南大LAMDA 章宗长 教授
报告生成时间： 2026年7月
个人主页： http://www.lamda.nju.edu.cn/zhangzz/ DBLP： https://dblp.org/pid/90/8724.html（别名 Zongzhang Zhang，DBLP中文标注"章宗长"，标注机构为南京大学、苏州大学、中国科学技术大学） Google Scholar： https://scholar.google.com/citations?user=sG7WEAgAAAAJ
一、学者基本信息
章宗长，男，1985年出生，南京大学人工智能学院教授、博士生导师。计算机软件新技术全国重点实验室成员，机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）成员。中国计算机学会杰出会员，中国计算机学会人工智能与模式识别专委会执行委员，中国人工智能学会机器学习专委会委员。
教育经历： - 2003-2007，中南大学数学与统计学院，本科（数学） - 2007-2012，中国科学技术大学计算机科学与技术学院，博士（导师：陈小平教授） - 2010-2011，美国罗格斯大学计算机科学系，国家公派联合培养（合作导师：Michael L. Littman教授）
工作经历： - 2012年，华为诺亚方舟实验室，研究工程师（短期） - 2012-2014，新加坡国立大学计算学院，博士后研究员（合作导师：David Hsu教授、Wee Sun Lee教授） - 2014-2019，苏州大学计算机科学与技术学院，副教授 - 2018-2019，美国斯坦福大学航空航天系，国家公派访问学者（合作导师：Mykel J. Kochenderfer教授，斯坦福智能系统实验室SISL） - 2019-2024，南京大学人工智能学院，副教授 - 2024年12月至今，南京大学人工智能学院，教授
研究方向： 人工智能、机器学习，专注于强化学习（深度强化学习、迁移强化学习、数据驱动强化学习、视觉强化学习、安全强化学习、大模型与强化学习）、多智能体系统（多智能体强化学习、多智能体通信与协作）、概率规划（部分可观测马尔可夫决策过程）、模仿学习（生成模型、对抗模仿、非对抗模仿、多智能体模仿）。
学术荣誉： - 华为火花奖 - 英特尔中国学术成就奖-卓越研究 - 《计算机学报》2017-2021年度优秀论文奖 - AAAI-2023最佳学生摘要荣誉提名奖
学术服务： 担任AAAS/Science伙伴期刊《Intelligent Computing》编委、《Frontiers of Computer Science》青年编委，NeurIPS、IJCAI、ICLR、KDD领域主席，AAAI、IJCAI、AAMAS、ECAI、ICAPS高级程序委员，ICML、ICLR、ECML、AISTATS、CoRL等10余个会议程序委员，TPAMI、AIJ、JAIR、TNNLS、TCYB、中国科学等10余个期刊评审专家，ACML、PRICAI强化学习专题研讨会联合主席，DAI、MLA组委会主席。主持国家自然科学基金项目3项、省级科研项目3项，参与科技创新2030-"新一代人工智能"重大项目、国家自然科学基金原创探索计划项目。
产业化成果： 获授权中国发明专利22项、美国发明专利2项，许可/转让给华为、网易等企业的发明专利14项。研究成果应用于自动驾驶、智能风控、仓储物流、人机互娱等企业业务场景。与华为、阿里巴巴、腾讯、字节跳动、海康威视、微软、网易、南栖仙策等企业开展多种形式的科研合作。
二、DBLP数据统计
2.1 发表记录总览
DBLP pid: 90/8724，共128条发表记录（截至2026年7月），发表类型分布：会议论文75篇、期刊论文53篇（其中arXiv预印本35篇）。正式发表的期刊论文18篇、会议论文75篇，合计93篇（不含arXiv预印本）。
2.2 年度产出分布
| 年份 | 论文数 | 年份 | 论文数 | 年份 | 论文数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2010 | 1 | 2016 | 4 | 2021 | 5 |
| 2012 | 3 | 2017 | 1 | 2022 | 9 |
| 2014 | 2 | 2018 | 6 | 2023 | 24 |
| 2015 | 4 | 2019 | 5 | 2024 | 29 |
| 2020 | 10 | 2025 | 18 | ||
| 2026 | 7（截至7月） |
趋势分析： 2010-2019年（博士及苏州大学任教期间）年均产出约3-4篇，处于稳步积累期，研究以POMDP规划和小规模多智能体强化学习为主。2020年起产出跃升至10篇，与深度强化学习研究热潮及加入南大LAMDA后团队规模扩张同步。2023年达到爆发期峰值24篇，2024年29篇再创新高。2022年后的论文占总量的约64%（82/128），反映了其在LAMDA强化学习方向的团队规模与影响力的快速增长。值得注意的是，2026年已发表7篇（含2篇ICML-2026、2篇KDD-2026、2篇AAAI-2026），全年产出有望继续创新高。
2.3 合作者网络总览
唯一合作者总数：205人。其中合作10次以上的有10人，合作5次以上的有31人，合作20次以上的有2人。
2.4 核心合作者（Top 30，按DBLP合作频次降序，已合并同一人不同DBLP标识）
| 排名 | 合作者（DBLP名） | 合作次数 | 合作年份 | 身份/机构 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Yang Yu 0001（俞扬） | 66 | 2021-2026 | LAMDA教授，强化学习方向核心搭档，"双核心" |
| 2 | Lei Yuan 0005（袁雷） | 32 | 2022-2026 | 俞扬指导博士（2023届），现LAMDA助理研究员 |
| 3 | Yi-Chen Li 0001（李逸辰） | 19 | 2023-2026 | 团队博士生/博士后 |
| 4 | Feng Chen 0042 | 18 | 2022-2025 | 团队成员/跨机构合作者 |
| 5 | Fuxiang Zhang（张福祥） | 16 | 2022-2025 | 团队成员 |
| 6 | Chenxiao Gao（高晨晓，含Chen-Xiao Gao） | 15 | 2023-2025 | 团队博士生 |
| 7 | Jianye Hao（郝建业） | 14 | 2018-2025 | 天津大学教授/华为诺亚方舟决策与推理实验室主任 |
| 8 | Cong Guan（管聪） | 12 | 2022-2026 | 团队博士生 |
| 9 | Chenyang Wu 0001（吴晨阳） | 12 | 2021-2025 | 团队博士生 |
| 10 | Jiacheng Xu 0003（许嘉诚） | 10 | 2022-2026 | 团队成员 |
| 11 | Chengxing Jia（贾乘兴） | 10 | 2023-2025 | 团队成员（2020级硕士） |
| 12 | Xiong-Hui Chen（陈雄辉） | 7 | 2021-2026 | 俞扬指导博士（2024届） |
| 13 | Changjie Fan（范长杰） | 7 | 2018-2021 | 网易伏羲AI实验室 |
| 14 | Quan Liu 0004（刘泉） | 7 | 2015-2019 | 苏州大学/中科大，POMDP规划方向 |
| 15 | Chao Chen 0028（陈超） | 6 | 2023-2026 | 团队博士生 |
| 16 | Tao Jiang（江涛） | 6 | 2023-2026 | 团队成员 |
| 17 | Rui Kong（孔锐） | 6 | 2021-2026 | 团队成员 |
| 18 | Shengyi Jiang（蒋圣翊） | 6 | 2021-2024 | 俞扬硕士 |
| 19 | Yan Zheng 0002（郑宇） | 6 | 2018-2021 | 网易伏羲AI实验室 |
| 20 | Zhaopeng Meng（孟照鹏） | 6 | 2018-2021 | 网易伏羲AI实验室 |
| 21 | Wulong Liu（刘乌龙） | 6 | 2020-2021 | 华为诺亚方舟实验室 |
| 22 | Lihe Li（李理贺） | 5 | 2023-2026 | 团队成员 |
| 23 | Wenjie Qiu 0005（邱文杰） | 5 | 2024-2025 | 团队成员 |
| 24 | Ke Xue 0001（薛可） | 5 | 2022-2025 | 团队成员 |
| 25 | Chao Qian 0001（钱超） | 5 | 2022-2025 | LAMDA教授，演化学习方向 |
| 26 | Xinyu Zhang（张心宇） | 5 | 2023-2024 | 团队成员 |
| 27 | Feng Xu 0007 | 5 | 2021-2024 | 跨机构合作者 |
| 28 | Tianpei Yang（杨天培） | 5 | 2018-2021 | 网易伏羲AI实验室/天津大学 |
| 29 | Yingfeng Chen（陈英峰） | 5 | 2018-2020 | 网易伏羲AI实验室 |
| 30 | Xiaoping Chen（陈小平） | 5 | 2010-2014 | 中科大教授，博士导师 |
说明： 俞扬（66次）是章宗长在DBLP上合作频次最高的学者，两人在2021年后合作急剧升温，共同主导LAMDA强化学习方向。郝建业（14次，2018-2025年）是章宗长在产业界最重要的合作通道之一，郝建业同时任职天津大学和华为诺亚方舟决策与推理实验室主任。范长杰、郑宇、孟照鹏、杨天培、陈英峰等人（2018-2021年集中合作）均来自网易伏羲AI实验室，是章宗长在苏州大学期间的主要产业合作方。
三、博士教育背景与导师追溯
3.1 博士阶段（中国科学技术大学，2007-2012年）
章宗长2007年从中南大学数学与统计学院获学士学位后，进入中国科学技术大学计算机科学与技术学院攻读博士学位，师从陈小平教授，2012年获博士学位。博士研究聚焦于部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）的规划算法，包括覆盖数复杂度分析、点采样值迭代、在线规划等方向。
博士导师：陈小平（Xiaoping Chen）
陈小平是中国科学技术大学教授、机器人实验室主任，长期从事机器人、多智能体系统和智能规划研究。他领导的团队研发了"可佳"（Kejia）智能服务机器人，在国际机器人竞赛和学术评测中多次取得优异成绩，与卡内基梅隆大学Manuela Veloso教授团队有长期合作。陈小平在DBLP上与章宗长合作5次（2010-2014年），合作内容为POMDP规划算法，奠定了章宗长在概率规划方向的理论基础。
3.2 博士期间及博士后的国际学术训练
章宗长的学术训练具有鲜明的国际化特征，先后在三个国家的顶级实验室工作或访学：
| 时间 | 机构 | 合作导师 | 研究方向 | DBLP合作次数 |
|---|---|---|---|---|
| 2010-2011 | 美国罗格斯大学RL³实验室 | Michael L. Littman | 强化学习理论 | 1 |
| 2012-2014 | 新加坡国立大学计算学院 | David Hsu、Wee Sun Lee | POMDP规划、机器人感知 | 3 |
| 2018-2019 | 美国斯坦福大学SISL实验室 | Mykel J. Kochenderfer | 概率规划、安全强化学习 | 3 |
Michael L. Littman 是强化学习领域的奠基性学者之一，现任布朗大学计算机科学系教授，曾任罗格斯大学教授。他在DBLP上与章宗长合作1次（2012年），内容为POMDP规划复杂度分析。Littman的指导为章宗长从POMDP规划向强化学习方向过渡提供了理论桥梁。
David Hsu 和 Wee Sun Lee 是新加坡国立大学教授，在机器人感知与POMDP规划领域享有盛誉。章宗长在NUS的两年博士后期间（2012-2014年）与二人合作3篇论文，集中在POMDP搜索算法。这段经历为其后续在部分可观测环境下的强化学习研究奠定了基础。
Mykel J. Kochenderfer 是斯坦福大学航空航天系教授、SISL实验室主任，在概率规划和自主系统决策领域享有国际声誉。章宗长2018-2019年作为国家公派访问学者在SISL工作，与Kochenderfer合作3篇论文（2017-2019年），涉及蒙特卡洛树搜索策略优化和加权双Q学习。这段经历强化了其在安全强化学习和自主决策方向的研究能力。
3.3 苏州大学任教期间（2014-2019年）
章宗长2012年博士后出站后，先在华为诺亚方舟实验室短暂担任研究工程师（2012年），随后于2014年加入苏州大学计算机科学与技术学院任副教授。在苏州大学期间，其研究以POMDP规划和多智能体强化学习为主，与中科大刘泉教授（Quan Liu，7次合作，2015-2019年）保持密切合作。这一时期产出较低（年均3-4篇），但积累了在概率规划和多智能体系统方面的深厚理论基础，为后续加入LAMDA后的爆发式产出奠定了方向储备。
四、LAMDA团队合作网络
4.1 LAMDA实验室概况
LAMDA（Learning And Mining from DatA）是周志华教授领导的机器学习与数据挖掘研究所，依托南京大学计算机软件新技术全国重点实验室。2018年南京大学成立人工智能学院后，LAMDA成为学院的核心研究团队。LAMDA现有教师约19人（含2027年招生导师名单），涵盖机器学习理论、强化学习、计算机视觉、数据挖掘、自然语言处理等方向。
4.2 与俞扬的"双核心"关系——LAMDA强化学习方向的核心引领结构
章宗长与俞扬构成LAMDA强化学习方向的"双核心"。这一关系是理解章宗长学术网络的关键。
合作规模与趋势： DBLP数据显示，两人合作66次，合作年份为2021-2026年。值得注意的是，两人在2021年前几乎无直接合作（章宗长2019年才加入南大），但自2021年起合作急剧升温——2021年2篇、2022年7篇、2023年13篇、2024年15篇、2025年12篇、2026年5篇（截至7月），呈爆发式增长态势，与LAMDA强化学习团队的整体产出节奏完全同步。
互补性分析： - 俞扬：博士师从周志华教授（南大LAMDA），2011年留校任教，早期研究演化学习，后转向强化学习。在LAMDA深耕多年，拥有成熟的团队建制和学术声誉（CCF优博、全国优博、IEEE AI 10 to Watch等），创立了南栖仙策（Polixir）实现强化学习产业化。俞扬在LAMDA的角色偏向战略规划和产业连接。 - 章宗长：博士师从陈小平教授（中科大），经历了NUS、华为诺亚、斯坦福等多机构训练，2019年加入LAMDA。章宗长在POMDP规划、多智能体系统、安全强化学习等方向有独特积累，且具备丰富的国际学术网络（Littman、Kochenderfer、Hsu等）。章宗长的加入为LAMDA强化学习方向注入了概率规划、多智能体协作等新的研究方向和方法论。
共同指导学生： 两人共同指导了大量博士生，形成了LAMDA RL Lab的核心骨干梯队。袁雷（Lei Yuan，32次合作）和许天（Tian Xu，7次合作）均由俞扬指导并留校，与章宗长亦有密切合作。李逸辰（Yi-Chen Li，19次）、管聪（Cong Guan，12次）、贾乘兴（Chengxing Jia，10次）等在读学生均在两人的共同指导下开展研究。
代表性合作成果： 两人合作的论文覆盖AAAI（8篇）、NeurIPS（4篇）、ICML（3篇）、ICLR（3篇）、IJCAI（2篇）、KDD（1篇）等顶级会议，以及TPAMI、TNNLS、TMLR等重要期刊。合作方向从多智能体通信与协作，逐步扩展到离线强化学习、大模型与强化学习结合、视觉强化学习等前沿方向。
与周志华的关系： 周志华在DBLP上与章宗长仅直接合作1次（2024年ICLR论文"Policy Rehearsing"，与俞扬等联合发表），但作为LAMDA所长和俞扬的博士导师，周志华是章宗长在LAMDA的学术领导者和平台提供者。三人构成了LAMDA强化学习方向的核心引领结构：周志华作为掌门人提供平台与战略方向，俞扬与章宗长作为"双核心"共同推动强化学习团队的研究与人才培养。
4.3 LAMDA教师同事（按DBLP合作频次排序）
| 教师 | DBLP合作次数 | 合作年份 | 职位/方向 | 合作关系说明 |
|---|---|---|---|---|
| 俞扬（Yang Yu） | 66 | 2021-2026 | 教授/副院长，强化学习 | "双核心"搭档，共同主导LAMDA RL方向 |
| 袁雷（Lei Yuan） | 32 | 2022-2026 | 助理研究员，强化学习 | 俞扬指导博士（2023届），留校成为RL Lab骨干 |
| 钱超（Chao Qian） | 5 | 2022-2025 | 教授，演化学习 | LAMDA同事，近年有强化学习与演化计算交叉合作 |
| 周志华（Zhi-Hua Zhou） | 1 | 2024 | 教授/所长/院士，机器学习 | LAMDA掌门人，提供平台与战略方向 |
| 詹德川（De-Chuan Zhan） | 1 | 2025 | 教授，机器学习 | LAMDA同事，2025年合作综述论文 |
说明： 章宗长在LAMDA内的合作高度集中于俞扬及其指导的学生团队。与钱超（5次）的合作体现了强化学习与演化计算的交叉融合，与周志华（1次）的直接合作虽少，但后者作为LAMDA所长提供了关键的平台支持。袁雷作为俞扬指导的博士毕业生留校任教，与章宗长合作32次，已成为"双核心"体系下的核心骨干。
4.4 核心学生/团队成员（按DBLP合作频次排序）
| 姓名 | 合作次数 | 合作年份 | 身份/去向 |
|---|---|---|---|
| 李逸辰（Yi-Chen Li） | 19 | 2023-2026 | 团队博士生/博士后 |
| 张福祥（Fuxiang Zhang） | 16 | 2022-2025 | 团队成员 |
| 高晨晓（Chenxiao Gao） | 15 | 2023-2025 | 团队博士生 |
| 管聪（Cong Guan） | 12 | 2022-2026 | 团队博士生（2020级） |
| 吴晨阳（Chenyang Wu） | 12 | 2021-2025 | 团队博士生 |
| 许嘉诚（Jiacheng Xu） | 10 | 2022-2026 | 团队成员 |
| 贾乘兴（Chengxing Jia） | 10 | 2023-2025 | 团队成员（2020级硕士） |
| 陈雄辉（Xiong-Hui Chen） | 7 | 2021-2026 | 俞扬指导博士（2024届） |
| 陈超（Chao Chen） | 6 | 2023-2026 | 团队博士生 |
| 江涛（Tao Jiang） | 6 | 2023-2026 | 团队成员 |
| 孔锐（Rui Kong） | 6 | 2021-2026 | 团队成员 |
| 李理贺（Lihe Li） | 5 | 2023-2026 | 团队成员 |
| 邱文杰（Wenjie Qiu） | 5 | 2024-2025 | 团队成员 |
| 薛可（Ke Xue） | 5 | 2022-2025 | 团队成员 |
| 张心宇（Xinyu Zhang） | 5 | 2023-2024 | 团队成员 |
说明： 章宗长指导的学生团队与俞扬团队高度融合，多数学生为两人共同指导。团队规模在2023-2024年达到峰值（年产出24篇和29篇），反映了强化学习方向的人才集聚效应。GitHub组织"LAMDA-RL"（https://github.com/LAMDA-RL）汇集了团队的开源项目，包括ODIS、MAIC、FTD、ACT、CPR、FTR、Q-Adapter、BDPO等多个强化学习算法仓库。
五、业界合作关系深度分析
5.1 华为——从诺亚方舟实验室到火花奖的深度合作
华为是章宗长最早接触的产业界合作方，也是当前最核心的产业合作伙伴。
个人经历连接： 章宗长2012年博士毕业后，曾在华为诺亚方舟实验室担任研究工程师（短期），这是其与华为合作的起源。这一经历使其在加入南大后成为LAMDA强化学习团队与华为之间的天然桥梁。
郝建业——核心产业合作通道： 郝建业（Jianye Hao，14次DBLP合作，2018-2025年）是章宗长在产业界最重要的合作者。郝建业现任天津大学智能与计算学部菁英教授、博士生导师，同时担任华为诺亚方舟决策与推理实验室主任、大模型算法实验室主任、华为医疗军团技术副总裁。郝建业团队与华为、阿里、腾讯、网易、字节、快手等公司有长期深度合作，其强化学习成果在工业软件、自动驾驶、游戏AI、5G优化、工业物流调度等领域广泛落地。章宗长与郝建业的合作横跨2018-2025年，涵盖多智能体强化学习、策略迁移、离线强化学习、上下文黑盒优化等方向。
网易伏羲团队——苏州大学时期的主要产业合作方： 2018-2021年间，章宗长与网易伏羲AI实验室的多个研究人员有密集合作： - 范长杰（Changjie Fan，7次合作，2018-2021年） - 郑宇（Yan Zheng，6次合作，2018-2021年） - 孟照鹏（Zhaopeng Meng，6次合作，2018-2021年） - 杨天培（Tianpei Yang，5次合作，2018-2021年） - 陈英峰（Yingfeng Chen，5次合作，2018-2020年） - 刘乌龙（Wulong Liu，6次合作，2020-2021年，后转华为诺亚）
这一时期合作集中于多智能体强化学习在游戏AI中的应用，是章宗长在苏州大学期间产学研合作的核心。合作论文发表于AAAI、IJCAI、AAMAS等顶级会议。
华为火花奖： 章宗长部分研究成果获华为火花奖。华为火花奖是华为公司面向高校学者的最高级别学术合作奖项，表彰在产学研合作中做出突出贡献的学者。
专利转让： 章宗长获授权的中国发明专利22项中，有14项许可/转让给华为、网易等企业，体现了其研究成果在产业界的实际应用价值。
应用场景： 研究成果成功用于华为等企业的自动驾驶、智能风控、仓储物流、人机互娱等业务场景。
5.2 网易（NetEase）——伏羲AI实验室的多智能体游戏AI合作
网易伏羲AI实验室是章宗长在苏州大学期间（2018-2021年）最密集的产业合作方。伏羲实验室是网易旗下专注于AI技术研究的团队，在游戏AI、强化学习、多智能体系统等方向有深厚积累。
合作模式： 章宗长与伏羲团队的合作以多智能体强化学习在游戏场景中的应用为核心，合作发表的论文涉及策略迁移、层次化多智能体强化学习、非平稳对手下的策略重用等方向。典型合作论文包括： - "A Deep Bayesian Policy Reuse Approach Against Non-Stationary Agents"（2018年，与范长杰、郑宇、孟照鹏、杨天培合作） - "Efficient Deep Reinforcement Learning via Adaptive Policy Transfer"（2020年，IJCAI，与杨天培、郝建业、孟照鹏、陈英峰、范长杰等合作） - "Efficient Multiagent Policy Optimization Based on Weighted Estimators in Stochastic Games"（2020年，与郑宇、郝建业合作）
合作转型： 2021年后，随着章宗长加入南京大学LAMDA，与网易伏羲的直接合作逐渐减少，研究重心转向与LAMDA团队的合作及与华为的深度产学研合作。但伏羲团队成员（范长杰、郑宇等）随后也部分转向华为体系，形成了"网易→华为"的人脉迁移。
5.3 阿里巴巴——实时竞价与大模型方向合作
章宗长的中文简历明确列出与阿里巴巴的科研合作。从公开发表来看，2026年KDD论文"Physics-Informed Generative World Models for Real-Time Bidding"中，合作者包括Yeshu Li、Zhilin Zhang、Chuan Yu、Jian Xu、Bo Zheng等人，这些姓名与阿里巴巴/蚂蚁集团的实时竞价（RTB）广告技术团队吻合，合作方向为将强化学习与生成模型应用于实时竞价场景中的出价策略优化。
此外，Deheng Ye（叶德恒，4次合作，2024-2026年）在多篇论文中与章宗长合作，合作方向包括多智能体上下文协调和利用大语言模型背景知识提升强化学习样本效率。Deheng Ye的机构归属需进一步确认，但其与章宗长、俞扬的共同合作模式体现了LAMDA RL团队在RL+LLM方向与产业界的协作。
5.4 腾讯——多智能体学术交流与科研合作
章宗长中文简历明确列出与腾讯的科研合作。在DBLP数据中，腾讯相关的直接合作论文虽未以"腾讯"署名形式出现，但通过LAMDA团队的整体合作网络，与腾讯的连接主要体现在： - 俞扬团队多名学生入选腾讯犀牛鸟精英研究生计划 - 2025年中国多智能体应用大会上，俞扬作为南大人工智能学院副院长与腾讯AI平台部展开多智能体技术产业落地探讨 - 章宗长参与科技创新2030-"新一代人工智能"重大项目，该类项目通常与腾讯等头部企业有联合攻关
5.5 字节跳动、海康威视、微软——多元化产业合作
章宗长中文简历列出与字节跳动、海康威视、微软等企业的合作。这些合作在DBLP论文层面尚未形成高频署名合作关系，主要以技术合作、专利许可或项目咨询形式开展。研究成果应用于人机互娱（字节跳动）、智能风控与仓储物流（海康威视等）等场景。
5.6 南栖仙策（Polixir）——通过俞扬的强化学习产业化连接
南栖仙策是俞扬创立的强化学习产业化公司（创始人兼CEO），核心产品为智能决策工业软件"仙启"。章宗长虽未在南栖仙策担任职务，但其作为俞扬的"双核心"搭档，与南栖仙策在技术方向和人才输送上有间接但紧密的连接。南栖仙策的技术路线（基于世界模型的强化学习、离线强化学习）与章宗长的研究方向高度互补，团队的研究成果（如环境模型学习、策略迁移等）为南栖仙策的产品研发提供了学术支撑。
5.7 英特尔（Intel）——学术成就奖与强化学习落地
章宗长获英特尔中国学术成就奖-卓越研究，体现了其与英特尔在强化学习技术方面的合作。俞扬团队此前亦与英特尔在强化学习落地方面有合作（将游戏作为算法效力检验平台），章宗长作为强化学习方向核心教授，在这一合作中扮演了重要角色。
5.8 国际学术合作网络
| 合作者 | DBLP合作次数 | 合作年份 | 所属机构 | 合作领域 |
|---|---|---|---|---|
| Xiaoping Chen（陈小平） | 5 | 2010-2014 | 中国科学技术大学 | POMDP规划（博士导师） |
| Mykel J. Kochenderfer | 3 | 2017-2019 | 斯坦福大学 | 概率规划、安全RL |
| David Hsu | 3 | 2014-2015 | 新加坡国立大学 | POMDP规划、机器人 |
| Wee Sun Lee | 3 | 2014-2015 | 新加坡国立大学 | POMDP规划 |
| Michael L. Littman | 1 | 2012 | 罗格斯大学/布朗大学 | 强化学习理论 |
| Chongjie Zhang（张崇杰） | 4 | 2022-2024 | 清华大学 | 多智能体强化学习 |
| Bo An 0001（安波） | 1 | 2025 | 南洋理工大学 | LLM+RL |
| Chenjun Xiao | 3 | 2024-2025 | 跨机构 | 离线强化学习 |
| De-Chuan Zhan（詹德川） | 1 | 2025 | 南京大学LAMDA | 综述论文 |
说明： - 陈小平（5次，2010-2014年）是章宗长的博士导师，合作集中于POMDP规划。 - Kochenderfer（3次，2017-2019年）是章宗长在斯坦福SISL的访问合作导师，合作涉及蒙特卡洛树搜索和双Q学习。 - David Hsu和Wee Sun Lee（各3次，2014-2015年）是章宗长在NUS的博士后合作导师，合作为POMDP搜索算法。 - Littman（1次，2012年）是章宗长在罗格斯大学访学期间的合作导师，合作为POMDP复杂度分析。Littman是强化学习领域ACM/AAAI Fellow，其指导标志着章宗长正式进入强化学习学术圈。 - 张崇杰（4次，2022-2024年）是清华大学教授、多智能体强化学习方向知名学者，合作涉及多智能体策略迁移和激励通信。 - 安波（1次，2025年）是南洋理工大学教授，合作为ICLR-2025论文"Q-Adapter"，将强化学习与大模型偏好对齐结合。
六、Connection圈层总结
第一圈层——LAMDA强化学习"双核心"： 俞扬（66次）是章宗长在DBLP上合作频次最高的学者，两人自2021年起合作急剧升温，共同主导LAMDA强化学习方向的研究与团队管理。俞扬提供LAMDA平台、团队建制和产业连接（南栖仙策），章宗长带来POMDP规划、多智能体系统、安全强化学习的独特积累和国际化网络（Littman、Kochenderfer、Hsu等）。两人共同指导了袁雷、李逸辰、管聪、贾乘兴等大批博士生，构成了LAMDA RL Lab的核心生产力。
第二圈层——LAMDA RL Lab核心骨干（留校学生与团队）： 袁雷（32次，俞扬指导博士→助理研究员）是"双核心"体系下最核心的骨干，已独立指导学生开展多智能体强化学习研究。此外，李逸辰（19次）、张福祥（16次）、高晨晓（15次）、管聪（12次）、吴晨阳（12次）、许嘉诚（10次）、贾乘兴（10次）等大批在读博士/硕士是2022年以后论文爆发式增长的直接贡献者。钱超（5次，LAMDA教授）在演化学习与强化学习交叉方向有合作。周志华（1次）作为LAMDA所长提供战略平台支持。
第三圈层——产业合作网络（核心连接）： - 华为诺亚方舟实验室： 章宗长2012年曾在华为诺亚方舟实验室工作。郝建业（14次，天津大学/华为诺亚方舟决策与推理实验室主任）是最核心的产业合作通道，合作横跨2018-2025年。获华为火花奖，14项专利转让给华为等企业。刘乌龙（6次，2020-2021年）亦为华为诺亚方舟研究员。研究成果应用于华为自动驾驶、智能风控、仓储物流等场景。 - 网易伏羲AI实验室： 范长杰（7次）、郑宇（6次）、孟照鹏（6次）、杨天培（5次）、陈英峰（5次）是章宗长在苏州大学期间（2018-2021年）的核心产业合作方，合作集中于多智能体强化学习在游戏AI中的应用。 - 阿里巴巴： 2026年KDD论文中的实时竞价合作，与RL+LLM方向的产业应用合作。 - 腾讯、字节跳动、海康威视、微软、南栖仙策： 中文简历明确列出的合作企业，合作以技术合作、专利许可和项目咨询形式开展。 - 英特尔： 获英特尔中国学术成就奖-卓越研究。
第四圈层——博士导师与国际化训练网络： - 陈小平（5次，中科大，博士导师）：POMDP规划的理论奠基 - Michael L. Littman（1次，罗格斯/布朗大学）：强化学习理论入门 - David Hsu & Wee Sun Lee（各3次，NUS）：POMDP规划与机器人感知 - Mykel J. Kochenderfer（3次，斯坦福）：概率规划与安全强化学习 - 张崇杰（4次，清华大学）：多智能体强化学习 - 安波（1次，南洋理工大学）：LLM+RL交叉
这一国际化网络使章宗长成为LAMDA强化学习团队中具有最丰富海外学术训练背景的教授，其学术经历横跨中国、美国、新加坡三国，涵盖POMDP规划、机器人决策、强化学习理论等多个方向，为LAMDA RL团队的国际化合作提供了独特通道。
第五圈层——苏州大学时期合作网络： 刘泉（Quan Liu，7次，2015-2019年）是章宗长在苏州大学任教期间的主要合作者，合作为POMDP规划算法。这一时期的合作虽已随章宗长加入南大而减少，但奠定了其在概率规划方向的理论储备。
产出规模与趋势： 128条DBLP发表记录中（含35篇arXiv预印本），正式发表93篇，覆盖AAAI（23篇）、IJCAI（9篇）、NeurIPS（9篇）、ICML（6篇）、AAMAS（6篇）、ICLR（5篇）、KDD（1篇）等人工智能与机器学习顶级会议。2022年后产出占总量的约64%，2024年单年29篇为历史最高。合作者总数205人。章宗长作为LAMDA强化学习方向的"双核心"之一，其论文产出中绝大多数为通讯/第一作者（标注*），反映的是其作为PI直接主导的研究产出，而非单纯的团队署名。
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: 90/8724，Zongzhang Zhang，128条发表记录，205位合作者），并结合以下信息源：
- 章宗长个人主页（http://www.lamda.nju.edu.cn/zhangzz/）
- 章宗长中文简历（https://www.lamda.nju.edu.cn/zhangzz/cv.htm）
- 百度百科"章宗长"词条
- 俞扬报告（nju_lamda_yuyang_network.md），用于交叉验证"双核心"合作关系
- 郝建业天津大学教师主页及华为相关报道
- 中科大陈小平教授相关公开信息
- LAMDA实验室成员页面
局限性说明：
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DBLP发表总数与中文简历"100余篇"的差异： DBLP收录128条记录（含35篇arXiv预印本），正式发表93篇。中文简历提及"100余篇"，差异可能源于部分论文未被DBLP收录或中文简历统计口径不同（含期刊与会议的重复计算等）。
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合作者身份推断： 部分DBLP合作者（如Feng Chen 0042、Feng Xu 0007等）的具体身份和机构归属系通过合作年份、论文主题和公开信息综合推断，可能存在偏差。
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业界合作深度： 中文简历明确列出与华为、阿里巴巴、腾讯、字节跳动、海康威视、微软、网易、南栖仙策等企业的合作，但多数合作在DBLP论文层面未以企业署名形式直接体现，具体合作内容（项目规模、技术细节、资金支持等）未在公开渠道充分披露。KDD-2026实时竞价论文中的合作者（Yeshu Li、Jian Xu、Bo Zheng等）与阿里巴巴的关联系基于姓名和研究方向推断，需进一步确认。
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Google Scholar数据缺失： Google Scholar页面（https://scholar.google.com/citations?user=sG7WEAgAAAAJ）因网络限制未能获取详细引用数据（H-index、总引用数等），报告中的学术影响力描述基于DBLP数据和中文简历信息。
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学生列表时效性： 章宗长个人主页未提供独立的学生列表页面，部分合作者的具体身份（如在读/毕业、去向等）系通过DBLP合作年份、GitHub仓库贡献者信息与公开报道综合推断。高晨晓（Chenxiao Gao / Chen-Xiao Gao）在DBLP上有两种名字标识，已合并计数为15次。