上海交通大学 严骏驰 教授
报告生成时间：2026年8月21日
个人主页：严骏驰
所属团队：上海交通大学 ThinkLab（思维工厂实验室，现扩展为 RethinkLab）
一、学者基本信息
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| 姓名 | 严骏驰（Junchi Yan） |
| 出生年份 | 公开资料未披露 |
| 职称 | 教授（正教授、博导、终身教职） |
| 所属单位 | 上海交通大学人工智能学院（主聘）、计算机科学与工程系（兼聘）、致远学院（兼聘） |
| 实验室职务 | ThinkLab（思维工厂实验室）创始人，现扩展为 RethinkLab；上海交通大学人工智能学院创始副院长；教育部人工智能重点实验室创始副主任；致远AI精英班创始主任 |
| 学术头衔 | IAPR会士、IET会士、AAIA会士 |
| 国家级人才 | 国家优秀青年科学基金（优青）、教育部U40计划、科技部新一代人工智能重大项目负责人、基金委重大研究计划项目负责人 |
| 其他任职 | ICML董事会成员（2025年当选，与北大林宙辰同为首批中国大陆学者）；ICML/NeurIPS/ICLR领域主席；IEEE TPAMI/TMLR/PRJ编委；ACM TOPML创始高级编委；JMLR Action Editor；国际科学智能联盟副秘书长；上海量子人工智能联盟创始理事；教育部深度学习资源建设首席专家；致远AI项目主任；日本NII客座教授、MBZUAI客座教授 |
| 邮箱 | yanjunchi@sjtu.edu.cn |
| 研究方向 | 机器学习及交叉应用：组合优化的机器学习求解、图匹配、量子机器学习、NAS（神经架构搜索）、EDA（电子设计自动化）、视觉理解（旋转目标检测）、智能决策（自动驾驶）、AI4Science（PDE/药物设计）、大模型新架构 |
二、教育背景与职业履历
严骏驰的学术与职业路径横跨工业界与学术界，兼具深度产业化经验与前沿学术视野。
本科阶段：严骏驰本科就读于北京科技大学自动化专业，奠定了控制与信号处理的工程基础。
硕士与博士阶段：随后进入上海交通大学攻读研究生，先后获得模式识别与智能系统硕士学位和信息与通信工程博士学位。其博士导师为查宏远教授（Hongyuan Zha）。查宏远教授现为香港中文大学（深圳）校长学勤讲座教授、数据科学学院副院长，曾于2006年至2020年任职于佐治亚理工学院计算机学院，1992年至2006年任职于宾州州立大学，2013年获NeurIPS最佳论文奖，谷歌学术H-index达93，总引用超38000次，是机器学习与应用数学领域的国际权威学者。在查宏远的指导下，严骏驰的研究方向从点过程建模逐步扩展至机器学习的广阔领域。严骏驰博士期间还获得CCF优秀博士论文奖（全国共九人）和ACM中国优博提名。
IBM研究院阶段（约2011-2018年）：博士毕业后，严骏驰加入IBM研究院，先后在IBM北京、纽约、上海三地工作共计约7年，离职前担任IBM中国研究院首席研究员和工业视觉分析方向首席科学家。在IBM期间，他主导完成了全球首个基于深度学习的大规模液晶屏缺陷检测与识别商业项目的研发与部署，该项目在智能制造特别是缺陷检测领域具有里程碑意义。这段经历深刻塑造了他将基础研究与产业落地相结合的研究风格。此后他又担任亚马逊人工智能实验室（AWS AI Lab）顾问约3年。工业界经历总计约10年。
上海交通大学阶段（2018年至今）：2018年4月，严骏驰正式加入上海交通大学，创立ThinkLab（思维工厂实验室）。实验室初期聚焦机器学习、数据挖掘与计算机视觉，后逐步扩展为RethinkLab，研究方向涵盖组合优化的机器学习求解、量子机器学习、神经架构搜索、EDA、自动驾驶、AI4Science、大模型新架构等前沿领域。2019年任特别研究员（长聘教轨），2023年6月晋升为正教授。同时担任上海交通大学人工智能学院创始副院长、致远AI精英班创始主任、教育部人工智能重点实验室创始副主任等职务。2025年7月，严骏驰当选ICML董事会成员，与北京大学林宙辰教授同时当选，成为首批进入ICML董事会的中国大陆学者。学术引用逾三万次，发表第一/通讯作者CCF-A类论文超140篇。
三、学生培养情况
严骏驰在学生培养方面成果卓著。据官方介绍，10名博士毕业生分获上海交通大学、复旦大学、中国科学技术大学、南京大学等华五高校教职，另有2人前往MIT从事博士后研究。实验室20余名毕业生和曾深入合作的毕业生已在华五高校和中国人民大学、头部大厂核心部门（DeepSeek、字节跳动等）、头部创业公司承担关键岗位。指导学生获挑战杯特等奖、CCF优博或提名（2次）、CV新锐奖（3次）、交大学术之星或提名（3次），以及本科生/博士生国家自然科学基金、丘成桐中学生科学竞赛金牌（2次）。
以下列出代表性毕业生及在读学生（基于ThinkLab官方成员页面及公开资料整理）：
1. 杨学（上海交通大学自动化与感知学院助理教授，博士毕业生）
杨学于2019年入学上海交通大学计算机系攻读博士学位，是首届上海交大吴文俊人工智能博士班成员，导师为严骏驰教授，2023年博士毕业。博士期间研究方向为计算机视觉中的目标检测，一作发表ICCV19/ECCV20/AAAI21/CVPR21/ICML21/NeurIPS21,23/TPAMI22 x2/IJCV22/ICLR23 x2等顶级论文，谷歌学术总引用超过9000次（截至其博士毕业前后）。其研究成果R3Det被PaperDigest评为AAAI 2021最具影响力论文榜首。杨学先后获CCF-CV学术新锐奖（2022）、交大学术之星提名（2021/2022）、交大优秀博士论文奖（2023）、CCF博士学位论文激励计划（即CCF优博，2023）。博士毕业后先加入上海人工智能实验室OpenGVLab任青年研究员，2025年2月回到上海交通大学自动化与感知学院任长聘教轨助理教授，同时作为VisionXLab负责人加入RethinkLab体系。进组学生由严骏驰教授与杨学共同指导。
2. 王润中（MIT博士后，博士毕业生）
王润中于2019年入学，2023年博士毕业，是ThinkLab首届吴文俊班班长。博士期间一作发表ICCV19/NeurIPS20/CVPR21 x3/ICLR23/ICML23等多篇顶会论文，以及一作TPAMI20/21/23期刊论文，曾在阿里、蚂蚁集团、浦江实验室实习。获CCF-CV新锐奖（首届）。博士毕业后前往MIT从事博士后研究，研究方向涉及图匹配与组合优化的机器学习。根据ThinkLab主页记录，2024年12月王润中获得CCF博士学位论文提名奖。ThinkLab官方动态显示其于2023年8月赴MIT开展AI4Science方向的博后研究。
3. 吴齐天（MIT Broad Institute博士后，博士毕业生）
吴齐天在上海交通大学获得微电子与数学双学士学位和计算机硕士学位，随后在严骏驰指导下攻读博士学位（2021-2023年实际毕业）。研究方向围绕机器学习与数据挖掘，特别是针对复杂结构数据（图、序列、集合等）的建模、表征、推理与决策。博士期间一作发表ICML/NeurIPS/ICLR等顶会论文14篇（含10篇独立一作，6篇三大顶会），2021年获微软学者奖学金和百度奖学金，2021年分获Baidu Fellowship和MSRA Fellowship，2023年获交大学术之星。2024年5月进行博士论文答辩，论文题目为《基于广义图结构的高效与可信机器学习》。毕业后前往MIT/Harvard Broad Institute从事博士后研究（2024年4月ThinkLab主页确认）。吴齐天是第三届吴文俊班班长。
4. 王晓星（上海算法院/上海交通大学，博士毕业生）
王晓星于2020年入学，2024年博士毕业。博士期间一作发表IJCAI20/ECCV22/NeurIPS22/ICCV23/TPAMI23等论文，曾在IBM、美团、京东实习。其作为第一作者的EasyNAS论文发表在IEEE TPAMI上，提出了一种面向视觉任务的高效NAS框架，实现了单卡环境下的"DIY式"高效搜索。该工作使严骏驰教授荣登2026年1月IEEE Xplore封面作者（全球每月仅遴选三位）。王晓星本人获2024年交大学术之星。毕业后前往上海算法院（上海期智研究院相关）工作。
5. 刘畅（南京大学人工智能学院助理教授，博士毕业生）
刘畅于2020年入学，是第二届吴文俊班班长。博士期间一作发表ICML22/ECCV22/ICLR23-24等论文。根据ThinkLab官方动态，2025年12月刘畅加入南京大学人工智能学院任助理教授。这与官方简介中"10名博士毕业生分获上海交大、复旦、中科大、南大教职"的表述一致。
6. 严格（NTU博士后，博士毕业生）
严格于2020年入学，一作发表SIGKDD22-23/ICML23/ICLR24等论文。根据ThinkLab官方动态，2025年8月严格前往新加坡南洋理工大学（NTU）从事博士后研究。
7. 唐叶辉（博士生，2020年入学）
唐叶辉于2020年入学，一作发表NeurIPS22/ICLR24等论文。曾参与CCF"司南杯"量子计算编程挑战赛（生化赛道一等奖），是ThinkLab量子计算方向的重要成员。
8. 贾萧松（博士生，2021年入学）
贾萧松于2021年入学，一作发表NeurIPS22/CVPR23/ICCV23/TPAMI23等论文，在上海AI Lab和亚马逊实习，获国家奖学金。2024年获CCF-CV新锐奖（Fellowship），并被授予2024年交大学术之星。根据ThinkLab动态，2025年5月贾萧松（Xiaosong）加入复旦大学任助理教授，这与官方简介中"复旦教职"的表述对应。
此外，史良良（2020-2024年在读，一作ICML23-24/NeurIPS23/AAAI24）和熊昊（2021-2024年在读，一作TKDE20-22/SIGKDD21/ICLR24/CVPR24，亚马逊AI Lab实习）均拟留在本校从事博士后研究。
硕士毕业生去向同样亮眼：杨新宇前往CMU读博、陈志杰前往UIUC读博、杨晨晓前往Oxford读博、卢安琪前往UC Berkeley读博、聂帆前往斯坦福读硕、李泽楠前往清华读博、罗宇辰加入谷歌上海、任麒冰留校读博、王皓轩前往UIC读博、程若愚加入滴滴自动驾驶等。2025年2月，硕士毕业生杨学之前的同门叶辉（Yehui）加入中国人民大学任助理教授，邵锋（Shaofeng）加入中科大人工智能学院任助理教授，任秋（Renqiu）加入上海交大人工智能学院任助理教授。
四、学术合作网络
4.1 师承关系与学术渊源
严骏驰的学术师承可追溯至其博士导师查宏远教授。查宏远教授1984年毕业于复旦大学数学系，1993年获斯坦福大学科学计算专业博士学位，先后任职于宾州州立大学（1992-2006）和佐治亚理工学院（2006-2020），现为香港中文大学（深圳）校长学勤讲座教授。查宏远于2013年获NeurIPS最佳论文奖，谷歌学术H-index达93。严骏驰在博士阶段深受查宏远在机器学习与应用数学方面的熏陶，其早期研究中的点过程建模与Hawkes过程工作直接继承了查宏远的研究脉络。ThinkLab招新材料中明确提到"严骏驰老师与佐治亚理工查宏远教授（本人博士导师）等学者保持了密切的合作关系"。
4.2 实验室内部合作
ThinkLab/RethinkLab内部形成了紧密的师生合作网络。严骏驰作为通讯作者，与学生合作产出了大量高水平论文。核心合作模式包括：
- 视觉检测方向：与杨学合作的有向目标检测系列工作（R3Det等），与王晓星合作的NAS系列工作（EasyNAS等），与贾萧松合作的检测与自动驾驶工作。
- 图学习与组合优化方向：与吴齐天合作的图结构学习系列，与王润中合作的图匹配系列（pygmtools工具包发表于JMLR）。
- 深度学习理论与新架构方向：与张少锋、刘畅等合作的泛化性与表示学习工作，与周展鹏（Zhanpeng Zhou）等合作的锐度感知最小化与线性模式连通性研究。
- 量子机器学习方向：与唐叶辉、肖太龙、叶欣雨等合作的量子计算与量子图学习工作。
4.3 跨机构与国际合作
上海交大内部合作：严骏驰与计算机系俞勇教授（ACM班创始人）、人工智能研究院杨小康教授保持密切合作关系，这一合作在ThinkLab早期招新材料中被明确提及。严骏驰还与马利庄教授团队存在合作关系，严骏驰作为行为理解方向的专家被引入马利庄团队的领先科技奖项目中，但需指出严骏驰是独立PI，与马利庄团队为合作关系而非从属关系。
与北京大学的合作：2025年7月，严骏驰与北京大学林宙辰教授同时当选ICML董事会成员，这是中国大陆高校学者首次入选ICML董事会。林宙辰教授现为北京大学智能学院副院长、博雅特聘教授，IAPR/IEEE/CSIG/AAIA会士，国家杰青，研究领域为机器学习、计算机视觉和数值优化。两位学者在机器学习领域长期并行发展，此次同时获选标志着中国学者在国际机器学习治理中的话语权提升。
与华为诺亚方舟实验室的合作：严骏驰团队与华为诺亚方舟实验室在EDA领域展开深度合作。2023年，双方联合提出EasyRL（Exploration-enhanced Logic Synthesis Sequence Optimization via Reinforcement Learning），在EPFL Combinational Benchmark Suite 2023中刷新Rapid Silicon公司占榜的26个电路结果（对应层级或面积目标），取得12个单项电路第一。2024年再次在EPFL Benchmark中赢得10/40个常规赛道第一。合作方包括华为诺亚的叶俊杰等研究员。
与亚马逊AWS AI Lab的合作：严骏驰曾任亚马逊人工智能实验室顾问（Affiliated Researcher with AWS AI Lab），其学生熊昊曾在亚马逊AI Lab实习。这一合作为实验室在深度学习应用方面提供了产业资源。
国际学术网络：严骏驰担任日本国立信息学研究所（NII）和MBZUAI（阿布扎比穆罕默德本扎耶德人工智能大学）客座教授。其学生严格前往NTU从事博后研究，杨晨晓前往Oxford读博，这与日本、中东、欧洲的学术网络形成连接。此外，严骏驰长期担任ICML/NeurIPS/ICLR/CVPR/ECCV/SIGKDD等领域主席，2026年担任ACM Multimedia程序委员会共同主席和IEEE PRAI 2026大会主席，在国际学术社区中拥有广泛的影响力网络。
与香港中文大学（深圳）的学术联系：严骏驰的博士导师查宏远教授现任香港中文大学（深圳）数据科学学院副院长。此外，在《中国科学：信息科学》发表的大电路模型综述论文中，严骏驰作为合作者与香港中文大学、北京大学、华为、复旦大学等多家单位的学者共同署名，形成了EDA领域的跨机构合作网络。
五、业界合作关系深度分析
5.1 IBM经历与工业视觉落地
严骏驰在IBM研究院工作约7年（2011-2018年），先后在IBM北京、纽约、上海三地任职，离职前担任IBM中国研究院首席研究员和工业视觉分析方向首席科学家。这段经历是其学术研究走向产业落地的关键阶段。
在IBM期间，严骏驰主导完成了全球首个基于深度学习的大规模液晶屏缺陷检测与识别商业项目的研发与部署。该项目历时约一年，将深度学习技术应用于液晶面板生产线上的缺陷自动检测，在智能制造特别是缺陷检测领域具有里程碑意义。该项目不仅是深度学习在工业视觉检测领域的早期标杆性应用，也为严骏驰后续在交大开展EDA、组合优化等"AI赋能工业"方向的研究奠定了方法论基础。
IBM经历还赋予严骏驰丰富的产业化经验：授权美国发明专利超过30项，对工业场景中算力敏感、实时性要求高等痛点有深刻理解。这些经验直接影响了ThinkLab后续在NAS（EasyNAS单卡搜索）、EDA（EasyRL刷新EPFL基准）等方向的研究取向——即追求在有限资源下实现高效求解。学生在IBM、美团、京东等企业的实习安排也延续了产学研结合的培养理念。
5.2 华为诺亚方舟实验室EDA合作
严骏驰团队与华为诺亚方舟实验室在EDA逻辑综合领域展开了系统性深度合作，取得了一系列突破性成果：
- 2023年EPFL Benchmark突破：双方联合提出EasyRL，基于强化学习的通用黑盒优化技术，在EPFL Combinational Benchmark Suite 2023中刷新26/40个电路的逻辑综合结果，在12个单项电路中获得第一名并刷新世界纪录。多个电路比此前最优结果有22%-43%的进一步优化效果。合作方包括交大硕士生袁健勇、王佩宇等和华为诺亚叶俊杰等。该成果打破了此前美国Rapid Silicon公司几乎垄断榜单的局面。
- 2024年EPFL Benchmark延续：团队再次在IWLS 2024竞赛中赢得10/40个常规赛道第一。
- ICCAD论文：2023年和2024年均有关于量子计算和EDA的论文被ICCAD（国际计算机辅助设计会议，EDA领域旗舰会议）接收。
这一合作将机器学习方法（特别是强化学习）引入传统EDA工具链的核心环节——逻辑综合，旨在通过AI技术突破传统启发式方法的性能瓶颈。该方向研究不仅具有学术前沿性，更直接服务于国产芯片设计工具链的自主可控需求。
5.3 其他产业合作
- 自动驾驶领域：ThinkLab开发了Think2Drive（基于潜在世界模型的高效强化学习自动驾驶框架）和bench2drive（闭环自动驾驶基准测试），相关工作发表于ECCV 2024和CoRL 2022，并与相关企业进行了合作商业落地。程若愚（硕士毕业生）加入滴滴自动驾驶。
- 量子计算方向：严骏驰指导学生在CCF"司南杯"量子计算编程挑战赛中连续取得佳绩（2023年获两项一等奖、一项二等奖、一项三等奖，2024年获特等奖及多项等级奖），获优秀指导教师奖。量子计算论文被Nature Machine Intelligence（2026年6月）和IEEE TPAMI（2026年7月）接收。
- 学生产业实习网络：ThinkLab学生在微软亚洲研究院（MSRA）、谷歌、腾讯、字节跳动、阿里（达摩院/通义实验室）、美团、商汤科技、浦江实验室、博世研究院、地平线、平安科技等头部企业和研究机构广泛实习，形成了覆盖产学研的完整人才输送网络。毕业生进入DeepSeek、字节跳动等头部大厂核心部门以及头部创业公司承担关键岗位。
六、重要奖项与学术兼职
重要奖项
| 年份 | 奖项名称 |
|---|---|
| 2025 | ICML董事会成员（与北大林宙辰同为首批中国大陆学者） |
| 2025 | IEEE-CIS Outstanding Early Career Award（全球唯一） |
| 2025 | ACL 2025杰出论文 |
| 2025 | IROS 2025最佳论文候选 |
| 2024 | IEEE-CS AI 10 to Watch（中国大陆唯一入选） |
| 2024 | CVPR 2024最佳论文候选 |
| 2024 | 陕西省自然科学一等奖（排三） |
| 2024 | MIT Tech Review中国2023年智能计算创新人物 |
| 2024 | AAAI-26 Senior PC Outstanding Service Award（2%获奖率） |
| 2023 | IJCAI 2023最具影响力论文（PaperDigest评选榜首） |
| 2023 | 挑战杯特等奖（指导教师，量子计算赛道） |
| 2022 | AAAI 2021最具影响力论文（PaperDigest评选榜首） |
| 2026 | IEEE Xplore封面作者（EasyNAS/TPAMI论文，第一作者王晓星） |
| 2025/2024/2023 | Elsevier中国高被引学者（连续三年） |
| — | IAPR会士、IET会士、AAIA会士 |
| — | 国家优秀青年科学基金（优青） |
| — | CCF优秀博士论文、ACM中国优博提名、吴文俊优青 |
学术兼职
| 类别 | 具体职务 |
|---|---|
| 顶会领域主席 | ICML、NeurIPS、ICLR（机器学习三大会议长期领域主席）；CVPR、ECCV、AAAI、IJCAI、SIGKDD、ACM MM等 |
| 顶会大会主席 | ACM Multimedia 2026程序委员会共同主席；IEEE PRAI 2026大会主席；NeurIPS 2026高级领域主席 |
| 期刊编委 | IEEE TPAMI（副主编）、TMLR（Action Editor）、Pattern Recognition（副主编）、JMLR（Action Editor）、ACM TOPML（创始高级编委）、IEEE TEVC、IEEE TNNLS、IEEE ACCESS（高级副主编）、IEEE CI Letter（创始副主编）、Engineering |
| 学术组织 | 国际科学智能联盟副秘书长；上海量子人工智能联盟创始理事；VALSE高级领域主席委员会副主席（2023年当选）；IEEE Taskforce: Probabilistic Nets & Generative Optimization（共同主席） |
| 教育职务 | 教育部深度学习资源建设首席专家；致远AI精英班创始主任；虚拟教研室主要负责人；上海市一流本科课程主要负责人 |
七、Connection圈层总结
严骏驰教授的学术关系网络呈现出以ThinkLab/RethinkLab为核心、向产学研多圈层辐射的结构特征。
第一圈层（核心师生网络）：以ThinkLab/RethinkLab在读与毕业学生为核心，形成紧密的师生学术共同体。其中博士毕业生杨学（交大助理教授，VisionXLab负责人）、刘畅（南大助理教授）、贾萧松（复旦助理教授）等已成长为新一代学术骨干，并在RethinkLab框架下形成"母实验室-子团队"的孵化模式。王润中（MIT博后）、吴齐天（MIT Broad Institute博后）、王晓星（上海算法院/交大学术之星）等代表了毕业生的国际化与高端化走向。
第二圈层（师承与学术渊源）：以博士导师查宏远教授（香港中文大学深圳/佐治亚理工/斯坦福博士）为起点，连接到机器学习与应用数学的学术谱系。查宏远教授的学术网络涵盖NeurIPS最佳论文获奖者群体以及佐治亚理工和宾州州立大学的机器学习社群。严骏驰在点过程建模、Hawkes过程等方向的研究直接继承自查宏远的学术传承。
第三圈层（校内合作与交大AI生态）：与上海交通大学内部的俞勇教授（ACM班创始人）、杨小康教授等保持长期合作关系，共同构建了交大AI人才培养生态。严骏驰作为人工智能学院创始副院长和致远AI精英班创始主任，在学校AI学科建设中扮演核心角色。与马利庄教授团队的合作属于行为理解方向的交叉合作。
第四圈层（产学研合作网络）：以IBM约7年工业经历为根基，延伸出华为诺亚方舟实验室（EDA方向深度合作，EasyRL刷新EPFL基准12项世界纪录）、亚马逊AWS AI Lab（顾问经历）等产业合作网络。学生实习与就业覆盖微软亚洲研究院、谷歌、腾讯、字节跳动、阿里达摩院、美团、商汤、浦江实验室、博世、地平线等头部企业与机构，毕业生进入DeepSeek、字节等核心部门，形成了从基础研究到产业落地的完整人才输送链条。
第五圈层（国际学术社区）：作为ICML董事会成员（与北大林宙辰同为首批中国大陆学者）、ACM Multimedia 2026程序委员会共同主席、IEEE PRAI 2026大会主席，以及ICML/NeurIPS/ICLR长期领域主席，严骏驰在国际机器学习社区治理中拥有重要话语权。与北京大学林宙辰教授同时入选ICML董事会，标志着中国学者在国际机器学习顶层治理中的集体崛起。客座教授身份连接日本NII和中东MBZUAI，学生博后去向覆盖MIT、NTU、Broad Institute等国际顶尖机构。
总体而言，严骏驰教授的学术网络以"学术卓越+产业落地+人才培养"三位一体为特征，形成了从博士师承到学生输送、从基础研究到EDA/工业视觉商业化、从国内交大到国际MIT/NTU/Broad Institute的立体化连接网络。其独特之处在于同时具备约10年工业界经验（IBM首席研究员/亚马逊顾问）和顶尖学术声誉（ICML董事会成员、IEEE-CS AI 10 to Watch），使其成为连接中国机器学习学术界与产业界的关键节点人物。