导师概况
李秀教授，现任清华大学深圳国际研究生院信息学部教授、博士生导师，研究方向涵盖人工智能、计算机视觉、强化学习。其学术贡献显著，已在国内外重要学术期刊或会议上发表学术论文200余篇，其中包括CVPR, NeurIPS, ICML, ICLR等人工智能领域顶级国际会议。论文在Google Scholar上被引用逾1万次。在2022年至2024年度，李秀教授连续三年入选美国斯坦福大学与爱思唯尔数据库（Elsevier）联合发布的人工智能领域全球前2%顶尖科学家榜单。
工作履历
李秀教授拥有丰富的教学与研究经验，其职业生涯轨迹如下：
- 2016年12月至今：清华大学深圳国际研究生院信息学部，教授
- 2016年06月-2017年2月：美国加州大学欧文分校计算机科学系，访问学者
- 2010年02月-2016年11月：清华大学深圳研究生院信息学部，副研究员
- 2007年10月-2008年10月：美国佐治亚理工学院，访问学者
- 2006年09月-2007年02月：香港理工大学，高级访问学者
- 2005年07月-2005年09月：香港大学访问学者
- 2003年12月-2010年01月：清华大学自动化系，副研究员
- 2002年05月-2003年11月：清华大学自动化系，讲师
- 2000年04月-2002年04月：清华大学自动化系，博士后
学术兼职
李秀教授在多个学术组织中担任重要职务，体现其在学术界的领导力与影响力：
- 中国人工智能学会智能融合专委会，秘书长
- 深圳市人工智能学会，副理事长
- 深圳市新一代互动媒体技术创新重点实验室，主任
教学课程
李秀教授承担多门课程教学，致力于人工智能领域的人才培养：
- 《人工智能技术前沿与产业应用》
- 《人工智能基础》
- 《互联网思维与技术》
- 《人工智能实践课》负责人
研究领域与方向
李秀教授团队的研究聚焦于人工智能前沿，涵盖以下核心领域：
- 具身智能：多智能体强化学习、人形机器人动态交互与控制
- 多模态理解与生成大模型：精准可控视频内容生成、2D/3D内容生成与编辑、共语动作驱动的数字人生成
- AI4S：人工智能与生命科学的交叉研究
课题组目前拥有硕士50余人，博士10余人，研究领域包括计算机视觉、强化学习、数字人三个主分支。计算资源充足，已发表高水平论文120余篇，多篇论文入选CVPR、ICCV、NeurIPS、AAAI、ACL、IJCAI、EMNLP、MICCA、IEEE T-IP、IEEE T-MM等顶会顶刊。
强化学习
智能计算实验室强化学习小组的研究兴趣点主要在于：单智能体中稀疏奖励问题、值函数估计问题；多智能体合作与竞争、表征与信息交流；离线强化学习；基于模型的强化学习；多目标强化学习等。小组同时关注智能体在不完全信息博弈中的信息交流及大空间大尺度下智能体表征及种群层级的演化问题，在生成对抗模仿学习等方面也有所涉猎。小组目前公开专利8项，其中授权专利1项。小组发表人工智能顶级会议8篇（3篇ICLR，1篇AAAI，3篇NeurIPS，1篇ECAI），CCF C类论文及期刊论文多篇。
具身智能
具身智能小组聚焦机器人精细操作与人机交互，研究方向涵盖灵巧手操控、全身运动控制与智能体建模，主要开展四项工作：① 灵巧手触觉模块。开发高分辨率触觉传感器，实现手部精细感知与稳定抓取；② 宇树 G1 平台全身控制。部署全身控制算法，提升运动稳定性与远程操控能力；③ VLA 智能体。构建基于大语言模型的视觉-语言-动作智能体，应用于机械臂，实现自然交互与智能操作；④ 自研机器人平台。搭建自主软硬件平台，结合强化学习探索多模态感知与决策优化。小组致力于从感知、控制、学习多层面提升机器人的稳定性、实时性与泛化能力。
缺陷检测
智能计算实验室缺陷检测组——基于机器视觉的品质检验方向当前的研究兴趣为：通用目标检测、Vision Transformer和缺陷检测。小组重点关注单阶段目标检测网络在缺陷检测中的应用，以期实现一种检测速度快、检测精度高的缺陷甄别系统，并在玻璃面板、热轧钢带等品质检验相关任务中进行验证。小组目前比赛获奖2项，公开专利1项，投稿学术论文2篇。
工业缺陷检测小组依托科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目，研究具有自主学习能力的品质检验关键技术与系统。现有工业产品外观缺陷检测系统存在无法解决模型的自主在线增强与技能迁移，使得系统缺乏智能化的自主学习能力。围绕以上两个问题，小组进行以下三个方面的研究：1）研究在线数据增强与迭代学习的参数优化方法，实现模型的自主在线增强；2）建立面向缺陷甄别的知识增长型人机混合增强模型，建立人机互学习计算架构，实现缺陷甄别模型的自主学习；3）研究跨领域品质检验任务的共有知识表示与提取方法，设计基于对抗学习机制和深度度量学习的特征和模型高效迁移算法，实现甄别技能跨领域高效传授。研究算法应用于实际工业生产场景中玻璃面板和柴油机的缺陷检测与迁移。目前，小组发表人工智能顶级会议CVPR 2篇，多篇论文在投。
医疗图像
智能计算实验室智慧医疗小组当前的研究兴趣点主要在于：多模态医学图像的表征融合问题，自监督弱监督的医学数据学习问题，基于深度学习的医学数据分析的可解释性等。小组与国际顶级相关学术机构如哈佛大学医学院，悉尼大学，香港中文大学，产业界顶级实验室如腾讯医疗健康事业部等团队有访问，交流与合作。小组发表了多篇领域顶级会议（CVPR, ICLR, MICCAI）和SCI期刊。
推荐搜索
智能计算实验室推荐搜索小组成立于2022年4月，目前有8名研究生在读，研究方向涵盖图神经网络表征学习、多行为推荐、跨域推荐、多场景推荐、大规模推荐优化、多模态推荐搜索以及长序列推荐模型等。目前组员已发表多篇长文于KDD、TOIS、WWW、CIKM、WSDM等数据挖掘及推荐系统领域顶级会议和期刊，并于秋招斩获多家互联网大厂头部计划offer。小组致力于培养大数据与人工智能交叉领域的研究型人才、探索研究业界领先推荐和搜索技术，旨在发表行业内国际顶级期刊会议论文和专利等学术成果。本小组秉承“开放互助，共同进步”的基本原则，在各个方面组织组内团结合作致力于为智能计算实验室贡献更多成果产出。此外，推荐搜索小组重视与企业加强合作，主张结合校方与企业的共同优势来为组内科研活动提供支撑，本小组将为组内优秀者提供前往腾讯、阿里巴巴、字节跳动等企业实习的内推机会。
数字人
数字人课题组专注于数字人的生成与驱动技术的前沿研究。团队致力于通过三维视觉和AIGC技术的交叉创新，推进数字人技术的边界。迄今为止，研究成果已在ICCV（国际计算机视觉会议）、ACM MM（多媒体会议）等国际顶级学术会议上发表多篇论文。目标是创造逼真的数字人形象，并实现其在虚拟环境中的自然运动和交互，以支持各种应用场景，包括但不限于娱乐、教育、远程工作和社交。课题组欢迎跨学科的合作和有志之士的加入，共同推动数字人技术的发展。
荣誉奖项
以下为代表性荣誉奖项：
- 第50届日内瓦国际发明展金奖
- 2025年度发明创业奖创新二等奖
- 2022年度广东省科技进步一等奖
- 2022年度深圳市自然科学二等奖
- 2015年广东省科技进步一等奖
- 2015年深圳市科技进步二等奖
- 2013年中国电子学会科学技术二等奖
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