1. 自我介紹

張勝利，男，教授、博導(dǎo)，電子與信息工程學(xué)院副院長，數(shù)字資產(chǎn)研究中心（廣東省基地）副主任，鵬城學(xué)者特聘教授，澳大利亞麥考瑞大學(xué)榮譽(yù)教授。2002年和2005年于中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)獲得學(xué)士與碩士學(xué)位，2008年于香港中文大學(xué)獲得博士學(xué)位，然后在深圳大學(xué)信息工程學(xué)院工作。2008年至2011年承擔(dān)講師工作，2012年至2016任職副教授（破格），2016.12晉升教授（破格）。2008年開始在深圳大學(xué)信息工程學(xué)院工作，并于2018年擔(dān)任電子與信息工程學(xué)院副院長，2014-2015年斯坦福大學(xué)訪問副教授，2024-2025年麥考瑞大學(xué)訪問學(xué)者。主要學(xué)術(shù)成果包括首次提出了物理層網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)、許可公鏈系統(tǒng)、智能體身份體系等。研究興趣為個(gè)人助理智能體、元宇宙和WEB3、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等，共發(fā)表學(xué)術(shù)論文一百余篇，總引用次數(shù)超過9500次，單篇引用超過2500次。承擔(dān)國家自然科學(xué)基金、科技部973計(jì)劃、重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃等多個(gè)項(xiàng)目課題，獲得廣東省特支計(jì)劃和鵬城學(xué)者等人才項(xiàng)目支持，獲得教育部自然科學(xué)二等獎(jiǎng)兩次、中國通信學(xué)會(huì)自然科學(xué)二等獎(jiǎng)一次，連續(xù)入選斯坦福全球前2%頂尖科學(xué)家終身科學(xué)影響力排行榜和入選愛思唯爾（Elsevier）中國高被引學(xué)者榜單。

谷歌學(xué)術(shù):https://scholar.google.com/citations?user=vjujlkoAAAAJ&hl=zh-CN

2. 教育背景

[1]1997.9-2002.7年，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，學(xué)士

[2]2002.9-2005.7，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，碩士

[3]2005.5-2008.6，香港中文大學(xué)，博士

3. 工作經(jīng)歷

[1]2008年至今，深圳大學(xué)，講師、副教授、教授

[2]2014-2015年，斯坦福大學(xué)，訪問副教授

[3]2024-2025年，麥考瑞大學(xué)，榮譽(yù)教授

4. 榮譽(yù)

[1]斯坦福前2%科學(xué)家終身科學(xué)影響力排行榜（20）

[2]和入選愛思唯爾（Elsevier）中國高被引學(xué)者榜單

[3]教育部自然科學(xué)二等獎(jiǎng)等

5. 研究領(lǐng)域

[1]大模型智能體應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)處理、金融量化等

[2]大模型智能體網(wǎng)絡(luò)體系

[3]數(shù)字資產(chǎn)與web3

6. 代表成果

[1]Shengli Zhang ，S. Liew，P. Lam，“physical layenetwork coding”，ACM Mobicom2006 USA。 （谷歌10大經(jīng)典論文，引用2500次）

[2]Taotao Wang, Zibin Lin, Shengli Zhang, Long Shi, Qing Yang, and Boris Düdder. 2025. Linking Souls to Humans: Blockchain Accounts with Credible Anonymity for Web 3.0 Decentralized Identity. In Proceedings of the ACM on Web Conference 2025 (WWW '25).

[3]Zibin Lin, Shengli Zhang, Guofu Liao, Dacheng Tao, Taotao Wang，“Binding Agent ID: Unleashing the Power of AI Agents with accountability and credibility”，https://arxiv.org/abs/2512.17538

課題組畢業(yè)研究生主要在字節(jié)跳動(dòng)、騰訊、華為、中國移動(dòng)等單位工作；畢業(yè)博士生主要在廣州大學(xué)、深圳信息職業(yè)大學(xué)等高校任教。

招收對于大模型智能體研究開發(fā)有興趣有想法的本科生、研究生和博士生。