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　　星辰汇聚，扬帆远航：2025 WAIC 云帆奖颁奖典礼暨云帆青年挚友之夜共筑 AI 创新枢纽

　　2025年7月27日，在星光熠熠的世界人工智能大会（WAIC）期间，一场专为全球顶尖 AI 青年打造的荣耀盛会——2025 WAIC 云帆奖颁奖典礼暨云帆青年挚友之夜于上海隆重举行。本次活动由上海人工智能实验室、机器之心、全球高校人工智能学术联盟联合主办，并得到东方菁汇、长三角国家技术创新中心、真格基金、中国联通等机构的大力支持。

　　大会汇聚了2025 WAIC 云帆奖得主、召集人、评委、候选人，以及全球 AI 技术产业领袖、学术新锐和顶尖投资人等 150 余位产学研资核心力量，共同见证并激扬着中国 AI 青年力量的蓬勃脉动。

　　活动现场，公布了今年的 WAIC 云帆奖「璀璨明星」和「明日之星」新晋得主名单并举行了颁奖典礼。

　　上海人工智能实验室主任、首席科学家，清华大学惠妍讲席教授 周伯文（左一），中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长 龚克（右三），上海市人才工作局副局长、二级巡视员 郭磊（右二），机器之心创始人兼 CEO 赵云峰（右一）在大会现场为「璀璨明星」颁奖。

　　蚂蚁集团CTO 何征宇（左一），北京大学智能学院博雅特聘教授、副院长 陈宝权 （左二），上海人工智能实验室党委副书记兼纪委书记 王平（右二），东方菁汇集团总裁 余立越（右一）在大会现场为「明日之星」颁奖。

　　值得关注的是，本届云帆奖组委会创新性地设立「提名奖」，旨在进一步完善云帆社区人才体系。活动现场，公布了 2025 WAIC 云帆奖「璀璨明星提名奖」和「明日之星提名奖」名单并举行了颁奖典礼。

　　长三角国家技术创新中心信息技术首席专家 刘国权（左一），真格基金管理合伙人 戴雨森（右一）在大会现场为「璀璨明星提名奖」颁奖。

　　上海联通党委委员副总经理 刘彤（左一），ICT 产业观察家，黄大年茶思屋科技网站总编 张群英（右一）在大会现场为「明日之星提名奖」颁奖。

　　接下来，让我们走近每一位新晋 WAIC 云帆奖得主，了解他们的卓越成就与前沿探索。

　　陈建宇，本科毕业于清华大学精仪系，后于 UC Berkeley 取得博士学位，师从美国工程院院士、机电控制先驱、MPC算法奠基人 Masayoshi Tomizuka 教授。拥有10年以上机器人与人工智能研发经验，具备稀缺的软硬件全栈规划能力。与团队在机器人与 AI 领域的国际顶会和期刊上发表 70 多篇论文，并入围 RSS 2024、L4DC 2022、IEEE IV 2021、IFAC MECC 2021 等国际会议优秀论文奖。 凭借卓越的学术与创业成就，上榜福布斯中国“30Under30”。

　　高阳，本科毕业于清华大学，后获加州大学伯克利分校博士学位，师从具身智能泰斗Pieter Abbeel，研究涵盖具身智能、机器人交互、强化学习等领域。学术上，他在NeurIPS、ICML 等顶级会议发表多篇论文，谷歌学术引用超 5000 次。今年与上海人工智能实验室等团队联合推出的 OneTwoVLA，实现推理与动作无缝切换，显著提升模型泛化与常识能力；EfficientZero 系列为目前全球样本效率最高强化学习算法，获 OpenAI 联合创始人肯定；EfficientImitate 大幅提升模仿学习效率；ViLa 和 CoPa 模型性能突出。创业方面，他联合创立千寻智能，聚焦通用人形机器人及具身大模型，成立一年完成多轮融资，跻身行业领跑阵营，推动技术突破落地。

　　何聪辉，清华大学博士，上海人工智能实验室青年科学家，上海交通大学兼职博导，入选国家级青年人才，现负责浦江书生系列大模型的数据体系建设。何聪辉的主要研究方向为面向大模型的高效数据学习，在 AI 顶会发表论文 100 余篇，谷歌引用 8600+，曾获高性能计算应用领域最高奖“戈登•贝尔”奖，并创建国内最大的开放数据平台 OpenDataLab，开源智能文档解析工具 MinerU，累计 GitHub 星标数突破4万。

　　刘邦，现任蒙特利尔大学和 Mila 研究所副教授、加拿大 CIFAR 人工智能讲席教授。研究自然语言处理、多模态与具身学习及 AI for Science 等。他已发表论文与教程 100 余篇，荣获 2024 云帆奖、蒙特利尔大学研究卓越奖及 George Walker 最佳博士论文奖等。他深耕基础智能体研究，联合 MetaGPT 发起 Foundation Agents 开源组织，率先构建材料科学大模型与智能体推动新材料智能设计，成果广泛应用于产业。

　　乔畅，本、博毕业于清华大学自动化系，拟于8月入职清华大学精密仪器系助理教授。研究兴趣为智能光子学，聚焦人工智能与光学交叉创新：在 AI for Optics 方面，设计融合光学成像模型的神经网络架构，突破光学显微成像的时空带宽极限，研制具身智能超分辨光学显微成像仪器；在 Optics for AI方面，研究立体集成智能光计算架构与芯片，解决人工智能发展的算力和功耗瓶颈。

　　王翔，中国科学技术大学特任教授、博导，国家青年人才。研究兴趣：信息推荐与挖掘、大模型、可信人工智能等，在国际顶会和顶刊上发表论文 70 余篇，谷歌学术引用 2 万余次。2025年获得人工智能国际顶会 ICLR 杰出论文奖，2023年获国际基础科学大会前沿科学奖，2024年获 ACM SIGIR 青年学者奖和吴文俊人工智能自然科学一等奖，2024年入选《麻省理工科技评论》 MIT TR35 榜单、AI 100 青年先锋。

　　吴翼，现任清华大学交叉信息院助理教授，博士毕业于 UC Berkeley ，前 OpenAI 研究员，同时也是上海期智研究院 PI，蚂蚁研究院强化学习实验室首席科学家，边塞科技创始人。研究方向为强化学习，多智能体学习和通用智能体。曾获得 NIPS 2016 最佳论文奖，和 ICRA 2024 最佳展示奖候选。代表作包括 OpenAI 捉迷藏项目，多智能体强化学习学习领域最高引算法 MADDPG/MAPPO 算法，开源智能体强化学习框架 AReaL 等。人生乐趣包括研究 AI/RL，喝奶茶以及吃遍全世界。

　　张宸，致力于研究智能处理器架构与芯片系统，包括 FPGA 和 GPU 等，深度挖掘人工智能计算的底层硬件基础与信息表达机制，通过张量计算建模、数据信息压缩、处理器架构和电路设计优化等手段，为高算力、高能效 AI 硬件的设计提供理论支持和技术路线验证，突破 AI 处理器的算力、带宽和能耗瓶颈。

　　张嘉恒，本科毕业于上海交通大学 ACM 班，之后在加州大学伯克利分校（UC Berkeley）获得博士学位，师从 Dawn Song 教授。张嘉恒博士的研究聚焦于零知识证明（ZKP）、可验证计算与人工智能安全，特别关注 ZKML（可验证机器学习）在AI模型隐私保护与可信验证中的应用。他致力于构建既保障数据隐私、又提升模型可信性的加密机制，涵盖从决策树到Transformer等多种模型。其研究强调技术实用性，服务于 AI 审计、合规验证及关键基础设施安全，推动人工智能系统在高安全需求场景下的可靠落地。

　　赵恒爽，香港大学助理教授，国家优青，研究兴趣包括计算机视觉、机器学习和人工智能。在顶级会议和期刊上发表论文 100 余篇，研究成果被引 43,000 余次，单篇一作被引 18,000 余次。曾获得多次国际学术竞赛冠军，世界人工智能大会明日之星、璀璨明星和青年优秀论文奖，CVPR 最佳演示荣誉奖，AI 100 青年先锋，AI 2000 计算机视觉最具影响力学者，担任 CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR 等会议的领域主席。

　　陈小康，现任 DeepSeek AI 多模态组研究员。2024年博士毕业于北京大学，师从曾钢研究员，同年获评北京大学优秀毕业生。他的研究领域包括多模态理解大模型和多模态理解与生成统一模型，在 IJCV、CVPR、ICCV、ECCV 等顶级会议期刊发表论文三十余篇，谷歌学术引用一万余次。他在博士期间和 IEEE Fellow 王井东老师合作的视觉自监督预训练方面的工作 CAE 在百度公司的多个业务中落地应用。他在 DeepSeek 主导完成的多模态大模型项目 Janus-Series 和 DeepSeek-VL2 在 GitHub 获得两万余次星标、其中他作为第一作者完成的 Janus-Pro 项目发布首月即在 Huggingface 开源平台上获得上百万次下载，曾在 Huggingface 和 GitHub 的 Trending 榜单排名第一，在国外推特论坛上相关的帖子获得数千万次浏览和数万次转发。他在 Janus-Series 中提出的解耦视觉编码的思想被学术界和工业界广泛使用。

　　崔淦渠，博士毕业于清华大学计算机系，研究方向为大语言模型的对齐与强化学习技术。在 ICML, NeurIPS, ACL, KDD 等国际人工智能顶级会议与期刊上发表论文十余篇，谷歌学术引用超 11000 次。获清华大学优秀博士论文、清华大学优秀毕业生等荣誉。代表作包括偏好对齐数据 UltraFeedback, UltraInteract，密集过程奖励算法 Implicit PRM, PRIME 以及对强化学习熵机制的研究。

　　傅朝友，入选中国科协青年人才托举工程。研究方向为多模态智能，已发表论文 20 余篇，谷歌学术引用 4 千余次，作为 Owner 的 GitHub 开源项目累计获得 2 万余次 Stars。代表性工作包括 VITA 多模态大模型系列（一作 VITA-1.0&-1.5，通讯Long-VITA、VITA-Audio，3千GitHub Stars），MME 多模态评测基准系列（一作MME&Video-MME，引用千余次）和 Awesome-MLLM 多模态社区（Owner，1万余次GitHub Stars）等。获中科院院长特别奖、IEEE Biometrics Council 最佳博士学位论文、北京市优秀博士学位论文、中科院优秀博士学位论文、小米青年学者-科技创新奖、南京大学紫金学者、CVPR-2023 杰出审稿人等。

　　龚睿昊，博士毕业于北航计算机学院，师从刘祥龙教授，现担任商汤科技副总监。研究方向为高效机器学习系统，在 TPAMI、ASPLOS 等期刊会议发表论文 40 余篇，谷歌学术引用 4300 余次，成果被 AMD、英特尔等二十余国内外知名机构的开源框架集成。主导的压缩部署系统多次登上 GitHub 趋势榜，被来自斯坦福大学、微软等机构项目公开致谢。3次获 IEEE LPCV 和 IEEE UAV Chase 国际比赛冠亚军。担任多个 CV/AI 期刊会议的客座编辑和学术研讨会主席。

　　顾家远，博士毕业于美国加州大学圣迭戈分校，师从苏昊教授。他的研究方向为具身智能和三维视觉，在计算机视觉、机器学习、机器人等国际顶会上均有发表，获得过 SIGGRAPH 2025 和 ICRA 2024 的最佳论文奖。

　　李彦玮，现任美国字节跳动Seed研究科学家，2024年博士毕业于香港中文大学，师从贾佳亚教授。研究聚焦于视觉语言基础模型（VLM），尤其是物理世界中多模态交互与推理。其在人工智能与计算机视觉顶会/顶刊发表论文 20 余篇，包括多篇会议 Oral 及 Highlight，Google Scholar 引用 5000 余次。其担任多个顶会的领域主席和审稿人，近期成果包括 Seed 1.5-VL、LLaVA-OneVision、Mini-Gemini、LLaMA-VID、LISA 等。

　　龙霄潇，南京大学智能科学与技术学院副教授，南京大学紫金学者，入选国家高层次青年人才。2018年本科毕业于浙江大学，2023年博士毕业于香港大学。长期从事三维重建与生成、神经渲染、世界模型等空间智能技术研究，近五年来在 T-PAMI、CVPR、SIGGRAPH 等期刊会议上发表第一作者与通讯作者论文 20 余篇，谷歌学术引用 3000 余次。带领学生获得2025年 ICRA ManiSkill-ViTac 视触融合操控挑战赛冠军。

　　骆昱宇，现任香港科技大学（广州）助理教授、博士生导师，数据智能与分析实验室负责人。研究方向为 Data-centric AI，AI+Databases，LLM Agents。在顶级国际会议和期刊如 SIGMOD、VLDB、ICML、NeurIPS、ICLR、TODS 上发表论文 40 余篇，智能问数（Text2SQL）等成果落地于华为、国家电网和蚂蚁金服等企业。入选 2023 年福布斯中国 30 位 30 岁以下精英榜，获 CCF-A 类会议 SIGMOD 2023 最佳论文系列奖、华为火花奖、清华大学特等奖学金、清华优博等荣誉。

　　王靖博，上海人工智能实验室青年科学家，研究方向包括人型角色控制与物理仿真、人形机器人运动控制以及具身智能等。2023年博士毕业于香港中文大学多媒体实验室，已在 CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS 等顶级会议和期刊发表论文数十篇，并获得多篇 oral 和 spotlight，Google 学术引用超过 8400 次。曾获得包括 COCO在内的多个视觉理解挑战赛冠军，其研究成果入选 ECCV 十大影响力论文及 ESI 高被引论文。

　　于力军，谷歌深度思考的高级研究科学家，致力于 Gemini 和 Veo 项目的研发。他的研究主要围绕视频生成、多模态大模型的统一训练、强化学习等展开。他获得了卡内基梅隆大学博士学位，北京大学双学士学位等。他曾获得 ICML 最佳论文奖及系列国际挑战赛冠军，并被评为 Siebel 学者和百度学者。

　　张林峰，上海交通大学助理教授，研究方向为高效人工智能。2024年博士毕业于清华大学交叉信息研究院。研究方向为高效人工智能。他曾获微软学者、北京市优秀毕业生，清华大学优秀博士论文，担任 ACL ARR、NeurIPS 等会议的领域主席，代表作自蒸馏被引用超过一千次。

　　郑楚杰，通义千问研究员，Qwen3、QwQ 系列开源模型核心贡献者。2025年博士毕业于清华大学，师从黄民烈教授。研究方向为大模型推理、对齐与强化学习。在 ICLR、ICML、ACL 等国际会议发表论文 10 余篇，谷歌学术引用量 5000 余次，长期担任 ACL、EMNLP、NAACL 等会议领域主席。

　　周煊赫，上海交通大学计算机学院长聘轨助理教授，主要研究智能数据分析、ML/LLM 数据底座、自治数据库系统（AI4DB）。在 SIGMOD、VLDB、NIPS、TKDE 等 CCF A 类会议和期刊上已发表论文数十篇，包括近五年 VLDB、ICDE 高被引论文，入选卡耐基梅隆大学、康奈尔大学等高校课程。谷歌学术引用量两千余次。曾获 ACM Jim Gray 博士论文提名奖（大陆首位）、VLDB 2023最佳工业论文亚军奖（第一作者）、通信学会科学技术一等奖、CCF 优博、微软学者、字节跳动奖学金、清华特奖等荣誉。代表性工作 OpenMLDB 已经落地第四范式先知（AIOS）平台并在金融、电商、能源等百余个真实场景中实现规模化应用。

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