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新一屆“35歲以下科技創新35人”中國區名單發布,AI人才備受矚目

發布時間:2025-05-24 17:20:55

5月23日晚,《麻省理工科技評論》“35歲以下科技創新35人”(Innovators Under 35,簡稱“TR35”)中國區名單在上海發布。

入選者中,有人以開源生態推動技術普惠,有人以合成數據突破具身智能瓶頸,有人將光合系統跨物種移植逆轉退行性疾病,有人用拓撲超材料改寫聲波操控法則。他們的研究從實驗室原子級成像到生產線分鐘級裝配,從微觀蛋白質降解到宏觀量子優越性驗證……

2024 年度“35 歲以下科技創新 35 人”中國區入選名單 “Deep Tech深科技”微信公眾號 圖

澎湃新聞注意到,此次發布名單中,AI人才占據極大比例,青年力量正不斷凸顯,其中最年輕的入選者只有27歲。此外,兩家上海“模速空間”入駐企業亦有代表人物入選。

AI領域的中國力量:來自DeepSeek、模速空間的他們入選

2017年,DeepTech聯合《麻省理工科技評論》將TR35評選正式落地中國,關注和挖掘中國新興科技領域的青年創新力量。經過8屆評選,越來越多的中國青年人才被更多人看到,特別是在AI領域表現尤為突出。

事實上,中國人才正在全球AI領域扮演越來越關鍵的角色。英偉達創始人兼CEO黃仁勛最近出席華盛頓的一場活動時提到:“全球50%的AI研究人員來自中國……” 2024年,OpenAI發布GPT-4o,GPT-4o的17位關鍵團隊成員中有6位華人,占比約為35.29%。谷歌和英偉達重點具身智能論文和項目梳理的114名關鍵AI研究員中,谷歌研究員的華裔比例約為20%,英偉達研究員的華裔比例達40%。

此次TR35評選,同樣有大量入選者在AI領域建樹頗豐。名單中第一位便來自今年春節以來備受矚目的DeepSeek。研究員邵智宏作為第一完成人領導了DeepSeekMath項目,通過高質量預訓練和基于GRPO的強化學習方法,從根本上提升模型的數學和邏輯推理能力。在海外致力于AI研發的華人面孔也沒有被忘記。谷歌DeepMind研究科學家許倬位列其中,他提出了使用合成空間推理數據訓練視覺-語言模型的方法,以彌補當前基礎模型因機器人數據稀缺而導致的欠擬合。

聚焦上海,兩家模速空間入駐企業的代表人物入選TR35名單。一位是上海交通大學副教授、無問芯穹聯合創始人兼首席科學家戴國浩,他開創了融合推理與行動的智能體范式,并推動智能體技術在通用系統操作與知識密集型領域的應用。另一位則是階躍星辰首席科學家張祥雨,他提出了業內最早的圖文生成理解一體化的多模態大模型架構之一,并發布中國首個千億參數原生多模態大模型。

經粗略統計,此次入選的35人中至少一半的研究領域直接與AI相關,他們聚焦大語言模型、通用機器人、自動駕駛、三維空間智能、量子計算等領域,不斷努力讓AI技術取得突破,并得以應用于生產生活中,以科研成果詮釋中國AI的青年力量。

青年人的創新動力:最年輕入選者僅27歲

縱觀此次入選的35人名單,30歲以下的有5人,包括前文提到28歲的邵智宏。最年輕的是OpenAI研究員姚順雨,只有27歲。他是OpenAI在2025年首批智能體產品operator與deep research的核心貢獻者。在前期研究過程中,他為語言智能體方向的開啟和發展做出了基礎性貢獻。

姚順雨提出的ReAct方法首次引入“推理—行動”結合的智能體范式,為創建具備通用性、可擴展性的語言智能體奠定了基礎。ReAct的核心理念是讓大語言模型在行動前先進行可解釋的內在推理,繼而基于推理結論去決策與操作。這一思路不但增強了模型的可控性,也極大拓展了其在各類實際領域中的適用能力。如今,ReAct已成為世界范圍內構建語言智能體的最主流方法,被學術界與工業界廣泛采納。

此外,同在AI領域,29歲的清華大學助理研究員韓旭長期致力于自然語言處理、知識工程及大模型技術研究,旨在推動人工智能技術的創新與普及。他提出了大模型“能力密度定律”并構建高效端側大模型MiniCPM系列,推動大模型技術從云側向端側的普惠化發展。

29歲的鐘翰森有著多個頭銜,他既是上海奇算光啟信息技術有限公司的創始人,也是上海人工智能實驗室的青年科學家,還是上海創智學院的全時導師。鐘翰森基于 AI技術實現全球最大規模2000+量子比特中性原子陣列,并設計出AI驅動的量子糾錯解碼器,可適用于所有量子糾錯碼,且性能超越現有所有解碼器,為容錯量子計算提供了新的技術路徑。目前,他正集中攻克光子系統的可編程性與算法適配難題,目標是實現基于光子的通用智能算力,為未來集成化光子智能芯片奠定基礎。

同樣是29歲,在RNA建模和設計領域,香港中文大學助理教授李煜提出了首個基于AI的通用RNA基礎模型,基于2300萬個未注釋的RNA序列訓練該模型,并從RNA序列中提取了其序列表征及進化信息,顯著加速RNA設計迭代并大幅減少實驗周期和成本。

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