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星辰匯聚，揚帆遠航：2025WAIC云帆獎頒獎典禮暨云帆青年摯友之夜共筑AI創(chuàng)新樞紐
2025年7月27日，在星光熠熠的世界人工智能大會（WAIC）期間，一場專為全球頂尖AI青年打造的榮耀盛會——2025WAIC云帆獎頒獎典禮暨云帆青年摯友之夜于上海隆重舉行。本次活動由上海人工智能實驗室、機器之心、全球高校人工智能學術(shù)聯(lián)盟聯(lián)合主辦，并得到東方菁匯、長三角國家技術(shù)創(chuàng)新中心、真格基金、中國聯(lián)通等機構(gòu)的大力支持。
大會匯聚了2025WAIC云帆獎得主、召集人、評委、候選人，以及全球AI技術(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖、學術(shù)新銳和頂尖投資人等150余位產(chǎn)學研資核心力量，共同見證并激揚著中國AI青年力量的蓬勃脈動。
活動現(xiàn)場，公布了今年的WAIC云帆獎「璀璨明星」和「明日之星」新晉得主名單并舉行了頒獎典禮。
上海人工智能實驗室主任、首席科學家，清華大學惠妍講席教授周伯文（左一），中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院執(zhí)行院長龔克（右三），上海市人才工作局副局長、二級巡視員郭磊（右二），機器之心創(chuàng)始人兼CEO趙云峰（右一）在大會現(xiàn)場為「璀璨明星」頒獎。
螞蟻集團CTO何征宇（左一），北京大學智能學院博雅特聘教授、副院長陳寶權(quán)（左二），上海人工智能實驗室黨委副書記兼紀委書記王平（右二），東方菁匯集團總裁余立越（右一）在大會現(xiàn)場為「明日之星」頒獎。
值得關(guān)注的是，本屆云帆獎組委會創(chuàng)新性地設(shè)立「提名獎」，旨在進一步完善云帆社區(qū)人才體系?；顒蝇F(xiàn)場，公布了2025WAIC云帆獎「璀璨明星提名獎」和「明日之星提名獎」名單并舉行了頒獎典禮。
長三角國家技術(shù)創(chuàng)新中心信息技術(shù)首席專家劉國權(quán)（左一），真格基金管理合伙人戴雨森（右一）在大會現(xiàn)場為「璀璨明星提名獎」頒獎。
上海聯(lián)通黨委委員副總經(jīng)理劉彤（左一），ICT產(chǎn)業(yè)觀察家，黃大年茶思屋科技網(wǎng)站總編張群英（右一）在大會現(xiàn)場為「明日之星提名獎」頒獎。
接下來，讓我們走近每一位新晉WAIC云帆獎得主，了解他們的卓越成就與前沿探索。
2025WAIC云帆獎新晉得主介紹
2025WAIC云帆獎「璀璨明星」
（按姓氏拼音排序）
陳建宇，本科畢業(yè)于清華大學精儀系，后于UCBerkeley取得博士學位，師從美國工程院院士、機電控制先驅(qū)、MPC算法奠基人MasayoshiTomizuka教授。擁有10年以上機器人與人工智能研發(fā)經(jīng)驗，具備稀缺的軟硬件全棧規(guī)劃能力。與團隊在機器人與AI領(lǐng)域的國際頂會和期刊上發(fā)表70多篇論文，并入圍RSS2024、L4DC2022、IEEEIV2021、IFACMECC2021等國際會議優(yōu)秀論文獎。憑借卓越的學術(shù)與創(chuàng)業(yè)成就，上榜福布斯中國“30Under30”。
高陽，本科畢業(yè)于清華大學，后獲加州大學伯克利分校博士學位，師從具身智能泰斗PieterAbbeel，研究涵蓋具身智能、機器人交互、強化學習等領(lǐng)域。學術(shù)上，他在NeurIPS、ICML等頂級會議發(fā)表多篇論文，谷歌學術(shù)引用超5000次。今年與上海人工智能實驗室等團隊聯(lián)合推出的OneTwoVLA，實現(xiàn)推理與動作無縫切換，顯著提升模型泛化與常識能力；EfficientZero系列為目前全球樣本效率最高強化學習算法，獲OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人肯定；EfficientImitate大幅提升模仿學習效率；ViLa和CoPa模型性能突出。創(chuàng)業(yè)方面，他聯(lián)合創(chuàng)立千尋智能，聚焦通用人形機器人及具身大模型，成立一年完成多輪融資，躋身行業(yè)領(lǐng)跑陣營，推動技術(shù)突破落地。
何聰輝，清華大學博士，上海人工智能實驗室青年科學家，上海交通大學兼職博導，入選國家級青年人才，現(xiàn)負責浦江書生系列大模型的數(shù)據(jù)體系建設(shè)。何聰輝的主要研究方向為面向大模型的高效數(shù)據(jù)學習，在AI頂會發(fā)表論文100余篇，谷歌引用8600+，曾獲高性能計算應(yīng)用領(lǐng)域最高獎“戈登?貝爾”獎，并創(chuàng)建國內(nèi)最大的開放數(shù)據(jù)平臺OpenDataLab，開源智能文檔解析工具MinerU，累計GitHub星標數(shù)突破4萬。
劉邦，現(xiàn)任蒙特利爾大學和Mila研究所副教授、加拿大CIFAR人工智能講席教授。研究自然語言處理、多模態(tài)與具身學習及AIforScience等。他已發(fā)表論文與教程100余篇，榮獲2024云帆獎、蒙特利爾大學研究卓越獎及GeorgeWalker最佳博士論文獎等。他深耕基礎(chǔ)智能體研究，聯(lián)合MetaGPT發(fā)起FoundationAgents開源組織，率先構(gòu)建材料科學大模型與智能體推動新材料智能設(shè)計，成果廣泛應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)。
喬暢，本、博畢業(yè)于清華大學自動化系，擬于8月入職清華大學精密儀器系助理教授。研究興趣為智能光子學，聚焦人工智能與光學交叉創(chuàng)新：在AIforOptics方面，設(shè)計融合光學成像模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，突破光學顯微成像的時空帶寬極限，研制具身智能超分辨光學顯微成像儀器；在OpticsforAI方面，研究立體集成智能光計算架構(gòu)與芯片，解決人工智能發(fā)展的算力和功耗瓶頸。
王翔，中國科學技術(shù)大學特任教授、博導，國家青年人才。研究興趣：信息推薦與挖掘、大模型、可信人工智能等，在國際頂會和頂刊上發(fā)表論文70余篇，谷歌學術(shù)引用2萬余次。2025年獲得人工智能國際頂會ICLR杰出論文獎，2023年獲國際基礎(chǔ)科學大會前沿科學獎，2024年獲ACMSIGIR青年學者獎和吳文俊人工智能自然科學一等獎，2024年入選《麻省理工科技評論》MITTR35榜單、AI100青年先鋒。
吳翼，現(xiàn)任清華大學交叉信息院助理教授，博士畢業(yè)于UCBerkeley，前OpenAI研究員，同時也是上海期智研究院PI，螞蟻研究院強化學習實驗室首席科學家，邊塞科技創(chuàng)始人。研究方向為強化學習，多智能體學習和通用智能體。曾獲得NIPS2016最佳論文獎，和ICRA2024最佳展示獎候選。代表作包括OpenAI捉迷藏項目，多智能體強化學習學習領(lǐng)域最高引算法MADDPG/MAPPO算法，開源智能體強化學習框架AReaL等。人生樂趣包括研究AI/RL，喝奶茶以及吃遍全世界。
謝偉迪，上海交通大學長聘軌副教授，教育部U40，國家級青年人才（海外），上海市海外高層次人才計劃獲得者，上海市啟明星計劃獲得者，科技部科技創(chuàng)新2030—“新一代人工智能”重大項目青年項目負責人。博士畢業(yè)于牛津大學視覺幾何組（VisualGeometryGroup，VGG），導師為ProfessorAndrewZisserman和ProfessorAlisonNoble，是首批Google-DeepMind全額獎學金獲得者，China-OxfordScholarship獲得者，牛津大學工程系杰出獎獲得者。主要研究領(lǐng)域為計算機視覺，醫(yī)學人工智能，共發(fā)表論文超100篇，包括NatureCommunications，NPJDigitalMedicine,CVPR，ICCV,NeurIPS,ICML,IJCV等，GoogleScholar累計引用超16000次，多次獲得國際頂級會議研討會的最佳論文獎和最佳海報獎，最佳期刊論文獎，MICCAIYoungScientistPublicationImpactAwardFinalist(5/6000）；NatureMedicine，NatureCommunications特邀審稿人，計算機視覺和人工智能領(lǐng)域的旗艦會議CVPR，NeurIPS，ECCV的領(lǐng)域主席。
張宸，致力于研究智能處理器架構(gòu)與芯片系統(tǒng)，包括FPGA和GPU等，深度挖掘人工智能計算的底層硬件基礎(chǔ)與信息表達機制，通過張量計算建模、數(shù)據(jù)信息壓縮、處理器架構(gòu)和電路設(shè)計優(yōu)化等手段，為高算力、高能效AI硬件的設(shè)計提供理論支持和技術(shù)路線驗證，突破AI處理器的算力、帶寬和能耗瓶頸。
張嘉恒，本科畢業(yè)于上海交通大學ACM班，之后在加州大學伯克利分校（UCBerkeley）獲得博士學位，師從DawnSong教授。張嘉恒博士的研究聚焦于零知識證明（ZKP）、可驗證計算與人工智能安全，特別關(guān)注ZKML（可驗證機器學習）在AI模型隱私保護與可信驗證中的應(yīng)用。他致力于構(gòu)建既保障數(shù)據(jù)隱私、又提升模型可信性的加密機制，涵蓋從決策樹到Transformer等多種模型。其研究強調(diào)技術(shù)實用性，服務(wù)于AI審計、合規(guī)驗證及關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施安全，推動人工智能系統(tǒng)在高安全需求場景下的可靠落地。
趙恒爽，香港大學助理教授，國家優(yōu)青，研究興趣包括計算機視覺、機器學習和人工智能。在頂級會議和期刊上發(fā)表論文100余篇，研究成果被引43,000余次，單篇一作被引18,000余次。曾獲得多次國際學術(shù)競賽冠軍，世界人工智能大會明日之星、璀璨明星和青年優(yōu)秀論文獎，CVPR最佳演示榮譽獎，AI100青年先鋒，AI2000計算機視覺最具影響力學者，擔任CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR等會議的領(lǐng)域主席。
2025WAIC·云帆獎「明日之星」
（按姓氏拼音排序）
陳天龍，于2024年秋季加入北卡羅來納大學教堂山分校計算機系擔任助理教授。在這之前（即2023-2024年），他于麻省理工和哈佛大學擔任博士后研究員。陳天龍博士分別于2023年和2017年獲得了德州大學奧斯汀分校電子&計算機工程的博士學位和中國科學技術(shù)大學（少年班學院）的應(yīng)用數(shù)學和計算機雙學士學位。他的主要研究方向是建立準確、可靠和高效的機器學習系統(tǒng)他近期的研究方向主要聚焦于：（1）重要的機器學習問題包括多模態(tài)學習，大語言模型，稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、魯棒性、可學習的優(yōu)化算法、和圖網(wǎng)絡(luò)；（2）交叉學科的科學難題比如生物工程、疫苗藥物研發(fā)和量子計算陳天龍博士曾先后獲得了AmazonResearchAward,CiscoFacultyAward,AAAI'25NewFacultyHighlights,NAIRRPilotAward,UNCAcceleratingAIAward,CPALRisingStar,AdvMLRisingStar,IBMPh.D.Fellowship,AdobePh.D.Fellowship,GraduateDean'sPrestigiousFellowship。
陳小康，現(xiàn)任DeepSeekAI多模態(tài)組研究員。2024年博士畢業(yè)于北京大學，師從曾鋼研究員，同年獲評北京大學優(yōu)秀畢業(yè)生。他的研究領(lǐng)域包括多模態(tài)理解大模型和多模態(tài)理解與生成統(tǒng)一模型，在IJCV、CVPR、ICCV、ECCV等頂級會議期刊發(fā)表論文三十余篇，谷歌學術(shù)引用一萬余次。他在博士期間和IEEEFellow王井東老師合作的視覺自監(jiān)督預訓練方面的工作CAE在百度公司的多個業(yè)務(wù)中落地應(yīng)用。他在DeepSeek主導完成的多模態(tài)大模型項目Janus-Series和DeepSeek-VL2在GitHub獲得兩萬余次星標、其中他作為第一作者完成的Janus-Pro項目發(fā)布首月即在Huggingface開源平臺上獲得上百萬次下載，曾在Huggingface和GitHub的Trending榜單排名第一，在國外推特論壇上相關(guān)的帖子獲得數(shù)千萬次瀏覽和數(shù)萬次轉(zhuǎn)發(fā)。他在Janus-Series中提出的解耦視覺編碼的思想被學術(shù)界和工業(yè)界廣泛使用。
崔淦渠，博士畢業(yè)于清華大學計算機系，研究方向為大語言模型的對齊與強化學習技術(shù)。在ICML,NeurIPS,ACL,KDD等國際人工智能頂級會議與期刊上發(fā)表論文十余篇，谷歌學術(shù)引用超11000次。獲清華大學優(yōu)秀博士論文、清華大學優(yōu)秀畢業(yè)生等榮譽。代表作包括偏好對齊數(shù)據(jù)UltraFeedback,UltraInteract，密集過程獎勵算法ImplicitPRM,PRIME以及對強化學習熵機制的研究。
傅朝友，入選中國科協(xié)青年人才托舉工程。研究方向為多模態(tài)智能，已發(fā)表論文20余篇，谷歌學術(shù)引用4千余次，作為Owner的GitHub開源項目累計獲得2萬余次Stars。代表性工作包括VITA多模態(tài)大模型系列（一作VITA-1.0&-1.5，通訊Long-VITA、VITA-Audio，3千GitHubStars），MME多模態(tài)評測基準系列（一作MME&Video-MME，引用千余次）和Awesome-MLLM多模態(tài)社區(qū)（Owner，1萬余次GitHubStars）等。獲中科院院長特別獎、IEEEBiometricsCouncil最佳博士學位論文、北京市優(yōu)秀博士學位論文、中科院優(yōu)秀博士學位論文、小米青年學者-科技創(chuàng)新獎、南京大學紫金學者、CVPR-2023杰出審稿人等。
龔睿昊，博士畢業(yè)于北航計算機學院，師從劉祥龍教授，現(xiàn)擔任商湯科技副總監(jiān)。研究方向為高效機器學習系統(tǒng)，在TPAMI、ASPLOS等期刊會議發(fā)表論文40余篇，谷歌學術(shù)引用4300余次，成果被AMD、英特爾等二十余國內(nèi)外知名機構(gòu)的開源框架集成。主導的壓縮部署系統(tǒng)多次登上GitHub趨勢榜，被來自斯坦福大學、微軟等機構(gòu)項目公開致謝。3次獲IEEELPCV和IEEEUAVChase國際比賽冠亞軍。擔任多個CV/AI期刊會議的客座編輯和學術(shù)研討會主席。
顧家遠，博士畢業(yè)于美國加州大學圣迭戈分校，師從蘇昊教授。他的研究方向為具身智能和三維視覺，在計算機視覺、機器學習、機器人等國際頂會上均有發(fā)表，獲得過SIGGRAPH2025和ICRA2024的最佳論文獎。
李彥瑋，現(xiàn)任美國字節(jié)跳動Seed研究科學家，2024年博士畢業(yè)于香港中文大學，師從賈佳亞教授。研究聚焦于視覺語言基礎(chǔ)模型（VLM），尤其是物理世界中多模態(tài)交互與推理。其在人工智能與計算機視覺頂會/頂刊發(fā)表論文20余篇，包括多篇會議Oral及Highlight，GoogleScholar引用5000余次。其擔任多個頂會的領(lǐng)域主席和審稿人，近期成果包括Seed1.5-VL、LLaVA-OneVision、Mini-Gemini、LLaMA-VID、LISA等。
龍霄瀟，南京大學智能科學與技術(shù)學院副教授，南京大學紫金學者，入選國家高層次青年人才。2018年本科畢業(yè)于浙江大學，2023年博士畢業(yè)于香港大學。長期從事三維重建與生成、神經(jīng)渲染、世界模型等空間智能技術(shù)研究，近五年來在T-PAMI、CVPR、SIGGRAPH等期刊會議上發(fā)表第一作者與通訊作者論文20余篇，谷歌學術(shù)引用3000余次。帶領(lǐng)學生獲得2025年ICRAManiSkill-ViTac視觸融合操控挑戰(zhàn)賽冠軍。
駱昱宇，現(xiàn)任香港科技大學（廣州）助理教授、博士生導師，數(shù)據(jù)智能與分析實驗室負責人。研究方向為Data-centricAI，AI+Databases，LLMAgents。在頂級國際會議和期刊如SIGMOD、VLDB、ICML、NeurIPS、ICLR、TODS上發(fā)表論文40余篇，智能問數(shù)（Text2SQL）等成果落地于華為、國家電網(wǎng)和螞蟻金服等企業(yè)。入選2023年福布斯中國30位30歲以下精英榜，獲CCF-A類會議SIGMOD2023最佳論文系列獎、華為火花獎、清華大學特等獎學金、清華優(yōu)博等榮譽。
唐相儒，研究用于自動化科學發(fā)現(xiàn)的多智能體系統(tǒng)，尤其是生物醫(yī)學方面，比如細胞機制理解、醫(yī)學診斷、分子設(shè)計等方向。以一作/共同一作在NatureBiotechnology、NatureCommunications、ICLR、ACL等期刊/會議發(fā)表多篇學術(shù)論文。組織ICML2025與ICLR2024智能體研討會、ISMB2024LLMs教程。曾獲IJCAI2024AI4ResearchWorkshop最佳論文獎，ICMLCFAgenticWorkshop最佳論文Runner?Up獎。
王靖博，上海人工智能實驗室青年科學家，研究方向包括人型角色控制與物理仿真、人形機器人運動控制以及具身智能等。2023年博士畢業(yè)于香港中文大學多媒體實驗室，已在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等頂級會議和期刊發(fā)表論文數(shù)十篇，并獲得多篇oral和spotlight，Google學術(shù)引用超過8400次。曾獲得包括COCO在內(nèi)的多個視覺理解挑戰(zhàn)賽冠軍，其研究成果入選ECCV十大影響力論文及ESI高被引論文。
于力軍，谷歌深度思考的高級研究科學家，致力于Gemini和Veo項目的研發(fā)。他的研究主要圍繞視頻生成、多模態(tài)大模型的統(tǒng)一訓練、強化學習等展開。他獲得了卡內(nèi)基梅隆大學博士學位，北京大學雙學士學位等。他曾獲得ICML最佳論文獎及系列國際挑戰(zhàn)賽冠軍，并被評為Siebel學者和百度學者。
張林峰，上海交通大學助理教授，研究方向為高效人工智能。2024年博士畢業(yè)于清華大學交叉信息研究院。研究方向為高效人工智能。他曾獲微軟學者、北京市優(yōu)秀畢業(yè)生，清華大學優(yōu)秀博士論文，擔任ACLARR、NeurIPS等會議的領(lǐng)域主席，代表作自蒸餾被引用超過一千次。
鄭楚杰，通義千問研究員，Qwen3、QwQ系列開源模型核心貢獻者。2025年博士畢業(yè)于清華大學，師從黃民烈教授。研究方向為大模型推理、對齊與強化學習。在ICLR、ICML、ACL等國際會議發(fā)表論文10余篇，谷歌學術(shù)引用量5000余次，長期擔任ACL、EMNLP、NAACL等會議領(lǐng)域主席。
周煊赫，上海交通大學計算機學院長聘軌助理教授，主要研究智能數(shù)據(jù)分析、ML/LLM數(shù)據(jù)底座、自治數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（AI4DB）。在SIGMOD、VLDB、NIPS、TKDE等CCFA類會議和期刊上已發(fā)表論文數(shù)十篇，包括近五年VLDB、ICDE高被引論文，入選卡耐基梅隆大學、康奈爾大學等高校課程。谷歌學術(shù)引用量兩千余次。曾獲ACMJimGray博士論文提名獎（大陸首位）、VLDB2023最佳工業(yè)論文亞軍獎（第一作者）、通信學會科學技術(shù)一等獎、CCF優(yōu)博、微軟學者、字節(jié)跳動獎學金、清華特獎等榮譽。代表性工作OpenMLDB已經(jīng)落地第四范式先知（AIOS）平臺并在金融、電商、能源等百余個真實場景中實現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。
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