北京大学 李戈 长聘教授
报告生成时间：2026年8月20日
个人主页：李戈
所属团队：北京大学计算机学院软件研究所 / 软件工程国家工程研究中心
一、学者基本信息
| 字段 | 信息 |
|---|---|
| 姓名 | 李戈（Ge Li） |
| 出生年份 | 公开权威资料未见，待核实 |
| 职称 | 北京大学计算机学院长聘教授、博士生导师 |
| 所属单位 | 北京大学计算机学院软件研究所；公开主页同时列示其与北京大学人工智能研究院相关 |
| 实验室职务 | 软件程序生成研究组（Software Program Generation Study Group）创始人；该研究组成员规模及现任组织形式待核实 |
| 学术头衔 | 教育部长江学者；CCF杰出会员（公开活动资料所载） |
| 国家级人才 | 教育部长江学者 |
| 其他任职 | CCF软件工程专委会秘书长；另有近期公开活动资料称其为该专委会副主任，任职届次或时间口径待核实；曾在多项软件与人工智能国际会议担任程序委员会共同主席或PC |
| 邮箱 | lige@pku.edu.cn |
| 研究方向 | 程序生成、程序理解、深度学习、智能化软件工程、代码大模型与大语言模型应用 |
二、教育背景与职业履历
李戈的公开英文履历显示，他于1999年获得山东工业大学学士学位，2006年获得北京大学博士学位。已检索到的北京大学官方履历未列出博士导师，因此不能据此确认其是否师从杨芙清或张世琨；两种说法均应标注为“待核实”，不宜写作既成事实。博士毕业后，其长期在北京大学计算机学科的软件工程与智能化软件开发方向从事教学和研究，公开旧版履历曾标为副教授，当前北京大学计算机学院主页标为长聘教授、博士生导师。
其研究轨迹具有从传统软件工程到深度学习代码建模、再到代码大模型与软件工程智能体的连续性。李戈团队自2013—2014年前后开始将深度学习用于代码理解和代码生成；团队公开材料将2014年前后的程序向量表示等工作视为早期基础。2013—2014年，他曾任斯坦福大学人工智能实验室访问副教授。此后，研究重心由抽象语法树、代码表示学习、自动补全等，扩展至大语言模型的代码生成、代码理解、跨文件补全、偏好优化和软件工程智能体。
时间线：
- 1999年：获山东工业大学学士学位。
- 2006年：获北京大学博士学位；博士导师公开信息未检得，待核实。
- 2006年后：在北京大学计算机相关院系任教并开展软件工程、机器学习研究；具体入职年份与职称晋升节点待核实。
- 2013—2014年：斯坦福大学人工智能实验室访问副教授。
- 2013—2014年前后：团队开始系统探索深度学习在代码理解、代码生成中的应用。
- 2018年：aiXcoder 1.0发布，提供在线智能补全与搜索产品。
- 2022年：aiXcoder XL发布；企业访谈将其称为国内较早落地的代码大模型之一。
- 2024年：北京大学计算机学院发布李戈团队自研并开源的 aiXcoder-7B；学院材料称其服务面向金融、军工、航空航天、IT、能源、智能制造等场景。
- 目前：任北京大学计算机学院长聘教授、博士生导师，继续推进代码大模型、程序理解与智能化软件工程研究。
三、学生培养情况
北京大学软件工程研究所公开校友页按毕业年份列出导师。该页能够确认下列人员均为李戈指导的硕士毕业生，但未提供论文题目、具体培养阶段、个人职业履历或当前去向。为避免把同名者或未经证实的社交资料误归入，本节仅写明可确认的毕业年份与导师关系；“当前去向”均明确标为待核实。这一组数据也表明，李戈至少在2015—2019年持续培养软件工程方向硕士生，且其后续研究团队在代码大模型论文中仍可见“李佳、张克驰、董义宏、蒋雪”等青年作者，但后者是否为其直接毕业生不能仅凭论文署名确认。
1. [朱木尧（Muyao Zhu）]（当前去向待核实，2015届硕士毕业生/李戈指导）
北京大学软件工程研究所校友页将 Muyao Zhu 列于2015届硕士毕业生，并在括号中标注导师为 Ge Li。由此可确认其与李戈存在硕士导师—学生关系，毕业年份为2015年。公开校友页未列岗位、雇主、继续深造信息或毕业论文题目，故其当前职位与去向均待核实。该个案处于团队较早阶段，可作为观察李戈从软件工程研究向智能化代码技术发展时期人才培养的节点，但不能据此推断其参与 aiXcoder 或具体研究成果。
2. [孙晓伟（Xiaowei Sun）]（当前去向待核实，2016届硕士毕业生/李戈指导）
Xiaowei Sun 被北京大学软件工程研究所校友页列为2016届硕士毕业生，导师标注为 Ge Li。可确认的关系是李戈指导的硕士生及2016届毕业身份；公开来源没有披露其毕业后的企业、高校、科研机构任职或研究主题，因此不将网络上可能出现的同名信息并入。本条反映李戈在2016年已持续承担研究生培养工作，当前去向待核实。
3. [吕晓（Xiao Lv）]（当前去向待核实，2017届硕士毕业生/李戈指导）
北京大学软件工程研究所2017届校友名单将 Xiao Lv 列在硕士栏，括号标明 Ge Li。该材料支持“2017届、李戈指导的硕士毕业生”这一最小且可靠的结论。公开可检索资料未能可靠区分该姓名对应的职业身份，也未给出论文或任职单位；因此其现任职位、所在机构及是否继续从事软件工程/人工智能研究均为待核实，而非可直接归因于李戈网络的事实。
4. [贾浩（Hao Jia）]（当前去向待核实，2018届硕士毕业生/李戈指导）
Hao Jia 位列北京大学软件工程研究所2018届硕士校友名单，导师为 Ge Li。该记录清楚表明其于2018年完成李戈指导的硕士培养。校友页未公开就业单位与研究方向；检索结果存在大量同名主体，无法安全确定其目前去向，故标为待核实。其毕业时间位于团队推进代码表示与智能编程产品化的阶段，可能具有时代关联，但没有公开材料证明其承担了 aiXcoder 的研发角色。
5. [刘雨轩（Yuxuan Liu）]（当前去向待核实，2019届硕士毕业生/李戈指导）
Yuxuan Liu 被列入2019届硕士毕业生，导师为 Ge Li。该公开记录可确认其为李戈指导的硕士毕业生，毕业年份为2019年。资料未说明是否攻读博士、任职何处或从事何种研究；因英文姓名在公开数据库中重名较多，本报告不采用未经机构主页确认的去向信息。其当前职位与去向待核实。
6. [张辰（Zhang Chen）]（当前去向待核实，2019届硕士毕业生/李戈指导）
北京大学软件工程研究所2019届校友名单在硕士栏中列出 Zhang Chen（Ge Li），可确认其与李戈之间的导师—硕士生关系及2019年毕业信息。由于“Zhang Chen”同名者极多，且公开校友页没有个人链接、论文题目或去向字段，任何对其雇主、职位或科研产出的延伸识别均可能失真。故本报告仅保留可验证身份，当前去向待核实。
7. [贾然（Ran Jia）]（当前去向待核实，2019届硕士毕业生/李戈指导）
Ran Jia 同样见于北京大学软件工程研究所2019届硕士校友名单，导师标注 Ge Li。因此可确认其为李戈指导的2019届硕士毕业生。可公开获得的校友名单未写明其此后的职业路径；检索亦未能以足够证据排除同名可能，故现任职位、去向与研究活动均待核实。将其纳入网络，体现的是具有来源支撑的师生边，而不是对其后续职业网络的推断。
四、学术合作网络
4.1 实验室内部合作
李戈的核心合作网络以北京大学计算机学院软件研究所、高可信软件技术教育部重点实验室及软件工程国家工程研究中心的研究场景为基础。其主页中的近年论文高频出现李佳（Jia Li）、张克驰（Kechi Zhang）、董义宏（Yihong Dong）、蒋雪（Xue Jiang）、朱昊（Hao Zhu）、王乐澄（Lecheng Wang）、刘焕宇（Huanyu Liu）等作者；这些共同署名说明他们是当前代码大模型、代码理解、软件工程智能体方向的重要研究协作者或学生成员，但除已在第三节按校友页确认者外，不能一概断定为李戈的直接学生。
在资深学者层面，金芝（Zhi Jin）、梅宏（Hong Mei）等北京大学软件工程学者多次与李戈共同署名，构成软件工程方法、智能化开发与代码生成之间的院内协作节点。北京大学对“智能化软件开发关键技术”项目的报道将李戈、金芝、张霞列为项目完成人，亦支持该合作关系。张世琨与李戈同属北大软件工程学术共同体，但现有资料不足以确认其为李戈博士导师；应避免把机构同事或项目并列关系误写为师承关系。
4.2 跨机构合作
跨机构合作主要沿两条路径展开。第一条是论文合作：例如 CodeDPO 由北京大学团队与字节跳动合作提出，公开论文机构信息显示北京大学高可信软件技术教育部重点实验室与 ByteDance 共同参与；这体现了代码模型偏好学习的产学研协同。第二条是应用合作：北京大学官方成果材料称 aiXcoder 及相关智能化软件开发成果服务于金融、军工、航空航天、IT、能源、智能制造等行业头部企业。
能够点名确认的合作或应用单位包括百度公司、北京控制工程研究所、东软集团等近30家企业和单位，且项目支持“嫦娥四号”探测器等国家重大工程。上述信息来源于北京大学高可信软件技术教育部重点实验室对获奖项目的介绍，适合表述为成果应用和合作网络，而不能自动等同于李戈与每家单位之间存在持续、个人层面的科研合作。北京大学计算机学院2024年材料进一步说明，该团队提供专业软件工程大模型及领域化大模型定制服务。
4.3 国际合作
可直接确认的国际学术经历是李戈于2013—2014年在斯坦福大学人工智能实验室担任访问副教授。这一经历使其与国际机器学习、人工智能研究环境形成学术连接，但目前公开材料未披露访问期间的合作导师、联合项目或可稳定识别的长期海外共同作者，故不虚构具体国际合作人名。
国际网络的另一层是学术传播与同行评审：其成果发表于 AAAI、ACL、ASE、ICSE、EMNLP、CIKM、COLING、JSS 等国际会议/期刊，且曾在多个国际会议承担PC或共同主席工作。该层网络属于以论文、会议服务和代码大模型开源传播为媒介的学术连接，不宜在没有共同项目证据时夸大为正式机构联盟。
五、业界合作关系深度分析
5.1 产业合作：从软件工程问题到行业私有化落地
李戈团队的产业关系并非单纯的“通用编程助手”推广，而是围绕企业代码资产、领域知识和安全/保密约束的智能化软件开发路径展开。北京大学计算机学院对 aiXcoder-7B 的介绍将合作行业明确为金融、军工、航空航天、IT、能源和智能制造，并提供合作开发、技术服务及咨询、技术许可、招商引资、企业合作等方式。这表明合作接口覆盖模型研发、领域定制和技术转移，而非仅开放一个在线工具。
北京大学高可信软件技术教育部重点实验室披露的获奖项目提供了更具体的应用证据：项目围绕需求知识建模、代码表示学习、智能推荐与知识服务平台开展，产出 aiXcoder 智能编程系统和 SaCa DeepCogni 知识服务平台；应用于百度、北京控制工程研究所、东软集团等近30家单位，并支持嫦娥四号。由此可见，该网络包含三类关键节点：一是航天重大工程等高可靠性、强约束场景；二是百度、东软等软件与互联网企业；三是金融、IT等对私有化部署与领域数据治理有强需求的行业客户。
需要区分的是，官方材料确认了成果的服务领域和部分应用单位，但未公开完整客户名单、合同关系、部署规模、项目负责人及效果评测。因此，报告将其界定为“成果应用/产学研合作网络”，不将未披露企业写为确定客户，也不对商业规模作超出公开材料的推断。
5.2 创业孵化：aiXcoder 与北京硅心科技有限公司
aiXcoder并非北京智谱华章旗下项目。公开招聘与企业资料显示，aiXcoder为北京硅心科技有限公司旗下品牌，公司成立于2017年，法定代表人为刘洋；该公司自述孵化于北京大学软件工程研究所，创始团队来自北京大学。新华网2025年对 aiXcoder 联合创始人兼CFO刘洋的访谈也确认其源自北大软件工程研究所，并梳理出“2018年 aiXcoder 1.0—2022年 aiXcoder XL—后续多行业落地”的产品演进。
目前检索到的权威公开材料并未明确列出李戈在北京硅心科技有限公司的工商职务、持股或“创始人”身份。因此，较为准确的表述是：aiXcoder技术与团队源自李戈所在的北京大学软件工程研究所及其研究成果转化网络，李戈团队公开开发并发布相关模型；但“李戈是否为北京硅心科技创始人、具体担任何种公司职务”均待核实。用户所提“北京霄卓科技”与 aiXcoder 的归属不符，现有证据指向北京硅心科技有限公司。
这一孵化关系的意义在于形成“学术论文/算法—开源模型—企业私有化部署—行业反馈”的闭环。其优势是将程序理解、代码生成、代码补全等研究嵌入真实软件工程流程；挑战则包括行业代码数据治理、模型可靠性与安全性、部署成本、持续评测等。上述挑战为对技术路线的分析，并非公开客户的具体评价。
六、重要奖项与学术兼职
| 类别 | 事项 | 说明 |
|---|---|---|
| 人才计划 | 教育部长江学者 | 北京大学计算机学院教师主页所载 |
| 科研奖励 | 教育部科技进步一等奖 | 北京大学教师主页所载；获奖年度、项目名称待核实 |
| 科研奖励 | CCF科技发明一等奖 | 北京大学教师主页所载；获奖年度、项目名称待核实 |
| 科研奖励 | 北京市技术发明二等奖 | 北京大学报道载明项目“智能化软件开发关键技术——需求知识建模与代码自动推荐研究与应用”，完成人包括李戈、金芝、张霞等 |
| 论文荣誉 | 多次获ACM杰出论文奖 | 北京大学教师主页所载；具体会议、论文及次数待逐项核实 |
| 教学荣誉 | 国家级一流线下课程、国家级一流线上课程 | 北京大学教师主页称其课程获首批认定；课程名称和认定批次待核实 |
| 学术组织 | CCF软件工程专委会秘书长 | 北京大学计算机学院当前教师主页所载 |
| 学术组织 | CCF软件工程专委会副主任 | 部分2024—2026年CCF活动资料如此表述；与“秘书长”并存的届次、任期口径待核实 |
| 学术服务 | 国际会议程序委员会共同主席、PC | 北京大学教师主页概述，未列全量会议名单 |
| 学术社群 | 软件程序生成研究组创始人 | 北京大学旧版英文履历所载；称研究组汇集百余名国内研究者 |
七、Connection圈层总结
- 第一圈层：北大软件工程与直接培养网络。 核心为北京大学计算机学院软件研究所、高可信软件技术教育部重点实验室及软件工程国家工程研究中心。可由官方校友页确认的直接硕士生包括朱木尧、孙晓伟、吕晓、贾浩、刘雨轩、张辰、贾然；近年论文高频作者构成更广的青年研究协作层，但其师生关系需逐人确认。
- 第二圈层：院内跨课题组协作。 金芝、梅宏、张霞以及北京大学软件工程共同体中的其他学者，连接需求工程、知识建模、软件开发方法与代码智能。张世琨可视为同一学术共同体的重要节点，但不可在缺少来源时写为博士导师。
- 第三圈层：产学研与成果转化网络。 aiXcoder 将学术研究连接至北京硅心科技有限公司及行业部署生态；已公开的应用网络覆盖百度、北京控制工程研究所、东软集团、航天重大工程，以及金融、IT、军工、能源、制造等场景。该层的特征是面向企业私有化、领域化的软件工程大模型落地。
- 第四圈层：国内外学术扩散网络。 斯坦福大学人工智能实验室访问经历构成明确的国际节点；ICSE、ASE、ACL、AAAI等国际会议/期刊发表与服务形成学术传播网络。与字节跳动在 CodeDPO 上的合作，则体现国内大模型产业与高校软件工程研究的交叉节点。
- 网络结构判断。 李戈的关系网络呈“北大软件工程学术共同体为根基—代码智能研究团队为中枢—aiXcoder转化平台为产业接口—国际会议与访问经历为外延”的多层结构。其最显著的连接机制不是单一论文共著，而是从代码表示、程序生成研究延伸到开源模型、企业部署与软件工程实践反馈的连续链条。
资料来源主要包括：李戈个人主页（已访问确认）、北京大学计算机学院教师主页与 aiXcoder-7B 成果页、北京大学软件工程研究所校友页、北京大学高可信软件技术教育部重点实验室项目报道、北京大学旧版英文履历、新华网对 aiXcoder 联合创始人刘洋的采访，以及公开企业资料。所有未获上述来源直接支持的导师、学生去向、公司职务、获奖年份和完整项目细节，均在正文中标为“待核实”。