北大 马郓 助理教授
报告生成时间：2026年8月3日
个人主页：https://www.ai.pku.edu.cn/info/1138/2064.htm
所属团队：北京大学人工智能研究院智能系统软件研究中心 / 大数据智能系统研究中心 / 数据空间技术与系统全国重点实验室
一、学者基本信息
马郓（Yun Ma）是北京大学人工智能研究院智能系统软件研究中心助理教授、研究员、博士生导师。在北京大学软件学科的青年学者群体中，他属于一个相当特殊的类型：本科、博士、任教三个阶段全部在北大完成，中间仅在清华大学软件学院做了三年博士后，是一条几乎纯粹的"北大内循环"路径；同时他又是极少数在纯学术产出之外，还同时承担着大量教学改革、行政管理与科普工作的青年教师——他既是"计算概论C"这门面向全校1600余名非理科专业学生的必修课的授课教师之一，又是大数据智能系统研究中心执行主任、数据空间技术与系统全国重点实验室主任助理，还是国家义务教育新课标《信息科技》教学指南编写组的核心作者。
这种"学术—教学—管理"三线并行的画像，在其个人简介的演化中体现得非常清楚。北大人工智能研究院官方教师页面上的简介（较早版本）写的是"发表高水平论文40余篇，获20余项授权发明专利"，研究方向表述为"智能系统软件，主要关注Web系统和移动系统的设计和优化"；而在2025年北大图书馆讲座活动页面上使用的更新简介中，这些数字已更新为"发表高水平学术论文50余篇，获授权发明专利30余项"，研究方向的表述也调整为更宽的"智能化软件系统与工程"，并新增了"大数据智能系统研究中心执行主任""数据空间技术与系统全国重点实验室主任助理"两项管理职务，以及中国电子学会技术发明一等奖、IEEE ICSOC 2023杰出论文奖两项新荣誉。北大计算机学院2026年5月7日的官方报道进一步确认：马郓为刘譞哲牵头的"智算中心分离式资源管理关键技术与应用"项目完成人之一，该项目获颁2025中国电子学会科学技术奖技术发明一等奖。两版简介的差异本身就是一条很有信息量的时间线，说明他在2023年至2025年间的角色重心正在从"青年研究者"向"研究中心负责人"迁移。
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 中文姓名 | 马郓 |
| 英文姓名 | Yun Ma |
| 现任职称 | 研究员 / 助理教授、博士生导师 |
| 荣誉称号 | 北京大学博雅青年学者；入选国家高层次青年人才计划 |
| 所属单位 | 北京大学人工智能研究院 · 智能系统软件研究中心 |
| 兼任职务 | 大数据智能系统研究中心执行主任；数据空间技术与系统全国重点实验室主任助理 |
| 电子邮箱 | mayun@pku.edu.cn |
| 学士学位 | 北京大学信息科学技术学院，计算机科学与技术专业理学学士，2011年 |
| 博士学位 | 北京大学信息科学技术学院，计算机软件与理论专业理学博士，2017年（2011级直博生） |
| 博士后 | 清华大学软件学院，2017—2020年 |
| 主要研究方向 | 智能系统软件、Web系统、移动计算、智能化软件系统与工程 |
| ORCID | 0000-0001-7866-4075 |
| OpenAlex ID | A5101614814 |
| DBLP | https://dblp.org/pid/75/7811-2.html （Yun Ma 0002） |
| 论文规模 | DBLP 收录 134 项；官方简介称高水平学术论文 50 余篇 |
| 授权发明专利 | 30 余项 |
| 引用与 h 指数 | OpenAlex 统计被引 1965 次、h-index 22、i10-index 42 |
| 顶会顶刊分布 | WWW × 8、ICSE × 2、FSE × 1、MobiCom × 1、MobiSys × 2、ASPLOS × 1、ISSTA × 1、ACL × 2、ICLR × 1、SIGIR × 2、IEEE TMC × 8、TOSEM × 5、TSC × 5、ACM TWEB × 3、TPDS × 1、TDSC × 1 |
| 代表性成果 | 移动Web缓存测量与优化系列（WWW 2015 / TMC）、Aladdin 深链接自动生成（ICSE 2017 / WWW 2018）、浏览器内深度学习系列（WWW 2019 / MobiSys 2022 / WWW 2024 / WWW 2025）、WebAssembly 运行时系列（TOSEM）、ShortcutsBench（ICLR 2025） |
关于文献计量数据需要做一个必要的技术性说明。OpenAlex 上的 A5101614814 档案存在明显的机构消歧噪声与同名合并问题：其"机构历史"中同时出现了福建师范大学、西部大学（Western University）、信阳师范学院、北京邮电大学、南京师范大学等若干与其本人无关的条目，其中南京师范大学的记录甚至可以追溯到 2009 年；从共同作者列表看，出现了顾颖（Ying Gu）、龚旗煌（Qihuang Gong）等量子光学领域学者的高频共现（18 次、14 次），并混入了《Acta Physica Sinica》《Small Methods》《Frontiers in Veterinary Science》《Genomics》等完全无关领域的论文。经逐条筛查，其 163 项 OpenAlex 记录中约有 18 项属于北京大学物理学院同名学者"马郓"（量子光学方向），另有少量兽医学、食品科学论文属于第三个同名人。因此 1965 次被引与 h-index 22 这两个数字是被高估的合并值，不应直接引用。更可靠的口径是 DBLP 上明确消歧后的 Yun Ma 0002 档案，共收录 134 项计算机领域出版物，与其官方简介"50 余篇高水平学术论文"（这一表述通常只统计顶会顶刊）在量级上是自洽的。
二、教育背景与职业履历
马郓的完整履历可以概括为"北大十年学生、清华三年博后、北大六年教职"三个清晰的阶段。
2007年前后至2011年，北京大学信息科学技术学院本科阶段。 他于 2011 年获得北京大学计算机科学与技术专业理学学士学位。这一阶段他的公开记录中最突出的并非科研，而是学生工作：据百度百科等公开资料，他本科时担任班长，其带领的班级获得北京大学"五·四"奖杯；他还创立了信科学生科学技术协会与计算机应用设计协会（CADA），并先后担任学院团委副书记、科协主席、宣传部部长。
2011年至2017年，北京大学信息科学技术学院计算机软件与理论专业直博阶段。 他是 2011 级直博生，2017 年获理学博士学位，博士阶段历时六年。这六年恰好是他学术生涯的奠基期，也是他学生工作生涯的高峰期：2014 年他获得北京大学第九届"学生五·四奖章"——这是北大授予学生个人的最高荣誉；同期他还是北京大学第十二次党员代表大会代表、北京大学十佳学生党支部书记、北京大学共青团标兵，并担任研究生阶段的辅导员；北京大学信息科学技术学院的"信科之星"评选也曾以《勇于探索的领航者——记"全能型"博士生马郓》为题对他做过专题报道。"全能型"这三个字，是当时学院对他的定位，也解释了他后来为何会在教学改革与行政管理上投入远超一般青年教师的精力。
值得特别注意的是，需要区分两个"五·四奖章"信息源。北大计算机学院系统软件青年团队的官方宣传文章中提到该团队"2名学生获得北京大学学生最高荣誉'五四奖章'"，指的是团队近年培养的在读学生；而马郓 2014 年获得的这一枚，是他本人作为博士生时所获，两者是不同批次的荣誉，不应混为一谈。
2017年至2020年，清华大学软件学院博士后。 这三年是他从"学生"向"独立研究者"过渡的窗口期。从发表记录看，这段时间他的一作/通讯论文明显增加（WWW 2018 Aladdin、HotMobile 2019 Paladin、WWW 2019 Moving Deep Learning into Web Browser、ACM TWEB 2020 Roaming Through the Castle Tunnels），且研究主题开始从纯粹的"移动Web性能测量"向"浏览器内深度学习"这一新方向迁移——这条新主线后来成为他独立执教后的核心研究议题。需要说明的是，尽管他挂靠清华大学软件学院做博士后，但从合作者构成看，这三年他与北大黄罡、刘譞哲团队的合作从未中断，其博士后期间的绝大多数论文合作者仍是北大团队成员。这在中国高校的博士后制度下并不罕见，但它意味着这三年更像是一段"名义换单位、实质延续原有学术共同体"的经历，而非真正意义上的学术迁徙。
2020年至今，北京大学人工智能研究院助理教授。 博士后出站后他直接回到北大，进入新成立不久的人工智能研究院智能系统软件研究中心任助理教授、研究员，并获博士生导师资格。此后他相继获得"北京大学博雅青年学者"称号并入选国家高层次青年人才计划。在行政序列上，他先后出任大数据智能系统研究中心执行主任（该中心主任为黄罡教授）与数据空间技术与系统全国重点实验室主任助理。这两个职务的意义需要放在北大软件学科的组织架构中理解：大数据智能系统研究中心是人工智能研究院下属、由黄罡领衔的研究中心，其核心技术路线是"数联网"；而数据空间技术与系统全国重点实验室是依托北大与北京大数据先进技术研究院建设的国家级平台。担任前者的"执行主任"与后者的"主任助理"，意味着他在黄罡体系内承担了相当程度的日常运营责任，这是一个远超普通助理教授职责范围的角色。
关于博士导师身份的辨析。 这是本报告需要重点回答的问题，也是唯一存在证据强度差异的环节。目前没有找到任何一份公开的官方文件（学位论文封面、学院公告、个人主页自述）直接写明马郓的博士导师姓名。因此以下结论建立在间接证据链之上，需要分层说明。
第一层是最直接的一手材料。北京大学高可信软件技术教育部重点实验室（hcst.pku.edu.cn）在报道其 IEEE TMC 论文录用时的原文表述是："由黄罡教授、刘譞哲副教授课题组完成的论文《Demystifying the Imperfect Client-Side Cache Performance of Mobile Web Browsing》被国际移动计算顶级刊物 IEEE Transactions on Mobile Computing 接收。刘譞哲副教授和博士生马郓为该论文共同第一作者，参与完成该工作的还有微软研究院刘云新研究员、美国伊利诺伊大学谢涛副教授和黄罡教授。"这段文字有三个关键信息：其一，明确称马郓为"博士生"，时间点在 2015—2016 年，与其 2011—2017 年读博期完全吻合；其二，课题组的归属被表述为"黄罡教授、刘譞哲副教授课题组"，是一个双负责人的联合表述；其三，刘譞哲当时的职称是"副教授"。
第二层是发表记录的作者位序分析。这是本报告最有力的证据。梳理其博士期间（2013—2017年）的全部论文，可以看到一个高度稳定的模式：
- 2013 年 3 篇一作论文（Sci. China Inf. Sci.、Middleware Demo、SOSE），刘譞哲全部在列且多为末位或次位；黄罡仅出现在其中 1 篇。
- 2014 年 2 篇一作论文（ICWS、Internetware），末位作者均为刘譞哲，黄罡均未出现。
- 2015 年 4 篇论文，刘譞哲全部在列；其中 WWW 2015 这篇最重要的一作论文（Measurement and Analysis of Mobile Web Cache Performance），作者序为"Yun Ma, Xuanzhe Liu, Shuhui Zhang, Ruirui Xiang, Yunxin Liu, Tao Xie"——黄罡完全不在作者列表中。
- 2016—2017 年，随着研究规模扩大与项目层级提高，黄罡开始稳定出现在末位（ReWAP、SWAROVsky、DroidLink、Aladdin 等），但刘譞哲始终位于第二作者或倒数第二作者的位置。
这个模式指向一个非常清晰的结论：在马郓读博的六年间，刘譞哲是全程参与、逐篇把关的实际科研指导者，而黄罡的介入呈现出"从无到有、随论文分量上升而增强"的特征，符合课题组负责人／学术带头人的署名习惯，而非日常指导教师的署名习惯。 尤其是 WWW 2015 这篇奠定其学术声誉的一作论文中黄罡完全缺席，是一个很强的反证——如果黄罡是名义上的挂名导师，这类高影响力论文通常不会漏掉导师署名。
第三层是职称制度的约束。刘譞哲在 2016 年前后的职称是副教授。按照当时国内多数高校（包括北大）的博士生导师遴选制度，副教授通常需要满足额外条件才能独立招收博士生，实践中普遍采用"由教授挂名为法定导师、副教授作为实际指导教师"的合作培养模式。马郓 2011 年入学时，刘譞哲的资历更浅（其在 2008 年前后才获得博士学位并留校）。因此最符合制度现实与证据链的解释是：马郓在学籍系统上的法定博士导师极可能是黄罡教授，而在实际科研训练中承担主要指导责任的是刘譞哲。 换言之，这不是一个"黄罡还是刘譞哲"的二选一问题，而是一个典型的"名义导师 + 实际指导者"的双轨结构。
关于这一结论的证据强度需要如实说明："刘譞哲是实际科研指导者"这一判断的证据强度为高（有论文序位的系统性证据 + 官方新闻中"课题组"表述的支撑）；"黄罡是法定注册导师"这一判断的证据强度为中等偏推测（有制度惯例、课题组归属表述、后期论文署名习惯的旁证，但缺乏学位论文封面这类直接材料）。任务背景中提出的假设"从他与黄罡课题组的论文关联看，导师很可能是黄罡教授，而与刘譞哲更多是平级合作关系"，在实际指导层面需要被修正——刘譞哲与马郓在读博期间绝非平级关系，两人的平级合作关系是在马郓 2020 年任教之后才形成的。同样，"两人可能是师兄弟或同门"的推测也需要修正：刘譞哲本人是梅宏院士与黄罡教授体系下培养出来的学者，比马郓年长约一个学术代际，两人在广义上确实同属"梅宏—黄罡"这一北大软件学派谱系，但并非同期同门。
三、学生培养情况
马郓自 2020 年获得博导资格至今约六年，已经形成了一支规模可观、方向明确的学生队伍。与许多青年教师"挂名共同指导"的情况不同，他名下有大量由他本人担任末位通讯作者、且黄罡与刘譞哲均不在作者列表中的论文，这是判断其独立培养能力的关键指标。以下按研究方向梳理其指导谱系。
Web 图形与浏览器内 AI 加速方向，这是他实验室最具辨识度的主线，也是他个人研究议题的直接延续。田德雨（Deyu Tian）是这条线上最早的学生，从 2019 年 Internetware 的《Understanding Quality of Experiences on Different Mobile Browsers》（马郓与其两人合作论文）起步，此后合作了 MobiSys 2022 的《Parallelizing DNN inference in mobile web browsers on heterogeneous hardware》、TMC 2022 的《Characterizing Embedded Web Browsing in Mobile Apps》、Frontiers of Computer Science 2024 的 WPIA 等多篇论文，是这条主线的开创者。毕伟宸（Weichen Bi）接续了这条线并将其推向 WebGPU 时代，代表作是 WWW 2023 的《Demystifying Mobile Extended Reality in Web Browsers》与 WWW 2024 的《FusionRender: Harnessing WebGPU's Power for Enhanced Graphics Performance on Web》。韩宇栋（Yudong Han）则完成了 WWW 2025 的《GL2GPU: Accelerating WebGL Applications via Dynamic API Translation to WebGPU》，这是一篇由学生一作、马郓末位通讯、且不含其他资深教师的典型独立指导成果。杨琦（Qi Yang）较早参与，Internetware 2022 与 MobiSys 2022 的两篇论文均由其一作、马郓末位。
WebAssembly 与运行时系统方向，主力是刘慕耕（Mugeng Liu）与张亦轩（Yixuan Zhang）。刘慕耕的成果谱系相当完整：J. Syst. Softw. 2024 的《Research artifacts in software engineering publications》、TOSEM 2025 的《WebAssembly for Container Runtime: Are We There Yet?》、SIGIR 2025 的《WebANNS: Fast and Efficient Approximate Nearest Neighbor Search in Web Browsers》、以及 WWW 2026 的《WAB: Overcoming Memory, Network, and Security Walls in Native Agentic Browsers》，其中多篇由马郓单独担任末位通讯作者。张亦轩的方向偏 WebAssembly 运行时的缺陷检测与形式化，代表作包括 TOSEM 2024 的《Characterizing and Detecting WebAssembly Runtime Bugs》、TOSEM 2025 的《Research on WebAssembly Runtimes: A Survey》与 TOSEM 2026 的《DrWASI》。值得一提的是 FCCM 2026 的《Reconfigurable Computing Challenge: FPGA-Based WebAssembly Stack Co-Processor》，作者中出现了北大集成电路学院的燕博南（Bonan Yan），说明这条线正在从软件向软硬件协同延伸。
大模型智能体与 RAG 方向，这是他 2024 年后新开辟的方向，核心学生是沈海洋（Haiyang Shen）。沈海洋是其名下发表量最大的学生（DBLP 显示合作 24 次），研究轨迹从 MobiSys 2022 的浏览器 DNN 并行化起步，经 ICWS 2023 的 ADPal、SSE 2024 的 Roblox 元宇宙开发者研究，到 ICLR 2025 的《ShortcutsBench: A Large-Scale Real-world Benchmark for API-based Agents》达到高峰——这篇 ICLR 论文由沈海洋一作、马郓末位通讯，是其实验室在 AI 顶会上的首个重要突破。此后还有 EACL 2026 Findings 的 DRAGON。同一方向上还有陈之洋（Zhiyang Chen）（WWW 2025 的 WeInfer，浏览器内 LLM 推理）、钟思琦（Siqi Zhong）（WWW 2026 的 LaTune，边缘设备 LLM 推理配置调优）、荆文春（Wenchun Jing）（ICWS 2024 的 MeDiC、SIGIR 2026 的 MCP-Focus）。
代码大模型与软件工程方向，主力是刘凯博（Kaibo Liu）与郭尧祺（Yaoqi Guo）。刘凯博的成果包括 ISSTA 2023 的《Who Judges the Judge: An Empirical Study on Online Judge Tests》、MSR 2024 的 TrickyBugs 数据集、以及 ACL 2025 的《LLM-Powered Test Case Generation for Detecting Bugs in Plausible Programs》。这条线的一个鲜明特征是深度国际化合作——多篇论文的作者中出现了伦敦国王学院的 Jie M. Zhang、伦敦大学学院的 Federica Sarro 与 Mark Harman（后者是软件工程搜索式方法的国际权威），以及南洋理工大学的陈震鹏（Zhenpeng Chen）。郭尧祺的 ACL 2025《Personality-Guided Code Generation Using Large Language Models》同样由马郓末位通讯，且合作者包含南洋理工的刘杨（Yang Liu）。
联邦学习与去中心化系统方向，代表学生是韩家梁（Jialiang Han），成果包括 WWW 2021 的 DeepRec、CCGrid 2024 的《Demystifying Swarm Learning》、TPDS 2025 的 DegaFL。这条线的论文中经常出现景翔（Xiang Jing，北大软件与微电子学院副研究员、数据空间技术与系统全国重点实验室副总工），说明该方向与数据空间实验室的建制存在直接绑定。
跨机构联合指导方面，还有几位学生虽非其独立指导，但他深度参与：徐大亮（Daliang Xu）（ICSOC 2023 杰出论文《Niagara》的第一作者，MobiCom 2022 Mandheling 的第一作者，其主要导师应为刘譞哲/徐梦炜体系）、顾点点（Diandian Gu）、舒俊逸（Junyi Shu）（ASPLOS 2023 Disaggregated RAID Storage 的第一作者，主要导师为金鑫）。
整体判断：马郓已经建立起一个规模在十人以上、以博士生为主体的独立课题组，研究议题高度聚焦在"Web/浏览器"这一独特的技术栈上，并在 2024 年后成功向大模型智能体方向扩展。他的学生署名模式非常规范——学生一作、他本人末位通讯，这是独立 PI 的标准署名习惯，与"挂名共同指导"有明显区别。
四、学术合作网络
马郓的学术合作网络可以清晰地划分为四个圈层，每个圈层的性质与形成时间都不同。
第一圈层是刘譞哲与黄罡构成的师承轴心。 按 DBLP 的合作频次统计，刘譞哲（68 次）与黄罡（49 次）以压倒性优势位居其合作者榜首，第三名沈海洋（24 次）不及刘譞哲的四成。这两个数字本身就说明了问题。
与刘譞哲的关系需要按时间分段理解。2013 至 2017 年是纯粹的师生指导关系，如前所述，刘譞哲是他博士阶段的实际科研指导者，论文中或为共同一作、或为紧邻的第二作者、或为末位通讯。2017 至 2020 年博士后期间是过渡期，两人仍高频合作但马郓开始出现独立一作论文。2020 年后马郓任教，两人转为真正的平级合作关系——最有力的证据是北京大学官方公众号《北大团队，打造 AI 时代的软件基座》一文中的表述："来自计算机学院软件研究所的刘譞哲、金鑫、李锭，联合网络与高能效计算研究所的许辰人和人工智能研究院智能系统软件研究中心的马郓，组成了一支以青年学者为主的研究团队，带领和组织 20 余名博士研究生。"这段文字把五位教师并列表述，且明确定性为"以青年学者为主的研究团队"，说明在北大官方的叙事框架中，马郓与刘譞哲已是同一层级的团队成员。这个五人团队是理解马郓当前学术位置的关键——他是其中唯一一位不在计算机学院、而在人工智能研究院建制下的成员，也是唯一一位主攻 Web 系统方向的成员，在团队的技术版图中承担的是"应用侧/浏览器侧"这一独特生态位，与刘譞哲的大模型系统、金鑫的分布式训练、许辰人的网络系统形成互补而非重叠。
需要澄清的是，任务背景中提到的"IEEE TMC 论文两人为共同第一作者"这一事实，容易被误读为平级合作的证据。实际上共同一作在这里恰恰反映的是"导师带学生做出重要工作后共享署名"的常见安排——同一时期的 WWW 2015、ICWS 2014 等论文中，马郓是单独一作而刘譞哲是通讯，序位关系是完全一致的。
与黄罡的关系则更接近课题组负责人与组内成员，且这一关系在马郓任教后不仅没有减弱，反而通过行政建制被强化了：黄罡是大数据智能系统研究中心主任，马郓是执行主任；数据空间技术与系统全国重点实验室的建制中，马郓担任主任助理。从近年论文看，黄罡仍以末位或倒数第二位的身份出现在马郓团队的大量论文中（TOSEM 2024、MSR 2024、ACL 2025、TOSEM 2026、FCCM 2026 等），这是资深学术带头人的典型署名位置。可以说，马郓在学术上"师承刘譞哲"，在建制上"依托黄罡"。
第二圈层是同门与同期成员。 与马郓同处刘譞哲—黄罡体系、时间上有重叠的同门包括：刘忆（Yi Liu）（11 次合作，从 2015 年 ICWS 到 2024 年 ICWS 持续合作，研究方向为移动应用轻量化，代表作 LegoDroid）、陆璇（Xuan Lu）（7 次，与马郓最早期的合作者之一，现在美国亚利桑那大学）、徐梦炜（Mengwei Xu）（14 次，现为北京邮电大学教授，两人在移动端 DNN 方向长期合作，MobiCom 2022 Mandheling 是共同成果）、陈震鹏（Zhenpeng Chen）（19 次，现为南洋理工大学助理教授，是马郓近年在软件工程实证研究方向最重要的学术伙伴，多篇 ACL/TOSEM/ISSTA 论文的共同作者）、吴凯东（Kaidong Wu）（4 次，区块链方向）、于美华（Meihua Yu）（4 次）、文进锋（Jinfeng Wen）（4 次，无服务器计算方向）。这批人构成了一个典型的北大软件学派"横向扩散网络"——他们大多已在各自机构获得教职，彼此之间仍保持高频合作，形成了一个跨机构的学术共同体。
第三圈层是跨机构的资深合作者。 首先是刘云新（Yunxin Liu），DBLP 合作 17 次，是马郓合作频次第五高的学者。两人的合作起始于 2014—2015 年刘云新还在微软亚洲研究院（MSRA）任职期间，那批合作（WWW 2015、TMC 2016 ReWAP、TMC 2017 SWAROVsky、WWW 2017 AppHolmes 等）几乎构成了马郓博士论文的主干。刘云新后来于 2020 年前后转任清华大学国际交叉信息研究院教授，两人的合作延续至 2024 年（TMC 的 FLASH）。这段合作关系的意义在于，它给了马郓在博士阶段就接触工业级测量数据与真实系统部署的机会——移动Web缓存的大规模测量、真实浏览器性能剖析这类研究，离开工业界的数据支持是难以完成的。
其次是谢涛（Tao Xie），DBLP 合作 8 次。合作时间集中在 2015—2017 年谢涛还在美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）任副教授期间，合作论文包括 WWW 2015、TMC 2016 与 2017 的两篇、ICSE 2017 Aladdin、WWW 2018 Aladdin。谢涛于 2019 年全职回到北京大学任讲席教授，此后两人的直接合作反而减少（最近一次是 2023 年 Sci. China Inf. Sci. 的 LegoDroid），这一点略显反直觉，可能与两人回国后各自研究重心的分化有关（谢涛偏软件工程与智能化软件方法，马郓偏 Web 系统性能）。
再次是英国方向的合作网络，主要通过陈震鹏牵线形成，包括伦敦国王学院的 Jie M. Zhang（8 次）与伦敦大学学院的 Federica Sarro、Mark Harman。这一网络主要活跃在代码大模型与软件测试方向，是马郓近三年最活跃的国际合作渠道。
其他值得记录的跨机构合作者还包括：王尚广（Shangguang Wang）（北京邮电大学，8 次）、王浩宇（Haoyu Wang）（华中科技大学，9 次）、陈星（Xing Chen）（福州大学，6 次，两人在移动边缘计算卸载方向持续合作十年，从 2018 年至 2025 年从未中断，是一条低调但极稳定的合作线）、梅俏竹（Qiaozhu Mei）（密歇根大学，5 次）、肖旭升（Xusheng Xiao）（凯斯西储大学，4 次）、金鑫（Xin Jin）（北大，11 次）、李锭（Ding Li）（北大，TDSC 2025）。
第四圈层是学科交叉合作。 这是马郓区别于纯系统方向学者的一个特点。他与北京大学第三医院等医疗单位有实质合作，成果包括 WISE 2024 的《Web-Based AI Assistant for Medical Imaging: A Case Study on Predicting Spontaneous...》与 WWW 2024 Companion 的《AI-based Prediction of Catheter-related Thrombosis Risk for Cancer Patients》，合作者中出现了吴天晨、李爽、王艳峰等医学背景人员。此外，2022 年他还与外国语学院吴杰伟教授共同做过"太平洋丝绸之路的探索与思考：数字人文与文理交叉"的主题报告，参与北大社会科学部的"数字与人文领域专项支持计划"。这类交叉合作的学术分量不如其主线工作，但反映了他在北大校内的活动半径远超一般青年教师。
五、业界合作关系深度分析
马郓的业界合作可以分为三个层次：早期通过导师体系继承的工业研究院关系、当前依托国家重点实验室的产业化布局、以及他个人主导的教育科技落地。
第一层是微软亚洲研究院渠道，这是他博士阶段最重要的工业界资源。 前述与刘云新的 17 次合作全部发生在 MSRA 或刘云新转任清华后。这条渠道的实质价值不在于经费，而在于真实系统与真实数据。以其博士论文的核心工作为例：WWW 2015 的移动Web缓存测量分析、TMC 2016/2017 的 ReWAP 与 SWAROVsky 资源加载优化，这些工作都需要在真实浏览器与真实网络环境中做大规模测量，MSRA 的移动系统研究组恰好具备这样的实验条件。此外，DBLP 记录中还出现了三星系（Saumay Pushp，参与 TMC 2017 ShuffleDog）与普渡大学 Felix Xiaozhu Lin（3 次）的合作，同属这一时期的系统研究网络。
第二层是数联网与数据空间的产业化体系，这是他当前最实质的产业关联，也是本节的重点。 需要先厘清这个体系的架构：黄罡教授领衔的大数据智能系统研究中心，其核心技术路线是"数联网"——按该中心官网的表述，其成果是"提出大数据智能基础设施技术路线——数联网，突破了数据语用复杂网络及第四范式数据空间若干科学问题与技术挑战，建立了数据资源安全流通与智能应用的软件定义虚拟网络，在工业、医药、能源、跨境等重要行业和关键领域得到规模化应用，入选 2022 年世界互联网领先科技成果"。马郓作为该中心的执行主任，是这一技术体系的核心成员之一。他与罗超然、景翔、黄罡合著的《数据空间基础设施的技术挑战及数联网解决方案》（《大数据》2023 年第 2 期）是这一路线的纲领性文章之一，署名单位横跨数据空间技术与系统全国重点实验室、北京大数据先进技术研究院、北大人工智能研究院、北大软件与微电子学院、北大计算机学院五家机构。
这里有一个重要的产业化载体需要指出：北京大数据先进技术研究院。这是数据空间技术与系统全国重点实验室的依托单位之一，也是北大软件学派技术转化的主要平台。景翔（马郓在联邦学习方向论文的高频合作者）2024 年起在该院担任数据空间技术与系统全国重点实验室副总工，这条人事线索说明马郓的联邦学习与去中心化数据方向研究（DegaFL、Swarm Learning、BDLedger）与该研究院的工程落地是直接绑定的。此外，"可信数据空间"已被写入国家数据局 2024 年 11 月印发的《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》，"数联网"是国家数据局明确列出的六条技术路线试点之一，这意味着马郓所在体系的技术路线具有国家级政策背书。
第三层是智算中心与算力基础设施方向的产业合作。 “智算中心分离式资源管理关键技术与应用”获颁2025中国电子学会科学技术奖技术发明一等奖。北京大学计算机学院2026年5月7日官方报道明确列出完成人：刘譞哲、金鑫、徐梦炜、马郓、李浩源和梅宏。此前个别简介将马郓的该项荣誉标作“2024年中国电子学会技术发明一等奖”；为与该项目的正式获奖报道保持一致，本报告统一采用“2025中国电子学会科学技术奖技术发明一等奖”的项目全称与年份。
在这一方向上，可以确认的技术产业化事实相当充分。北京大学官方公众号披露，该五人青年团队"非常注重和工业界需求实践结合，成果在抖音、阿里等工业界大规模环境部署"。具体项目包括：与抖音集团（字节跳动）合作研发的动态 GPU 算力分配系统 MuxFlow，已在抖音集团大规模部署，显著提升 GPU 集群资源利用率；大模型推理加速系统 FastServe；弹性分布式深度学习系统 ElasticFlow，目前正在北京大学计算中心部署测试。此外，端侧训练技术（对应马郓深度参与的 MobiCom 2022 Mandheling 一文，他是第五作者）"在国家电网和 Kika Keyboard 上线，已经服务了全球上百个国家的用户"——这是可考的、有明确落地对象的成果。这里需要说明马郓在这些项目中的角色定位：从论文署名看，他在 MuxFlow、FastServe、ElasticFlow 等纯算力调度系统上并非核心贡献者（这些主要是金鑫与刘譞哲的方向），他的贡献集中在端侧与浏览器侧的推理与训练优化。
第四层是电力行业的边缘计算落地。 ICSOC 2023 杰出论文《Niagara》（马郓为第八作者）的成果"已成功部署在现实世界的电力供应变电站中，用于检测违规情况，在其为期六个月的部署期间保证了持续、无事故的运行"，具体是部署在 110KV 变电站。其后续工作 Niagara+ 发表于 IEEE TSC 2025，作者中出现了"Qun Wei"这一疑似企业方人员。这是一条从论文到 110KV 级真实电力设施部署的完整链路，在服务计算领域是相当扎实的产业化案例。
第五层是他个人主导的教育科技产品化，这是最具个人色彩的一块。 2023 年夏，他将 ChatGPT 与自己承担的"计算概论C"课程结合，开发了面向学生的自助答疑系统"赛博助教"；2024 年 9 月 9 日，该系统扩展升级为适用全科教学的通用教辅系统"赛博通师"。此外，他的团队还研发了个人 AI 助手"MyAI"（在部分材料中写作 MYAI），主打"支持在个人电脑本地部署，具备私有文件接入、知识库动态提问、断网独立使用"，核心卖点是私有化部署与数据隐私保护。他在北大图书馆数智教育发展沙龙、"AI+团学"工作坊等多个场合公开推介这一产品，明确指出"在输入环节上传私域数据可能造成信息泄露、输出结果权属不清等问题，往往需要通过私有化部署大模型来解决"。这类产品目前主要在北大校内推广（数智教育发展沙龙一场即有全校 300 余名师生参加，并在深圳研究生院与新燕园校区设分会场直播），但其定位——面向机构的私有化大模型部署——本身具有明确的商业化潜力。
其他零星的企业合作线索包括：ICWS 2023 的 ADPal 论文中出现了贾统、何腾飞、罗声华等疑似企业方合作者；ACM TWEB 2024 的移动应用更新研究中出现了杨玉莲、邓洪飞、王庆祥等人（同时出现在 Sci. China Inf. Sci. 2025 的 iOS 应用商店研究中），这批人的合作模式指向某家应用市场或应用分发平台的数据合作；BlockSys 2022 有加密货币交易所可疑客户检测的研究；Expert Syst. Appl. 2026 的 LiveLens 是直播电商销量预测，合作者包含天津大学李克秋团队。
综合判断：马郓的产业合作呈现出"依托体制平台为主、个人产品化为辅"的特征。他不像某些青年学者那样与单一互联网大厂深度绑定，而是通过大数据智能系统研究中心、数据空间技术与系统全国重点实验室、北京大数据先进技术研究院这一套国家级/校级建制平台，参与到国家数据基础设施这一宏大议题的技术供给中；同时，他个人在教育科技方向上做出了"赛博助教/赛博通师/MyAI"这条独立的产品线。前者决定了他的资源与政策位置，后者决定了他在校内外的知名度。
六、重要奖项与学术兼职
学生时代的荣誉包括：2014 年北京大学第九届"学生五·四奖章"（北大授予学生个人的最高荣誉）、北京大学信息科学技术学院"信科之星"、北京大学十佳学生党支部书记、北京大学共青团标兵、北京大学第十二次党员代表大会代表。其带领的本科班级曾获北京大学"五·四"奖杯。他曾自述"三次站在了北京大学授予学生个人和班集体最高荣誉的领奖台上"。
学术荣誉与科技奖励方面，按北京大学计算机学院关于项目获奖的官方报道：作为完成人获得 2025中国电子学会科学技术奖技术发明一等奖；此外，其官方简介还列有 2022 年 IEEE 云计算技术创新奖（IEEE TCCLD Technical Innovation Award）、IEEE ICSOC 2023 杰出论文奖（Distinguished Paper Award，对应论文为 Niagara，第一作者为博士生徐大亮）及 IEEE Transactions on Mobile Computing 期刊亮点论文。人才称号方面，他是北京大学博雅青年学者，并入选国家高层次青年人才计划。
教学与课程建设方面的职务与荣誉是他简介中占比很高的一块，这在青年研究者中并不常见：他担任国家义务教育新课标《信息科技》教学指南编写组核心作者，以及教育部计算机领域 101 计划"软件工程"课程建设团队成员。这两项都属于国家层面的课程标准与课程体系建设工作——前者关系到全国义务教育阶段信息科技课程的教学落地，后者是教育部推动计算机领域本科教育质量提升的核心工程。此外，他完成了北京大学人工智能助推课程建设、混合式课堂重构等多个教改课题并获优秀课题奖励。
科研项目方面，他主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金等国家级科研项目。
学术服务方面，他曾担任 2024 CCF 中国软件大会"大模型和 AI 基础设施及其开源生态论坛"的组织委员会成员（与 Alluxio 的李浩源共同组织），该论坛的报告嘉宾包括刘譞哲——这个细节很有代表性：马郓做组织者、刘譞哲做报告人，正是两人当前平级但分工不同的关系写照。他还曾受邀在福州大学等高校作学术报告。
科普与社会服务是他的另一个突出特点。他多次在北京大学图书馆"数智教育发展沙龙"、共青团"AI+团学"工作坊、北大社会科学部"节气沙龙"等校内平台主讲大模型科普与实践类讲座，单场受众可达数百人，覆盖本部、深圳研究生院与新燕园校区三地。
七、Connection 圈层总结
第一圈层——师承轴心：刘譞哲、黄罡。 这是理解马郓全部学术关系的原点。刘譞哲是其博士阶段的实际科研指导者（证据强度：高，基于 2013—2017 年全部论文的系统性序位分析与官方新闻中"课题组"表述）；黄罡极可能是其学籍系统上的法定注册导师（证据强度：中等偏推测，基于课题组归属表述、副教授招生制度的现实约束与后期论文的署名习惯，缺乏学位论文封面等直接材料）。这一"名义导师 + 实际指导者"的双轨结构在 2020 年后发生了性质转变：与刘譞哲转为平级合作（同属北大计算机学院/人工智能研究院五人青年团队），与黄罡转为建制内的上下级协作（黄罡任大数据智能系统研究中心主任，马郓任执行主任）。往上追溯，这一谱系继续连接到梅宏院士（DBLP 合作 6 次）与杨芙清院士开创的北大软件研究团队，马郓属于这一学派的第三或第四代成员。
第二圈层——同门横向网络。 刘忆、陆璇、徐梦炜、陈震鹏、吴凯东、于美华、文进锋、顾点点等人构成了一个已经扩散到多所机构的同门网络：徐梦炜在北京邮电大学、陈震鹏在南洋理工大学、陆璇在美国亚利桑那大学。这个网络的活跃度极高——马郓与徐梦炜合作 14 次、与陈震鹏合作 19 次，且合作仍在持续（2025 年 ACL、2026 年 TOSEM）。这是北大软件学派最有价值的隐形资产之一。
第三圈层——现单位与团队同事。 核心是"刘譞哲、金鑫、李锭、许辰人、马郓"这一五人青年团队。此外还有景翔（软件与微电子学院副研究员，数据空间实验室副总工，联邦学习方向的固定合作者）、燕博南（集成电路学院，FPGA-WebAssembly 协处理器）、罗超然（数联网方向）、张颖（Ying Zhang）。在这个团队中马郓的生态位是"Web 系统与浏览器侧"，与其他四人的方向互补而不重叠。
第四圈层——跨校与工业界。 学术侧包括刘云新（清华，原 MSRA，17 次）、谢涛（北大，原 UIUC，8 次）、王浩宇（华中科技大学，9 次）、王尚广（北邮，8 次）、陈星（福州大学，6 次，合作持续十年）、梅俏竹（密歇根大学，5 次）、Jie M. Zhang（伦敦国王学院，8 次）、Mark Harman 与 Federica Sarro（UCL）、刘杨（南洋理工）、肖旭升（凯斯西储大学）。工业侧的关键节点是微软亚洲研究院（博士阶段的系统研究资源）、抖音集团与阿里（团队层面的算力系统部署）、国家电网与 Kika Keyboard（端侧训练技术落地）、110KV 变电站（Niagara 边缘推理部署），以及依托北京大数据先进技术研究院的数联网/数据空间产业化体系。
一个总体判断。 马郓是北大软件学派"从学生成长为独立教职"这一路径的样板，但他的成长路径有两个不同于典型青年学者的地方。其一，他的独立性建立得相当扎实——名下有大量学生一作、他本人单独通讯、不含其他资深教师的顶会顶刊论文（WWW 2025 GL2GPU、SIGIR 2025 WebANNS、ICLR 2025 ShortcutsBench、ACL 2025 Personality-Guided Code Generation），并且成功从博士阶段的"移动Web性能测量"迁移到了"浏览器内 AI 推理"与"大模型智能体"这两个新战场，避免了青年教师最常见的"沿用导师方向、无法独立"的陷阱。其二，他在纯学术之外的投入异常之大——国家义务教育课标编写、101 计划课程建设、全校性通识课教学、赛博助教/MyAI 产品化、以及两个研究中心/实验室的行政管理，这些工作在学术评价体系中的权重有限，但它们让他在北大校内的影响力和在教育信息化领域的话语权，远超一位同龄段助理教授的常规水平。这两条线索合在一起，勾勒出的是一位"研究足够独立、但重心明显偏向体系内建设"的青年学者形象。