MIT TR35 中国区榜单公布，清华朱军、中科院陈云霁等十位 AI 相关学者获此殊荣

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论消息，北京时间 1 月 30 日，《麻省理工科技评论》「中国 35 岁以下科技创新青年 35 人」颁奖典礼于北京国贸大酒店举办。

在典礼上，35 Innovators Under 35（MIT TR35 China）中国区榜单正式公布，这是 MIT TR35 首次落地中国。据 MIT TR 官方消息，随着中国在科技创新领域的迅速崛起，这份榜单将成为 MIT TR35 历史上规模最大、评委级别最高的国际榜单。

该榜单共分为发明家、先锋者、创业家、人文关怀者及远见者五大类别，旨在中国范围内遴选出 35 位最具创新潜力的科技青年。

每个类别的评选规则如下：

• 发明家 专注于新技术的研发，创造属于未来的产品

• 先锋者 投身于引发未来创新活动的基础性研究工作，用于挑战技术极限，不断扩宽科学的疆土

• 创业家 用新技术建立企业，让技术商业价值最大化，试图把「颠覆式创新」变成「颠覆式公司」

• 人文关怀者 利用技术扩展机遇或宣称公共政策，给我们带来一个更健康、更清洁和更适合人类居住的世界

• 远见者 依靠与众不同的视角，赋予经典技术全新的应用

在这份 35 人的名单中，大家的研究方向涵盖量子计算、基因编辑、生物制药、自然语言处理、材料技术等多个领域。雷锋网 AI 科技评论注意到，上榜的学术界科技青年中，进行人工智能领域相关研究的学者占据大半江山，其中有我们耳熟能详的朱军副教授、陈云霁研究员等人。除此之外具体还有哪些青年学者上榜呢？跟着雷锋网 AI 科技评论往下看：

先锋者

陆朝阳

中国科学技术大学及中国科学院量子信息和量子科技创新研究院教授

研究领域：量子信息技术

陆朝阳，男，英国剑桥大学博士，中国科学技术大学教授。1982 年 12 月生于浙江东阳，2011 年入选首批中组部「青年」，2012 年入选国家自然科学基金优秀青年项目。目前主持国家重大科学研究计划课题、中科院量子先导专项子课题、国家自然科学基金面上项目等。对多光子纠缠、光学量子计算和基于半导体量子点电子自旋操纵领域的多个关键性问题开展了深入的研究，取得了一系列在国际上有重要影响的实验成果。

作为主要作者完成的工作有：在国际上首次实现六光子纠缠、八光子纠缠和十比特超纠缠；首次用光量子比特实现 Shor 算法；首次演示容失量子编码；首次模拟任意子分数统计；首次实现线性方程组的量子计算；首次实现多体纠缠交换；首次演示基于隐形传态的量子逻辑门；首次完成单量子点自旋的动力学测量；首次实现单电子自旋的光学非破坏性读取；首次实现原子系综之间的量子隐形传态；首次实现基于量子点的脉冲共振荧光等。

在颁奖典礼上，陆朝阳说道，

「量子通信目前已经走向了实用化和产业化的阶段，但是量子计算这个领域，才刚刚从基础研究迈向技术集成的研发阶段。」

他也表示，通过研究超冷原子和超导两个体系，他们希望能制造出一个实用的量子模拟机（五年时间），为最终实现通用的量子计算机打下基础。

朱军

清华大学计算机科学与技术系副教授

研究领域：贝叶斯人工智能理论、方法与平台

2005 年获清华大学学士学位，2009 年获清华大学博士学位，历任 NIPS、ICML、IJCAI 大会领域主席。研究工作围绕机器学习基础理论、算法和应用展开，涵盖机器学习、非参数化贝叶斯方法、最大间隔学习、数据挖掘。

针对复杂数据隐含结构的学习与利用中的共性问题，研究了结构学习及基于结构的统计学习中若干关键问题，提出：（1）最大熵判别式学习的 PAC-Bayes 理论与方法；（2）正则化贝叶斯推理及正则化非参数贝叶斯推理理论；（3）非参数化贝叶斯模型的最大间隔学习理论与高效算法等。

针对互联网数据挖掘、社交网络分析、多模态数据融合、网络推荐等多个典型应用场景，将基础理论与实际问题结合，提出有效的计算模型和算法，包括：（1）将正则化贝叶斯推理用于解决大规模文本分类、社交网络分析、矩阵低秩分解、多模态数据融合等问题，提出高效推理算法；（2）将结构化最大熵判别式学习用于解决网络环境下信息抽取、实体关系抽取、多模态数据融合与检索等问题，建立了基于结构的网络数据抽取框架及包括 StatSnowball 在内的若干统计模型，获 3 项美国专利，研究成果已应用到微软的多个搜索引擎，包括人立方关系搜索引擎和学术搜索引擎等。

作为对贝叶斯方法有着深厚见解的学者，朱军在颁奖典礼上表示，贝叶斯方法会是引领人工智能发展的一种有效方法。

「世界是开放的，充满了很多的不确定性，存在着对抗，甚至存在恶意攻击。在很多场景下，比如说医疗场景，我们面临的是小数据。现在的方法，比如深度学习，它是一个黑箱。在未来，我们相信会实现鲁棒性的可解释的人工智能。我们觉得在实现未来人工智能的途径上，贝叶斯方法是一种有效的方法，甚至是一种引领性的方法。」

何庆林

北京大学助理教授

研究领域：拓扑量子计算

2011 年获中山大学学士学位，2015 年获香港科技大学博士学位。此后，作为博士后研究员，加入加利福尼亚大学洛杉矶分校电机工程系王康隆教授研究团队。目前为北京大学助理教授。

他所在的 UCLA 团队制备了由拓扑绝缘体和超导体所合成的复合电子器件，在一定的外加磁场情况下，可以建立马约拉纳费米子的高速公路。「在这样的高速公路上，我们可以人为地对马约拉纳费米子态进行操作。」他表示。

在颁奖现场，他也宣布，他们将会建立以马约拉纳费米子为基础的量子计算机的基石。「量子计算机的建立道阻且长，我们现在已经有了很好的开端。」

远见者

陈云霁

中国科学院计算技术所研究员

研究领域：人工智能芯片

陈云霁，男，1983 年生，江西南昌人，中国科学院计算技术研究所研究员，博士生导师。同时，他担任了中国科学院脑科学卓越中心特聘研究员，以及中国科学院大学岗位教授。目前他带领其实验室，研制寒武纪系列深度学习处理器。在此之前，他从事国产处理器的研发工作十余年，先后负责或参与了多款龙芯处理器的设计。

他在包括 ISCA、HPCA、MICRO、ASPLOS、ICSE、ISSCC、Hot Chips、IJCAI、FPGA、SPAA、IEEE Micro 以及 8 种 IEEE/ACM Trans. 在内的学术会议及期刊上发表论文 60 余篇。陈云霁获得了首届国家自然科学基金「优秀青年基金」、首届国家万人计划「青年拔尖人才」、中国计算机学会青年科学家奖以及中科院青年人才奖。他还作为负责人带领科研团队获得了全国「青年文明号」和中央国家机关「青年文明号」的称号。

查正军 

中国科学技术大学信息技术科学院教授、博士生导师

研究领域：图像视频分析

2004 年获中国科学技术大学学士学位，2009 年获中国科学技术大学博士学位，主要从事图像视频分析与检索、多媒体大数据分析、计算机视觉、人工智能等方向的研究。

累计发表学术论文百余篇，其中 ACM/IEEE 汇刊论文及 CCF 推荐 A 类会议长文数十篇。多次获得国际会议论文奖励，包括顶级国际会议 ACM Multimedia 最佳论文奖、最佳学生论文奖等。担任 IEEE 通信学会多媒体通信专委会多媒体大数据组联合主席、多个 SCI 国际期刊客座编委，多次参与组织顶级国际会议。入选国家「青年千人」计划、中科院「百人计划」，获国家自然科学基金委优秀青年基金项目资助。

卢策吾

上海交通大学研究员，博士生导师

研究领域：计算机视觉

主要从事计算机视觉与深度学习相关研究，入选国家「青年千人」计划，原斯坦福 AI Lab 博士后研究员（导师：Fei-Fei Li 和 Leo Guibas），为斯坦福-丰田无人车重要研究人员之一。目前也是商汤-交大深度学习联合实验室常务副主任。发表 CVPR/ICCV/TPAMU/IJCV 等 CCF-A 类论文 30 多篇，Valse VIP 会员，gt-CVPR 副主编，CVPR/ICCV 程序委员会 (PC) 委员，PAMI/IJCV/TOG Reviewer，国际会议 CVM 2018 主席，带队在 2014 年 ImageNet 大规模图像识别竞赛 (ILSVRC) 中取得第四名。

在颁奖现场，他分享了他们实验室目前的一些成果，比如对人的姿态的检测，对人类情感识别的基础性研究。

他表示，虽然现在深度学习发展非常蓬勃，但想要对计算机视觉基础语义进行深刻理解，还有很长的路要走，需要做很多研究工作。「我们认为让机器能够真正看懂我们的世界，道路还非常之远。希望在未来能做出更多的工作。」

王震

西北工业大学教授

研究领域：复杂性网络

2017 年入选国家「」青年项目，主要研究方向为复杂网络、航空交通、网络信息优化及控制、行为决策动力学、大数据等。目前，以第一作者或通讯作者在 Phys. Rep. (IF>20, 3 篇) 、PNAS、ScienceAdvances (Science 子刊) 等国际知名期刊发表相关 SCI 论文 90 余篇，2015 年应邀为由多名欧洲科学院院士主导的复杂网络丛书《Interconnected Networks》撰写一章 (唯一的中国作者)，总引用 4000 余次，H 因子 34。3 次获得 Elsevier 和 IOP 出版社的年度最佳伦论文、年度亮点论文，多次获得最多引用、最多下载论文。

自 2009 年，受邀在国外知名研究机构和国际顶级会议做学术报告 30 余次 (包括美国工业与应用数学学会 (SIAM)30 分钟的特邀报告，世界工业与应用数学学会 (ICIAM) 的特邀报告，Elsevier 年会 (全球每年只邀请 30 人左右) 的特邀报告），2017 年应 SIAM 邀请作为 Symposium Chair 组织复杂网络动力学的 Symposium。此外，现为 Sci. Rep.、Applied Math. Com.、Chaos Solitons & Fractals 等 5 个 SCI 杂志的副编，多次入选 Elsevier 和 IOP 旗下期刊杂志的年度最佳审稿人。

在颁奖现场，王震直言，从学术认知、学术成果和学术评价上来看，网络科学和数据科学将为人工智能注入新的动力。他也提及网络数学、数据科学目前面临空间属性和时间属性上的挑战。

而网络科学和数学将为人工智能注入什么新的动力？

他说道：「主要从行为决策两个方面来研究。一是线下的行为决策。我们将行为经济学实验和网络，以及脑科学结合起来，从行为决策、行为认知和感知方面来研究。二是线上的行为决策。我们基于各种各样的互联网大数据，主要从情感传播以及出行轨迹来做各个方面的预测。」

发明家

王星泽

华中科技大学教授

研究领域：光电人工智能

研究方向为光电器件中的光子管理，光电器件在人工智能上的应用。曾获第 22 届全国中学生物理竞赛决赛（CPhO）一等奖、理论第一名，第 7 届亚洲物理奥林匹克竞赛（APhO）金牌、理论第一名，第 37 届国际物理奥林匹克竞赛（IPhO）金牌。

2010 年获麻省理工学院数学专业和物理学专业学士学位，2012 年获剑桥大学数学专业硕士学位，2014 年获斯坦福大学管理科学与工程专业和电气工程专业硕士学位，2016 年获斯坦福大学应用物理学专业博士学位。曾任斯坦福大学中国学生学者联合会主席、斯坦福大学能源俱乐部副主席，被中华人民共和国驻旧金山总领事馆授予「优秀学生会主席」称号。

在颁奖现场，他表示，视觉是智能机器人的核心，而光学在机器视觉上意味重大。将光学与几何学、物理学等几大学科结合，可以极大的改善计算机视觉体系。

「如果我们能有更好的光学技术，能够捕捉一些美好的画面，提供大量数据给人工智能系统，整合起来，就能实现良好的视觉优化体验。」

刘霁 

腾讯 AI Lab 专家研究员，美国罗彻斯特大学助理教授

研究领域：机器学习

罗切斯特大学计算机科学系、电子与计算机工程系助理教授。本科毕业于中国科学技术大学，并于亚利桑那州立大学与威斯康星麦迪逊分校取得了硕士与博士学位。他的研究兴趣广泛，包括机器学习、优化及其在计算机视觉、数据挖掘等领域的应用。在罗切斯特大学建立了机器学习和优化研究组。

2010 年获得 SIGKDD 大会最佳论文提名奖，2015 年获得 UAI 大会 Facebook 最优学生论文奖，2017 年 IBM Faculty Fellowship，在包括 JMLR，SIMOPT，NIPS，ICML 等顶级期刊和会议上发表过多篇论文。

韦福如

微软亚洲研究院资深研究员 / 研究经理

研究领域：自然语言处理

韦福如博士，微软亚洲研究院自然语言计算组主管研究员。2004 年和 2009 年在武汉大学计算机学院获得学士和博士学位。目前主要从事智能问答和对话系统，机器阅读理解和摘要，情感（绪）分析和意见挖掘等研究及应用。多项研究成果转化到微软重要产品中, 包括聊天机器人, 搜索和广告及微软认知服务等。

在自然语言处理领域顶级杂志和期刊（Computational Linguistics，ACL/EMNLP/COLING/SIGIR/AAAI/IJCAI 等）发表论文 90 余篇，并担任过 EMNLP 2015，NAACL 2016 等国际会议领域主席。

在颁奖现场，他与大家分享了微软亚研院在自然语言处理研究上的一些进展。

他表示，读是很重要的一环。「这既是我们评测一个人很重要的一个方面，也是获取知识、解决问题的一个重要的方式和手段。

对于机器阅读在数据集的评测上超过人类这件事，他也发表了自己的见解。

「现在我们说超过人，我觉得是很好的里程碑和进展，但不能被过度解读。其实现在系统在某一方面做得比较好，但在很多方面还做得不够好。」

在现场他也直言，「现在基于机器学习或者是深度学习的研究，都离不开大规模、高效率的数据集。」他表示，希望机器的阅读理解能力能很好地运用在不同的场景下，比如搜索、金融或法律等行业。

除了以上提及的学界人工智能领域研究人员，业界也有诸多人工智能界领军人物入选，名单如下：

创业家

• 快手创始人兼 CEO 宿华 研究领域：机器学习，社交网络 

• 旷视科技创始人兼 CEO 印奇 研究领域：人脸识别 

• 第四范式创始人兼 CEO 戴文渊 研究领域：迁移学习，数据挖掘 

• 深鉴科技创始人兼 CEO 姚颂 研究领域：人工智能芯片 

• 商汤科技联合创始人、副总裁徐冰 研究领域：机器学习，人脸识别 

• 速腾聚创创始人兼 CEO 邱纯鑫 研究领域：LiDar 

远见者

• Lightelligence 联合创始人兼 CEO 沈亦晨 研究领域：光学人工智能芯片

• 深知科技创始人兼 CEO 吴海山 研究领域：计算机视觉、数据挖掘

• 氪信创始人兼 CEO 朱明杰 研究领域：机器学习，数据挖掘

• 科大讯飞研究院副院长 魏思  研究领域：深度学习，语音识别

• 小马智行联合创始人兼 CTO 楼天城 研究领域：自动驾驶

发明家

• BrainCo 及 BrainRobotics 创始人兼 CEO 韩璧丞 研究领域：脑机接口，智能假肢

• 蚂蚁技术实验室无人值守算法技术负责人曾晓东 研究领域：物联网支付技术

完整名单如下：

先锋者：

创业家：

  远见者：

发明家：

 人文关怀者：

在历年 Innovators Under 35 榜单上，我们可以看到多位改变世界的人物，如谷歌联合创始人 Larry Page 和 Sergey Brin、Facebook 创始人马克·扎克伯格、雅虎创始人杨致远、Linux 之父 Linus Torvards 等。如今，在该榜单上的华人也越来越多，如 2017 年度有包括阿里巴巴人工智能实验室首席科学家王刚、阿里云首席安全科学家吴翰清，柔宇科技创始人刘自鸿在内的 6 位华人入选。

2010 年，Innovators Under 35 榜单首次进行区域性评选，目前的区域性榜单包括亚洲、意大利、法国、西班牙以及拉丁美洲的数个国家。随着中国科技力量的崛起，该榜单正式进入中国，旨在评选出中国的科技中坚力量，挖掘出最有创新能力的中国科技青年。相信榜单里的这些青年势必会给中国的未来带来无限想象。

附 36 位评委名单：

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