据西湖大学官微，迄今，西湖大学已面向全球选聘了232位博士生导师。今年7月—9月，又有9名PI入职西湖大学。（以下按入职时间排序）

汤雷翰

理学院/交叉科学中心

统计物理与复杂系统实验室

汤雷翰博士本科毕业于中国科技大学， 1981年经李政道教授组织的CUSPEA项目赴美国Carnegie Mellon大学读研，1987年获得物理学博士学位。博士后期间在加州大学圣巴巴拉分校，德克萨斯农工大学，于利希研究中心固体物理所及科隆大学理论物理研究所等研究机构工作。1996年任职英国帝国理工学院Blackett实验室讲师，1997年加入香港浸会大学物理系，历任副教授、教授。2020-2024年，他担任香港浸会大学计算和理论研究所主任。2010-2020年期间，他在北京计算科学研究中心主管复杂系统研究部。2024年受聘于西湖大学，任理学院及交叉科学中心讲席教授。

2010年，汤博士被选为美国物理学会会士。他曾在多个国际专业委员会任职，包括国际纯粹与应用物理联合会C3统计物理委员会（2014-2021），亚太物理学会理事（2014-2016），亚洲生物物理学会执行委员会（2010年至今）以及ICAM-I2CAM指导委员会（2020年至今）。2014至2016年间，他担任香港物理学会理事会主席。

学术成果汤雷翰博士主要从事平衡和非平衡系统统计物理学研究，包括铁磁，准晶体，超导体，薄膜、生物大分子及蛋白凝聚体等体系的相变问题和动力学特性。他巧妙运用重整化群的思想和方法解决了多类含杂质系统序的奇异标度特性。近年来，汤博士的注意力逐步转向生命系统的内在有序运动、自组织行为及其生成过程的研究。他的团队与实验科学家合作，开发定量工具和模型，分析微生物代谢、蛋白质凝聚体的形成和润湿、细胞群体运动及与发育相关的生理过程等，寻找跨尺度组织原理，取得若干原创性成果。下一步研究将聚集传统统计物理方法与人工智能技术的深度融合，针对生命科学及合成生物学的需求，开发分析高维多模态系统动态演化的计算和理论方法。目前团队开展的研究课题有：•活性液体膜的自发集体行为•多组分蛋白质溶液中的凝聚体形成机制和润湿特性•退火玻璃体系中的类Mattis序及其演化动力学•深度神经网络模型的学习动力学•基于个体活动路径的疫情控制模型探索

林海松

工学院

生物芯片与生物传感实验室

林海松，西湖大学工学院助理教授。于2016年获得爱荷华州立大学电子与计算机工程学士学位。2016-2021年在美国加州大学洛杉矶分校 (UCLA) Sam Emaminejad实验室学习，获得电子与计算机工程博士学位。2021-2022年在UCLA从事博士后研究。2022-2024年任香港大学机械工程系科研助理教授，香港先进医学生物仪器研究中心Co-Principal Investigator，其间获Hong Kong UGC General Research Fund、NSFC Young Scientists Award (Hong Kong) 等重要项目资助。2024年加入西湖大学工学院任特聘研究员 (博导，独立PI)，建立“生物芯片与生物传感实验室”。

学术成果林海松博士的研究致力于推动去中心化健康检测，建立以个人为中心的自动化数字化健康检测生态系统。目前，研究内容基于两个主要平台：液滴机器人平台和可穿戴微流控平台，以及三个核心方向：1）生物液和生物样本的自动化驱动和操纵; 2）生物传感器和生物试剂的研发和集成；3）非侵入式生物液和生物标记的临床相关性研究。相关成果已发表学术论文30余篇，其中第一/共同第一作者论文发表于Nature、Science Robotics、Nature Communications等。

张驰

工学院

通用人工智能（AGI）实验室

张驰博士，江苏徐州人，博士毕业于新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院。2024年，他加入西湖大学工学院，任助理教授（PI，博导），并创立了通用人工智能（AGI）实验室。攻读博士期间，他专注于高效且鲁棒的机器学习与计算机视觉算法研究。2022年至2024年，张博士在腾讯担任研究科学家。目前，他的研究领域涵盖多模态模型与生成式人工智能模型。在CVPR、ICCV、NeurIPS和TPAMI等国际顶级人工智能会议和期刊上，张博士发表了30余篇学术论文。2023年和2024年，他连续入选由斯坦福大学发布的《全球前2%顶尖科学家榜单》。

学术成果张驰博士在博士期间的研究专注于高效低成本的机器学习和计算机视觉算法，例如小样本学习、弱监督学习、增量学习等。他在小样本学习领域的代表工作如DeepEMD 和 CANet被广泛用作基线模型。在腾讯公司担任研究科学家期间，他专注于研究兼具产业价值于学术价值的研究领域，例如全场景通用的单目深度估计模型Metric3D。目前他的研究聚焦在多模态大模型方向和生成式AI方向， 产出了许多具有产业影响力的开源算法， 如多模态智能体AppAgent、3D编辑算法GaussianEditor、3D生成模型MeshAnything。张驰博士曾在CVPR、ICCV、NeurIPS、TPAMI等顶级人工智能国际会议期刊上发表30余篇学术论文。

郑冶枫

工学院

医学人工智能实验室

郑冶枫，1975年生，浙江江山人，国际电气和电子工程师协会会士（IEEE Fellow）、美国医学和生物工程学会会士（AIMBE Fellow），1998年和2001年于清华大学电子工程系分别获得本科和硕士学位，2005年博士毕业于美国马里兰大学电气与计算机工程系。2006年至2017年在西门子医疗美国研究院工作。2018年至2024年在腾讯工作，担任腾讯杰出科学家和天衍实验室主任。他是IEEE医学影像杂志副编，曾经担任医学影像AI的顶会MICCAI 2021大会程序委员会主席，和多个人工智能顶会的领域主席（包括NeurIPS, AAAI, IJCAI和MICCAI）。2024年7月全职加入西湖大学，受聘工学院教授，创立医学人工智能实验室。

学术成果郑冶枫博士长期在工业界从事医学人工智能产品的研发。他是最早一批将机器学习引入医学影像分析的开创者，在西门子工作期间发明了投影空间学习法，用于医学影像中器官的快速检测与分割。该发明于2011年获美国专利授权，当年即获托马斯.爱迪生专利奖。相关的研究成果于2014年由Springer结集出版《医学影像处理的投影空间学习法：器官的快速检测与分割》。投影空间学习法被广泛应用到西门子内部50多个的项目中，集成进多个产品（比如syngo.via Cardiac Function and Coronary Analysis用于CT冠脉分析, syngo AutoAlign用于MRI的规范化扫描, syngo eSieValve用于超声心脏瓣膜分析，和syngo Aortic ValveGuide用于主动脉瓣膜置换的手术规划和术中导航）。其中，syngo Aortic ValveGuide获得2010年欧洲心胸外科手术年会（EACTS）的技术创新奖（Techno-College Innovation Award）。投影空间学习法也被授权给多家外部公司，比如Biosense Webster 和DePuy Synthes，集成进它们的产品。在担任腾讯天衍实验室主任期间，郑冶枫博士负责了科技部新一代人工智能开放创新平台（医疗影像）的研发。该平台获得2023年世界互联网大会（乌镇）领先科技奖，多款医学影像AI产品（比如CT肺炎和青光眼）获得国家药品监督管理局医疗器械三类注册证。实验室也积极探索医学大数据分析在新型传染病预警监测（获得2022年中国国际大数据产业博览会领先科技成果奖）和医保基金监管（获得2022年国家医保局智慧医保大赛第一名）中的应用。实验室研发的医学自然语言处理相关产品，比如智能导诊、预问诊、辅诊、用药助手、院务客服问答，落地1000多家医院；医学大语言模型在医学知识查询、病历生成、医患对话自动生成上取得不错的效果，已经在多家头部医院落地应用。郑冶枫博士发明了500多件专利（其中美国专利90多件），发表论文300多篇，被引用21,000多次，h-index指数74。他曾于2003年获得中国国家科技进步二等奖。

方凌澜

理学院

RNA化学生物学和小分子识别实验室

方凌澜，博士生导师，于2020年获得美国华盛顿大学化学博士学位，师从Dustin Maly教授。随后加入美国斯坦福大学，发展活性小分子靶点探测和RNA合成后修饰技术，师从Eric Kool教授。将于2024年8月全职加入西湖大学担任助理教授、博士生导师，并组建RNA化学生物学和小分子识别实验室。部分研究成果以第一或共同作者多次在Nat. Chem.、Mol. Cell、JACS、Cell Chem. Biol.等期刊发表，拥有数项国际专利。

学术成果方凌澜博士长期致力于发展活性小分子靶点探测相关的平台技术，在复杂生物系统中寻找外源小分子的活性结合位点，并在分子水平揭示外源小分子对于靶点的结构、功能以及所在细胞稳态和信号通路的影响。代表性的学术成果包括：1. 建立高通量测序手段，首次在实现以单核苷酸分辨率大规模侦测小分子与人类转录组的相互作用。发现药物分子在转录组中存在普遍的“脱靶”现象，并揭示了药物-RNA互作诱发药物副作用的新机制。2. 发展生物正交反应，利用小分子在活细胞中实现对蛋白质激酶的构象控制。并建立化学蛋白质组学手段，首次实现对受激酶构象控制的蛋白质互作网络的系统性表征。3. 开发RNA合成后修饰反应，利用酰基咪唑小分子实现对RNA稳定性、信使RNA翻译和免疫效能的控制。

曾文锋

工学院

生命科学学院（兼聘）

计算多维蛋白质组学（FennOmix）实验室

曾文锋，1988年生，福建霞浦人。曾文锋博士2010年毕业于西安电子科技大学软件工程专业；2017年毕业于中科院计算技术研究所，获得博士学位；之后担任计算所助理研究员；2020年加入德国马克斯普朗克-生物化学研究所Matthias Mann实验室从事博士后研究工作。曾参与国家重点研发计划，担任子课题负责人。以通讯作者或第一作者身份在Nature Methods、Nature Communications、Cell Systems等SCI刊物上发表了论文十余篇论文。2021年被杂志Journal of Proteome Research评选为“40-under-40 Rising Stars in Proteomics and Metabolomics”。曾文锋博士现已加入西湖大学，受聘工学院和应急医学研究中心，任助理教授。

学术成果曾文锋课题组主要从事基于质谱技术的计算蛋白质组学和糖蛋白质组学。开发了糖蛋白质搜索引擎pGlyco系列，和肽段谱图等属性预测的深度学习模型pDeep与软件AlphaPeptDeep。pGlyco系列在领域内率先提出糖链鉴定的质控问题并提出使用诱饵糖链的算法进行糖链质控，解决了糖肽鉴定的精度问题；接着提出了“糖链离子倒排索引”的快速糖肽检索算法，解决了速度问题。pDeep系列是国际上首个使用深度学习进行肽段理论谱图预测的模型；后来AlphaPeptDeep框架将模型拓展到任意肽段属性预测问题上。曾文锋博士已在SCI杂志上发表论文共计30余篇，包括Nature Methods等十余篇通讯作者或者第一作者的论文。现担任BMC Bioinformatics编委，并担任Nature Methods、Nature Communications、Nature Machine Intelligence和Journal of Proteome Research等期刊的特约审稿人。

付海林

工学院

大分子物理化学（MPC）实验室

付海林，本科毕业于南京大学化学系，并于2018年在美国康涅狄格大学取得高分子化学博士学位。博士期间的主要研究方向为高分子共价和非共价聚合中的协同聚合动力学以及聚多肽的链折叠热力学行为，指导老师为林遥教授。此后，她分别在美国加州大学伯克利分校徐婷课题组（2019-2020年）和荷兰埃因霍温理工大学E. W. Meijer课题组（2021-2024年）进行了博士后研究，主要研究方向分别为无规共聚物高分子在溶液中的聚集行为和超分子的液液相分离。2024年9月全职加入西湖大学，任助理教授，独立PI。

学术成果付海林课题组主要开展超分子聚合物和高分子方向的研究，包括超分子和高分子的聚合生长、溶液中的物理化学特性以及超分子聚合物和高分子的聚集和相分离行为。其中在聚多肽的聚合动力学和超分子聚合物的液液相分离方向取得了多项开创性成果。代表性成果发表在Nature, Nat. Chem., J. Am. Chem. Soc., Nat. Commun., Macromolecules, Biomacromolecules等期刊。

汪徐家

理学院/理论科学研究院

偏微分方程

汪徐家1979年9月进入浙大数学系学习一直到1990年获得博士学位，并继续留校任教。1995年9月被澳大利亚国立大学聘任为研究员（Research Fellow），2005年升为教授，并于2007年获得晨兴数学金奖，2009年当选澳大利亚科学院院士，2013年获得澳大利亚桂冠学者（Laureate Fellowship）称号。2024年9月入职西湖大学，任数学讲席教授。

学术成果主要从事非线性椭圆抛物方程理论及其在几何与物理中的应用研究。主要研究成果包括（和他人合作）：建立了Hessian 方程的位势理论，证明了Monge-Ampere方程自由边界的正则性，并把Monge-Ampere方程边值问题的正则性推进到最优。解决了陈省身的仿射Bernstein问题猜想，并对平均曲率流的奇性刻画做出突破性工作。解决了Monge在1781年提出的最优传输问题解的存在性问题，并获得了一般成本函数的最优传输问题的正则性，解决了Villani提出的正则性问题。

Emmanuel Lecouturier

理学院/理论科学研究院

数论

Emmanuel Lecouturier 1991年出生于法国。2011年至2015年就读于École Normale Supérieure (巴黎高等师范学院)。他于2014年在巴黎第六大学(现索邦大学)获得硕士学位，并于2018年在巴黎第七大学(现巴黎城市大学)获得博士学位，师从Loïc Merel教授。博士毕业后至2021年1月，他在清华大学丘成桐数学科学中心任助理教授。自2021年2月起在清华大学丘成桐数学科学中心任副教授，同时被聘为北京雁栖湖应用数学研究院副研究员（兼职）。2024年9月全职加入西湖大学，担任理学院、理论科学研究院特聘研究员。Emmanuel Lecouturier被法国学院授予“Cours Peccot”(2020-2021)。他还在2020年秋季和2022年春季担任普林斯顿高等研究院成员。

研究方向

Emmanuel Lecouturier一直致力于 研究代数数论领域，特别是与Eisenstein同余相关的问题。他的博士论文专门研究了Mazur's Eisenstein ideal，部分论文发表于[1]。他的论文引入了“Higher Eisenstein elements”的概念，这是Eisenstein ideal的一种“广义特征向量”。最近，他致力于Eisenstein ideal理论的算术应用，如L-函数的算术(与J. Wang教授合著[4])。他目前的主要研究兴趣在于A. Venkatesh教授关于“derived Hecke operators”的猜想。他研究了[3]中权重形式的案例，目前正在与L. Merel教授合作研究相关课题。

[1] Higher Eisenstein elements, higher Eichler formulas and ranks of Hecke algebras, Inventiones mathematicae, 223, pp. 485–595, 2021.[2] On the Mazur–Tate conjecture for prime conductor and Mazur's Eisenstein ideal, American Journal of Mathematics, Volume 145, Number 5, pp. 1365-1387, 2023.[3] On triple product L-functions and a conjecture of Harris–Venkatesh, International Mathematics Research Notices, Volume 2023, Issue 22, pp. 19476–19506, 2023.[4] (With Jun Wang) On the arithmetic of special values of L-functions for certain abelian varieties with a rational isogeny, 2023, https://arxiv.org/abs/2305.00643

编辑：梁萍