南大LAMDA 吴建鑫 教授
报告生成时间： 2026年7月
个人主页： https://cs.nju.edu.cn/wujx/ DBLP： https://dblp.org/pid/w/JianxinWu.html（Jianxin Wu 0001，DBLP标注南京大学、佐治亚理工学院双机构） Google Scholar： https://scholar.google.com/citations?user=0JRtCV4AAAAJ
一、学者基本信息
吴建鑫，男，南京大学人工智能学院教授、博士生导师，LAMDA研究组成员，国家优秀青年科学基金获得者（2014年批准，2015-2017年执行）。CVPR 2024 Program Chair（程序委员会主席），IEEE TPAMI编委（2020年9月起），Pattern Recognition编委（2017年起）。
教育经历： - 1995-1999，南京大学计算机科学与技术系，学士（计算机科学） - 1999-2002，南京大学计算机科学与技术系，硕士（计算机应用） - 2002-2009，美国佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）计算学院，博士（计算机科学），导师：James M. Rehg教授
工作经历： - 2009.8-2013.7，新加坡南洋理工大学（NTU）计算机工程学院，助理教授 - 2013.7-2021.10，南京大学计算机科学与技术系（现计算机科学学院），教授、博士生导师 - 2021.11至今，南京大学人工智能学院，教授、博士生导师
研究方向： 计算机视觉、机器学习。核心研究主题为"资源受限条件下的视觉学习"，涵盖模型压缩与剪枝、高效深度学习、细粒度图像识别、物体检测、场景分类、行为识别等方向。著有Cambridge University Press出版的英文教材《Essentials of Pattern Recognition: An Accessible Approach》（2020年）及其中文版《模式识别》（机械工业出版社，2020年）。
学术影响力： 据2024年华人AI学者排名统计，吴建鑫Google Scholar总引用量约2.2万次，在全球人工智能领域华人学者中排名第九。入选Elsevier中国高被引学者榜单。
学术服务： - CVPR 2024 Program Chair（计算机视觉三大顶会之一的程序主席，为国内学者担任此职的标志性荣誉） - CVPR 2023 Tutorial Chair - NeurIPS 2026 Senior Area Chair - 历任ICCV 2015、CVPR 2017/2020/2021/2023/2025/2026、ECCV 2020/2024/2026、AAAI 2019/2026、IJCAI 2021、NeurIPS 2024/2025等顶会Area Chair/Senior Area Chair
二、DBLP数据统计
2.1 发表记录总览
DBLP pid: w/JianxinWu，共225条发表记录（截至2026年7月），发表类型分布：期刊论文136篇、会议论文86篇、博士论文1篇、编著/书章1篇、会议主编1篇。
2.2 年度产出分布
| 年份 | 论文数 | 年份 | 论文数 | 年份 | 论文数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2001 | 2 | 2010 | 2 | 2019 | 11 |
| 2002 | 3 | 2011 | 8 | 2020 | 9 |
| 2003 | 2 | 2012 | 10 | 2021 | 17 |
| 2005 | 1 | 2013 | 8 | 2022 | 19 |
| 2006 | 2 | 2014 | 14 | 2023 | 15 |
| 2007 | 1 | 2015 | 15 | 2024 | 17 |
| 2008 | 3 | 2016 | 18 | 2025 | 11 |
| 2009 | 3 | 2017 | 24 | 2026 | 1（截至7月） |
| 2018 | 9 |
趋势分析： 2001-2009年（博士阶段）年均产出约2篇。2009-2013年（NTU助理教授期间）产出逐步增长。2013年加入南京大学后进入稳定高产期，2014-2017年产出快速攀升（年均约18篇），其中2017年达到峰值24篇。2019年后维持年均14篇左右的稳定产出。总体产出风格为"精品路线"，以TPAMI、IJCV、TIP、CVPR、ICCV、ECCV等计算机视觉顶刊顶会为主要发表阵地。
2.3 合作者网络总览
唯一合作者总数：172人。其中合作10次以上的有12人，合作5次以上的有27人。
2.4 核心合作者（Top 20，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 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Xiu-Shen Wei（魏秀参） | 31 | 2014-2022 | 博士生（2014-2018），旷视南京研究院→东南大学教授 |
| 2 | Weiyao Lin（林蔚尧） | 30 | 2012-2019 | 上海交通大学教授 |
| 3 | Ke Zhu（朱可） | 22 | 2021-2026 | 在读博士生 |
| 4 | Chen-Lin Zhang（张晨麟） | 22 | 2016-2023 | 博士生（2016-2021），第四范式 |
| 5 | Zhi-Hua Zhou（周志华） | 22 | 2001-2021 | 南京大学人工智能学院院长、中国科学院院士 |
| 6 | Minghao Fu（付明浩） | 20 | 2022-2026 | 在读博士生 |
| 7 | Hao Yu（余浩） | 15 | 2021-2025 | 2025届博士→阿里巴巴 |
| 8 | Yun-Hao Cao（曹云浩） | 15 | 2019-2024 | 2024届博士→华为南研所 |
| 9 | Bin-Bin Gao（高斌斌） | 15 | 2015-2020 | 博士生（2014-2018），腾讯优图 |
| 10 | Chunhua Shen（沈春华） | 14 | 2014-2021 | 南大本科校友，阿德莱德大学→浙江大学教授 |
| 11 | Jian-Hao Luo（罗建豪） | 14 | 2016-2020 | 博士生（2015-2020），华为南研所 |
| 12 | Yu Zhang（张宇） | 13 | 2012-2020 | NTU博士生（2010-2014），东南大学 |
| 13 | James M. Rehg | 13 | 2003-2013 | 博士导师，佐治亚理工→UIUC教授 |
| 14 | Guo-Hua Wang（王国华） | 11 | 2019-2024 | 2023届博士→华为杭研所 |
| 15 | Jie Shao（邵杰） | 10 | 2024-2025 | 在读博士生 |
| 16 | Hong-Yu Zhou（周弘昱） | 10 | 2017-2020 | 硕士生 |
| 17 | Jianfei Cai（蔡建飞） | 10 | 2013-2016 | NTU教授（现莫纳什大学教授） |
| 18 | Bin Sheng（盛斌） | 9 | 2012-2018 | 上海交通大学副教授 |
| 19 | Chen-Wei Xie（谢辰威） | 8 | 2016-2019 | 南大硕士生 |
| 20 | Jingdong Wang（王井东） | 7 | 2014-2017 | 微软亚洲研究院→百度 |
三、博士教育背景与导师追溯
3.1 博士阶段（佐治亚理工学院，2002-2009年）
吴建鑫于2002年从南京大学硕士毕业后赴美，进入佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）计算学院（College of Computing）攻读博士学位，2009年获计算机科学博士学位。
博士导师：James M. Rehg（读音"ray"）
James M. Rehg教授现为美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）计算机科学与工业系统工程系Founder Professor。此前长期任佐治亚理工学院互动计算学院教授，联合领导了健康分析与信息中心（CHAI）。Rehg教授1995年获CMU博士学位，1995-2001年任DEC/Compaq剑桥研究实验室计算机视觉组负责人，获NSF CAREER奖。曾任CVPR 2009 General Co-Chair和CVPR 2017 Program Co-Chair，发表超200篇同行评审论文，持有26项美国专利。主要研究方向为计算机视觉与机器学习，重点关注人类行为理解、社会认知计算、移动健康等领域。
吴建鑫与Rehg教授在DBLP上有13次合作记录（2003-2013年），跨越博士阶段和NTU助理教授时期。两人的代表性合作成果包括： - CENTRIST场景描述子（TPAMI 2011，被广泛引用的场景分类经典方法） - C4实时物体检测框架（TIP 2013） - 基于加法核的视觉码书生成（JMLR 2011）
3.2 南京大学本硕阶段
吴建鑫1995年进入南京大学计算机科学与技术系本科学习，1999年获学士学位，2002年获计算机应用硕士学位。南大本科期间即处于LAMDA研究组所在的机器学习与数据挖掘研究方向氛围之中。DBLP记录显示，吴建鑫早在2001年即与周志华教授有合作论文，表明其在硕士阶段即开始了与周志华团队的学术联系。
四、LAMDA团队合作网络
4.1 与周志华院士的合作关系
周志华（Zhi-Hua Zhou）是南京大学人工智能学院创始院长、LAMDA研究组创始人，中国科学院院士、欧洲科学院外籍院士。吴建鑫与周志华的DBLP合作记录为22次（2001-2021年），合作跨越20年。
两人的合作始于吴建鑫硕士阶段（2001年），在吴建鑫2013年回国加入南大后进一步深化。合作方向涵盖多实例学习（Multi-Instance Learning）、集成学习（Ensemble Learning）、弱监督学习等LAMDA的核心研究领域。2018年南京大学成立全国首个人工智能学院，周志华任院长，吴建鑫为学院教师团队核心成员之一。
吴建鑫的多位博士生实际上由周志华和吴建鑫联合指导。例如，魏秀参（Xiu-Shen Wei）在公开报道中明确提到"师从周志华教授和吴建鑫教授"。
4.2 LAMDA团队教师同事
根据2027年LAMDA招生导师名单，吴建鑫所在的LAMDA研究组主要教师包括：
| 教师 | 职位 | 与吴建鑫DBLP合作 | 主要方向 |
|---|---|---|---|
| 周志华（Zhi-Hua Zhou） | 院士、教授、LAMDA创始人 | 22次（2001-2021） | 机器学习、集成学习 |
| 姜远（Yuan Jiang） | 教授 | — | 机器学习 |
| 黎铭（Ming Li） | 教授 | — | 机器学习 |
| 李宇峰（Yu-Feng Li） | 教授 | — | 半监督学习 |
| 俞扬（Yang Yu） | 教授 | — | 强化学习 |
| 詹德川（De-Chuan Zhan） | 教授 | — | 迁移学习 |
| 高尉（Wei Gao） | 教授 | — | 机器学习理论 |
| 王魏（Wei Wang） | 教授 | — | 数据挖掘 |
| 叶翰嘉（Han-Jia Ye） | 副教授 | 1次 | 小样本学习 |
| 章宗长（Zong-Zhang Zhang） | 教授 | — | 强化学习 |
| 钱超（Chao Qian） | 教授 | — | 演化计算 |
| 张利军（Li-Jun Zhang） | 教授 | — | 在线学习 |
| 王天佐（Tian-Zuo Wang） | 副教授 | — | 机器学习 |
吴建鑫是LAMDA中计算机视觉方向的核心教师，与团队内其他以机器学习理论为主的教师形成方向互补。在LAMDA内部，吴建鑫与周志华的合作最为密切，其余教师之间的直接DBLP合作记录较少，反映了吴建鑫在LAMDA中相对独立的课题组运作模式。
4.3 核心博士生/毕业生
吴建鑫个人主页完整列出了其指导的学生信息，按阶段整理如下：
NTU时期博士生（2010-2013年指导）：
| 姓名 | 入学年 | 毕业年 | DBLP合作 | 去向 |
|---|---|---|---|---|
| 刘国清（Guoqing Liu） | 2010 | 2013 | 6次 | 佑驾创新（MINIEYE）创始人兼CEO |
| 张宇（Yu Zhang） | 2010 | 2014 | 13次 | 东南大学（2013年后转至Jianfei Cai名下） |
| 杨昊（Hao Yang） | 2011 | 2015 | 6次 | Amazon（2013年后转至Jianfei Cai名下） |
NTU时期博士后：
| 姓名 | 在站时间 | 去向 |
|---|---|---|
| 肖阳（Yang Xiao） | 2012-2013 | 华中科技大学 |
南京大学博士生（2014年起指导）：
| 姓名 | 入学年 | 毕业年 | DBLP合作 | 去向 |
|---|---|---|---|---|
| 魏秀参（Xiu-Shen Wei） | 2014 | 2018 | 31次 | 旷视科技南京研究院负责人→东南大学教授 |
| 高斌斌（Bin-Bin Gao） | 2014 | 2018 | 15次 | 腾讯优图实验室 |
| 罗建豪（Jian-Hao Luo） | 2015 | 2020 | 14次 | 华为南研所 |
| 张晨麟（Chen-Lin Zhang） | 2016 | 2021 | 22次 | 第四范式 |
| 王国华（Guo-Hua Wang） | 2018 | 2023 | 11次 | 华为杭研所 |
| 曹云浩（Yun-Hao Cao） | 2018(硕)/2020(博) | 2024 | 15次 | 华为南研所 |
| 余浩（Hao Yu） | 2019 | 2025 | 15次 | 阿里巴巴 |
南京大学在读博士生：
| 姓名 | 入学年 | DBLP合作 |
|---|---|---|
| 朱可（Ke Zhu） | 2020(硕)/2022(博) | 22次 |
| 邵杰（Jie Shao） | 2022 | 10次 |
| 付明浩（Minghao Fu） | 2021(硕)/2023(博) | 20次 |
| 梁广（Guang Liang） | 2024 | — |
| 唐宁远（Ningyuan Tang） | 2022(硕)/2025(博) | 5次 |
南京大学硕士生（部分代表，已毕业）：
| 姓名 | 毕业年 | 去向 |
|---|---|---|
| 周国兵（Guo-Bing Zhou） | 2016 | 华泰证券 |
| 周旺（Wang Zhou） | 2017 | 科大讯飞 |
| 陈虹宇（Hong-Yu Zhou） | — | — |
| 王环宇（Huanyu Wang） | — | 美团实习→— |
| 张永顺（Yongshun Zhang） | — | — |
五、业界合作关系深度分析
5.1 佑驾创新（MINIEYE）——首席科学家与产业化标杆
吴建鑫担任深圳佑驾创新科技有限公司（MINIEYE）首席科学家，这是其最重要的产学研合作关系。
合作缘起： MINIEYE创始人兼CEO刘国清是吴建鑫在新加坡南洋理工大学指导的第一位博士生（2010-2013年）。刘国清2013年博士毕业后在南京创立MINIEYE，以其在NTU参与的新加坡政府ADAS项目为技术基础。
企业概况： MINIEYE是国内领先的自动驾驶视觉感知解决方案提供商，主攻高级驾驶辅助系统（ADAS），产品覆盖L0-L2+级智能驾驶方案、智能座舱感知方案等。已与蔚来、奇瑞、长安、吉利、上汽等数十家主机厂合作，完成多轮融资（阿里合伙人吴泳铭天使投资），投后估值超53亿元人民币，已启动港股IPO。
技术关联： 吴建鑫的核心研究方向——"资源受限条件下的视觉学习"——与MINIEYE的车载嵌入式视觉系统需求高度匹配。吴建鑫研发的计算机视觉算法被多国工程院院士团队和美国iRobot公司Packbot机器人所采用。其在模型压缩、网络剪枝（ThiNet系列）、实时物体检测（C4框架）等方面的研究成果为MINIEYE的产品技术提供了学术支撑。
5.2 美团——模型压缩方向的联合研究
DBLP数据中可识别的美团合作论文：
- CVPR 2022 论文"Compressing Models with Few Samples: Mimicking then Replacing"——作者包括王环宇（美团实习生&南京大学）、刘俊杰（美团）、马鑫（美团）、雍洋（美团实习生&西安交通大学）、柴振华（美团）、吴建鑫（南京大学）
该合作围绕模型剪枝/压缩的核心问题展开，提出的MiR方法在美团图像安全审核等场景得到验证。合作通道主要为吴建鑫的研究生在美团实习期间完成。
5.3 华为——网络剪枝方向的人才输送
吴建鑫与华为的合作主要体现在人才层面：
| 学生 | 毕业年 | 去向 | 研究方向 |
|---|---|---|---|
| 罗建豪（Jian-Hao Luo） | 2020 | 华为南京研究所 | ThiNet网络剪枝（ICCV 2017 / TPAMI 2019） |
| 王国华（Guo-Hua Wang） | 2023 | 华为杭州研究所 | 知识蒸馏、模型加速 |
| 曹云浩（Yun-Hao Cao） | 2024 | 华为南京研究所 | 随机子空间方法、物体检测 |
ThiNet（Luo & Wu, ICCV 2017 / TPAMI 2019）是吴建鑫团队在模型压缩领域的代表性成果，提出通过统计信息指导的滤波器剪枝方法在保持精度的同时大幅压缩CNN模型。该系列工作被广泛引用，对华为等企业的端侧AI部署具有直接应用价值。
此外，"华为-南京大学LAMDA人工智能联合实验室"是LAMDA整体层面与华为的合作平台，吴建鑫作为LAMDA核心教师参与其中。
5.4 旷视科技（Face++/Megvii）——博士生创业桥接
吴建鑫最高频合作者魏秀参（Xiu-Shen Wei，31次合作）是吴建鑫在南大指导的第一届博士生（2014-2018），联合导师为周志华教授。魏秀参博士毕业后直接加入旷视科技，担任旷视南京研究院研究主任（负责人）。
据魏秀参公开回忆，其加入旷视的契机来自一次学术会议上旷视首席科学家孙剑与吴建鑫的偶遇交谈。魏秀参在旷视南京研究院工作数年后，于2020年转入高校，任南京理工大学教授（后调任东南大学教授）。
魏秀参与吴建鑫合作的核心方向为细粒度图像识别（Fine-Grained Image Recognition），两人联合发表的TPAMI综述"Fine-Grained Image Analysis with Deep Learning: A Survey"（2022）是该领域的重要参考文献。
5.5 腾讯——优图实验室的人才联系
吴建鑫博士生高斌斌（Bin-Bin Gao，15次合作，2014-2018年博士）毕业后加入腾讯优图实验室。高斌斌在博士阶段的代表性工作为"Deep Label Distribution Learning"（TIP 2017），在标签分布学习领域被广泛引用。
5.6 第四范式——AI企业的人才输出
博士生张晨麟（Chen-Lin Zhang，22次合作，2016-2021年博士）毕业后加入AI企业第四范式。张晨麟的博士研究聚焦弱监督物体检测与分割，代表性工作为"Salvage of Supervision in Weakly Supervised Object Detection"系列（TPAMI 2023）。
5.7 阿里巴巴
2025届博士毕业生余浩（Hao Yu，15次合作）加入阿里巴巴。余浩的研究方向为长尾学习和视觉Transformer，代表性工作包括在有限数据下训练Vision Transformer的方法。
5.8 与沈春华（浙江大学）的国际合作
沈春华（Chunhua Shen，14次合作，2014-2021年）是吴建鑫最重要的国际/校外学术合作者之一。沈春华本科毕业于南京大学（匡亚明学院），后在澳大利亚阿德莱德大学任教授，2021年12月全职回国加入浙江大学。两人的合作领域涵盖细粒度图像识别、二值编码学习、弱监督检测等计算机视觉核心方向，且沈春华还是魏秀参多篇论文的合作者。两人的合作网络将南京大学与阿德莱德大学/浙江大学的计算机视觉研究连接起来。
5.9 与林蔚尧（上海交通大学）的长期合作
林蔚尧（Weiyao Lin，30次合作，2012-2019年）是上海交通大学电子信息与电气工程学院教授，吴建鑫在DBLP上合作频次第二高的合作者。两人的合作始于吴建鑫在NTU任教期间（2012年），延续至吴建鑫回国后的数年间，合作方向以视频分析、行为识别、运动轨迹分析为主。代表性合作成果包括视频运动轨迹分析（TPAMI 2017）、行为识别特征学习（IEEE Trans. Cybernetics 2016）等。
5.10 与James M. Rehg的持续合作
博士导师Rehg（13次合作，2003-2013年）与吴建鑫的合作从博士期间延续至NTU时期。Rehg后从佐治亚理工转至UIUC，两人的直接论文合作于2013年后停止，但Rehg在计算机视觉学术共同体中的影响力（CVPR General Chair/Program Chair）与吴建鑫后来担任CVPR 2024 Program Chair形成了师承传递的脉络。
5.11 与Jianfei Cai（蔡建飞）的NTU同事合作
蔡建飞（Jianfei Cai，10次合作，2013-2016年）是吴建鑫在南洋理工大学的同事，现为澳大利亚莫纳什大学教授。吴建鑫在NTU指导的博士生张宇和杨昊在其2013年离开NTU后转由蔡建飞继续指导。两人的合作方向包括细粒度图像分类、图像检索等。
六、Connection圈层总结
第一圈层——导师与学术源流： 博士导师James M. Rehg（13次，佐治亚理工→UIUC）和LAMDA领袖周志华（22次，南京大学院士）构成吴建鑫学术生涯的两大源流。Rehg奠定了其计算机视觉的学术根基和研究风格，周志华则提供了其回国后的学术平台和机器学习方向的合作网络。两条脉络在吴建鑫身上交汇，使其成为LAMDA中兼具国际计算机视觉背景和机器学习传统的独特角色。
第二圈层——核心博士生梯队（团队第一生产力）： 魏秀参（31次）、朱可（22次）、张晨麟（22次）、付明浩（20次）、余浩（15次）、曹云浩（15次）、高斌斌（15次）、罗建豪（14次）、张宇（13次）、王国华（11次）、邵杰（10次）构成了吴建鑫的核心学术产出力量。吴建鑫的论文产出高度依赖其博士生团队，团队规模精简（同时在读博士生通常4-6人），但人均产出极高。
第三圈层——校外学术合作网络： - 林蔚尧（30次，上海交通大学）：视频分析与行为识别方向最紧密的校外合作者 - 沈春华（14次，阿德莱德大学→浙江大学）：细粒度视觉与弱监督学习方向核心国际合作者，南大校友 - 蔡建飞（10次，NTU→莫纳什大学）：NTU同事，图像分类与检索 - 耿新（Xin Geng，6次，东南大学）：标签分布学习方向
第四圈层——产学研合作网络（业界核心连接）： - 佑驾创新（MINIEYE）：首席科学家（兼职），创始人刘国清为其NTU博士生，自动驾驶视觉感知领域的深度技术转化 - 美团：模型压缩方向联合研究（CVPR 2022），通过学生实习通道合作 - 华为：ThiNet等模型剪枝技术的间接应用，三名博士毕业生（罗建豪、王国华、曹云浩）加入华为研究所 - 旷视科技（Megvii/Face++）：核心博士生魏秀参毕业后任旷视南京研究院负责人 - 腾讯优图：博士生高斌斌毕业去向 - 第四范式：博士生张晨麟毕业去向 - 阿里巴巴：博士生余浩毕业去向
第五圈层——学术机构连接与影响力辐射： - 东南大学：魏秀参（博士生→教授）、张宇（NTU博士生→教师），形成南大→东南大学的人才输送 - 华中科技大学：NTU博士后肖阳任职 - LAMDA生态：通过周志华的LAMDA网络，与国内AI学术界（包括京东、科沃斯、地平线、字节跳动等在南京设立研究院的企业）保持广泛联系
产出规模与特点： 225篇发表记录中，高频发表于TPAMI（约20篇）、Pattern Recognition（约15篇）、TIP（约10篇）等顶级期刊，以及CVPR、ICCV、ECCV等计算机视觉三大顶会。合作者总数172人，反映了一个规模精炼、聚焦CV核心问题的研究组风格，与大规模团队型学者（如文继荣1219人合作网络）形成鲜明对比。吴建鑫的学术产出以个人独立课题组为主，论文中通常担任通讯/末位作者，体现了"精品深耕"的研究路线。
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: w/JianxinWu，225条发表记录，172位合作者），并结合以下信息源：
- 吴建鑫个人主页（https://cs.nju.edu.cn/wujx/ 及中文简介页、学生列表页、论文列表页）
- DBLP作者搜索API及XML数据（截至2026年7月）
- James M. Rehg个人主页（https://rehg.org/）
- 佑驾创新（MINIEYE）公开报道（百度百科、投资界、腾讯云开发者社区机器之心专访等）
- 魏秀参个人经历公开报道（旷视科技官方、知乎等）
- 美团CVPR 2022论文官方解读
- 南京大学人工智能学院官网及CSRankings报道
- LAMDA 2027年招生导师名单
局限性说明：
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DBLP上"Jianxin Wu"存在多个同名作者（共7人），本报告使用的pid为"w/JianxinWu"（标注Nanjing University和Georgia Institute of Technology），与目标学者匹配。
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吴建鑫在NTU期间指导的博士生张宇和杨昊于2013年吴建鑫离开NTU后转至Jianfei Cai名下继续指导完成学位，这部分合作在DBLP中部分归属于吴建鑫。
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吴建鑫与华为的合作主要通过"华为-南京大学LAMDA人工智能联合实验室"这一LAMDA整体层面的平台进行，具体的联合论文在DBLP中不易从机构层面识别，报告主要通过毕业生去向和公开报道推断合作关系。
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吴建鑫担任MINIEYE首席科学家的具体技术贡献细节（如专利、技术许可等）属商业信息，公开资料有限。
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Google Scholar引用数据（约2.2万次）引用自2024年华人AI学者排名报道，截至报告生成时可能有所变化。