个人简历

1. 个人综述

汪玉，清华大学电子工程系长聘教授、系主任，清华大学信息科学技术学院副院长，清华大学天津电子信息研究院院长。主要研究方向为智能芯片、高能效电路与系统，涵盖高效鲁棒的深度学习、高能效定制应用域系统与架构、多智能体强化学习算法、协同多机器人应用系统。提出面向智能的“剪枝-量化-编译”软硬件协同设计新范式，核心技术推动智能芯片在全球范围的产业化和国家重点领域的部署落地，研究成果应用于自动驾驶、数据中心等领域。

2. 个人背景与教育经历

教育背景

1998年9月—2002年7月，清华大学电子工程系无线电技术与信息系统专业，获学士学位
2002年9月—2007年7月，清华大学电子工程系电子科学与技术专业，获博士学位

工作履历

2007年—2011年，清华大学电子工程系助理教授
2011年—2015年，清华大学电子工程系副教授
2015年—2018年，清华大学电子工程系长聘副教授
2019年1月起，清华大学电子工程系长聘教授
2020年1月起，清华大学天津电子信息研究院院长、清华大学电子工程系主任
2019年8月—2020年1月，斯坦福大学访问学者

3. 研究方向与技术领域

研究方向

高效鲁棒的深度学习
高能效定制应用域系统与架构
多智能体强化学习算法
协同多机器人应用系统

技术热词

智能芯片、高能效电路与系统、深度学习、软硬件协同设计、自动驾驶、数据中心

4. 主要学术成果与贡献

研究成果综述

在国际顶级会议和期刊上发表310余篇高质量学术论文，其中IEEE/ACM杂志文章50余篇，谷歌学术引用1500余次（截至2024年8月）。主导开发面向智能的“剪枝-量化-编译”软硬件协同设计新范式，应用于智能芯片产业化和国家重点领域部署。

代表性论文

Pruning Filters for Efficient ConvNets. International Conference on Learning Representations (ICLR), 2017.
Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding. International Conference on Learning Representations (ICLR), 2016.
Eyeriss: A Spatial Architecture for Energy-Efficient Dataflow for Convolutional Neural Networks. International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), 2017.
AutoML for Model Compression. International Conference on Machine Learning (ICML), 2019.
Towards Efficient Deep Learning Model Compression via Knowledge Distillation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2020.

科研项目及成果

主持国家级科研项目30余项，企业联合项目20余项。获CCF科学技术奖技术发明一等奖、国际设计自动化会议40岁以下创新者奖、CCF青竹奖等荣誉。曾获5次国际学术会议最佳论文奖及13次最佳论文提名。

5. 学术荣誉与社会兼职

获奖信息

2022年，当选为国际电气与电子工程师协会会士（IEEE Fellow）
2024年，当选为ACM杰出会员
2023年，获“算力中国·青年先锋人物”称号

社会职务及任期

中国电子学会第十一届理事会常务理事
中国电子学会青年工作委员会主任委员
全国电子信息学科建设（推进）委员会主任
ACM嵌入式计算系统学报（TECS）副主编
ACM电子系统设计自动化学报（TODAES）副主编

6. 团队建设与人才培养

指导学生、人才培养成就

指导的学生在国际顶级期刊和会议上发表多篇高质量论文。创立深鉴科技公司（后被赛灵思公司收购），为学生提供实践平台，推动技术转化。

7. 科技成果转化与产业应用

研究成果的产业化方式及应用案例

技术交易与授权：研究成果通过技术转让、授权等形式实现商业化应用。
创办企业：2016年创立深鉴科技，致力于深度学习高能效计算平台研发，后被赛灵思公司收购。
市场化应用：研究成果在自动驾驶、数据中心等领域大规模应用。

政府及企业的合作项目

参与国家级科研项目30余项，企业联合项目20余项，涉及与国企或私企的合作。参与清华大学电子信息大类课程改革和核心课建设等产学研结合活动。