北京大学 陈翔 预聘副教授
报告生成时间：2026年8月20日
个人主页：陈翔
所属团队：北京大学计算机学院网络与高能效计算研究所
一、学者基本信息
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| 姓名 | 陈翔（Xiang Chen，亦用 Xiang (Shawn) Chen） |
| 出生年份 | （待核实） |
| 职称 | 预聘副教授（Tenure-Track Associate Professor） |
| 所属单位 | 北京大学计算机学院，网络与高能效计算研究所（NEEC） |
| 实验室职务 | Intelligence Fusion Laboratory（IF-Lab）负责人，办公室位于理科5号楼518N室 |
| 学术头衔 | 北京大学博雅青年学者（2023年） |
| 国家级人才 | 入选国家级青年项目计划（2023年） |
| 其他任职 | （待核实具体期刊/会议编委职务） |
| 邮箱 | xiang.chen@pku.edu.cn |
| 研究方向 | 移动与分布式计算系统、高能效智能计算、边缘智能、AI基础设施（AI Infra）、多模态大模型端侧部署、软硬件协同设计 |
二、教育背景与职业履历
陈翔的学术生涯起步于中国东北大学。2010年，他在东北大学获得自动化专业学士学位。此后赴美深造，进入美国匹兹堡大学（University of Pittsburgh）电气与计算机工程系攻读研究生，师从陈怡然教授（Prof. Yiran Chen，现为杜克大学 John Cocke 讲席教授、IEEE Fellow、ACM Fellow、NSF Athena AI研究院院长）。在匹兹堡大学期间，陈翔的研究方向聚焦于移动计算系统、低功耗图形计算与移动安全技术，并于2016年8月获得计算机工程专业硕士和博士学位。
博士毕业后，陈翔直接加入美国乔治梅森大学（George Mason University, GMU）计算学部（Department of Computer Engineering），担任助理教授（Assistant Professor），并创立了 Intelligence Fusion Laboratory（IF-Lab）。在 GMU 任职期间，他作为首席研究员（PI）领导了6至7项美国国家科学基金会（NSF）项目，联合参与了1项NSF和1项美国空军研究实验室（AFRL）项目，同时获得了来自Comcast和微软（Microsoft）的产业研究资助。2022年，陈翔荣获美国NSF CAREER Award——这是NSF授予青年学者最具声望的奖项之一。在GMU期间，他获得了终身教职（tenure）。
2023年，陈翔全职回国加入北京大学计算机学院，任网络与高能效计算研究所预聘副教授，继续领导IF-Lab。回国后入选国家级青年项目计划，并获北京大学博雅青年学者称号。他的研究工作已发表70余篇论文，涵盖DAC、DATE、MLSys、KDD、CVPR、ECCV、NeurIPS、ICLR、IEEE TC、IEEE TCAD等计算系统设计与人工智能领域的国际顶级会议和期刊。
陈翔的职业时间线如下：
- 2006-2010：东北大学，自动化专业，学士学位
- 2010-2016：匹兹堡大学，计算机工程专业，硕士/博士学位，导师陈怡然教授
- 2016-2023：乔治梅森大学，计算学部，助理教授（后获终身教职），创立IF-Lab
- 2023至今：北京大学计算机学院，网络与高能效计算研究所，预聘副教授，博雅青年学者
三、学生培养情况
陈翔在乔治梅森大学和北京大学两阶段均指导了多名研究生。以下按校友和在读学生分别详述。
1. Fuxun Yu（余福勋）（微软研究院高级研究员，博士校友）
Fuxun Yu 是陈翔在乔治梅森大学时期指导的核心博士生，本科毕业于哈尔滨工业大学计算机精英班。他在陈翔指导下参与了大量关于联邦学习、神经网络运行时效率优化和边缘计算的研究工作，是多篇代表性论文的第一作者，包括KDD 2021的Fed2、DATE 2020的AntiDOte（获最佳论文提名）、IJCAI 2019的神经网络鲁棒性评估等。Yu在联邦学习系统和高能效DNN推理优化方面做出了重要贡献，其工作贯穿了陈翔课题组在GMU期间的主要研究主线。2022年起，Yu加入微软研究院（Microsoft Research Lab）位于西雅图的研究部门，担任Senior Researcher，继续从事AI系统相关研究。
2. Zhuwei Qin（秦竹伟）（旧金山州立大学助理教授，博士校友）
Zhuwei Qin 在陈翔指导下于GMU获得博士学位，本科毕业于天津科技大学电气与计算机工程专业，硕士毕业于俄勒冈州立大学。Qin的研究方向集中在卷积神经网络的可视化理解、模型剪枝与重构框架，是ASP-DAC 2019（CAPTOR）、BMVC 2019（功能导向滤波器剪枝）、IEEE TCAD 2020（REIN）等论文的第一作者。Qin还合作参与了多部关于CNN可视化方法的综述工作。目前，Qin在旧金山州立大学（San Francisco State University）担任助理教授，是陈翔培养的进入美国高校任教的学生之一。
3. Zirui Xu（徐子睿）（CVS研究院数据工程师，硕士校友）
Zirui Xu 在陈翔指导下于GMU获得硕士学位，本科和硕士均毕业于北京交通大学通信工程专业（本科通信工程，硕士通信与信息系统）。Xu参与了多项关于移动设备上DNN资源感知重构、联邦学习异构性管理和移动安全增强的研究，是DAC 2019（ReForm）、DAC 2019（MASKER）、ASP-DAC 2019（HAMPER）、ISLPED 2018（DiReCt）等多篇论文的第一作者。Xu在移动安全与模型动态重构方面贡献突出。2022年起，Xu加入CVS研究院（CVS Research Lab）位于弗吉尼亚费尔法克斯的研究部门，担任数据工程师。
4. Qide Dong（董齐德）（华为高级研究员，硕士校友）
Qide Dong 在陈翔指导下于GMU获得计算机科学硕士学位，本科毕业于浙江大学计算机精英班。Dong参与了实验室的移动计算和边缘智能相关研究。2020年起，Dong加入华为（杭州），担任高级研究员（Senior Researcher），从事产业级AI系统与边缘计算相关研发工作。Dong是陈翔培养的进入中国头部科技企业工作的学生代表。
5. Yongbo Yu（于永波）（山东大学助理教授，博士后/访问学者）
Yongbo Yu 目前在IF-Lab从事研究工作，同时担任山东大学助理教授。Yu的硕士和本科均毕业于中国海洋大学计算机科学专业。Yu参与了多项关于联邦学习和多租户深度学习并发调控的研究，是DAC 2023（EagleRec）、ICCAD 2024（GACER）、IEEE TCAD 2025/2026（FedMT、HST-MoE）等论文的第一作者。Yu在边缘推荐系统加速和多专家联邦学习方面有重要贡献，是陈翔回国后团队中的核心研究力量之一。
6. Chenhui Xu（徐晨晖）（博士在读，联合培养）
Chenhui Xu 是陈翔与纽约州立大学布法罗分校（University at Buffalo）熊锦军教授（Prof. Jinjun Xiong）联合指导的博士生，本科毕业于中国科学技术大学统计学专业。Xu参与了关于二次神经网络（Quadratic Neural Networks）、分布外检测和高阶特征交互的研究，是ICML 2024（Out-of-Distribution Detection via Deep Multi-Comprehension Ensemble）、NeurIPS 2024（Infinite-Dimensional Feature Interaction）、ASP-DAC 2024（QuadraNet，获最佳论文提名）、WACV 2026（QuadraNet v2）等论文的第一作者。Xu在二次神经网络理论和高效训练方面做出了开创性贡献。
7. Maoliang Li（李茂良）（博士在读，2024年秋季入学）
Maoliang Li 于2024年秋季加入IF-Lab攻读博士学位，本科毕业于西北工业大学计算机专业。Li已迅速参与多项前沿研究，是DAC 2026（MIRAGE、HeRo）等论文的第一作者或主要作者，研究聚焦于多向量图像检索的运行时调度和异构移动SoC上的Agentic RAG编排。Li体现了陈翔课题组向端侧大模型部署和具身智能方向的拓展。
8. Jiayu Chen（陈佳宇）（博士在读，2025年秋季入学）
Jiayu Chen 于2025年秋季加入IF-Lab攻读博士学位，本科毕业于电子科技大学软件工程专业。Chen已作为主要作者参与了多项高水平论文，包括ICLR 2026（ToProVAR：高效视觉自回归建模）、DAC 2026（KERV、HeRo）、以及arXiv预印本EcoVideo（云-边协同视频生成）和Pyramid Forcing（长视频生成的KV Cache策略）。Chen的研究方向聚焦于视觉自回归模型优化、端侧视频生成和具身VLA模型加速，是课题组在生成式AI和AI Infra方向的新生力量。
9. Zihao Zheng（郑子豪）（博士在读，2025年秋季入学）
Zihao Zheng 于2025年秋季加入IF-Lab攻读博士学位，硕士毕业于北京大学电子信息专业，本科毕业于北京交通大学电气工程专业。Zheng已参与多项研究，是DAC 2026（KERV）、IJCNN 2026（RoboECC）、DATE 2026（DynaMo）等论文的第一作者或主要作者，研究聚焦于具身VLA模型的推测解码加速、边缘-云端协同部署和MoE模型的运行时量化切换。
四、学术合作网络
4.1 实验室内部合作
陈翔领导的IF-Lab（Intelligence Fusion Laboratory）是其学术合作网络的核心节点。在北京大学，IF-Lab隶属于网络与高能效计算研究所（NEEC），并与高能效计算与应用中心（CECA）在理科5号楼同楼办公，形成了紧密的所内合作生态。
在NEEC/CECA内部，陈翔与同所的罗国杰长聘副教授（Prof. Guojie Luo）形成了最为紧密的合作关系。罗国杰的研究方向为新型体系结构和设计自动化，与陈翔的移动智能计算和AI加速系统高度互补。二人近期共同指导了多项研究，合作发表了DAC 2026（HeRo、KERV、MIRAGE）、IJCNN 2026（RoboECC）、ICLR 2026（ToProVAR）、DATE 2026（DynaMo）等多篇论文。罗国杰同时担任CECA执行主任，曾获ACM/SIGDA杰出博士论文奖，是北京大学ACM-ICPC代表队金牌教练。
此外，陈翔还与梁云（现为北京大学集成电路学院博雅特聘教授；CECA官网人员页标注为长聘副教授，Prof. Yun Liang）在NPU加速和硬件-数据解耦计算范式方面有密切合作，共同发表了DAC 2026（CODA）、DATE 2026（Dolphium、LATIAS）等论文。梁云的研究方向为软硬件协同设计和芯片设计自动化，与陈翔在AI加速器架构设计上形成协同。CECA的其他教师——包括孙广宇（现为集成电路学院长聘教授）、林亦波（现为集成电路学院长聘副教授，EDA与GPU/FPGA异构加速）、许辰人长聘副教授（智能物联网与边缘计算）——也与陈翔同属NEEC研究所，存在潜在的合作空间。
在学生层面，IF-Lab的学生与罗国杰课题组的学生存在交叉合作。例如，DAC 2026论文HeRo的作者列表中同时包含陈翔和罗国杰指导的学生（如Xinhao Sun等），体现了两个课题组在项目层面的深度融合。
4.2 跨机构合作
陈翔的跨机构合作网络覆盖中美两国多所高校和研究机构：
美国高校合作者：
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陈怡然教授（Prof. Yiran Chen，杜克大学）：陈翔的博士导师，现为杜克大学John Cocke讲席教授、NSF Athena AI研究院院长、IEEE Fellow、ACM Fellow。陈怡然是陈翔学术血统的核心来源，二人长期保持合作关系，共同发表了多篇论文（包括DATE 2017最佳论文MoDNN、IEEE TCAD 2024等）。陈怡然指导的60余名博士中有14人成为各国高校教师，形成了庞大的学术家族网络。
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Zhi Tian教授（乔治梅森大学）：陈翔在GMU期间的同事，从事无线通信与信号处理研究。Tian与陈翔合作发表了大量论文，涵盖频谱感知、去中心化核学习和联邦学习等方向，包括IEEE TNNLS 2023、JMLR 2021、IEEE TCCN 2024、ICASSP 2024/2022、KDD 2021、DATE 2020等十余篇。Tian是陈翔在GMU时期最高产的跨领域合作者。
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Yue Wang（乔治梅森大学）：与陈翔和Zhi Tian合作发表了多篇关于协同学习和频谱感知的论文。
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熊锦军教授（Prof. Jinjun Xiong，纽约州立大学布法罗分校）：陈翔的联合培养学生Chenhui Xu的共同导师。Xiong在AI系统和软硬件协同设计领域有深厚积累，与陈翔在联邦学习和二次神经网络等方向有合作（如Helios/HeliosX系列论文）。
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Chenchen Liu：陈翔的高频合作者，出现在2018-2024年间的大量论文中（ISVLSI 2018、ASP-DAC 2019/2020、DAC 2019、DATE 2020、ISLPED 2020、IEEE TCAD系列等）。Liu同时与陈怡然在杜克大学有合作关系（如IEDM 2017论文），推测其为陈怡然指导的学生或博士后，与陈翔在GMU期间形成了跨校合作。Liu的研究涉及ReRAM神经形态计算、DNN架构优化和硬件安全。其当前职务（待核实）。
中国高校及研究机构合作者：
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韩银和研究员（中国科学院计算技术研究所）：2026年1月，陈翔作为邀请人邀请韩银和在北京大学计算机学院做"天基超算"学术报告，体现了与中科院计算所在星载智能计算方向的学术联系。韩银和是国家杰出青年科学基金获得者、CCF优博获得者。
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Yan Wang（王岩，待核实具体单位）：参与了ASP-DAC 2020等论文的合作，研究涉及memristor交叉bar框架和DNN高效实现。
4.3 国际合作
陈翔的国际合作网络主要建立在其美国求学和任教经历基础上：
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NSF Athena AI研究院生态：陈翔的导师陈怡然担任NSF Athena AI研究院（NSF AI Institute for Edge Computing Leveraging Next Generation Networks）院长，该研究院聚焦边缘计算与AI的融合，涵盖多所美国大学和产业合作伙伴（包括Samsung Research America等）。陈翔作为陈怡然的学生和长期合作者，天然处于该生态的影响范围内。
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NSF IUCRC ASIC中心：陈怡然领导的NSF产业-大学合作研究中心（Alternative Sustainable and Intelligent Computing），陈翔在GMU期间的多项NSF项目与该中心的研究方向高度一致。
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国际会议合作：陈翔近期的论文涉及与来自多家国际机构的研究者合作，如WACV 2022论文中与Google的D. Lymberopoulos和S. Lu的合作、SEC 2020论文中与D. Stamoulis的合作等。
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客座教授网络：CECA邀请了三位国际客座教授——UCLA吕松武教授（网络与移动系统）、NVIDIA/MIT的Joel Emer教授（计算机体系结构）、英国帝国理工学院Wayne Luk教授（可重构架构），陈翔可通过CECA平台与这些国际学者建立联系。
五、业界合作关系深度分析
5.1 产业合作
陈翔的产业合作可追溯至其GMU时期，并延续至北京大学阶段：
美国时期产业合作（2016-2023）：
根据2017年陈翔在北京大学CECA的学术报告中的自述，他在GMU期间与以下企业研究实验室保持密切合作关系：
- 微软研究院（MSRA/Microsoft Research）：陈翔获得微软的研究资助，其博士生Fuxun Yu毕业后直接加入微软研究院西雅图部门。微软是陈翔在美国最主要的产业合作伙伴之一。
- Samsung（三星）：与三星研究实验室有合作关系，可能通过陈怡然在Duke的NSF Athena研究院生态（Samsung Research America是Athena的产业合作伙伴）建立联系。
- HP（惠普）：与惠普研究实验室有合作，涉及移动显示和低功耗计算。
- Apple（苹果）：与苹果研究实验室有合作关系。
- Amazon（亚马逊）：与亚马逊研究实验室有合作关系。
- Marvell：与Marvell半导体公司有合作，涉及芯片和硬件设计。
- Comcast：获得Comcast的研究资助，涉及边缘计算和通信系统。
回国后产业合作（2023至今）：
- 华为：陈翔的GMU时期校友Qide Dong已在华为杭州担任高级研究员。同时，CECA的罗国杰课题组与华为有明确的合作项目（罗国杰指导的学生石弼钊曾参与与华为的合作项目），陈翔与罗国杰的紧密合作关系为与华为的潜在产业合作提供了通道。此外，CECA还有与"无问芯穹"等AI芯片企业的合作。
- 微软（中国）：陈翔与微软的全球合作关系可能延续至回国后。
- NPU/芯片产业：陈翔近期与梁云合作的NPU相关研究（DAC 2026 CODA、DATE 2026 Dolphium/LATIAS）涉及NPU计算范式的优化，具有明确的产业应用导向，可能与国产NPU芯片企业存在合作或技术转化关系（待核实具体企业合作细节）。
5.2 创业孵化与技术转化
截至本报告生成时，未检索到陈翔直接参与创业或孵化企业的公开信息。然而，以下因素值得关注：
- 陈翔的研究方向——端侧大模型部署、AI Infra、移动智能计算系统——正处于产业需求极度旺盛的领域，与当前端侧AI芯片、大模型推理优化等创业热点高度吻合。
- 陈翔在GMU期间获得的NSF CAREER Award和多项NSF/AFRL/产业项目，表明其研究具有较强的应用转化价值。
- 其导师陈怡然在Duke领导的NSF Athena研究院和ASIC中心均强调"研究-产业合作-社区建设"三位一体模式，陈翔受到该理念影响。
- CECA平台本身与华为、无问芯穹等企业有合作通道，为技术转化提供了平台支撑。
- 陈翔的GitHub组织（github.com/if-lab-pku）已开源多个研究项目（如EcoVideo），体现了对技术开放和传播的重视。
六、重要奖项与学术兼职
| 奖项/荣誉名称 | 年份 | 说明 |
|---|---|---|
| NSF CAREER Award | 2022 | 美国国家科学基金会青年职业奖，GMU期间获得 |
| MLSys 最佳论文奖 | 2022 | QuadraLib：二次神经网络库，用于架构优化与设计探索 |
| DATE 最佳论文奖 | 2017 | MoDNN：面向深度神经网络的本地分布式移动计算系统 |
| ASP-DAC 最佳论文提名 | 2024 | QuadraNet：硬件感知的二次神经网络高阶交互效率优化 |
| DATE 最佳论文提名 | 2020 | AntiDOte：注意力机制的神经网络运行时效率动态优化 |
| ICCAD 最佳论文提名 | 2016 | Scope：基于用户-手机距离的显示渲染负载缩放 |
| MLSys-CrossFL 最佳海报奖 | 2022 | MLSys Workshop on Cross Community Federated Learning |
| ACM-SIGDA-SRF 最佳海报奖 | 2015 | ASP-DAC学生研究论坛竞赛 |
| 国家级青年项目计划 | 2023 | 回国后入选 |
| 博雅青年学者 | 2023 | 北京大学校内人才称号 |
关于学术兼职，陈翔目前的具体期刊编委或会议组织职务（待核实）。从其活跃的论文发表记录和2026年邀请韩银和来北大做学术报告等活动来看，他在DAC、DATE、ICCAD等设计自动化领域顶级会议中应具有审稿和程序委员会参与的学术服务角色。
七、Connection圈层总结
陈翔的学术关系网络可按以下圈层结构总结：
第一圈层——师承血统（核心学术基因）：
陈翔的学术血脉直通陈怡然教授（杜克大学John Cocke讲席教授、IEEE/ACM Fellow、NSF Athena研究院院长）。陈怡然是中国学者在海外计算系统领域最具影响力的代表之一，其学术家族（60余名博士，14人成为各国高校教师，4人获NSF CAREER Award）构成了陈翔最核心的学术资本。陈翔正是这一学术家族中回到中国发展的代表人物之一。陈怡然的研究生态——NSF Athena、NSF ASIC IUCRC、Duke CEI——为陈翔提供了持续的国际合作资源和产业连接。
第二圈层——IF-Lab实验室（学生与校友网络）：
陈翔领导的IF-Lab在GMU和PKU两阶段共培养/指导了9名以上研究生和博士后。其中校友的去向覆盖了学术界（旧金山州立大学助理教授Zhuwei Qin、山东大学助理教授Yongbo Yu）和产业界（微软研究院Fuxun Yu、CVS研究院Zirui Xu、华为Qide Dong），形成了横跨美国和中国的高校-产业双通道人才网络。联合培养机制（如与布法罗分校熊锦军教授联合指导Chenhui Xu）进一步扩展了实验室的人才培养半径。
第三圈层——北京大学NEEC/CECA所内合作（ institutional协同）：
陈翔在北大最紧密的合作者是同所的罗国杰长聘副教授和梁云（现为集成电路学院博雅特聘教授）。三人分别从移动智能计算、体系结构EDA、软硬件协同设计三个角度形成了"算法-架构-EDA"的全栈合作闭环，近期在DAC、DATE、ICLR等顶级会议上的高产合作论文（2026年已有多篇 accepted）证明了这一所内协同的高效性。CECA平台进一步提供了与孙广宇、林亦波、许辰人等同所教师的合作潜力，以及与华为、无问芯穹等企业的产业通道。
第四圈层——美国学术合作网络（跨机构国际连接）：
陈翔在GMU期间的同事Zhi Tian教授（无线通信与信号处理）是其最高产的跨机构合作者，二人合作论文超过10篇。与布法罗分校熊锦军教授的联合培养关系则连接了AI系统设计自动化方向的学术网络。高频合作者Chenchen Liu（来自陈怡然Duke/Pittsburgh体系）进一步巩固了与陈怡然学术圈的跨校联系。这些合作者构成了陈翔在美国的"学术锚点"，为其持续参与国际前沿研究提供了支撑。
第五圈层——产业生态（应用转化网络）：
陈翔的产业合作网络覆盖了微软、三星、苹果、亚马逊、惠普、Marvell、Comcast等多家国际科技巨头，这些关系主要建立于GMU时期。回国后，通过CECA平台与华为、无问芯穹等国内企业的合作通道正在形成。其研究方向（端侧大模型部署、AI Infra、移动智能计算）与当前产业界对端侧AI和高效推理的迫切需求高度对接，为其产业合作和技术转化提供了广阔空间。
整体网络特征：
陈翔的学术网络呈现出"美国积累-中国落地"的典型海归学者网络结构。其核心优势在于：一是继承了陈怡然教授庞大的学术家族网络和NSF研究生态资源；二是在GMU独立建实验室期间积累了丰富的产业合作经验和NSF项目领导经历；三是回国后迅速与北大NEEC/CECA的同仁（特别是罗国杰、梁云）形成了高效的全栈合作闭环，并在短时间内（2023年回国至2026年）已在DAC、DATE、ICLR、NeurIPS等顶级会议上发表了大量合作论文。随着IF-Lab首批北大博士生（2024-2025年入学）的成长和国家级人才项目的推进，陈翔的学术网络正处于快速扩张期。