B |
| Patterns (Cell) | 1 | - | EMNLP Findings | 1 | CCF-B（主会） |
发表落点呈“AI顶会+Nature/Cell系期刊+生物信息学期刊”三元结构：AI方法主体投向NeurIPS/KDD/AAAI/ICML/ICLR，科学侧成果进入Nature正刊及子刊，工程侧则沉淀于Bioinformatics等期刊。
2.4 合作者网络总览
DBLP记录对应606位唯一合作者，是四位调研对象中合作网络最庞大者，且高度跨国、跨机构。网络呈现“博士导师单核心—美东AI医疗集群—回国后中国团队与国际合作并行”的结构。
2.5 核心合作者（Top 15，按DBLP合作频次降序）
| 排名 | 合作者（DBLP名） | 合作次数 | 合作年份 | 身份/机构与关系 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Jimeng Sun（孙纪萌/孙吉猛） | 36 | 2019-2025 | 佐治亚理工学院教授，博士导师 |
| 2 | Cao Xiao（肖朝） | 23 | 2019-2025 | IQVIA/前Meta研究员，博士期间长期合作者 |
| 3 | Yuqiang Li（李宇强） | 17 | 2025-2026 | 南大团队核心成员（博士后/合作研究者） |
| 4 | Marinka Zitnik | 14 | 2020-2026 | 哈佛大学生物医学AI教授，国际合作者 |
| 5 | Yingzhou Lu（卢颖舟） | 12 | 2024-2026 | 回国后团队骨干 |
| 6 | Jintai Chen（陈金泰） | 11 | 2024-2026 | 浙大等国内医疗AI合作者 |
| 7 | Jiaqing Xie（谢嘉庆） | 11 | 2024-2026 | 团队骨干 |
| 8 | Connor W. Coley | 11 | 2021-2025 | MIT化学工程教授，分子设计合作者 |
| 9 | Zhuo Yang（杨卓） | 10 | 2025-2026 | 南大团队成员 |
| 10 | Wenhao Gao（高文豪） | 10 | 2021-2024 | MIT/分子机器学习合作者 |
| 11 | Kexin Huang（黄可心） | 10 | 2020-2024 | TDC共同维护者之一 |
| 12 | Lucas M. Glass | 10 | 2020-2022 | IQVIA资深研究员 |
| 13 | Lei Bai（白磊） | 9 | 2025-2026 | 上海人工智能实验室/AI for Science领军科学家 |
| 14 | Ben Gao（高奔） | 8 | 2025-2026 | 团队成员 |
| 15 | Dongzhan Zhou（周东展） | 8 | 2025-2026 | 上海AI Lab相关合作者 |
导师核心结构： Jimeng Sun以36次合作覆盖其GaTech博士阶段全部主线工作（TDC、DeepPurpose、临床试验预测、图表学习），并延续至2025年，是绝对网络中心。回国后与上海人工智能实验室白磊团队及南大自建团队（李宇强、卢颖舟等）形成新的高产合作单元（2024-2026年合作密集），完成网络重心的洲际迁移。
三、博士教育背景与导师追溯
3.1 佐治亚理工学院博士阶段（2019-2023）
符天凡2019年进入Georgia Tech计算机科学与工程系攻读博士，2023年获工学博士学位，导师为Jimeng Sun教授。其博士研究以医疗时间序列与药物发现机器学习为主线，产出TDC、DeepPurpose、MIMOSA等代表性成果，并借此进入AI for Science的学术共同体。回国后官方介绍未列示联合导师或其他师承信息，本报告依DBLP合作结构确认Jimeng Sun为博士阶段唯一核心导师。
3.2 师承与谱系位置
与南大校内谱系（如LAMDA的周志华—詹德川—叶翰嘉—周大蔚链条）不同，符天凡的谱系完全经美国AI医疗方向引入：上游是GaTech的Jimeng Sun（其自身长期与芝加哥大学等医疗AI网络相连），中游经RPI教职完成独立身份确立，下游正在南大组建自有团队。其谱系与LAMDA无交集，亦无DBLP层面的南大LAMDA教师直接合作记录。
3.3 与上游导师网络的关系
| 上游节点 | 关系 | DBLP直接合作 | 合作特征 |
|---|---|---|---|
| Jimeng Sun | 博士导师 | 36次（2019-2025） | TDC、DeepPurpose、药物优化、医疗图表学习 |
| Cao Xiao | 博士期间产业界合作者 | 23次（2019-2025） | IQVIA医疗数据、临床预测 |
| Marinka Zitnik | 国际合作者 | 14次（2020-2026） | 多模态生物网络、分子表征 |
| Connor W. Coley | 国际合作者 | 11次（2021-2025） | 分子设计、生成模型 |
四、南大团队与合作网络
4.1 学院同事层（截至2026年8月公开信息有限）
符天凡2024年12月入职计算机学院后，公开渠道尚无与计算机学院或人工智能学院（南京）教师的DBLP合作记录；其南大内部合作主要发生于自建课题组内部（李宇强、杨卓、高奔等2025-2026年密集署名成员），团队构成与分工公开资料未完整披露。
4.2 国际学术网络
| 合作方向 | 代表人物/机构 | 合作载体 |
|---|---|---|
| 生物医学AI | Marinka Zitnik（哈佛） | 多篇分子/生物网络论文（2020-2026持续） |
| 分子设计 | Connor W. Coley（MIT）、Wenhao Gao | 分子优化生成模型系列 |
| 图学习 | Jure Leskovec（斯坦福，5次） | 图基础模型相关 |
| AI for Science大生态 | 白磊团队（上海AI Lab） | Nature综述、AI4Science系列（2025-2026） |
| 量子机器学习 | Kangyu Zheng等 | QCS-ADME（Quantum Mach. Intell. 2026） |
4.3 人才培养的起点
符天凡为博导，官网显示其已具备博士生招生资格；课题组2025-2026年的大量合著者（李宇强、卢颖舟、杨卓、高奔等）中，部分应为博士后/研究生，但公开资料未逐人披露身份，本报告不作推断。其招生信息亦见于第三方平台（如网络讲座与公众号招生宣传）。
五、业界合作关系深度分析
5.1 IQVIA——医疗数据与药物研发的产业通道
博士期间与IQVIA研究团队（Cao Xiao、Lucas M. Glass等）合作10篇以上论文，是符天凡最持续的产业界论文通道。合作议题包括药物不良反应预测、医疗时间序列、临床试验风险建模（如《Probabilistic and Dynamic Molecule-Disease Interaction Modeling for Drug Discovery》KDD 2021）。IQVIA是全球最大的医药数据与CRO服务商之一，该合作通道体现其研究对真实世界医疗数据的依赖与适配。
5.2 上海人工智能实验室——双聘与AI for Science生态
据公开讲座介绍，符天凡兼任上海人工智能实验室双聘副研究员；DBLP层面与白磊（9次）、Dongzhan Zhou、Wanli Ouyang、Fenghua Ling等上海AI Lab相关研究者2025-2026年密集合作，方向涵盖AI4Science综述、天气预报/科学大模型、蛋白质与材料科学等。该通道是其回国后最重要的机构级合作，亦解释了其2025年产量峰值（30篇）。
5.3 创业：苏州蒂法生物科技有限公司
据公开讲座资料，符天凡创办苏州蒂法生物科技有限公司，将AI技术应用于生物医药领域；2025年其入选苏州青年科学家（苏州市外人员名单），与苏州布局相呼应。公司运营细节、融资与产品线公开资料未披露。官方页面亦称“研究成果应用于多家生物医药企业和互联网企业”，具体企业名单与部署状态未公开。
5.4 产业问题与技术路线的对应关系
| 产业/应用约束 | 符天凡相关技术议题 | 代表通道 |
|---|---|---|
| 药物研发周期长、成本高、失败率高 | 分子优化生成模型、临床试验结果/周期/入组预测 | TDC生态、HINT/LIFTED系列 |
| 真实世界医疗数据噪声大、多模态异构 | 医疗时间序列、图表学习、知识图谱 | IQVIA合作、J. Biomed. Informatics系列 |
| 生物学/化学数据空间离散、难微分 | 可微支架树、梯度遗传算法、蛋白质逆折叠 | GaTech/MIT合作线 |
| 科研自动化与大规模科学计算 | AI4Science综述、科学大模型、量子电路搜索 | 上海AI Lab双聘、QCS-ADME |
六、Connection圈层总结
第一圈层——博士导师核心： Jimeng Sun（36次合作，2019-2025）是符天凡学术网络的绝对中心，TDC与DeepPurpose等奠基性成果均诞生于该指导单元；Cao Xiao（23次）与之构成“学术导师+产业合作者”的博士阶段双通道。
第二圈层——回国后的中国团队： 李宇强（17次）、卢颖舟（12次）、陈金泰/谢嘉庆（各11次）、杨卓（10次）等2024-2026年密集合著者，标志其在南大及国内的自有团队已实质成型；上海AI Lab白磊（9次）提供机构级AI4Science平台支撑。
第三圈层——美国学术界持续网络： Marinka Zitnik（哈佛，14次）、Connor W. Coley（MIT，11次）、Jure Leskovec（斯坦福，5次）等合作在回国后仍延续，表明其国际网络未因地理迁移而中断。
第四圈层——产业界： IQVIA（博士期论文通道）、上海人工智能实验室（双聘）、苏州蒂法生物科技（自创企业）构成“数据—平台—落地”三级产业布局。
产出规模与发展阶段： 118条DBLP记录、606位唯一合作者，2024-2026年8月占75条（63.6%）；引用量8000余次（官方口径），Nature正刊及子刊多篇。其核心学术定位是“以生成模型与LLM打通分子设计—临床预测—科学发现”的交叉学者，是南大引进的AI for Science方向的代表性青年人才。需再次强调：其编制在计算机学院而非苏州校区智能科学与技术学院，若按院系口径统计智科院师资，不应计入。
七、数据来源与局限性说明
本报告主数据来自DBLP官方作者消歧记录（pid: 149/0066，118条发表记录），并结合以下公开信息源：
- 南京大学计算机学院官方教师页面（履历、人才称号、研究方向、主页链接）
- 符天凡个人主页（futianfan.github.io，研究兴趣）
- 智能科学与技术学院官网师资查询系统（用于归属核实，83人名单中未见符天凡）
- 百度百科词条、南大官网2025年苏州青年科学家新闻、公开讲座介绍（创业与双聘信息）
- DBLP作者XML记录（发表类型、年度分布、共同作者统计）
局限性说明：
- 归属疑点： 官方一手来源一致显示符天凡属计算机学院；第三方“南大计算机学科入职名单汇总”类文章的“智能科学与技术学院（苏州）”分类不可靠，本报告以一手来源为准。
- 预印本比例高： 118条记录中72条为CoRR/arXiv，统计按DBLP记录口径，未做预印本/正式版去重。
- Google Scholar ID未获取： 官方页面与公开搜索未直接列明其Scholar主页URL，引用量采用官方页面口径（8000余次），可能滞后于实时数据。
- 团队成员身份未核实： 李宇强、卢颖舟等高频合作者的具体身份（学生/博士后/同事）公开资料未披露，报告不作推断。
- 产业信息边界： 苏州蒂法生物科技的运营状态、上海AI Lab双聘的具体条款、企业应用案例均未公开披露，报告仅据公开讲座资料陈述。