陈杰

职称:副教授
电话:0755-26038894
办公室:A317
Email:jiechen2019 at pku dot edu dot cn
实验室网站:https://aimia-pku.github.io/
研究方向:1、大模型; 2、具身智能;3、AIGC(生成视频,图像);4、AI4Science(蛋白质计算),5、计算机视觉;
职称 副教授 电话 0755-26038894
办公室 A317 Email jiechen2019 at pku dot edu dot cn
研究方向 1、大模型; 2、具身智能;3、AIGC(生成视频,图像);4、AI4Science(蛋白质计算),5、计算机视觉; 实验室网站 https://aimia-pku.github.io/

研究领域和方向:

北京大学副教授,博士毕业于哈尔滨工业大学,先后在芬兰奥卢大学,美国马里兰大学和杜克大学工作。主要研究方向是大模型及其应用(具身智能,AIGC,AI4Science和计算机视觉)。

他在Nature Machine Intelligence, Nature commutation, TPAMI, IJCV, CVPR, ICCV, NeurIPS等重要刊物或会议上发表论文300余篇,谷歌学术引用达到20,000余次,入选“全球前2%顶尖科学家”终身科学影响力榜,国际顶级会议CVPR 2024论文年度最有影响力论文排名第二,最高单篇引用量超过5000次,4篇文章引用量1000+次。担任国际顶级期刊TPAMI和IJCV的客座编辑,国际顶级会议的研讨会主席,例如ICCV,CVPR,ECCV,ACM MM等,AAAI的SPC等学术职务,获得国际知名蛋白质结构预测比赛CAMEO第一名。

累计主持或作为核心骨干参与国家发改委重大科技基础设施建设项目、新一代人工智能国家科技部重大专项、科技创新2030 —“新一代人工智能”重大项目(结题优秀)、国家工信部5G项目建设、国家自然科学基金等10余项。

获国家科技进步一等奖(2025)、国家科技进步二等奖(2005, 2015),ACM 2022戈登贝尔新冠特别奖提名(国际上高性能计算应用领域的最高学术奖项),广东省科技进步特等奖(2023)、“祖冲之奖”人工智能前沿创新年度重大成果奖(2024)、“数据要素×科技创新”大赛国家二等奖(2024),广东省一等奖(2024)。国家科协科技服务团专家,深圳市鹏城孔雀特聘岗位人才

近年承担及参与的主要科研项目:

  • 新一代人工智能国家科技重大专项,知识增强的科学具身智能体平台构建与应用,2025ZD0122702, 2026/1/1-2028/12/31, 1395万元, 在研,课题负责人

  • 国家科技部科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目,紧致化多模态大模型构建关键技术研究,2022ZD0118201, 2022/3/1-2024/9/31, 576万元, 结题(结题优秀),课题负责人

  • 国家发改委科技重大专项,鹏城云脑网络智能重大科技基础设施,PCL2021A13,2021/06-2025/12,2167.00万元,在研,课题负责人

  • 深圳市医学研究专项资金重点项目,前沿探索型项目,人工智能辅助的酶工程及其生物医药应用,B2302037,300万元,2024年1月至2026年12月,在研,主持

  • 广东省高水平大学冲补强计划 AI4S交叉研究专项,面向First-in-Class原研药发现的生命小系统动力学,2024-2026,200万元,在研,联合主持

  • 广东省高水平大学冲补强计划AI4S交叉研究专项,基于机器学习的人体及其微生物来源活性多肽的系统鉴定与功能研究,2025-2027,50万元,在研,联合主持

  • 广东省高水平大学冲补强计划 AI4S交叉研究专项,AI驱动的共价药物靶标发现和分子设计,2024-2026,50万元,在研,联合主持

  • 广东省防控新型冠状病毒感染科技攻关应急专项,2020B1111340056,小样本新型冠状肺炎的多模态可解释性早期诊断,2020-2至2021-6,800万,已结题,主持

  • 深圳市发改委,大规模医疗健康仿真实验系统项目, PCL2112k91-192, 2022-06-01至2025-12-30,4339.50万元,在研,主持

  • 国家自然科学基金委员会,面上项目, 61972217,小样本复杂场景图像的结构解析与学习, 2020-1至2023-12, 62万,结题,主持

  • 广东省科技厅,广东省联合基金重点项目,2019B1515120049,大规模图像数据库增量计算理论与系统,2020-1至2022-12, 100万,已结题,主持

授课


  • 人工智能,北京大学深圳研究生院,2019年-2025年

  • 医学图像理论及其实践,北京大学深圳研究生院,2019年-2026年

  • 深度学习及其应用,University of Oulu, Finland, 2015-2018.

  • 计算机图形学,University of Oulu, Finland, 2010-2016(助教,部分内容教学)

学术荣誉


  • ·2022年,ACM“戈登·贝尔”新冠特别奖提名(2022年全球仅三支团队入围,当年国内唯一国际上高性能计算领域最高奖项

  • ·2024年,国际顶级会议CVPR年度最有影响力论文排名第二

  • ·2024年,国家数据局“数据要素×技术创新”全国赛区二等奖

  • ·2024年,国家数据局“数据要素×技术创新”广东省赛区一等奖

  • ·2024年,华为“祖冲之奖”人工智能前沿创新年度关键成果奖

  • ·2023年,广东省科学技术进步特等奖

  • ·2025年,国家科技进步一等奖

  • ·2015年,国家科学技术进步二等奖

  • ·2005年,国家科学技术进步二等奖

  • ·2025年,世界人工智能大会青年优秀论文奖,博士生:聂志伟

  • ·2022年,国际知名蛋白质结构预测的月榜单(CAMEO),排名第一

发表的主要学术论文

在期刊及国际会议上发表论文300+篇,JCR Q1和CCF-A共100余篇,谷歌学术引用20,000+次。最高单篇引用量超过5,000次,4篇文章引用量1,000+次,入选“全球前2%顶尖科学家”终身科学影响力榜。完整的论著列表参加网页链接:

https://scholar.google.fi/citations?user=ZAZFfwwAAAAJ&hl=en

部分刊物论文

[1]Zhiwei Nie, Xudong Liu,Jie Chen*,ZhennanWang, Yutian Liu, Haorui Si, Tianyi Dong, Fan Xu, Guoli Song, Yu Wang , Peng Zhou , Wen Gao , Yonghong Tian*.Evolution-guided large language model is a predictor of virus mutation trends.Nature Machine Intelligence,2025. (SCI IF= 23.9)

[2]Peng Jin, Hao Li, Li Yuan*, Shuicheng Yan,Jie Chen*,Hierarchical Banzhaf Interaction for General Video Language Representation Learning,IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI ), 2024,(SCI IF= 18.6)

[3]Yian Zhao, Kehan Li, Pengchong Qiao, Chang Liu, Rongrong Ji,Jie Chen*, Unified Granularity Controller for Interactive Segmentation, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2025 (SCI IF =18.6)

[4]Jie Chen, Shiguang Shan, C. He, GuoyingZhao, Matti Pietikäinen, Xilin Chen*, and Wen Gao. WLD: A Robust Local Image Descriptor. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI). 32(9):1705-1720, 2010, 32 (9) , pp.1705-1720, (引用1300+,SCI IF= 18.6)

[5]Xiawu Zheng, Rongrong Ji, Qiang Wang, Yuhang Chen, Baochang, Zhang,Jie Chen, Qixiang Ye, Feiyue Huang, Yonghong Tian, MIGO-NAS: Towards Fast and Generalizable Neural Architecture Search,IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence.2022, (SCI IF= 18.6)(TPAMI)(国际顶级期刊)

[6]M. Pietikainen, L. Liu,J. Chen, X. Wang, G. Zhao, R. Chellappa, Compact and Efficient Feature Representation andLearningin Computer Vision, Editorial for a special issue onIEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2018(SCI IF= 18.6)(TPAMI)

[7]R. Wang, S. Shan, X.Chen,J. Chen, and W. Gao. Maximal Linear Embedding for Dimensionality Reduction.IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 33(9):1776-1792, 2011(SCI IF= 18.6)(TPAMI)(国际顶级期刊)

[8]L. Liu, W. Ouyang, X.Wang, P. Fieguth,J. Chen, X.Liu, M. Pietikainen, Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey,International Journal of Computer Vision(IJCV)2020, (SCI: 13)(4000+ citations by Google Scholar)

[9]YianZhao, Wenyu Lv, Shangliang Xu, Jinman Wei, Guanzhong Wang, Qingqing Dang, Yi Liu,Jie Chen*,DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection,Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. (CVPR)2024. pp. 16965-16974, (引用4000+)(通讯作者)

[10]Lun Huang, Wenmin Wang,JieChen and Xiao-Yong Wei, Attention on Attention for Image Captioning. In IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2019. (Oral)(国际顶级会议)(1300+citations by Google Scholar)



对计划招收的硕士和博士研究生的基本要求

专业范围:计算机科学技术、软件工程、通信工程、电子工程、应用数学、机器人、蛋白质计算(生物,化学,物理)等相关学科;

外语/数学能力:英语六级;

研究/开发能力:动手能力强,具有合作精神,探索能力和创新精神;

希望学生:有目标、有规划、有内驱力;心中有火,眼中有光

其他能力:有志于科研,抗压能力强,愿意按较高标准严格要求自己。

详细的招生说明见课题组网页