王鑫，香港科技大学（广州）信息枢纽人工智能学域副教授，国家高层次青年人才。他之前于百度研究院量子计算研究所任职资深研究员与核心技术骨干，负责量子计算研究和百度量子平台研发。在加入百度前，他作为Hartree Fellow在美国马里兰大学量子信息与计算机科学联合中心从事量子计算研究。他于2018年在悉尼科技大学获得博士学位，获评校长杰出博士论文（全校Top 7），并入选教育部国家优秀自费留学生奖学金。
他的研究兴趣涵盖量子信息、量子计算、量子人工智能，研究成果在Physical Review Letters, IEEE Transactions on Information Theory, Communications in Mathematical Physics, npj Quantum Information, Quantum, NeurIPS, AAAI, ISIT等物理、计算机、人工智能领域的顶级期刊顶级会议发表50余篇论文，在量子计算顶会QIP、TQC、AQIS作口头报告二十余次。特别的，他在2020年受邀在量子计算顶会TQC 2020作主旨报告（大陆首个），曾任亚洲量子信息科学会议AQIS、QTML等会议的程序委员会委员，目前担任量子国际高水平期刊《Quantum》的编委，以及Nature Communications等多个顶级期刊和会议的审稿人，并于2022年入选AI华人青年学者榜（AI+X）。
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Update: 团队网站最近已上线！
博士，量子信息与量子计算, 2018
悉尼科技大学
理学学士（数学学院，吴玉章荣誉学院）, 2014
四川大学
2022.05，新工作《Fundamental limitations on optimization in variational quantum algorithms》上线arXiv，给出了变分量子算法优化超越梯度视角的局限性论证。
2022.05，入选AI华人青年学者榜单。
2022.05，基于机器学习的量子纠缠探测与量化工作《Detecting and quantifying entanglement on near-term quantum devices》在Nature旗下量子信息专刊npj Quantum Information发表。
2022.04，研究有噪量子态信息可恢复性的工作《Information recoverability of noisy quantum states》被量子计算顶会TQC 2022接收（arXiv version）。
2021.12，基于近期量子设备进行量子数据距离估计的工作《Variational quantum algorithms for trace distance and fidelity estimation》在Quantum Science and Technology发表。
2021.11，研究线性映射物理实现所需资源代价的工作《Physical Implementability of Linear Maps and Its Application in Error Mitigation》在Quantum发表，已在量子噪声缓释方向有应用。
2021.11，基于机器学习的分布式量子信息处理协议框架《Practical distributed quantum information processing with LOCCNet》在Nature旗下量子信息专刊npj Quantum Information发表并在量桨平台作为特色功能开源，欢迎使用！