人大高瓴 许洪腾 副教授
报告生成时间： 2026年7月
个人主页： https://hongtengxu.github.io 学院主页： https://gsai.ruc.edu.cn/hongtengxu DBLP： https://dblp.org/pid/38/10816.html ORCID： 0000-0003-4192-5360 Google Scholar： https://scholar.google.com/citations?user=7gYVOO8AAAAJ
一、学者基本信息
许洪腾，中国人民大学高瓴人工智能学院长聘副教授、博士生导师，2021级博士班班主任，国家高层次青年人才项目入选者。2017年博士毕业于佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）电气与计算机工程学院（ECE），由Hongyuan Zha（查宏源，CSE）和Mark A. Davenport（ECE）联合指导。此前，2010年本科毕业于天津大学，2013年通过佐治亚理工-上海交通大学双硕士项目获硕士学位。
博士毕业后，许洪腾于2017年8月至2018年1月在杜克大学担任博士后研究员（导师Lawrence Carin），随后于2018年1月至2020年9月在Lawrence Carin创办的机器学习初创公司Infinia ML Inc.担任高级研究科学家，同时兼任杜克大学客座研究员。2021年1月加入中国人民大学高瓴人工智能学院，2023年9月获得长聘。
其研究方向聚焦于通用人工智能技术及应用，核心方向包括：（1）最优传输（Optimal Transport）驱动的机器学习方法；（2）生成式大模型架构设计、模型压缩与融合；（3）AI4Math（AI辅助数学证明）及AI4Science（药物设计、材料分析等）。据DBLP统计，其发表记录共196篇（含会议、期刊及预印本），谷歌学术引用超过4000次。担任ICML、ICLR、AAAI、IJCAI等顶会Area Chair，曾在KDD 2019、AAAI 2022、IJCAI 2023做Tutorial。
二、DBLP数据统计
基本数据
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| DBLP PID | 38/10816 |
| 总发表记录数 | 196篇 |
| 唯一合作者数 | 284人 |
| 发表年份跨度 | 2011-2026 |
按年份分布
| 年份 | 论文数 | 年份 | 论文数 |
|---|---|---|---|
| 2011 | 1 | 2019 | 19 |
| 2012 | 3 | 2020 | 8 |
| 2013 | 5 | 2021 | 11 |
| 2014 | 3 | 2022 | 16 |
| 2015 | 7 | 2023 | 21 |
| 2016 | 7 | 2024 | 25 |
| 2017 | 13 | 2025 | 31 |
| 2018 | 15 | 2026 | 11 |
产出趋势分析
许洪腾的论文产出呈持续上升趋势。硕博阶段（2011-2017）合计39篇，博后/Infinia ML阶段（2018-2020）合计42篇，加入人大后（2021至今）合计115篇，后者占总产出的59%。2025年单年产出31篇，为生涯最高。产出加速的拐点出现在2021年加入人大之后，反映了团队组建带来的规模效应以及大模型与AI4Science研究热潮的推动。
按职业阶段合作者分析
硕士阶段（2010-2013，9篇）核心合作者： - Xiaokang Yang（杨小康，上海交通大学）：6次 —— 硕士阶段导师（上交侧） - Guangtao Zhai（翟广涛，上海交通大学）：4次 —— 硕士阶段合作者 - Yi Xu（上海交通大学）：3次
博士阶段（2014-2017，30篇）核心合作者： - Hongyuan Zha：23次 —— 博士导师（CSE侧） - Dixin Luo（罗迪欣）：7次 —— 博士阶段即开始的长期合作者 - Junchi Yan（严骏驰，上海交通大学）：6次 —— 跨校合作 - Xiaokang Yang：6次 —— 延续硕士阶段合作 - Mark A. Davenport：3次 —— 博士导师（ECE侧）
博后/Infinia ML阶段（2018-2020，42篇）核心合作者： - Lawrence Carin：24次 —— 博后导师及Infinia ML老板 - Dixin Luo：13次 —— 持续密切合作 - Hongyuan Zha：11次 —— 与博导持续合作 - Wenlin Wang：8次 —— 杜克大学合作者 - Yi Xu：6次
人大阶段（2021至今，115篇）核心合作者： - Dixin Luo（罗迪欣）：23次 —— 跨越全部阶段的最核心合作者 - Fanmeng Wang（王凡萌）：12次 —— 团队学生 - Minjie Cheng（程民杰）：12次 —— 团队学生 - Zhewei Wei（魏哲巍）：12次 —— 人大同事 - Shen Yuan（袁申）：11次 —— 团队学生 - Haotian Liu（刘浩天）：9次 —— 团队学生 - Ji-Rong Wen（文继荣）：8次 —— 人大高瓴院长 - Zhifeng Gao（高志锋）：7次 —— 深势科技（DP Technology） - Xu Chen（陈旭）：11次（跨阶段累计17次）—— 人大同事
三、博士教育背景与导师/师承分析
博士导师
许洪腾在佐治亚理工学院攻读博士期间受到联合指导，这一信息在其个人主页上有明确记载：
| 导师 | 所在系 | 现任职 | DBLP合作论文数 | 合作年份 | 研究方向 |
|---|---|---|---|---|---|
| Hongyuan Zha（查宏源） | Georgia Tech CSE | 香港中文大学（深圳）数据科学学院X.Q. Deng讲席教授、副院长（研究） | 38次（全网络第2高频） | 2013-2021 | 统计机器学习、最优传输、点过程、矩阵计算 |
| Mark A. Davenport | Georgia Tech ECE | Georgia Tech ECE教授、Associate Chair for Graduate Affairs | 4次 | 2014-2018 | 压缩感知、信号处理、统计机器学习 |
Hongyuan Zha是许洪腾学术生涯的核心塑造者。查宏源1984年本科毕业于复旦大学数学系，1993年获斯坦福大学科学计算博士学位，2006-2020年任职于佐治亚理工学院计算学院，后加入香港中文大学（深圳）。其研究涵盖矩阵计算、统计机器学习、最优传输等方向，与许洪腾在点过程模型、最优传输理论方面有深度合作。许洪腾最具影响力的早期工作——Hawkes过程建模、Gromov-Wasserstein距离在图学习中的应用等，均源自与Zha的合作。
Mark A. Davenport为ECE侧导师，专长于压缩感知与信号处理。虽然合作论文数量较少（4次），但其在信号处理/统计学习的方法论对许洪腾的研究有方法论层面的影响。
博后导师
| 导师 | 所在机构 | DBLP合作论文数 | 合作年份 | 关系 |
|---|---|---|---|---|
| Lawrence Carin | 杜克大学ECE教授、副教务长，后创办Infinia ML及KAUST AI Initiative | 29次（全网络第3高频） | 2018-2023 | 博后导师、Infinia ML创始人兼雇主 |
Lawrence Carin是杜克大学William H. Younger杰出教授，研究方向从电磁学/感应转向贝叶斯深度学习和机器学习，是IEEE Fellow。他创办了多家公司，包括Signal Innovations Group和Infinia ML。许洪腾2017年博士毕业后先在Carin组做博后，随后在Infinia ML担任高级研究科学家，这段合作持续到2023年，跨越了许洪腾回国后的早期阶段。许洪腾在Infinia ML/Duke期间发表了ICML 2020（Relational Regularized Autoencoder）等重要工作，均署名Infinia ML + Duke University双单位。
师承链总结
斯坦福大学 (PhD, 1993)
└─ Hongyuan Zha [博士导师, CSE]
└─ 许洪腾 (PhD, Georgia Tech, 2017) [38篇合作]
└─ 博后: Lawrence Carin (Duke, 2017-2018) [29篇合作]
└─ Infinia ML (2018-2020, Carin创办)
└─ 人大高瓴 (2021-)
四、现单位团队与核心合作者
许洪腾团队学生（据DBLP高频合作者数据推断）
许洪腾自2021年加入人大以来逐步组建团队，截至2026年已培养出一批活跃的博士/硕士研究生。以下为DBLP数据中与其在人大阶段合作频次较高的学生型合作者：
| 姓名（DBLP） | 合作论文数 | 合作年份 | 推断身份 | 主要方向 |
|---|---|---|---|---|
| Fanmeng Wang（王凡萌） | 12次 | 2023-2026 | 博士生 | AI4Science（聚合物/分子建模、药物设计） |
| Minjie Cheng（程民杰） | 12次 | 2022-2026 | 博士生 | 图神经网络、Wasserstein嵌入 |
| Shen Yuan（袁申） | 11次 | 2021-2025 | 博士生/硕士生 | 大模型适配与融合（Householder Reflection Adaptation）、化学数据集 |
| Haotian Liu（刘浩天） | 9次 | 2024-2026 | 博士生 | AI4Math（数学证明形式化）、推理与强化学习 |
| Angxiao Yue（岳昂霄） | 7次 | 2022-2026 | 博士生 | 四元数消息传递、蛋白质骨架生成（ReQFlow）、Flow Matching |
| Yutong Wang（王雨桐） | 7次 | 2022-2025 | 博士生 | 视频生成（电影预告片生成） |
| Qingmei Wang（王庆美） | 5次 | 2023-2026 | 博士生 | 时间点过程建模 |
| Sidan Zhu（朱思丹） | 4次 | 2024-2025 | 研究生 | 电影预告片生成、多模态对齐 |
| Zhenchao Wu（吴振超） | 3次 | 2025-2025 | 研究生 | 多模态推荐 |
| Fengjiao Gong（龚凤娇） | 3次 | 2022-2025 | 研究生 | 最优传输、多模态学习 |
| Yicheng Tao（陶奕程） | 2次 | 2025-2026 | 研究生 | AI4Math（形式化数学） |
许洪腾作为2021级博士班班主任，在就业指导方面也十分活跃，曾在2026年1月高瓴学院就业经验分享会上为学生做职业规划指导，鼓励学生拓宽视野至高校教职、国央企和海外深造等多元路径。
团队规模估计： 根据DBLP数据，许洪腾在人大阶段有约15-20名活跃合作者具有学生特征（合作起始年份在2021年之后，持续合作且仅与许洪腾共现），团队规模中等。与同院赵鑫教授（近50人）相比规模较小，但研究方向更聚焦于理论驱动的最优传输方法与AI4Science。
人大高瓴学院同事合作
| 同事 | 职位 | 合作论文数 | 合作年份 | 合作方向 |
|---|---|---|---|---|
| Zhewei Wei（魏哲巍） | 教授、副院长 | 12次 | 2021-2025 | 图机器学习、推荐系统 |
| Ji-Rong Wen（文继荣） | 教授、执行院长 | 8次 | 2021-2026 | 大模型、信息检索 |
| Xu Chen（陈旭） | 副教授 | 17次 | 2017-2025 | 推荐系统、图学习 |
| Ruihua Song（宋睿华） | 教授 | 4次 | 2022-2025 | 多模态生成 |
| Jun Xu（徐君） | 教授 | 5次 | 2022-2024 | 信息检索 |
| Wayne Xin Zhao（赵鑫） | 教授 | 4次 | 2021-2026 | 大语言模型、推理 |
| Hao Sun（孙浩） | 教授、副院长 | 2次 | 2024-2025 | AI4Science |
许洪腾与高瓴学院多位同事有交叉合作，尤其与魏哲巍（12次）和陈旭（17次）合作频繁。与文继荣院长合作8次，集中在大模型方向，反映其在学院大模型战略中的参与。值得注意的是，与赵鑫的合作（4次）集中在代码推理等前沿方向（如AAAI 2026 "Towards Effective Code-Integrated Reasoning"），显示学院内部的横向协同。
跨机构学术合作（合作>=3次，排除团队学生和人大同事）
| 合作者 | 所属机构 | 合作次数 | 合作年份 | 领域 |
|---|---|---|---|---|
| Dixin Luo（罗迪欣） | 北京理工大学计算机学院 | 44次 | 2013-2026 | 全网络最高频合作者，最优传输、点过程、视频生成 |
| Junchi Yan（严骏驰） | 上海交通大学 | 10次 | 2015-2026 | 时间点过程、组合优化 |
| Xiaokang Yang（杨小康） | 上海交通大学 | 14次 | 2012-2023 | 图像/视频质量评估（硕士导师方向） |
| Yi Xu | 上海交通大学 | 14次 | 2012-2023 | 图像处理 |
| Wenlin Wang | Duke University → 业界 | 9次 | 2018-2021 | 贝叶斯深度学习 |
| Yongfeng Zhang | Rutgers University | 7次 | 2017-2023 | 推荐系统 |
| Licheng Yu | UNC Chapel Hill → Meta | 7次 | 2012-2018 | 视觉语言理解 |
| Cheng Meng | 人大统计学院 | 5次 | 2022-2025 | Wasserstein距离、双曲空间 |
| Mehrdad Farajtabar | Google DeepMind | 4次 | 2016-2023 | 时间点过程 |
| Ricardo Henao | Duke University | 3次 | 2020-2021 | 贝叶斯机器学习 |
关于Dixin Luo（罗迪欣）： 这是许洪腾学术网络中最值得关注的合作关系。罗迪欣现为北京理工大学计算机学院教师，与许洪腾的合作从2013年延续至2026年，跨越硕士、博士、博后和人大四个阶段，合作44次，占许洪腾196篇论文的22.4%。二人的合作论文覆盖最优传输（Gromov-Wasserstein barycenter）、图学习（graphon learning）、点过程建模、自编码器（Relational Regularized Autoencoder, ICML 2020）、视频人脸增强（CVPR 2025）、电影预告片生成（ACM Multimedia 2024）等多个方向。这种长达13年、跨越全部学术阶段的合作关系，在学术网络中极为罕见，二人事实上构成了一个跨机构的"双核心"研究团队。
五、业界合作关系深度分析
5.1 个人业界工作经历
许洪腾拥有明确的业界工作经历，而非仅限于学术界：
Infinia ML Inc.（2018年1月 - 2020年9月）： Infinia ML是许洪腾的博后导师Lawrence Carin在杜克大学期间创办的机器学习初创公司，总部位于北卡罗来纳州Research Triangle Park地区。许洪腾以"Senior Research Scientist"身份全职工作于该公司，同时兼任杜克大学客座研究员。这段经历持续近3年，属于正式的全职业界科研岗位而非暑期实习。这也意味着许洪腾是从业界（而非博后）直接转入人大教职的，这一路径在国内AI学者中较为独特。
在Infinia ML期间，许洪腾的论文署名单位均为"Infinia ML"和/或"Duke University"，代表性成果包括： - ICML 2020: "Learning Autoencoders with Relational Regularization"（署名Infinia ML + Duke） - AAAI 2021: "Learning Graphons via Structured Gromov-Wasserstein Barycenters"（署名涉及Infinia ML、Duke、CUHK-SZ） - NeurIPS 2019/2020 多篇关于文本生成、图学习的工作
杜克大学博士后（2017年8月 - 2018年1月）： 在Lawrence Carin组短暂担任博后研究员，随后转入Infinia ML。
未发现BAT/华为等中国大厂实习经历： 许洪腾博士阶段（2013-2017，Georgia Tech）和博后/Infinia ML阶段（2017-2020，Duke/Infinia ML）均在美国工作，未有在腾讯AI Lab、Adobe Research、百度研究院等大厂研究院的实习记录。
5.2 与深势科技（DP Technology）的产学研合作
许洪腾加入人大后最显著的业界合作是与深势科技（DP Technology）的联合研究。深势科技是中国领先的AI for Science公司（C轮融资超8亿人民币），其核心产品包括Uni-Mol三维分子预训练模型、Bohrium科学计算平台等。
合作核心人物为深势科技的高志锋（Zhifeng Gao），DBLP数据显示：
| 合作论文 | 年份 | 会议/期刊 | 主题 |
|---|---|---|---|
| Uni-Mol: A Universal 3D Molecular Representation Learning Framework | 2023 | ICLR 2023 | 三维分子表征学习 |
| MMPolymer: A Multimodal Multitask Pretraining Framework for Polymer Property Prediction | 2024 | CIKM 2024 | 聚合物性质预测 |
| PolyConf: Unlocking Polymer Conformation Generation | 2025 | ICML 2025 | 聚合物构象生成 |
| Unifying Polymer Modeling and Design | 2025 | preprint | 聚合物建模统一框架 |
| ReGuLaR: Variational Latent Reasoning Guided by Rendered Chain-of-Thought | 2026 | preprint | 推理与chain-of-thought |
此外，据人大新闻网报道，许洪腾课题组联合军事医学研究院和深势科技高志锋团队，在环境科学顶级期刊Environmental Science & Technology发表了ToxScan毒性预测框架论文并被选为副封面文章，标志着这一产学研合作已从AI基础方法扩展到实际应用场景。
这一合作反映了许洪腾在AI4Science方向上的战略布局：借助深势科技在分子模拟领域的数据和工程积累，结合自身在最优传输和生成模型方面的理论优势，形成"学术理论+产业数据/场景"的合作模式。
5.3 与其他产业方的合作
与阿里巴巴/蚂蚁的间接关联： DBLP数据中，Yaliang Li（阿里巴巴达摩院）和Bolin Ding（蚂蚁集团）出现在许洪腾的合作者中（CIKM 2024联邦学习论文），但合作频次较低（1-2次），属于单次合作而非系统性的产学研关系。
与上海交通大学Junchi Yan（严骏驰）的跨校产学合作： 严骏驰是上海交大教授，与许洪腾在时间点过程和最优传输方向合作10篇论文（2015-2026）。这一合作虽然不直接涉及企业，但严骏驰组在工业界（如物流优化、金融风控）有广泛应用。
Mehrdad Farajtabar（Google DeepMind）： 许洪腾与Google DeepMind的Farajtabar在时间点过程方向有4篇合作（2016-2023），属于国际一线AI研究机构的学术合作。
5.4 Infinia ML的特殊产学研价值
Infinia ML是一个值得深入分析的案例。该公司由杜克大学副教务长Lawrence Carin创办，本质上是一个"教授创业+学术研究员"模式的ML初创企业。许洪腾在该公司的近3年全职工作经历，使其在以下方面积累了业界视角： - 机器学习模型的产品化思维 - 初创企业的研发节奏与商业逻辑 - 将基础研究（如最优传输理论）转化为可部署系统的经验
这段经历在许洪腾加入人大后的研究转型中有明显体现：其研究从纯理论性的最优传输方法论，扩展到大模型适配与融合（如Householder Reflection Adaptation, NeurIPS 2024）、AI4Science实际应用（如聚合物设计、毒性预测）等更具应用导向的方向。
5.5 学生毕业去向与业界关系
由于许洪腾2021年方加入人大组建团队，其首批博士生（2021级入学）预计2025-2026年前后毕业，目前尚无大规模的毕业生去向数据可供统计。但从其在2026年1月就业指导分享会上的发言可见，他鼓励学生关注多元化路径，包括互联网前沿科技企业、高校教职、国央企和海外深造。
六、Connection圈层总结
第一圈层（学术根基 —— 导师与终身合作者）：
- Dixin Luo（罗迪欣）（44次，占比22.4%）—— 这是本报告中最突出的发现。罗迪欣是许洪腾全网络最高频合作者，二人合作横跨2013-2026年的全部四个职业阶段（硕士末期、博士、博后/Infinia ML、人大），形成了跨机构（Georgia Tech→Duke/Infinia ML→北京理工+人大）的"双核心"研究伙伴关系。合作方向涵盖最优传输、图学习、生成模型、视频理解等许洪腾几乎所有研究分支。这种13年不间断、跨四个机构的合作密度极为罕见。
- Hongyuan Zha（查宏源）（38次，占比19.4%）—— 博士导师，许洪腾最优传输和点过程方向的学术根基。合作集中在2013-2021年，Zha离开Georgia Tech赴港中文深圳后合作有所减少但未完全中断。Zha提供了许洪腾的方法论根基：矩阵计算、统计机器学习、最优传输理论。
- Lawrence Carin（29次，占比14.8%）—— 博后导师兼Infinia ML雇主。合作集中在2018-2023年，Carin提供了许洪腾从博士毕业到独立建组之间的关键过渡期支持，包括贝叶斯深度学习、生成模型等方向的拓展以及业界工作经验。
第二圈层（学术同门与长期跨校合作者）：
- Junchi Yan（严骏驰），上海交通大学，10次（2015-2026）：在时间点过程方向的长期合作伙伴，合作贯穿博士到人大阶段。
- Xiaokang Yang（杨小康），上海交通大学，14次（2012-2023）：硕士阶段导师方向的合作者，延续至人大阶段。
- Mehrdad Farajtabar，Google DeepMind，4次（2016-2023）：点过程方向的国际合作者。
第三圈层（人大同事网络）：
- Xu Chen（陈旭）（17次，2017-2025）：人大同事中合作最密切者，推荐系统与图学习方向。
- Zhewei Wei（魏哲巍）（12次，2021-2025）：人大副院长，图算法方向合作密切。
- Ji-Rong Wen（文继荣）（8次，2021-2026）：人大高瓴院长，大模型方向合作。与赵鑫报告中文继荣的高频合作（373次/574篇）相比，许洪腾与文继荣的合作频次明显低，反映其更独立的研究路径。
第四圈层（产业合作网络）：
- 深势科技（DP Technology）：通过Zhifeng Gao（7次，2023-2026），在AI4Science（分子/聚合物建模、毒性预测）方向建立了系统性产学研合作关系，是许洪腾最重要的产业合作方。
- Infinia ML Inc.（2018-2020）：许洪腾个人的业界工作经历，Lawrence Carin创办的ML初创公司。
- 阿里巴巴/蚂蚁：通过Yaliang Li、Bolin Ding有少量单次合作（联邦学习方向），非系统性合作。
第五圈层（团队新生代）：
Fanmeng Wang（12次）、Minjie Cheng（12次）、Shen Yuan（11次）、Haotian Liu（9次）等一批2021年后入学的研究生，构成许洪腾在人大的核心产出力量。团队研究方向呈多线并进态势：AI4Science（王凡萌主攻分子/聚合物）、图神经网络与Wasserstein方法（程民杰）、AI4Math（刘浩天、陶奕程）、大模型适配（袁申），反映了许洪腾"最优传输理论+前沿应用"的研究布局。
七、数据来源与局限性说明
数据来源：
- DBLP PID
38/10816（196条发表记录，284位合作者） - 许洪腾个人主页（hongtengxu.github.io）
- 中国人民大学高瓴人工智能学院官网（gsai.ruc.edu.cn/hongtengxu）
- 人大新闻网
- Web 搜索（Hongyuan Zha、Dixin Luo、Mark A. Davenport、Zhifeng Gao 等合作者任职信息）
局限性：
- DBLP 不标注作者身份，合作者中的“学生”身份根据合作起始年份等特征推断，许洪腾团队主页未公开详尽学生名单。
- 许洪腾2021年方加入人大，首批博士生尚在培养中或刚毕业，暂无系统性毕业去向数据。
- DBLP 的196篇含 arXiv 预印本，部分可能与正式版本重复计数，实际独立论文数可能略低。
- DBLP PID 38/10816 唯一匹配“Hongteng Xu”，ORCID 在个人主页和 DBLP 均有标注，不存在同名消歧问题。