清华大学 曹婷 研究员
报告生成时间：2026年8月20日
个人主页：曹婷
所属团队：清华大学智能产业研究院（AIR，Institute for AI Industry Research）
一、学者基本信息
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| 姓名 | 曹婷（Ting Cao） |
| 职称 | 研究员/教授 |
| 所属单位 | 清华大学智能产业研究院（AIR） |
| 人才计划 | 北京市高层次引进人才 |
| 博导信息 | 博士生导师（清华大学） |
| 邮箱 | tingcao@mail.tsinghua.edu.cn / tingcao@air.tsinghua.edu.cn |
| 个人主页 | https://tingcao952.github.io/ |
| AIR页面 | https://air.tsinghua.edu.cn/info/1046/2451.htm |
| 研究方向 | 边缘智能、物理智能（embodied AI）、神经网络训推系统、神经网络加速器、极低比特模型量化、基于查表的大模型高效推理、存算一体加速器 |
| 学术兼职 | IEEE Transactions on Computers 期刊副主编（Associate Editor）；ASPLOS'27 副主席（Vice Chair）；MobiSys、PLDI、OOPSLA、VEE、ChinaSys、ISMM 等国际会议程序委员会委员 |
| 代表性奖项 | 2012 ACM Research Highlights、2012 IEEE Micro Top Picks、2021 ACM SIGMOBILE Research Highlights、PPoPP'24 最佳论文奖、MobiSys'21 最佳论文奖、NAS'14 最佳论文奖、ICCD'10 最佳论文奖 |
| 产业影响 | 研究成果集成到微软Office、Windows、Bing及华为鸿蒙等数以百万计用户的产品中 |
二、教育背景与职业履历
曹婷的学术生涯始于对计算机体系结构和软硬件协同设计的深入探索。她博士毕业于澳大利亚国立大学（Australian National University, ANU）计算机科学学院，师从Prof. Steve Blackburn和Prof. Kathryn McKinley，指导委员会还包括Dr. Peter Strazdins。其博士课题聚焦于高能效软硬件协同设计（Software and Hardware Co-design for Energy Efficiency），研究兴趣涵盖通过异构环境（包括软件和硬件优化，如微架构定制和运行时调度）提升高级语言的能效。她于2014年8月获得博士学位。
曹婷的博士研究成果在国际上产生了广泛影响。她在ISCA 2012发表的论文"The Yin and Yang of Power and Performance for Asymmetric Hardware and Managed Software"系统量化了非对称硬件与托管语言软件之间的功耗与性能关系，入选2012年ACM Research Highlights和IEEE Micro Top Picks。图灵奖得主David Patterson教授在《Communications of the ACM》撰写专文"For Better or Worse, Benchmarks Shape a Field"推荐她在量化分析软硬件能效方面的创新工作，并将相关成果纳入其经典教材《Computer Architecture: A Quantitative Approach》。此外，她与Hadi Esmaeilzadeh等人合作的ASPLOS 2011论文"Looking Back on the Language and Hardware Revolutions"同样入选IEEE Micro Top Picks，进一步奠定了她在体系结构能效研究领域的学术声誉。
博士毕业后，曹婷首先进入中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室从事研究工作。2016年至2018年，她加入华为编译器与编程语言实验室，担任高级软件工程师，参与编译器和编程语言层面的系统优化研究。这段经历使她对工业级系统软件的开发流程和产品化路径有了深刻理解。
2018年，曹婷加入微软亚洲研究院（Microsoft Research Asia, MSRA），开启了她职业生涯中最为关键的七年。在MSRA期间，她担任首席研究员（Principal Researcher）及研究主管（Research Manager），领导边缘AI（Edge AI）研究方向。在此期间，她带领团队在业界首次实现复杂神经网络模型从云端到手机、PC及IoT设备的部署，研究成果集成到微软Office、Windows、Bing等数以百万计用户的产品中，极大降低了云端运算成本并保护了用户隐私。她在MSRA期间的技术突破涵盖极低比特模型量化、基于查表（Lookup Table, LUT）的大模型高效推理、全帧率实时多模态大模型架构、存算一体模型加速器等一系列关键技术，构建起从算法到硬件创新的完整技术体系。
2025年7月，曹婷加入清华大学智能产业研究院（AIR），出任研究员/教授，同时入选北京市高层次引进人才。她选择从企业研究院回归高校，主要动机是希望在具身智能/物理智能这一新兴领域定义新的问题，探索从实验室到产业落地的完整闭环。据2026年4月公开报道，曹婷教授及团队正计划孵化一家新公司，专注于可以持续进化的物理智能体，新公司目前仍在筹备阶段。
三、学生培养情况
曹婷在微软亚洲研究院工作七年间，作为研究主管指导了大量实习生和青年研究员，形成了以端侧AI推理优化为核心的研究团队。加入清华AIR后，她作为博士生导师正式开展研究生培养，同时与刘云新等同事联合指导学生。她的学生和团队成员普遍具备系统研究与AI算法的复合能力，在ISCA、ASPLOS、MobiSys、OSDI、PPoPP等顶会持续产出高水平成果。以下列举若干代表性学生及团队成员。
1. 蒋世奇（微软亚洲研究院研究员/AIR合作者，长期合作者）
蒋世奇是曹婷在MSRA时期指导和合作最为密切的研究人员之一，也是曹婷-刘云新合作链条上的核心桥梁人物。他在曹婷指导下开展了端侧深度学习推理优化的系统性研究，以第一作者或核心作者身份在MobiCom 2021（Flexible High-resolution Object Detection on Edge Devices，获MobiSys 2021最佳论文奖的nn-Meter项目核心成员）、MobiSys 2022（CoDL: Efficient CPU-GPU Co-execution for Deep Learning Inference on Mobile Devices）、MobiSys 2024（Empowering In-Browser Deep Learning Inference on Edge Through Just-In-Time Kernel Optimization）等顶会发表多篇论文。加入曹婷团队后，蒋世奇持续参与NSDI 2026论文"AVA: Towards Agentic Video Analytics Systems with Video Language Models"以及ICCV 2025论文"StreamMind: Unlocking Full Frame Rate Streaming Video Dialogue through Event-Gated Cognition"等最新工作。他的研究覆盖了从移动端推理优化到实时视频语言模型的全链路，是曹婷研究团队中产出最为持续且深入的核心成员。
2. 韦建宇（中国科学技术大学/MSRA实习生，曹婷-刘云新联合指导）
韦建宇是曹婷在MSRA期间指导的实习生，也是中国科学技术大学与MSRA联合培养的学生。他以第一作者身份在MobiSys 2023发表论文"NN-Stretch: Automatic Neural Network Branching for Parallel Inference on Heterogeneous Multi-Processors"，由曹婷和刘云新共同指导。此外，他还以核心作者身份参与了nn-Meter（MobiSys 2021，获最佳论文奖）等代表性工作。韦建宇后来在曹婷的多项重要研究中持续发挥作用，包括T-MAC（EuroSys 2025）、LUTensor（ISCA 2025）、Pre-gated MoE（ISCA 2024）和Ladder（OSDI 2024）等论文，展现了从端侧推理到低比特LLM部署的完整技术演进路线。他是曹婷团队中软硬件协同设计方向的关键技术人员。
3. 王拓威（清华大学AIR/MSRA相关人员，LLM高效推理方向）
王拓威是曹婷近年指导的青年研究者，聚焦大语言模型的高效推理与微调。他以第一作者身份在ASPLOS 2026发表论文"Neuralink: Fast on-Device LLM Inference with Neuron Co-Activation Linking"（与李琨、陆游游、任炬等合作），在ATC 2025发表论文"Jenga: Enhancing Long-Context Fine-tuning of LLMs with Contextual Token Sparsity"，并在SC 2024发表论文"Long Exposure: Accelerating Parameter-Efficient Fine-Tuning for LLMs under Shadowy Sparsity"。王拓威的研究体现了曹婷团队从端侧DNN推理向大模型端侧推理和微调的自然延伸，是其在LLM高效推理方向的代表性产出者。
4. 曹世杰（Shijie Cao，微软亚洲研究院研究员，低比特量化方向核心成员）
曹世杰是曹婷在MSRA时期指导和合作的重要研究人员，也是低比特量化研究方向的骨干。他在多项关键论文中作为第一作者或核心作者出现，包括BitDistiller（ACL 2024，以第一作者DaYou Du等合作，曹婷为指导者）、AFPQ（ACL 2024 Finding）、Pre-gated MoE（ISCA 2024）、T-MAC（EuroSys 2025）、LUTensor（ISCA 2025）以及Ladder（OSDI 2024）等。曹世杰的研究涵盖了从极低比特量化算法到软硬件协同的LUT推理加速器，是曹婷团队在低比特LLM高效推理这一核心技术方向上的最关键合作者之一。T-MAC和LUTensor等工作在学术界和开源社区产生了巨大影响，被上百家媒体转发，集成到多个大模型推理框架中，获得数万颗GitHub星标。
5. 李琨（清华大学AIR助理研究员/助理教授，MSRA高级研究员出身）
李琨是曹婷在清华AIR的同事，此前在微软亚洲研究院任高级研究员（2022年7月至2025年12月），与曹婷有深度的MSRA共事经历。李琨的研究方向涵盖Physical AI、AI for Science和Efficient AI，在SC、PPoPP、ASPLOS等系统领域顶会持续产出。他与曹婷的合作极为密切，两人共同参与了ConvStencil（PPoPP 2024，获唯一最佳论文奖）、SparStencil（SC 2025）、LoRAStencil（SC 2024）、Matrix Is All You Need（SC 2025）、Long Exposure（SC 2024）等多篇论文。李琨于2025年12月加入清华AIR，成为曹婷在HPC和Physical AI方向的重要校内合作者。
6. 张一嘉（Yijia Zhang，MSRA相关学生/合作者，低比特量化方向）
张一嘉是曹婷在低比特量化方向指导的青年研究者。他以第一作者身份在ACL 2024发表论文"AFPQ: Asymmetric Floating Point Quantization for LLMs"和BitDistiller论文中作为核心合作者出现，并在ICME 2024发表论文"Integer or Floating Point? New Outlooks for Low-Bit Quantization on Large Language Models"。张一嘉的研究聚焦于大语言模型的低比特量化策略，包括非对称浮点量化和子4比特自蒸馏方法，是曹婷团队在LLM量化算法方向的多篇顶会论文主要产出者。
7. 吴昊（Hao Wu，南京大学研究员，MSRA实习出身）
吴昊是曹婷在MSRA期间指导的实习生（research intern），毕业后进入南京大学任研究员，并多次回到MSRA进行访问研究，与曹婷保持紧密合作。据曹婷在2026年公开访谈中介绍，吴昊在读博期间即在曹婷组里做research intern，工作后又来到MSRA访问，现已成长为中央部委高层次创新人才。吴昊以核心作者身份参与了StreamMind（ICCV 2025）等论文，代表了曹婷指导的学生在学术界独立发展后的持续合作模式。
8. 张倩兮（Qianxi Zhang，MSRA相关研究人员，多模态方向）
张倩兮是曹婷团队中参与多模态AI研究的合作者。她在StreamMind（ICCV 2025）和EmbodiSkill（arXiv 2026）等工作中作为核心作者出现，研究涵盖实时流式视频理解和具身智能体技能反思等方向。张倩兮的工作体现了曹婷团队从端侧推理优化向多模态实时理解和具身智能的自然拓展。
四、学术合作网络
4.1 核心研究合作网络
曹婷的学术合作网络以微软亚洲研究院七年的工作经历为核心基础，在加入清华AIR后进一步扩展至学术界和产业界。其核心合作网络呈现以下几条主线。
曹婷-刘云新合作轴线（端侧AI推理）： 刘云新是曹婷最为密切的学术合作者，两人在MSRA期间同属移动与边缘计算研究体系。刘云新于2001年至2021年在MSRA工作近20年，担任主任研究员，2021年加入清华AIR任首席研究员、副院长、IEEE Fellow。曹婷于2025年加入AIR后，两人延续了在MSRA时期的合作关系。他们共同合作的论文涵盖nn-Meter（MobiSys 2021，获最佳论文奖）、CoDL（MobiSys 2022）、NN-Stretch（MobiSys 2023）、浏览器内推理优化（MobiSys 2024）、AVA（NSDI 2026）等多项顶会论文。曹婷在访谈中明确表示，刘云新是她在端侧智能方向上"最重要的合作者之一"，两人目前在物理智能体技术上继续合作突破。
曹婷-Mao Yang/Yang Wang合作轴线（系统基础设施）： Mao Yang和Yang Wang是微软亚洲研究院系统与网络组的核心研究员，与曹婷在多项顶会论文中深度合作。Mao Yang作为微软Research Manager/Principal Researcher，与曹婷在Ladder（OSDI 2024）、Pre-gated MoE（ISCA 2024）、T-MAC（EuroSys 2025）、LUTensor（ISCA 2025）、LUT-DLA（HPCA 2025）、VPTQ（EMNLP 2024）等十余篇论文中共同发表。Yang Wang参与了Ladder（OSDI 2024）、PruneAug（TC 2024）、VPTQ（EMNLP 2024）等工作。这条合作轴线构成了曹婷在系统基础设施层面的核心支撑。
曹婷-Fan Yang/Jilong Xue合作轴线（云端AI系统）： Fan Yang和Jilong Xue是MSRA系统组的关键成员，与曹婷在云端AI系统方向密切合作。Fan Yang参与了Ladder（OSDI 2024）、LUT-DLA（HPCA 2025）、LUTensor（ISCA 2025）等论文。Jilong Xue在PipeThreader（OSDI 2025）和WaferLLM（OSDI 2025）等工作中与曹婷有研究关联。这条轴线将曹婷的研究从端侧扩展到云端AI推理基础设施。
曹婷-Li Lyna Zhang合作轴线（LLM算法与系统）： Li Lyna Zhang（张丽娜）是MSRA在LLM方向的核心研究员，与曹婷在LongRoPE（ICML 2024，延伸LLM上下文窗口至200万token，集成到Microsoft Phi-3）、PruneAug（TC 2024）、Ladder（OSDI 2024）等论文中合作。这条合作轴线将曹婷的系统能力与LLM前沿算法研究紧密结合。
曹婷-Lingxiao Ma/Lei Wang合作轴线（硬件加速器）： Lingxiao Ma和Lei Wang是MSRA在硬件加速和编译优化方向的研究员，与曹婷在Ladder（OSDI 2024）、T-MAC（EuroSys 2025）、LUTensor（ISCA 2025）、LUT-DLA（HPCA 2025）等论文中合作。这条轴线构成了曹婷在软硬件协同设计方向的技术基石。
曹婷-Lili Qiu合作轴线（边缘AI与移动系统）： Lili Qiu是德克萨斯大学奥斯汀分校教授、ACM Fellow，与曹婷在AVA（NSDI 2026）、EmbodiSkill（arXiv 2026）等最新工作中合作。Lili Qiu同时也是MSRA系统与工程组的学术合作者，这条合作轴线将曹婷的研究连接到国际顶尖的移动系统学术圈。
4.2 学术机构合作网络
曹婷的学术机构合作网络涵盖工业研究院和高校两大维度。工业界方面，微软亚洲研究院是她的核心合作机构（2018-2025年全职工作），与MSRA的系统组、移动组、AI组均有深度交叉合作。华为编译器与编程语言实验室（2016-2018年）是她早期工业经历的组成部分，其研究成果后来集成到华为鸿蒙系统中。在加入清华AIR后，她与MSRA的合作网络仍在延续，多篇2024-2026年的论文中MSRA研究员仍是核心合作者。
高校合作方面，曹婷的合作网络包括：清华大学计算机系（刘云新/陆游楼/任炬/张 Yaoxue等，通过Neuralink等ASPLOS/SC论文合作）；中国科学技术大学（通过韦建宇等实习生建立的联合培养通道）；南京大学（吴昊研究员）；德克萨斯大学奥斯汀分校（Lili Qiu教授）；澳大利亚国立大学（博士导师Steve Blackburn和Kathryn McKinley，现为持续性学术影响）；以及香港科技大学等（通过Zhibo Chen等合作者在StreamMind等论文中的合作）。此外，她与Maohua Sabry Aly（埃及Ain Shams University）在LUT-DLA等硬件加速器论文中有国际合作。
五、业界合作关系深度分析
5.1 微软产品集成与产业影响
曹婷在微软亚洲研究院七年间的研究产生了深远的产业影响，其技术成果被集成到多款微软核心产品中。在微软Office方面，她的端侧神经网络推理技术使复杂的语法检查模型（Neural Grammar Checker）得以在本地设备上运行，实现了"Zero COGs"（零云端推理成本）的目标，在保护用户隐私的同时大幅降低了微软的云端运算开销。在Windows方面，她的研究成果支持了Windows系统中的端侧AI推理能力，使复杂DNN模型能够在个人电脑上高效运行。在Bing方面，她的量化技术被应用于Bing搜索引擎的推理优化中。这些技术的应用使她带领团队在业界首次实现复杂神经网络模型从云端到手机、PC和IoT设备的端侧部署，服务于百万级用户，保护用户隐私的同时节省了百亿次的云端调用成本。
曹婷在MSRA期间的开源工作也产生了广泛的社区影响。T-MAC（基于CPU查表的低比特LLM推理）和BitDistiller（子4比特LLM自蒸馏）等技术被集成到多个大模型推理框架中，获得数万颗GitHub星标，被上百家媒体转发报道。Ladder（OSDI 2024，硬件感知张量变换的低精度深度学习计算）和Pre-gated MoE（ISCA 2024，面向MoE推理的算法-系统协同设计）被标记为Microsoft Research Focus项目，代表了微软在AI系统方向的前沿投入。
5.2 华为合作与产业转化
曹婷在2016年至2018年期间在华为编译器与编程语言实验室工作，担任高级软件工程师。这段经历使她对华为的编译器技术栈和鸿蒙操作系统有深入理解。她的研究成果后来被集成到华为鸿蒙系统中，实现了端侧AI推理能力。从华为到微软再到清华的职业轨迹，使曹婷成为少数同时具备华为和微软两大科技巨头系统研发经验的学者，这在当前国产化AI系统建设的背景下具有独特的产业价值。
5.3 清华AIR的产学研平台与孵化计划
曹婷加入清华AIR后，充分利用AIR"产学研打通"的定位，积极推动技术从实验室到产业的转化。据2026年4月公开报道，曹婷教授及团队正计划孵化一家新公司，专注于可以持续进化的物理智能体（Physical Agent）。新公司目前仍在筹备阶段，正在与投资人接触。这一孵化计划基于她团队在物理智能体方向的前期验证结果：在业界和社区公认最难的长程复杂任务评测基准上，任务完成精度比行业主流方案高出2-3倍；在端侧推理速度上，是主流方案的4倍以上；机器人在反复执行相似任务后，通过记忆学习实现任务精度持续提升，最高提升超过20个百分点（非重新训练，而是在线演进）。
曹婷的产业合作还体现在AIR冬令营等活动中。根据AIR 2026冬令营招生信息，曹婷作为指导老师之一，与其他AIR教授（包括前大疆技术负责人周谷越、前MSRA主管研究员李元春等）共同指导学生。此外，她与刘云新共同推进清华大学-亚信科技联合研究中心的端侧智能研究，并借助AIR的无锡创新中心产业基金等资源支持成果转化。
在产业场景方面，曹婷明确提到物理智能体技术将面向制造业柔性升级、物流无人化、能源设施巡检、老龄化社会照护等中国特有的丰富应用场景。这些场景的落地需要与实体企业深度合作，包括机器人本体厂商、物流企业、能源公司等。
六、重要奖项与学术兼职
| 年份 | 奖项/兼职名称 | 说明 |
|---|---|---|
| 2010 | ICCD'10 最佳论文奖 | 早期体系结构研究获奖 |
| 2012 | ACM Research Highlights | 博士期间能效量化分析工作入选 |
| 2012 | IEEE Micro Top Picks | ISCA 2012论文入选，与ASPLOS 2011论文同时入选 |
| 2014 | NAS'14 最佳论文奖 | iCHAT论文（异构芯片间数据传输） |
| 2021 | ACM SIGMOBILE Research Highlights | 端侧AI推理工作入选 |
| 2021 | MobiSys'21 最佳论文奖 | nn-Meter：端侧DNN推理延迟预测 |
| 2024 | PPoPP'24 最佳论文奖 | ConvStencil：模板计算向矩阵乘法的Tensor Core转换 |
| — | IEEE Transactions on Computers 副主编 | 现任期刊副主编（Associate Editor） |
| — | ASPLOS'27 副主席（Vice Chair） | 现任国际顶级体系结构会议领导职务 |
| — | MobiSys / PLDI / OOPSLA / VEE / ChinaSys / ISMM 程序委员会委员 | 多次担任国际会议PC成员 |
| 2025 | 北京市高层次引进人才 | 加入清华AIR时入选 |
七、Connection圈层总结
曹婷的学术关系网络可以从以下几个圈层进行总结。
第一圈层：核心研究团队。 这是曹婷最直接指导和管理的研究团队，包括蒋世奇（MSRA研究员，端侧推理优化方向核心成员）、韦建宇（MSRA实习生/中科大联培，软硬件协同设计方向）、曹世杰（MSRA研究员，低比特量化核心成员）、王拓威（LLM高效推理方向）、张一嘉（低比特量化算法方向）等。这些人在曹婷的直接指导下产出ISCA、ASPLOS、MobiSys、OSDI、ACL等顶会论文，构成了曹婷研究团队的骨干力量。此外，张倩兮等年轻研究者代表了团队在多模态和具身智能方向的最新拓展。
第二圈层：清华AIR校内合作圈。 这一圈层以刘云新为核心，两人是MSRA老同事加AIR新同事的双重合作关系。刘云新是曹婷在端侧智能方向"最重要的合作者"，两人共持多项MobiSys/MobiCom/NSDI论文。李琨（HPC和Physical AI方向，PPoPP'24最佳论文共同获得者）是另一位重要的AIR同事，两人有大量SC/PPoPP/ASPLOS合作论文。此外，陆游楼（清华大学计算机系，Neuralink论文合作者）、任炬（清华大学，Neuralink论文合作者）等也属于这一圈层。
第三圈层：微软亚洲研究院合作网络。 这一圈层是曹婷七年MSRA经历积累的深厚合作网络，包括Mao Yang（系统基础设施方向十余篇论文合作者）、Fan Yang和Jilong Xue（云端AI系统方向）、Li Lyna Zhang（LLM算法方向，LongRoPE合作者）、Lingxiao Ma和Lei Wang（硬件加速方向）、Yang Wang（量化与剪枝方向）等MSRA核心研究员。尽管曹婷已离开MSRA，但这一合作网络在2024-2026年的论文中仍然活跃，形成了"高校出题-MSRA共同解题"的持续合作模式。
第四圈层：导师与学术渊源。 曹婷的博士导师Steve Blackburn和Kathryn McKinley均为计算机系统领域国际知名学者。Kathryn McKinley现为德克萨斯大学奥斯汀分校教授，Steve Blackburn为澳大利亚国立大学教授。图灵奖得主David Patterson对曹婷博士工作的推荐（CACM专文+教材收录）构成了她学术渊源中最具影响力的背书。这一师承关系使曹婷与ANU和UT Austin的系统研究群体保持长期的学术联系。
第五圈层：产业合作与孵化网络。 这一圈层包括微软产品团队（Office/Windows/Bing的AI推理集成）、华为鸿蒙团队（2016-2018年工作经历及后续产品集成）、以及正在筹备的物理智能体孵化公司。吴昊（南京大学研究员，曹婷MSRA实习指导出身，现已成长为中央部委高层次创新人才）代表了曹婷学生网络向学术界独立发展的典型案例。AIR的产业平台（无锡创新中心、亚信科技联合研究中心等）为曹婷的产业合作提供了基础设施支持。
总体而言，曹婷的学术关系网络呈现出"从体系结构能效理论出发，经由微软产业系统研究锤炼，在清华AIR实现产学研闭环"的独特轨迹。她同时具备顶会论文产出能力（ISCA/ASPLOS/OSDI/MobiSys等）、大规模产品落地经验（微软Office/Windows/Bing/华为鸿蒙）、以及产业孵化能力（物理智能体新公司筹备中），这在国内外学者中极为罕见。加入清华AIR后，她正将这一全栈能力应用于物理智能体/具身智能这一新兴战略方向，有望在未来数年内形成新的产业格局。