SJTU-人工智能学院 陈思衡 长聘教轨副教授
报告生成时间：2026年8月25日
个人主页：Siheng Chen 陈思衡（mediabrain.sjtu.edu.cn/sihengc）
所属团队：上海交通大学人工智能学院（Mediabrain 研究组；图学习、群体智能与科研智能体方向；兼任上海人工智能实验室双聘青年科学家）
一、学者基本信息
陈思衡，上海交通大学人工智能学院长聘教轨副教授（学院教师页现标注职称为副教授）、博士生导师，入选国家级人才计划青年项目，图学习与科研智能体方向学者。他 2011 年本科毕业于北京理工大学电子信息工程系，2016 年获美国卡内基梅隆大学（CMU）电气与计算机工程博士学位（在 CMU 期间另获电气与计算机工程与机器学习两个硕士学位），此后经历 Uber ATG 自动驾驶部门与三菱电机研究实验室（MERL）的产业界生涯，2020 年加入上海交通大学。他在 Nature Computational Science、Nature Communications、Cell Patterns、T-PAMI、NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、KDD 等期刊和会议发表论文百余篇，谷歌引用一万余次；近年的研究重心聚焦科研智能体（Auto-Research），主导研发了通用科研智能体 SciMaster，并创办上海赛兰德智能科技有限公司任首席科学家（据 SAI 教师页与个人主页）。
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 姓名 | 陈思衡（Siheng Chen） |
| 当前职称 | 副教授（长聘教轨）、博士生导师（上海交通大学人工智能学院） |
| 教育背景 | 北京理工大学电子信息工程学士（2011）；CMU 电气与计算机工程博士（2011–2016，另获 ECE 与机器学习双硕士学位） |
| 产业履历 | 三菱电机研究实验室（MERL）研究科学家（2019–2020）；Uber ATG 自动驾驶部门工程师（2017–2019，感知与预测系统）；CMU 博士后（2016–2017） |
| 学术履历 | 上海交通大学副教授（2020 年至今；先后依托电院/CMIC 与人工智能学院）；上海人工智能实验室双聘青年科学家 |
| 研究方向 | 图学习（图信号处理、图神经网络）、群体智能、自动驾驶感知与预测；近年聚焦科研智能体（Auto-Research）、大模型智能体、具身智能 |
| 代表性成果 | 图结构数据采样理论（IEEE TSP，2018 年 IEEE 信号处理协会最佳青年作者论文奖）；通用科研智能体 SciMaster（WAIC 2025 发布，HLE 测试 32.1 分） |
| 学术兼职 | IEEE T-SIPN 副主编；NeurIPS、AAAI 等会议领域主席 |
| 荣誉 | 国家级人才计划青年项目；IEEE SPS 最佳青年作者论文奖；2018 GlobalSIP 最佳论文奖；ASME 结构检测协会最佳论文 Runner-Up；三菱电机实验室总统奖 |
| 邮箱 | sihengc@sjtu.edu.cn |
消歧说明（供索引）：本报告对象为上海交通大学人工智能学院教师页（sihengc@sjtu.edu.cn）所对应的陈思衡，其可唯一识别的特征组合为：北理工电子信息工程本科、CMU ECE 博士（图信号处理方向）、Uber ATG 与 MERL 经历、2020 年入职上海交大、SciMaster 科研智能体主导研发者。国内高校另有多位同名"陈思衡"（如济南大学材料学科），均非本报告对象。
二、教育背景与职业履历
陈思衡 2007–2011 年就读于北京理工大学电子信息工程专业（2011 年获学士学位），同年赴美进入卡内基梅隆大学电气与计算机工程系攻读博士学位，2016 年获博士学位，期间另获电气与计算机工程与机器学习两个硕士学位（据个人主页）。博士阶段，他深度参与了 CMU 图信号处理研究组的工作：其代表作《Discrete signal processing on graphs: Sampling theory》（IEEE Transactions on Signal Processing）在国际上率先系统提出图结构数据的采样理论，论证了其可行性与基础限制，该论文获 2018 年 IEEE 信号处理协会最佳青年作者论文奖并入选高被引论文；同期与 Jelena Kovačević（时任 CMU ECE 系主任）、José M. F. Moura、Aliaksei Sandryhaila 等合作的图信号恢复、图信号修补等工作构成其学术起点。其博士导师姓名在官方简介中未明确披露，但从论文合作谱系看，其博士训练主要在 CMU 图信号处理团队内完成。
2016–2017 年他在 CMU 从事博士后研究；2017–2019 年进入产业界，任 Uber 先进技术集团（Uber ATG）自动驾驶部门工程师，从事无人车的感知与预测系统研发——据公开报道，其提出的基于图机器学习的无人自主系统感知与预测技术曾应用于 Uber 的无人驾驶车辆；2019–2020 年转任三菱电机研究实验室（MERL）研究科学家，并获三菱电机实验室总统奖。
2020 年，他全职加入上海交通大学任副教授（长聘教轨），初期依托电子信息与电气工程学院的联合媒体网络创新中心（CMIC，其研究组主页即挂靠 CMIC 域名），并兼任上海人工智能实验室双聘青年科学家；2024 年人工智能学院实体化后成为学院教师。其研究从图学习逐步扩展至群体智能、自动驾驶，近年全面转向科研智能体（Auto-Research）方向：2025 年 7 月 26 日，由上海交通大学、深势科技与上海算法创新研究院联合发布的通用科研智能体 SciMaster 在世界人工智能大会（WAIC 2025）亮相，陈思衡为其主导研发者；在 HLE（Humanity's Last Exam）测试中，SciMaster 以 32.1 分成为世界上首个得分超过 30 的智能体（据上海交大新闻等公开报道）。2026 年 1 月 29 日，他在"Agentic Science at Scale"研讨会上以"上海交通大学人工智能学院副教授、上海赛兰德智能科技有限公司创始人兼首席科学家"身份系统介绍了 SciMaster 的能力体系。
CMU 图信号处理团队（Jelena Kovačević / José M. F. Moura / Aliaksei Sandryhaila）
└── 陈思衡（CMU 博士 2016；Uber ATG / MERL；2020 起任 SJTU 副教授）
├── 博士生：叶锐（2022 级直博生，SciMaster 学生研发团队负责人之一）
├── 学生研发团队：苗庭嘉等（SciMaster 核心开发成员）
└── 产业转化：上海赛兰德智能科技有限公司（创始人兼首席科学家）
关键时间线：
- 2007–2011 年：北京理工大学电子信息工程学士
- 2011–2016 年：CMU 电气与计算机工程博士（另获 ECE、机器学习双硕士）
- 2016–2017 年：CMU 博士后研究员
- 2017–2019 年：Uber ATG 自动驾驶部门工程师（感知与预测）
- 2019–2020 年：三菱电机研究实验室（MERL）研究科学家
- 2020 年至今：上海交通大学副教授（长聘教轨）、博士生导师；兼任上海人工智能实验室双聘青年科学家
- 2025 年 7 月：SciMaster 于 WAIC 2025 发布
- 2026 年 1 月：出席"Agentic Science at Scale"研讨会，以赛兰德创始人兼首席科学家身份介绍 SciMaster
三、学生培养情况
陈思衡自 2020 年建组（Mediabrain 研究组）以来已形成较完整的本硕博培养体系，长期招募博士后、博士生、硕士生与本科生（据个人主页，方向为图结构数据科学、群体智能与自动驾驶，近年转向科研智能体）。公开可确认的直接指导学生包括：
- 叶锐（博士生，直接指导）：上海交通大学集成电路学院 2022 级直博生，师从陈思衡（据上海交大研究生院"学术之星"专题）。本科为上海交大信息工程专业年级第一；研究方向为大模型与群体智能，以第一作者发表顶会顶刊 12 篇（含 Nature Communications、CCF-A 类会议），谷歌学术引用千余次，受邀担任 CCF-A 会议领域主席；作为学生研发团队核心成员研发了通用科研智能体产品 SciMaster，获第十届上海交大研究生"学术之星"称号。需说明的是，其学籍在集成电路学院而导师在人工智能学院，具体培养机制（联合培养或跨院招生）公开资料未披露。
- 苗庭嘉（学生研发团队成员）：据百度百科"SciMaster"词条，SciMaster 学生研发团队成员包括苗庭嘉与叶锐；其具体学位层次与培养关系公开资料未披露，本报告不据署名作进一步推定。
此外，其团队 2021 年起即有 NeurIPS、ICCV、T-PAMI、ICLR 论文录取的公开记录（个人主页 News 栏），显示在读学生群体的持续产出；完整的学生名单公开资料未系统披露。教学方面，他负责研究生课程《具身智能》（课程负责人，覆盖感知、认知、预测、决策、仿真、世界模型等模块），并参与《人工智能前沿专题课》授课（见学院课程页）；还面向全校开展 LearnMaster AI 伴学系统与 AI 智能体教学应用讲座（见上海交大教发中心讲坛页）。
四、学术合作网络
DBLP / Scholar 说明：以"Siheng Chen"在 DBLP 与 Google Scholar（学者主页）检索可见其发表记录与 CMU—Uber/MERL—上海交大轨迹一致；其论文量大且存在同名学者，引用其论文清单时应以个人主页与 Scholar 为准。
4.1 CMU 图信号处理根系（学术起点）
| 合作者 | 机构 | 关系与代表合作 |
|---|---|---|
| Jelena Kovačević | CMU（后任 NYU Tandon 工程学院院长） | 图信号处理系列论文合作者（采样理论、图信号恢复、路径定位等），其博士训练的主要依托团队 |
| José M. F. Moura | CMU（IEEE 前主席） | Signal recovery on graphs 等论文合作者 |
| Aliaksei Sandryhaila | MERL（时） | 图信号处理系列论文合作者；后续与 MERL 的任职选择与此存在谱系关联 |
| Rohan Varma | CMU（时） | 图采样理论论文合作者 |
| Pulkit Grover / M. A. Maddah-Ali 等 | CMU（时） | 图上路径定位等论文合作者（论文合作者） |
这一谱系是 2010 年代图信号处理运动的核心力量，陈思衡的采样理论工作是其中被引最高的成果之一，也构成其后来转向图神经网络与图机器学习的理论基础。
4.2 产业期合作网络（Uber ATG / MERL）
在 Uber ATG（2017–2019），其工作从理论转向工程：面向无人车的感知与预测系统，图机器学习方法被用于真实车队（合作者名单系企业内部团队，公开资料未披露）；在 MERL（2019–2020），延续图信号处理与传感数据分析方向（与 Sandryhaila 等的既有学术连接），并获得三菱电机实验室总统奖。这段"自动驾驶感知预测+企业研究实验室"的经历是其区别于纯学术路径学者的最大特色。
4.3 上海交大校内合作
- 张林峰（同事）：人工智能学院助理教授，AI for Science 方向（科学基座模型 Innovator 的发布者），与陈思衡在"Agentic Science at Scale"研讨会上先后发布核心成果，构成学院科研智能体方向的校内组合。
- 鄂维南（同事/顾问）：中国科学院院士、上海交大人工智能学院首席顾问，Agentic Science 倡议的提出者；陈思衡、张与之、张林峰曾与其联合在《前沿科学》撰文论述科研智能体的发展。
- 张与之（论文合作者）：SciMaster 核心团队成员之一（据百度百科词条），与陈思衡多次联合署名；其具体身份（教师/研究员/学生）公开资料未明确披露。
- 教学合作（同事）：与严骏驰（前沿专题课负责人）、曹钦翔、林洲汉、卢策吾、温颖、张娅、赵波等共同授课。
4.4 产学研协同网络（SciMaster 生态）
SciMaster 由上海交通大学、深势科技与上海算法创新研究院联合发布，接入 DeepModeling 开源社区并与"玻尔科研空间站"协同，已在上海交大"超级科研平台"及北京大学、厦门大学等多所高校落地（据百度百科 SciMaster 词条）；"玻尔+SciMaster 科研智能体开发大赛"吸引 44 所高校、160 余支队伍参赛。此外，据百度百科"陈思衡"词条，他还参与研发并开源了阿里巴巴通义深度调研模型，该信息未见于官方教师页，供交叉参考。
五、业界合作关系深度分析
陈思衡是 SAI 教师序列中"学界—产业界—创业"三段式履历的典型代表：
- Uber ATG（2017–2019）：自动驾驶产业的第一线经历。其图机器学习感知预测技术据公开报道曾应用于 Uber 无人驾驶车辆，这使其在自动驾驶与具身智能方向具备少见的工程视角；该经历也延续到其当前研究（世界模型、具身智能课程）与招生方向（自动驾驶）。
- MERL（2019–2020）：三菱电机研究实验室的企业研究经历，获三菱电机实验室总统奖；与 CMU 图信号处理谱系（Sandryhaila 就职于 MERL）形成自然衔接。
- 深势科技与玻尔生态：SciMaster 的联合发布方与产业化载体。深势科技（DP Technology）主导"玻尔科研空间站"，SciMaster 作为"全科科研专家"集成其中；2026 年 8 月玻尔·科学空间公开测试版发布时 SciMaster 即为核心组件。
- 上海赛兰德智能科技有限公司（创始人兼首席科学家）：据上海交大新闻与解放日报等报道，赛兰德在 2026 年 1 月的研讨会上分别与上海埃迪希科技服务有限公司（科研算力供给）、上海库帕思科技有限公司（数据价值挖掘）签署战略合作协议——这是其"科研智能体产业化"路线的组织化落地，模式与学院谢伟迪创办观壹智能相呼应，体现了上海"百团百项"科学智能计划下"论文不结项、成果进公司"的新范式。
- 通义生态（据公开报道）：参与阿里巴巴通义深度调研模型的研发与开源（据百度百科），显示其大模型智能体技术与头部互联网企业的合作连接；具体合作形式公开资料未披露。
六、重要奖项与学术兼职
| 类别 | 内容 |
|---|---|
| 人才计划 | 国家级人才计划青年项目（具体名称未披露） |
| 论文奖项 | IEEE 信号处理协会最佳青年作者论文奖（2018，图采样理论论文）；2018 GlobalSIP 会议最佳论文奖；ASME 结构检测协会最佳论文 Runner-Up 奖 |
| 产业奖项 | 三菱电机实验室总统奖（MERL 时期） |
| 期刊兼职 | IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks（T-SIPN）副主编 |
| 会议兼职 | NeurIPS、AAAI 等会议领域主席 |
| 科研项目 | 基金委原创探索项目、面上项目；科技部人工智能 2030 重大项目课题；上海市科委人工智能专项 |
| 产品成果 | 通用科研智能体 SciMaster（WAIC 2025 发布）；LearnMaster AI 伴学系统（校内应用） |
七、Connection圈层总结
第一圈层：CMU 图信号处理谱系。 Jelena Kovačević、José M. F. Moura、Aliaksei Sandryhaila 等构成的 CMU 图信号处理团队是其学术身份的起点，图采样理论论文（IEEE SPS 最佳青年作者论文奖、高被引）是这一谱系的标志性产出；这一理论底色使其从 DSP 顺利过渡到图神经网络与图机器学习，是"信号处理→深度学习"转型学者中的代表。
第二圈层：产业界自动驾驶与企业研究网络（Uber ATG / MERL）。 2017–2020 年的产业经历使其合作网络从学术共同体切换到自动驾驶工程与企业实验室，感知预测系统的实战经验至今仍定义其具身智能与自动驾驶方向的研究品味。
第三圈层：上海交大 SAI 与科研智能体生态。 这是其当前的网络重心：校内与张林峰、鄂维南、张与之等构成"Agentic Science"推动力量；校外则通过 SciMaster 连接深势科技、上海算法创新研究院、通义生态及多所接入高校，形成"高校基座—智能体产品—产业公司（赛兰德）"的完整闭环。在 HLE 测试上超越国际巨头产品的成绩，使其成为国内科研智能体方向的旗帜性人物之一。
第四圈层：学生与后继网络（高速扩张中）。叶锐（学术之星、SciMaster 学生研发核心、Nature Communications 一作）与苗庭嘉等构成其学生网络的第一代骨干；"学生在读期间主导国家级影响力产品"的培养模式在国内 AI 学界相当罕见，其图学习—群体智能—科研智能体的谱系输出值得长期跟踪。