南大TCS 黄棱潇副教授

报告生成时间：2026年8月20日
个人主页：https://sites.google.com/site/lingxiaohuang1990
所属团队：南京大学计算机科学与技术系 / TCS理论组

一、学者基本信息

字段	内容
姓名	黄棱潇（Lingxiao Huang）
职称	准聘副教授、博士生导师
所属单位	南京大学计算机科学与技术系理论组（TCS @ NJU）
邮箱	huanglingxiao@nju.edu.cn
个人主页	https://sites.google.com/site/lingxiaohuang1990
TCS组主页	https://tcs.nju.edu.cn/
本科毕业院校	清华大学交叉信息研究院（IIIS），2012年获学士学位
博士毕业院校	清华大学交叉信息研究院（IIIS），2017年获博士学位
博士导师	李建（Jian Li），清华大学交叉信息研究院教授
博士后经历	瑞士洛桑联邦理工（EPFL）、耶鲁大学（2017–2020，共三年）
工业界经历	华为理论计算机实验室（2020–2022，约两年）
加入南大时间	2022年12月
研究方向	大数据算法、计算社会选择、机器学习理论
人才项目	入选国家级青年人才项目（海外高层次人才引进计划 / 海优）
知乎主页	https://www.zhihu.com/people/huang-leng-xiao

二、教育背景与职业履历

2.1 教育背景

黄棱潇于2008年进入清华大学交叉信息研究院（姚班2008级），2012年在该校取得学士学位，随后以直博生身份继续在交叉信息研究院攻读博士学位，师从李建（Jian Li）教授，于2017年获得博士学位。其在博士期间的主要研究方向为随机组合优化与计算几何中的近似算法，与导师李建教授合作发表了多篇高水平论文，包括在ICALP 2015上发表的关于随机点集上组合优化问题期望值近似的工作，以及关于度量空间中随机点集最小生成树、完美匹配与循环覆盖的研究等。

在2019年清华大学校庆日校友论坛上，黄棱潇作为姚班2008级、交叉信息院2012级直博校友返校分享求学经历，当时其身份为EPFL博士后。他提到做研究的经验：先学好算法，再学理论基础，并经常转变思维，多关注其他领域的动态和研究成果，以拓宽视野。

2.2 职业履历

时间段	单位	职位
2008–2012	清华大学交叉信息院（姚班）	本科生
2012–2017	清华大学交叉信息院	直博生（导师：李建教授）
2017–2020	瑞士洛桑联邦理工（EPFL）、耶鲁大学	博士后研究员（共约三年）
2020–2022	华为理论计算机实验室	研究员（约两年）
2022.12–至今	南京大学计算机科学与技术系	准聘副教授、博士生导师

黄棱潇的学术履历呈现出典型的"清华根基—海外博后—业界历练—回归高校"路径。在EPFL和耶鲁大学共计三年的博士后经历使其深入融入国际理论计算机科学社区，而在华为理论计算机实验室两年的业界经验则为其研究赋予了实际应用视角。其研究成果中的算法被瑞士政府与IBM公司等采纳并应用于实际场景，并被瑞士最大的媒体之一Le Temps进行整版专题报道，体现了其研究在理论深度与实际影响力之间的良好结合。

三、学生培养情况

黄棱潇于2022年12月加入南京大学，截至本报告生成时入职约三年半。作为新引进的准聘副教授和博士生导师，其正处于课题组建设和学生培养的起步成长阶段。

3.1 已知合作学生

根据公开论文署名信息，目前可确认的合作学生包括：

岳镝（Di Yue）：北京大学本科生，作为合作者在STOC 2025论文"Near-Optimal Dimension Reduction for Facility Location"中署名。该工作由黄棱潇指导，体现了其在南京大学独立指导本科生参与顶尖会议论文发表的能力。

3.2 课题组招生方向

黄棱潇课题组面向研究生和本科生招收有志于理论计算机科学研究的同学。根据TCS @ NJU团队主页信息，南大TCS组整体招收研究生、博士后和本科生科研实习生。黄棱潇的研究方向涵盖：

大数据算法（核心集、降维、数据流算法）
计算社会选择（排序聚合、公平性）
机器学习理论（在线学习、聚类理论）

3.3 暑期讲习班组织

黄棱潇是南京大学"计算理论之美"暑期讲习班的重要组织者之一，连续担任2025年（第四届）和2026年（第五届）的负责人。该讲习班面向国内外本科生，邀请国内外一线优秀学者讲授理论计算机科学前沿课程，成绩优秀的同学可推荐参加南大计算机学院预推免保研面试。这一活动为黄棱潇课题组的学生招募和理论计算机科学的人才培养提供了重要平台。

2026年第五届讲习班的受邀讲者包括：陈林（浙江大学）、丁尧相（浙江大学）、刘明谋（南京大学）、Pasin Manurangsi（Google Research）、任瀚林（IAS）、王启圣（上海交通大学）、王宇扬（中国科学技术大学）、俞华程（普林斯顿大学）、张天翼（南京大学）等。

四、学术合作网络

4.1 南大TCS内部合作

南京大学TCS理论组由以下核心教职成员组成，黄棱潇作为其中一员，与组内同事构成了紧密的学术共同体：

姓名	职称	博士毕业院校	研究方向
尹一通（Yitong Yin）	教授	耶鲁大学（2009）	随机算法、数据结构、并行与分布式计算理论
栗师（Shi Li）	教授	普林斯顿大学（2014）	组合优化、近似算法、在线算法
姚鹏晖（Penghui Yao）	教授	新加坡国立大学（2014）	经典/量子通信复杂性、信息论、量子计算
黄棱潇（Lingxiao Huang）	副教授	清华大学（2017）	大数据算法、计算社会选择、学习理论
刘景铖（Jingcheng Liu）	副教授	加州大学伯克利分校（2019）	计数与采样、计算相变、差分隐私
张天翼（Tianyi Zhang）	副教授	清华大学（2021）	图算法、图稀疏化、动态算法

黄棱潇与南大TCS组内成员的研究方向具有一定互补性：其大数据算法方向与栗师的组合优化、张天翼的图算法、刘景铖的差分隐私均有交叉空间；计算社会选择方向则为组内增添了独特的研究维度。南大TCS组成员中，黄棱潇和张天翼均毕业于清华大学，且均与交叉信息院有密切联系，具有共同的学术渊源。

此外，黄棱潇在"计算理论之美"暑期讲习班中与刘明谋（南京大学计算机系教师）共同担任联系人，说明其在南大TCS社区内的学术服务活跃度较高。

4.2 跨机构合作

黄棱潇的跨机构合作网络覆盖国内外多个顶尖学术机构：

国内合作：

李建（Jian Li）——清华大学交叉信息院教授：黄棱潇的博士导师，二者在博士期间合作紧密，共同发表了多篇关于随机组合优化和计算几何的论文（如ICALP 2015论文）。李建教授是清华大学交叉信息院的核心教授，研究领域涵盖近似算法、计算几何、机器学习理论等，其课题组培养了多位优秀人才。
姜少峰（Shaofeng H.-C. Jiang）——北京大学助理教授：黄棱潇的重要合作者。二者合作了STOC 2025论文"Near-Optimal Dimension Reduction for Facility Location"，该工作还得到北京大学本科生岳镝的参与。姜少峰的研究方向涵盖计算几何与大数据算法，与黄棱潇的研究兴趣高度契合。
北京大学前沿计算研究中心：黄棱潇的论文被列入北京大学前沿计算研究中心的发表成果列表，体现了其与北大计算理论社区的学术联系。

国际学术界合作：

Robert Krauthgamer——魏茨曼科学研究所（Weizmann Institute of Science）教授：国际知名理论计算机科学家，研究涵盖度量空间中的算法、降维、流算法等。与黄棱潇合作了STOC 2025论文，是黄棱潇国际学术合作网络中的重要节点。
EPFL及耶鲁大学的合作网络：黄棱潇在EPFL和耶鲁大学分别进行了约三年博士后研究，期间积累了与欧洲和北美理论计算机科学社区的深厚联系。耶鲁大学的Daniel Spielman教授（Sterling讲席教授、MacArthur Fellow）是图论与数值算法领域的权威，耶鲁的 Institute for Foundations of Data Science (FDS) 为黄棱潇提供了扎实的研究环境。

4.3 国际学术影响力

黄棱潇的论文发表记录体现了其在国际理论计算机科学和人工智能两大社区的交叉影响力：

理论计算机科学顶会论文（STOC/FOCS/SODA）：

STOC 2025："Near-Optimal Dimension Reduction for Facility Location"（与姜少峰、Robert Krauthgamer、岳镝合作）。该工作研究了设施选址问题的降维，证明了接近最优的目标维数上界，在数据流算法和近似算法中有直接应用。

人工智能顶会论文（ICML/NeurIPS/ICLR）：

ICML 2025：关于人机协作技能分解的论文（耶鲁大学与南京大学合作）。该论文提出了将工作技能拆分为决策层子技能和执行层子技能的数学框架，揭示了AI与人类在不同层面各有所长，当优势互补时整体成功率远高于单打独斗。
ICLR 2023（Notable Top 5%）：关于鲁棒聚类问题核心集的研究。该工作聚焦于带有异常点的聚类问题，设计了接近最优的核心集构造算法，在数据流算法、分布式算法和动态算法中有重要应用。
此外，黄棱潇在NeurIPS等会议上也有论文发表记录。

早期工作：

ICALP 2015："Approximating the Expected Values for Combinatorial Optimization Problems over Stochastic Points"（与李建合作），研究了随机点集上组合优化问题的期望值近似。
arXiv预印本（2012）："Minimum Spanning Trees, Perfect Matchings and Cycle Covers over Stochastic Points in Metric Spaces"（与李建合作）。

五、业界合作关系深度分析

5.1 华为理论计算机实验室

黄棱潇于2020年至2022年在华为理论计算机实验室工作约两年，这是从学术界向工业界的重要过渡期。华为理论计算机实验室是华为在基础理论研究方面的重要布局，聚焦于算法理论、优化理论、密码学等方向。黄棱潇在华为的工作经历使其研究能与工业场景对接，其算法被瑞士政府与IBM公司等采纳应用的经历也与这段业界经历有一定关联。

5.2 瑞士政府与IBM应用合作

黄棱潇在EPFL博士后期间的研究成果产生了显著的实际影响力。其设计的算法被瑞士政府和IBM公司等采纳并应用于实际场景，并被瑞士最大的媒体之一Le Temps进行整版专题报道。这一成果表明其理论研究不仅具有学术深度，还具备工程可行性和社会价值，在理论计算机科学界中属于较为突出的产学转化案例。

5.3 业界学术合作网络

通过暑期讲习班等活动，黄棱潇与业界研究机构保持着学术联系。2026年"计算理论之美"讲习班的受邀讲者中包括Pasin Manurangsi（Google Research），体现了黄棱潇与Google Research等国际科技企业研究机构的学术互动。

六、重要奖项与学术兼职

6.1 人才项目

国家级青年人才项目：黄棱潇入选国家级青年人才计划（海外高层次人才引进计划青年项目 / 海优），这是中国面向海外引进高层次青年学者的重要人才项目。在南大计算机系的师资介绍中，黄棱潇被列入"青千+海优"类别。

6.2 学术服务

"计算理论之美"暑期讲习班负责人：黄棱潇连续担任2025年（第四届）和2026年（第五届）南京大学"计算理论之美"暑期讲习班的负责人，该讲习班是南京大学TCS组面向国内外本科生的重要学术品牌活动，已举办五届，影响力逐步扩大。
学术报告：2025年7月，黄棱潇受邀在中国科学技术大学计算机学院做学术报告。
论文评审：作为活跃于STOC/FOCS/SODA/ICML/NeurIPS/ICLR等顶会的学者，黄棱潇定期为这些会议担任审稿人。

6.3 教学活动

黄棱潇作为南大TCS组的准聘副教授和博士生导师，承担理论计算机科学相关课程的教学工作，并参与TCS组的本科生科研实习指导。

七、Connection圈层总结

黄棱潇的学术关系网络呈现出清晰的"师承—合作—独立—引领"四层结构：

第一层：师承根基（清华大学交叉信息院）

黄棱潇的学术根基深植于清华大学交叉信息院（IIIS）。作为姚班2008级成员和2012级直博生，其博士导师李建教授是其学术生涯最核心的指导者。清华交叉信息院由图灵奖得主姚期智先生创立，是中国理论计算机科学人才培养的顶尖平台。黄棱潇在博士期间与李建教授的合作论文构成了其早期学术成果的主体，研究方向从随机组合优化逐步拓展到大数据算法和计算社会选择。

第二层：国际化拓展（EPFL + 耶鲁）

2017年博士毕业后，黄棱潇在瑞士洛桑联邦理工（EPFL）和耶鲁大学进行了约三年的博士后研究，这段经历使其学术网络从中国扩展到欧洲和北美。EPFL在欧洲理论计算机科学界具有重要地位，而耶鲁大学拥有Daniel Spielman等顶尖学者和FDS等研究平台。这段国际化经历不仅拓展了其研究视野，也建立了与Robert Krauthgamer（魏茨曼科学研究所）等国际一流学者的合作关系。

第三层：业界历练（华为理论计算机实验室）

2020年至2022年在华为理论计算机实验室的工作经历，使黄棱潇成为少数同时具有海外学术界和国内工业界经历的理论计算机科学学者。其在EPFL期间的算法被瑞士政府和IBM采纳应用、获Le Temps专题报道的影响力，与这段产学结合的经历形成了良好的理论与实践桥梁。

第四层：独立引领（南京大学TCS组）

2022年12月加入南京大学后，黄棱潇作为准聘副教授和博士生导师开始独立建设课题组。其以STOC 2025和ICML 2025等顶会论文展示了持续的科研产出能力，以"计算理论之美"暑期讲习班负责人的身份承担学术社区服务，以国家级青年人才项目的入选获得了体制内的学术认可。在南大TCS组内，黄棱潇与尹一通、栗师、姚鹏晖、刘景铖、张天翼等同事共同构成了涵盖算法、复杂性、量子计算、大数据、差分隐私等方向的理论计算机科学全栈研究团队。

关键合作网络图谱：

                    清华大学交叉信息院
                    ┌── 李建（博士导师）
                    │
    南大TCS组 ◄──── 黄棱潇 ────► EPFL / 耶鲁大学（博士后）
    ├── 尹一通                   │
    ├── 栗师                     ├── Robert Krauthgamer（魏茨曼）
    ├── 姚鹏晖                   │
    ├── 刘景铖                   华为理论计算机实验室（2020–2022）
    └── 张天翼                   │
                    │            ├── 瑞士政府 / IBM（算法应用）
    北京大学                      │
    └── 姜少峰 ◄── 合作 ──►  Le Temps（专题报道）
        岳镝（本科生）
                    │
                    耶鲁大学 ──► ICML 2025 合作论文（人机协作）

总结评价：

黄棱潇是一位兼具理论深度、国际视野和业界经验的新锐理论计算机科学家。其学术谱系从清华姚班出发，经EPFL和耶鲁的国际化历练，辅以华为的业界经验，最终在南大TCS组扎根。其研究横跨理论计算机科学（STOC/FOCS/SODA）和人工智能（ICML/NeurIPS/ICLR）两大顶会社区，在降维、聚类核心集、计算社会选择等方向具有鲜明特色。作为2022年底入职的青年学者，其课题组尚处于建设成长期，但已展现出持续的顶会论文产出能力和学术组织领导力。随着未来学生的培养和课题组的成熟，黄棱潇有望成为中国理论计算机科学领域连接算法理论与人工智能应用的重要桥梁型学者。

南大TCS 黄棱潇 副教授