特聘序列

王洋，特聘杰出教授、博导，长期深耕并行与分布式计算、边云计算与算力网络、System for AI&Big Data等方向，兼具北美、新加坡、美国等多所顶尖高校与企业研发经历。主持国家/省/市重大科研项目十余项，在计算机国际顶级期刊及旗舰会议发表论文近150余篇，授权发明专利30余项，论文总引用2000余次，H-index:22。其创新工作曾荣获2014年加拿大富布莱特学者奖、2012年加拿大阿尔伯塔省创新基金奖、UIC2018最佳论文奖，Cluster2016最佳论文提名，并受邀担任国家重点研发计划项目会评专家、国家自然科学基金重点项目评审专家，美国数学学会《数学评论》评论员，以及著名计算机系统会议Euro-Par和ACMHotStorage PC members。

行与分布式计算、边云计算与算力网络、System for AI&Big Data

深耕计算机科学领域多年，依托全球顶尖科研经历与国内科研实践，形成了以并行与分布式计算为根基，聚焦云计算与大数据分析处理的核心研究方向，兼具理论深度与产业应用价值，为计算机系统与数据处理领域的技术创新提供了重要支撑。

作为并行与分布式计算领域的资深研究者，基于2008年加拿大阿尔伯塔大学计算机科学博士深厚的学术积累，结合在加拿大、新加坡、美国等全球知名科研机构的学习工作经验，深入探索多处理单元协同计算的核心逻辑，优化任务分解与调度策略，攻克并行计算中的通信开销、负载均衡等关键难题，为高性能计算系统的构建提供理论与算法支撑。

近年来，重点专注于云计算与大数据分析处理领域，聚焦云数据管理与智能调度的核心痛点，在刻画云数据缓存模型的弹性K-服务器问题上取得国际领先（state-of-the-art）的成果，突破传统缓存模型的局限，提升云数据访问效率与系统弹性。同时，深耕云存储与虚拟化技术、大数据处理框架研发，推动云计算与边缘计算、人工智能等技术的融合创新，相关研究成果已通过论文、专利等形式实现学术落地与技术转化。

此外，其研究方向还涵盖并行与分布式计算系统与算法优化，兼顾理论探索与实际应用，主持的十余项国家及地方科研项目均围绕核心研究方向展开，其研究成果不仅在国际顶级期刊及会议发表，更逐步推动技术落地，为我国云计算与大数据产业高质量发展注入动力，彰显了“理论创新引领实践应用”的研究理念。

学习经历：

2001.09–2008.08加拿大阿尔伯塔大学 计算科学 博士

1999.09–2001.05加拿大卡尔顿大学 计算机科学 硕士

1985.09–1989.07中国海洋大学 应用数学 学士

工作经历：

2025-12至 今，深圳理工大学，特聘杰出教授

2015-04至2025-12，中国科学院深圳先进技术研究院，数字所,研究员

2014-09至2015-03，美国伊利诺伊州理工大学，计算机科学系，副研究员

2012-05至2014-04，加拿大IBM大西洋高等研究中心，加拿大新不伦瑞克大学，博士后

2010-11至2012-04，新加坡国立大学，Research Fellow

2009-03至2010-02，加拿大Madentec公司，研发中心，副研究员

2008-08至2009-03，加拿大阿尔伯塔大学，计算机科学系，副研究员

1996-01至1999-04，亚信集团（北京），软件部，工程师

1994-07至1995-12，中国科学院计算技术研究所，第22研究室，助理研究员

入选美国斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家榜单，彰显了其在计算机科学领域的国际顶尖学术地位与终身科学影响力，是该领域具有全球认可度的核心学者之一。在国际大会参与方面，他长期深度参与全球计算机领域旗舰会议的组织与学术交流工作，曾受邀担任第30届国际欧洲并行与分布式计算会议（EuroPar2024）、第16届ACM存储与文件系统热点话题研讨会（ACM HotStorage2024）等国际权威会议的程序委员会委员，同时受邀在2019中国计算机大会（CNCC2019）等重要国际会议上作专题学术报告，分享人机物融合环境下应用自适应等前沿研究成果，推动国际学术思想的碰撞与传播。在国际期刊任职方面，他自2016年起受邀担任美国数学学会权威期刊《数学评论》（Mathematical Review）评论员，同时担任国际权威期刊IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems评审委员会成员、《集成技术》期刊领域编委。

所获荣誉

一、国际类奖项

1.加拿大富布莱特学者奖（2014-2015）

2.加拿大阿尔伯塔省创新基金奖（2009-2011）

3.IEEE Edge2020最佳学生论文奖

4.IEEE BigDIA2021最佳论文奖

5.Cluster2016最佳论文提名。

6.UIC2018最佳论文奖

二、国内类奖项

1.中国科学院大学“朱李月华”教学奖（2022年）

2.中国科学院广州教育基地优秀研究生导师（2023年）

3.深圳先进技术研究院“十佳研究生导师奖”（2023年）

4.深圳先进技术研究院“教学开拓奖”“桃李春晖奖”（连续三年）

近五年重大科技项目

1.科技部,国家重点研发专项，新疆科考大数据存储和高性能计算平台，2021-11至2025-10

2.广东省科技厅，广东省重点领域研发，面向AI计算集群的网络体系结构优化关键技术研究及应用，2021-09至2024-08

3.广东省科技厅，广东省重点领域研发计划，面向人机物融合的软件定义理论与方法，2020-01至2022-12

4.深圳市基础研究重点项目基20220194，DNA信息存储和编解码算法研究，2023.03- 2026.02

近五年代表性论文

1.Yang Wang; Yong Zhang; Xinxin Han; Pengfei Wang; Chengzhong Xu; Joseph Horton; Joseph Culberson; Cost-Driven Data Caching in the Cloud: An Algorithmic Approach, IEEE International Conference on Computer Communications, Vancouver, BC, Canada, 2021-05-10至2021-05-13 .

2.Hao Dai; Jiashu Wu; Yang Wang; Jerome Yen; Yong Zhang; Chengzhong Xu; Cost Efficient DNN Model Sharing Algorithms in Mobile Edge Networks, IEEE Transactions on Service Computing, 2023, 16(4): 2517-2531.

3.Jiashu Wu; Hao Dai; Yang Wang; Dong Huang; Chengzhong Xu; PackCache: An Online CostDriven Data Caching Algorithm in the Cloud, IEEE Transactions on Computers, 2023, 72(4): 1208- 1214.

4.Zhiyong Ye; Yang Wang; Shuibing He; Chengzhong Xu; Xianhe Sun; Sova: A Software defined Autonomic Framework for Virtual Network Allocations, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2021, 32(1): 116-129.

5.Mengbing Zhou; Yang Wang; Bocong Zhao; Chengzhong Xu; Load Balancing Scheduling for Batch-Ordered Job-Store: Online vs. Offline, IEEE Transactions on Computer, 2025, 74(11): 3778- 3791.

l成果转化情况

1.专利转化：累计授权发明专利30余项，涵盖云计算、大数据处理、分布式存储等核心技术领域，其中多项专利已实现技术转化。

2.技术落地：主持的深圳市承接人机物融合的云计算架构与平台产业化应用研究项目，聚焦技术产业化落地，推动云计算架构优化技术在相关领域的实际应用，助力地方数字经济发展。

3.行业赋能：相关科研成果广泛应用于大数据存储、高性能计算、边云协同等场景，为科考大数据处理、C-V2X相关应用等提供核心技术支撑，同时为企业提供技术咨询与支持，推动产学研深度融合。

4.学术与产业结合：参编教辅教材《Encyclopedia of Cloud Computing》，将科研成果融入教学实践，同时培养大量兼具理论与实践能力的专业人才。