在人工智能蓬勃发展的新时代,青年力量正成为推动科技创新的生力军。6月7日下午,由中国人工智能学会主办的首届“清源学者”前沿交叉沙龙在2025全球人工智能技术大会(GAITC2025)期间隆重举行。15位来自世界各地的优秀青年学者齐聚一堂,通过精彩报告展示原创性突破成果,深入探索AI与多学科的交叉融合新路径,共同挖掘技术与产业协同发展的无限机遇,生动诠释了青年一代在人工智能领域的使命与担当。
沙龙邀请了国务院参事、清华大学信息科学技术学院院长、北京信息科学与技术国家研究中心主任、中国人工智能学会理事长戴琼海,香港大学工程系物理学教授尹晓波,欧洲科学院院士仇旻,清华大学生命科学学院教授俞立,复旦大学特聘教授张立华,国家自然科学基金委员会研究员张兆田,华为计算高校科研生态发展资深总监丁士明作为参会嘉宾,与青年学者们面对面交流,从学术视野、科研经验、产业应用等角度,围绕人工智能未来趋势与青年发展路径展开对话与分享,提供专业指导。
会议现场
戴琼海教授,余杭区委常委、组织部长、区委人才办主任张立先后致辞。戴琼海教授表示,青年学者是原始创新的重要力量,是未来人工智能技术发展的源头活水,呼吁社会各界共同营造支持青年科研人员成长的良好生态。清华大学信息国家研究中心主任助理、副研究员郭雨晨主持了沙龙。
戴琼海教授致辞
张立部长致辞
郭雨晨副研究员主持沙龙
报告环节,来自海内外高校的15位青年学者分别作成果报告,涵盖多个人工智能前沿交叉研究方向。在生命科学与医学智能领域,包括T细胞受体识别、病毒变异预测、心脏疾病早诊断等;新型计算架构与器件方面,有忆阻器阵列计算、光电融合AI芯片、感存一体技术等;在通用人工智能与大模型优化的研究方面,如结构化剪枝、HuggingGPT智能体框架、推荐算法表征学习等;智能感知与人机交互方向上,有视觉目标跟踪和多模态视觉辅助系统;此外还有持续学习与多智能体系统,涵盖生物启发的适应性机制、高效多智能体强化学习等。
高溢骋
同济大学博士研究生
代表作:Yicheng Gao, et al. Pan-Peptide Meta Learning for T-cell receptor-antigen binding recognition. Nature Machine Intelligence 2023.
聂志伟
北京大学博士研究生
代表作:Zhiwei Nie, et al. A unified evolution-driven deep learning framework for virus variation driver prediction. Nature Machine Intelligence 2025.
王福金
西安交通大学博士研究生
代表作:Fujin Wang, et al. Physics-informed neural network for lithium-ion battery degradation stable modeling and prognosis. Nature Communications 2024.
江一诺
华中科技大学大学博士研究生
代表作:Yinuo Jiang, et al. Four-Channel ECG as a Single Source for Early Diagnosis of Cardiac Hypertrophy and Dilation—A Deep Learning Approach. NEJM AI 2024.
马欣尹
新加坡国立大学博士研究生
代表作:Xinyin Ma, et al. LLM-Pruner: On the Structural Pruning of Large Language Models. NeurIPS 2023.
庄祥
浙江大学博士研究生
代表作:Xiang Zhuang, et al. Advancing Biomolecule Understanding and Design Following Human Instructions. Nature Machine Intelligence 2025.
马成栋
北京大学博士研究生
代表作:Chengdong Ma, et al. Efficient and scalable reinforcement learning for large-scale network control. Nature Machine Intelligence 2024.
徐智昊
清华大学博士研究生
代表作:Zhihao Xu, et al. Large-scale photonic chiplets Taichi empowers 160 TOPS/W artificial general intelligence. Science 2024.
唐健
上海交通大学博士研究生
代表作:Jian Tang, et al. Human-centred design and fabrication of a wearable multimodal visual assistance system. Nature Machine Intelligence 2025.
任旭滨
香港大学博士研究生
代表作:Xubin Ren, et al. Representation Learning with Large Language Models for Recommendation. WWW 2024.
陈鑫
香港城市大学博士后
代表作:Xin Chen, et al. Transformer tracking. CVPR 2021.
王立元
清华大学计算机系博士后
代表作:Liyuan Wang, et al. Incorporating neuro-inspired adaptability for continual learning in artificial intelligence. Nature Machine Intelligence 2023.
党丙杰
新加坡国立大学博士后
代表作:Bingjie Dang, et al. Reconfigurable in-sensor processing based on a multi-phototransistor–one-memristor array. Nature Electronics 2024.
陈一彤
上海交通大学长聘教轨助理教授
代表作:Yitong Chen, et al. All-analog photoelectronic chip for high-speed vision tasks. Nature 2023.
沈永亮
浙江大学百人计划研究员
代表作:Yongliang Shen, et al. HuggingGPT: Solving Al Tasks with ChatGPT and its Friends inHugging Face. NeurIPS 2023.
15份报告展现了人工智能与生命科学、物理信息、智能硬件、认知神经科学等多个学科的深度交叉,亦体现出人工智能理论与实际应用之间的紧密联系。
报告之后,专家组从中评选出了5位“清源学者”和10位“潜力清源学者”,并现场颁发证书,激励他们在基础研究与产业转化中展现出的卓越潜力。
第一届“清源学者”
第一届“潜力清源学者”
“清源学者”计划的设立,是中国人工智能学会服务青年成长、助力科技创新的有力举措,也是建设具有全球影响力学术品牌的重要一步。未来,学会将持续支持广大青年学者冲击原创高峰,在全球人工智能创新浪潮中写下浓墨重彩的一笔。
参会嘉宾合影
首届“清源学者”前沿交叉沙龙的成功举办,为全球青年学者搭建了交流学习的桥梁,推动了人工智能及相关学科的前沿研究与交叉融合,对促进前沿技术在产业中的应用也将产生积极的影响,充分践行了“问渠那得清如许,为有源头活水来”的人才理念。
（责任编辑:董萍萍）