刚刚，钟南山为10位青年学者颁发阿里达摩院青橙奖，每人100万，最小获奖者29岁

大数据文摘出品

 

刚刚，阿里达摩院揭晓了第三届青橙奖的获奖名单。

 

10位来自中国各地的青年科学家，分别获得了阿里颁发的100万奖金，他们中，最大的35岁，最小的仅有28岁。

 

今年，阿里达摩院邀请了钟南山院士来担任颁奖嘉宾，在刚刚的线上颁奖典礼上，钟南山表达了他对青年科学家们的期待，“你们处在最好的时候，要记得把握机遇，发挥你们的创造力。”

 

  

这10位“硬核”获奖人的科研领域腹地广阔，既有芯片、工控软件、人工智能、材料器件等应用科学，也有基础数学，还有医学大数据等交叉学科。

 

阿里巴巴达摩院院长张建锋说：“我们很骄傲地看到，这些青年学者真正代表了时代的‘硬核要求’，他们坚定的科学信念、追求卓越的工作态度和显著的科研成就都是青橙奖鼓励的。”“你们的成长与进步是对社会最好的回馈，只有更多青年投入基础科研，才能提升社会的原始创新能力。”

 

科研路上，愿他们无问西东。

 

每年10人，每人100万，寻找最有潜力的青年科学家

 

青橙奖是阿里达摩院举办的一项公益性的青年人才评选活动，每年选拔10名中国籍的青年科学家（35岁及以下），向每位获奖者发放100万奖金，并开放阿里的科研资源。奖金使用方式不限。达摩院想要创设一种「不唯资历、不唯履历、不唯论文、不唯门第」的评选方式，寻找并支持国内最有潜力的青年科学家。

 

青橙奖面向的是35岁及以下的中国科学家，希望选拔做出科技创新、产学研融合等杰出贡献的人。本次青橙奖面向信息技术、半导体材料与器件与智能制造领域的优秀青年。这批青年科学家技能硬核、性格多元，拥有深沉的家国担当。

 

青橙奖评审委员会由一种学术大牛组成，包括外部学界专家和达摩院科学家，外部学者如长江学者史元春、刘旭、李厚强，北大计算机系教授谢涛、中科院计算机所研究员包云岗等；达摩院高僧有谢源、李飞飞、贾扬清、印卧涛等，均为达摩院各个实验室负责人。

 

2020年“青橙奖”完整获奖名单

  

以下是本届青橙奖获奖名单，以及达摩院给出的获奖理由：

 

姜宇（清华大学）：他通过模型驱动的开发与测试技术，推进了工业控制系统的软件设计与漏洞分析平台的自主可控和效率提升。

 

 

姜宇在1989年出生于江西南昌，他的研究方向是工业控制软件的安全分析。姜宇目前的研究围绕工业控制软件展开，在功能安全性保障和信息安全性保障两个方向均作了探索，并取得了多个研究成果。在功能安全性保障方面，研发了Tsmart-MDD——基于异构形式计算模型的工业控制软件建模、验证与综合工具集；在信息安全性保障方面，我们研发了工业控制软件安全性分析工具Tsmart-DATE。

 

邓岳（北京航空航天大学）：他将智能感知技术与脑科学交叉融合，启发新一代人工智能的研究。

 

邓岳是北京航空航天大学教授，江苏徐州人，目前主要做AI与生命科学交叉领域的研究。

 

邓岳利用人工智能解析复杂生命现象，提出结合基因、细胞、分子层面的跨模态感知框架，逐层解析生物个体的异质性，为解读复杂生命现象,提升现有精准医疗水平提供了原理基础与解决方案。

 

梁文华（国家呼吸医学中心）：治病救人以外，他运用大数据分析，解决肺癌和新冠难题。

 

 

梁文华来自广东肇庆，是广州医科大学第一附属医院的一名医生，研究方向是医疗大数据分析。他说肺癌并不是绝症，只要能够早期发现，我们能够有绝对的把握把它治愈。甚至对于一些还没发生浸润，就是没有突破基底膜的肺癌，能够实现100%的治愈率。

  

聂礼强（山东大学）：赋予对话机器人对多模态场景感知、理解与推理的能力，从而让人机交互更自然。

       

 

聂礼强出生于江苏徐州，是山东大学的一位教授。他的研究方向是多模态融合、推理与搜索。聂礼强提到自己在学术之余，非常热爱跑马拉松，也要求自己实验室的孩子跑完半马才能毕业：做学术，坚持非常重要。

 

冷静文（上海交通大学）：他通过深度学习模型算法与系统结构的联合优化，让智能异构计算系统更高效、更可靠。

 

冷静文是上海交通大学计算机系长聘教轨副教授，来自江西宜春。他的研究方向是面向人工智能的系统结构设计与优化。

 

杨诗武（北京大学）：他发展了研究波方程的向量场方法，部分解决了带电粒子渐近衰减这个古老的猜想。

 

 

杨诗武是北京大学北京国际数学研究中心助理教授，研究双曲型偏微分方程和广义相对论。他是湖北黄冈人，以数学家的身份研究宇宙和黑洞。

       

 

杜子东（中国科学院计算技术研究所）：他的架构深度学习处理器，能高效处理广泛深度学习算法。

杜子东来自河南南阳，是一位中科院计算所副研究员，他的研究方向是人工智能体系结构。杜子东的研究团队采用非精确方法设计电脑架构，发现核心运算部件能耗节约了大概一半左右。这些方法结合起来，推动高能效深度学习处理器架构的产生，这些架构最后产生了一系列的芯片。

赵保丹（浙江大学）：她探索了钙钛矿材料中的能量损耗机理，实现了更加高效环保的新型光电器件。

  

     

赵保丹是浙江大学研究员，1991年出生于江苏徐州，她的研究方向是新型半导体材料在光电中的应用。赵保丹以制备简单、成本低廉的新方法突破了钙钛矿LED效率的世界纪录；还利用锡代替铅的手段降低了钙钛矿太阳能电池的毒性。她希望可以建设世界一流的光电子科学实验室，坚持原创研究，做出有影响力有代表性的工作。 

 

何向南 （中国科学技术大学）：他聚焦个性化推荐，为信息过载精准施策。

何向南是中国科学技术大学教授。他的研究方向是大数据分析与挖掘，具体包括推荐系统、信息检索、数据挖掘、机器学习、多媒体内容分析等。他在青橙奖答辩会上的演讲主题是“个性化推荐，更好地连接人与信息”。

黄高 （清华大学）：他发明了新型神经网络架构，推动了深度学习的基础研究与技术应用。

 

黄高是清华大学自动化系助理教授，出生于湖南长沙，他的研究方向是机器学习、深度学习、计算机视觉、强化学习。黄高的代表性工作密集连接卷积网络（DenseNet）模型，获得了2017年CVPR最佳论文奖，图灵奖获得者、卷积神经网络之父Yann LeCun教授在他的大会报告中将DenseNet与VGG、GoogleNet、ResNet并列为当前四种主流的深度网络。这个工作在2018年还获得了首届世界人工智能大会最高奖SAIL奖。单篇论文被引超过一万次。他的研究理想是让深度学习像人脑一样高效，仿人脑的动态神经网络将出现200倍算力提升。

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