王智 (Zhi Wang)
副教授 / 数据与信息研究院副院长 深圳市南山区西丽大学城 清华校区信息楼1708室
电话：+86-755-26031113
近期招聘博士后
课题组近期招聘博士后，欢迎有意者邮件联系：wang_zhi@tsinghua.edu.cn。 |
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研究方向
随着大规模预训练模型与自主智能的快速崛起，人工智能正加速从数字世界走向物理世界，催生了以工业大模型与工业具身智能为核心的新一轮产业变革。mmlab@SIGS 聚焦自主多媒体智能、分布式机器学习与工业大模型及具身智能的前沿交叉研究。面向真实工业场景，课题组研究覆盖数据感知、知识建模与决策执行的端到端智能系统。在大规模网络多媒体系统的长期理论与技术基础上，将已有的"跨域感知、协同调度、云边协作"框架拓展为"自主感知、智能生成、自组织拓扑"的新工业范式，目标实现"感知–认知–执行"深度融合的工业智能。
课题组在相关领域取得了国际认可的研究成果，获得多项国家级和省部级科技奖励，在 ICML、NeurIPS、CVPR/ICCV、ACM Multimedia、AAAI、SIGCOMM、MobiCom 等顶级学术会议及 IEEE TPAMI、IEEE TMM 等国际权威期刊上发表大量高影响力论文，学术影响力突出。多项核心技术已在重要企业的关键应用中落地，并通过技术转化与创业孵化进一步推进。依托清华SIGS研究平台和强大的算力资源，为学生提供覆盖大模型训练、仿真验证与实际工业部署的完整科研链路。通过深度产学研合作与双导师实践体系，致力于培养兼具扎实理论功底与工程实践能力的未来引领者，欢迎有志于工业大模型、具身智能与分布式学习前沿研究的优秀学生加入。
- 自主多媒体智能
- 分布式机器学习
- 工业大模型
- 工业具身智能
研究组
- 高效深度学习与具身智能→ 模型压缩、高效神经网络架构，以及在资源受限的具身系统上部署深度学习，实现实时机器人感知与控制。
- 智能体与具身大模型训练→ 训练和加速面向智能体决策的大规模视觉-语言-行为模型，聚焦可扩展的分布式训练与具身AI部署。
- 自进化具身智能体→ 通过与物理环境的持续交互实现自主进化的智能体，利用世界模型和强化学习实现开放世界适应。
招生信息
荣誉奖项（部分） 完整列表 →
- Best Paper Award Finalist, ACM Multimedia 2025
- 北京市科学技术奖自然科学奖二等奖, 2024
- Grand Challenge 1st Place, V3Det Challenge, CVPR, 2024
- Best Paper Award, IEEE Transactions on Multimedia, 2022
- Best Paper Award, ACM Multimedia, HUMA Workshop 2021
- Best Paper Award Finalist, IEEE ICME 2021
- 国家级青年人才, 2020
- 国家自然科学二等奖, 2018
代表论文（2023–） 完整列表 →
教学
课程
- 高级大数据系统（MOOC） — 首批国家级一流本科课程、国家精品在线开放课程 | 工程类专业学位研究生在线示范课程
- 大数据系统基础B（64100033），秋季；2014–
- 大数据科学与应用系列讲座（60250131），秋季；2015– — 深圳市"精品共享课"（2024）
- 分布式机器学习（85990072），春季；2021– — 清华大学教评前5%（2022学年）
- 文献检索与论文写作（82558001），春季；2021–
- 大数据可视化（80240683），春季/秋季；2016–2019
- 大数据分析基础（86000152），春季/秋季；2015–2017
教材
- 参编，《PLC应用技术（西门子s7-1200）》，西北工业大学出版社（CIP 数据核字第2025CD3335号）
教学荣誉
- 优秀指导教师，首届全国大学生职业规划大赛北京市赛就业赛道，2024
- 优秀指导教师，首届清华大学大学生职业规划大赛就业赛道一等奖，2023
- 清华大学深圳国际研究生院年度优秀，2023
- 教育部在线教育中心智慧教学之星，2019
- 清华大学先进工作者，2017
- 教育部在线教育中心教学先锋奖励，2016
授权专利（部分） 完整列表 →
- 模型优化方法、电子设备以及计算机可读存储介质； 2026（SIGS A级核心高价值专利）
- 基于强化学习的动态多媒体数据部署方法； 2025（SIGS A级核心高价值专利）
- 一种用于生成图像的扩散模型混合精度量化方法； 2025
- 一种用于边缘设备的无需重训练量化领域自适应方法； 2025
- 基于强化学习的联合决策方法及装置； 2023
- 一种基于强化学习的图片动态自适应压缩方法； 2021
- 基于数据分布的机器深度学习方法； 2020
- 一种基于迁移学习的车流量预测方法和系统； 2022