7月10日下午，电子工程系周炳琨学者学术论坛在电子工程系举行。广发乾和总经理敖小敏、清华大学电子系党委书记沈渊、副系主任王劲涛、电子院副院长金娜、电子系周炳琨学者等出席本次论坛。王劲涛主持论坛。
与会代表合影
沈渊对广发乾和一行表示欢迎。沈渊表示，作为电子系冠名学者项目，周炳琨学者项目已经成为电子系人才支持体系中重要的一环。电子系承担着人才培养、科技攻关的重任，周炳琨学者项目支持的对象，正是精力充沛最具创造力的年轻教师。周炳琨学者项目能够鼓励他们放开手脚，大胆开展创新研究，为电子系前沿科技、成果转化带来了良好的促进作用。沈渊强调，周炳琨学者学术论坛进行了最新成果的交流汇报，希望未来通过双方努力，推动更多科研成果转化为实际应用，为科技进步和社会发展注入强劲动力。
沈渊讲话
敖小敏表示，周炳琨学者项目是清华大学电子工程系与广发证券及广发乾和合作的起点，是电子系与广发携手共进的纽带。该项目体现了广发乾和坚持硬科技投资的决心，也彰显了广发积极履行社会责任的“企业公民”价值观和“以价值创造成就金融报国之梦”的使命感。敖小敏回顾了首批周炳琨学者团队在各自科研领域取得的成果，并祝贺第二批学者。期待周炳琨学者的荣誉，能够助力更多老师在各自的科研领域不断突破，实现“政、产、学、研”闭环。
敖小敏讲话
李学清围绕“跨层次软硬协同优化的芯片设计思想”为主题进行学术报告。随着IC设计与工艺的绑定愈加紧密，跨层次软硬协同就更加重要，李学清以高性能数模转换器（DAC）芯片和低功耗存算一体芯片为例讲述软硬协同优化的探索实例。DAC芯片使用历史久，是宽带通信等应用的关键核心芯片，其自主化研发具有重要意义。李学清团队从零开始，持续改进架构算法，通过多次更新迭代，缓解工艺带来的限制，逐步提高芯片性能，目前已达到世界一流水平。第二个探索是存内计算电路与设计方法，智能算法数据量与计算量增长快，但受限于工艺、架构等限制，能效和性能不够高，李学清团队通过对电路与器件、算法的跨层次协同优化，在工艺受限的情况下，实现高效智能加速。李学清表示，未来将继续聚焦“卡脖子”技术，推动核心芯片自主化，新型计算成熟化。
李学清作学术报告
代季峰围绕“多模态基础模型技术研究”为主题进行了学术报告，分享了团队的几项最新研究成果。代季峰团队在图文成对数据已不足以应对下一代多模态视觉模型的情况下，开展了互联网尺度的图文交错数据预训练，首创多模态信息压缩学习，首次支持互联网尺度图文交错数据端到端预训练算法。面对传统视觉/视觉-语言基础模型范式已落后于大语言模型的发展，代季峰团队创建了大规模视觉语言基础模型-InternVL，开源多模态通用模型的性能比肩世界顶尖的闭源商用模型。其团队提出的VisionLLM v2通用任务解码器能够通过不同的用户指令支持超过百种视觉和视觉-语言任务，同时研发了基于大语言模型的通用智能体GITM，突破此前智能体在开放世界中的泛化性挑战。代季峰表示，通过不断地探索，实现了研究多模态基石模型技术，广泛适用于图像，图文等核心任务，低边际成本赋能长尾业务应用。
代季峰作学术报告
秦志金围绕“语义通信”为主题进行了学术报告。6G业务驱动了智能交互、全息虚拟会议等新业务和新需求的出现，但通过增加信息传输物理维度，改变资源挖掘利用方式提高信息容量的方式难以可持续发展，通过端到端语义通信能够获得潜在性能增益。面向单模态单任务下的语义通信，秦志金团队提出了文字语义通信DeepSC，提高了通信可靠性，降低了计算复杂度，节省设备功耗。并提出了语义损伤抑制模型，构建鲁棒的文本语义通信系统。进一步提出DeepSC-ST语音语义通信，将语音传输转化为文字传输，大幅提升低信噪比下系统性能。面向多模态多任务下的语义通信，首次提出面向多用户的多模态语义-信道联合编码传输方法，实现在多用户、多模态场景下实现语义保真传输。秦志金表示，目前已经建立了语义通信示范平台，未来将聚焦研究语义驱动的全息通信，实现大容量数据低码率传输。
秦志金作学术报告
随后，与会嘉宾就上述报告，围绕芯片设计、多模态模型建设、语义通信、技术转换、产品落地、项目投资等方面展开了热烈讨论。
清华大学电子工程系周炳琨学者项目
在广发乾和投资有限公司和广东省广发证券社会公益基金会的捐赠支持下，为积极探索人才激励机制，鼓励教师追求卓越，加快建设中青年教师人才梯队，培养一批教学大师和学术领军人才，电子系于2022年设立了周炳琨学者项目，并通过了相关管理办法。经评选，清华大学电子工程系周炳琨学者项目首批支持学者为孙楠、崔开宇、张沕琳、陈文华、盛兴，第二批支持学者为汪莱、李学清、代季峰、秦志金、姚权铭。
如需了解详情，敬请联系我们：
汪 玉
电子工程系主任
eechair@tsinghua.edu.cn
yu-wang@tsinghua.edu.cn
李 倩
周炳琨学者项目委员会秘书
010-62789872
liqian2020@tsinghua.edu.cn
周炳琨学者项目第二批支持学者简介
汪莱，清华大学电子工程系教授、副系主任，国家杰出青年科学基金获得者。2003年和2008年在清华大学电子工程系分别获得学士和博士学位。长期从事宽禁带半导体材料与光电子器件研究，近年来的研究兴趣包括GaN基Micro-LED、蓝绿光激光器、感存算一体化芯片等。主持国家重点研发计划课题、自然科学基金项目。发表SCI论文200余篇，作国际会议邀请报告30余次。担任期刊《Applied Physics Express》、《Journal of Information Display》、《半导体学报》编委。2011年荣获国家科技进步二等奖。
李学清，清华大学电子系长聘副教授，入选国家级青年人才计划，IEEE高级会员。2007年和2013年分别获得清华大学电子系学士和博士学位，2013年至2017年于美国宾州州立大学从事博士后研究。研究方向主要是数字模拟混合信号集成电路，特别包括面向宽带通信的高性能数模转换器芯片、面向人工智能加速的新型存储计算芯片，是国家自然科学基金面上项目与重点项目、科技部重点研发课题和多个企事业单位研究项目的负责人。已发表百余篇论文，拥有三十余份中美专利。指导学生四次获得北京市和清华大学优秀毕业论文。曾获ASP-DAC、HPCA、IEEE TMSCS和DARPAR研究中心的最佳论文，论文入选IEEE Micro Top Picks，担任ISSCC、DAC、ASP-DAC、ICCAD、DATE等集成电路芯片设计领域的多个旗舰国际会议技术委员会（TPC）委员，并担任IEEE TVLSI、IEEE TETC以及IEEE JSSC等集成电路芯片设计领域领域的多个旗舰期刊的编辑（Associate Editor）或客座编辑（Guest Editor）。
代季峰，清华大学电子工程系副教授、博导、上海人工智能实验室双聘领军科学家。曾任商汤研究院执行研究总监，微软亚洲研究院视觉组首席研究经理。研究领域为计算机视觉通用物体识别、深度学习基础模型设计。近年来，在计算机视觉及多模态领域通用模型方向取得一系列具有国际影响力的成果，覆盖网络结构、预训练、统一任务表征等领域。共发表学术论文80余篇，总引用四万余次。曾担任计算机视觉和深度学习领域顶级会议ICCV、CVPR、ECCV、NeurlPS、ICLR的领域主席，ICCV2019宣传主席，视觉领域顶级期刊TPAMI和IJCV的编委。于2021年入选国家级青年人才计划，2023年主持科技部青年科学家项目。
秦志金，清华大学电子工程系副教授，2021年国家级青年人才项目（海外）入选者。2016-2022年期间曾分别任职于帝国理工学院、兰卡斯特大学、及伦敦玛丽女王大学。主要从事语义通信研究。获2021年IEEE通信学会通信信号处理青年成就奖、2022年IEEE通信学会Fred W. Ellersick奖、2023年IEEE通信学会亚太区杰出青年研究学者奖、及2023年IEEE信号处理学会最佳论文奖等8项奖励。担任科技部重点研发计划（青年科学家项目）负责人、国家基金委重大项目课题负责人。
姚权铭，清华大学电子工程系助理教授，国家高层次青年人才计划入选者。于香港科技大学计算机系取得博士学位，后于第四范式担任首席研究员，创建和领导机器学习研究团队。主要研究方向为机器学习，特别其中的简约学习之道。发表顶级论文80余篇，包括Nature Com. Sci. / Nature Com. / JMLR / IEEE TPAMI / ICML / NeurIPS / ICLR等，总被引近万次。长期担任国际机器学习会议ICML、NeurIPS和ICLR领域主席，旗舰期刊Neural Network和Machine Learning编委。荣获过国际神经网络学会（INNS）早期成就奖、香港科学会优秀青年科学家、吴文俊人工智能学会优秀青年奖、Google全球博士奖等。受邀在国际人工智能大会（AAAI）2024大会上做“结构化数据的类闹学习方法”的早期成就报告。同时指导本科生获得清华大学研究计划（SRT）特等奖，清华大学挑战杯特等奖。
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供稿｜电子系机关办公室
审核｜汪 玉 李冬梅
