SJTU-通用人工智能研究所 丁玥 助理研究员

报告生成时间：2026年8月25日
个人主页：上海交通大学计算机学院教师页
所属团队：上海交通大学通用人工智能研究所

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一、学者基本信息

项目	信息
姓名	丁玥（Yue Ding）
现职称	助理研究员；学院官方教师页未将其列为副教授或长聘教轨教师。
现单位	上海交通大学计算机学院（计算机系），通用人工智能研究所。
到现岗位时间	2023年起任上海交通大学计算机系（计算机学院）助理研究员。
研究主线	计算机视觉、具身智能、数据挖掘与推荐系统。
当前重点	VLA模型、目标导向机器人导航、多模态大模型、自动驾驶、扩散模型及多任务密集预测。
博士学位	2018年获上海交通大学计算机系博士学位；公开教师页未披露博士导师。
个人学术页面	Google Scholar（教师页链接）。

丁玥并非题设线索所述的自然语言处理/产业界路径。以学院现行教师页为准，她是视觉、具身智能与数据挖掘交叉方向的助理研究员；公开履历中未见香港中文大学、爱丁堡大学、腾讯AI Lab或华为任职记录。

二、教育背景与职业履历

丁玥于2018年从上海交通大学计算机系取得博士学位。其官方简介仅公布学位授予单位与毕业年份，未公布本科、硕士教育经历，也未明确博士导师；因此不根据后续合著关系反推师承。

她在2019—2022年任上海交通大学软件学院助理研究员，2023年起转入计算机系（现计算机学院）任助理研究员。该履历说明其从软件学院到计算机学院的校内连续任职，但教师页没有披露2018年博士毕业至2019年任职之间的具体经历。

其研究由早期的数据挖掘、推荐系统与视觉任务，延展至多任务学习、联邦学习、视觉—语言—动作（VLA）和导航。研究所官方将她与卢宏涛共同放在“计算机视觉、具身智能”方向，而非“人工智能基础大模型”的语言方向；该方向定位是判断其当前网络归属的重要依据。

三、学生培养情况

1. 严格可确认的直接指导学生：公开资料未披露

截至报告日期，学院教师页列出丁玥的课程和论文，但没有学生名单、招生页或答辩记录可直接确认某一学生由其独立或联合指导。因此，本报告不把论文中的青年作者直接标为其学生。

2. 论文合作群体（不等同于学生）

其近年高频合作作者包括纪彦彪（Yanbiao Ji，与卢宏涛报告口径一致）、邵凯（Shaokai Wu）、陆宇翔（Yuxiang Lu）、刘畅（Chang Liu）、苏伊孜·黄（Suizhi Huang，姓氏为黄）、谢文远（Wenyuan Xie）等。上述作者与丁玥在推荐、多任务学习、具身智能、导航和视觉重建论文中多次共署名；例如《Dejavu》与《MVP-Nav》均同时署有卢宏涛。由于公开页面没有给出这些作者的导师归属或培养关系，准确表述应为论文合作网络成员，而非直接指导学生。

3. 与卢宏涛团队的培养协作边界

卢宏涛的官方主页确认其为博士生导师，但并不据此证明丁玥所合作的青年作者均为丁玥或卢宏涛的学生。现有材料只能证明丁玥与卢宏涛及其论文群体存在稳定科研合作；培养关系须以学院招生、答辩或个人主页的明确表述为准。

四、学术合作网络

4.1 研究所内部

卢宏涛（长聘教授、博士生导师）是丁玥最显著的校内合作节点。两人被研究所官网共同列在计算机视觉、具身智能方向；丁玥教师页所列多篇工作也与卢宏涛共同署名，包括CVPR 2024的异构客户端联邦多任务学习、TPAMI 2024的人体部位联合检测，以及2025—2026年的具身智能、导航与重建工作。这里应定位为同研究所长期论文合作及团队协作；公开材料未证明卢宏涛是丁玥博士导师。

研究所级协同。 通用人工智能研究所由赵海任所长，成员还包括杨旸、陈玉泉、洪义、柯晶、吕宝粮、王瑞、郑伟龙等。丁玥与这些成员属于共同研究所同事；除有共同论文或项目的具体证据外，不应把研究所成员关系写为直接科研合作。

推荐与图学习合作链。 在《Towards Personalized Federated Multi-Scenario Multi-Task Recommendation》（WSDM 2025）中，丁玥与纪彦彪、蔡勋、辛鑫、陆宇翔、黄苏伊孜、刘畅、高晓沨、村田刚志及卢宏涛共同署名；在KDD/WSDM系列工作中亦与刘畅、林文庆等合作。这一网络把视觉团队与推荐、图学习研究者连接起来，但属于论文合作而非师生关系推定。

4.2 跨机构合作

村田刚志（Tsuyoshi Murata）。 WSDM 2025联邦推荐论文将其列为共同作者，形成上海交大与日本学者之间的一次可确认论文合作。论文署名可证明科研协作，不能单独证明长期联合项目或正式联合培养。

Hiroyuki Uchiyama、Bin Chen等。 丁玥在IEEE TMM 2025图像抠图论文中与Uchiyama、Chen及交大作者共同署名。该工作表明其视觉表征研究具有跨机构作者连接；公开教师页未披露各方在该论文之外的合作机制。

推荐系统合作群。 她在WSDM 2024的序列推荐去偏工作中与任鹏杰、陈志敏、蔡飞、马军、张睿、任朝春、辛鑫等共同署名。此处宜界定为围绕曝光偏差与鲁棒优化的论文合作圈层，不对作者间职位、师承或机构关系作未获公开材料支撑的延伸。

4.3 国际合作

可直接从论文名单确认的国际连接主要包括日本学者村田刚志与Hiroyuki Uchiyama。研究所层面还公布与牛津大学、哈佛医学院、北卡罗来纳大学教堂山分校、香港科技大学保持合作，但该信息属于研究所平台，不能自动归属于丁玥个人。

丁玥的国际论文网络亦包括具有海外背景的共同作者，如Tamam Alsarhan、Bayram Bayramli等；但个人主页未披露合作单位、项目角色与持续时间，故仅列为论文作者网络，不将其描述为个人国际合作项目。

五、业界合作关系深度分析

丁玥的产业关系以其教师页列出的横向项目为核心，且可以区分为直接项目和研究所平台两层。

直接主持项目。 她主持九识（苏州）智能科技有限公司“自动驾驶中的多模态融合技术与模型压缩方法”（2025—2026），与其自动驾驶、多模态模型研究直接对应；主持上海航天技术有限公司“基于机器学习的卫星遥感影像样本自动标记技术”（2025—2026），对应遥感视觉数据处理；还主持西门子公司“基于联邦学习的机器学习算法研究”（2022—2023）。这些均是官方教师页明示的项目，能够证明存在实质性校企科研合作。

应用场景与技术链条。 九识项目将多模态感知、模型压缩与自动驾驶部署相连；上海航天项目把机器学习用于遥感影像样本标注；西门子项目则连接联邦学习与企业数据协同。其论文中CVPR 2024的FedHCA2、WSDM 2025的个性化联邦多场景多任务推荐，分别与联邦学习和多任务建模形成技术连续性，但论文并不当然等同于上述企业项目的交付成果。

早期产业/公共网络项目。 她还主持教育部—赛尔网络下一代互联网技术创新项目“基于IPv6的高校图书借阅个性化推荐系统”（2019—2020），并参与科技部国家重点研发计划子课题“以数据为中心的ICDT深度融合研究”（2020—2023）。前者体现推荐技术的高校信息服务应用；后者为国家项目参与角色，不应写成企业合作。

研究所平台背景。 通用人工智能研究所建设有“交大计算机学院—九识自动驾驶联合实验室”，并与瑞金医院、上海市精神卫生中心、米哈游等形成平台级合作。九识联合实验室与丁玥的九识主持项目在方向上高度相关，但公开页面没有明确她在联合实验室中的职务或成员身份；故只能描述为其项目嵌入该研究所的自动驾驶合作生态，而非推定其负责平台。

六、重要奖项与学术兼职

类别	公开可确认信息	说明
论文荣誉	WSDM 2024论文《Debiasing Sequential Recommenders through Distributionally Robust Optimization over System Exposure》获Honorable Mention Award	教师页明确标注；为论文奖项，不宜扩展为个人综合荣誉。
学术兼职	公开资料未披露	教师页未列编委、会议职务或学会任职。
其他个人奖项	公开资料未披露	未见官方教师页列出个人奖项，故不作补充推定。

七、Connection圈层总结

丁玥的学术网络呈现“交大视觉团队为核心、推荐与图学习为横向延展、具身智能与产业场景为近期增长点”的结构。

第一圈层是通用人工智能研究所内以卢宏涛为核心的视觉/具身智能论文合作网络，长期共同作者包括燕彪、邵凯、陆宇翔、刘畅等；关系性质应严格标注为同事和论文合作，而非依据署名推定师生或师承。第二圈层是推荐系统、图神经网络、联邦多任务学习的跨方向作者群，其代表成果覆盖WSDM、KDD、CIKM、CVPR与ICLR等会议。第三圈层是由村田刚志、Hiroyuki Uchiyama等共同作者形成的跨境论文连接。第四圈层则是九识、上海航天、西门子与赛尔网络等可由项目清单直接确认的应用协作方。

需特别注意信息边界：她的官方身份是助理研究员，而不是题设线索中的副教授/长聘教轨；博士学校确认是上海交通大学，导师公开资料未披露；也没有公开证据支持其曾任职腾讯AI Lab或华为。学生名单及个人学术兼职同样未见公开明确披露，故本报告不以共著关系替代培养关系。