2024年度“35岁以下科技创新35人”中国区榜单揭晓：AI与机器人领域的年轻创新者引领未来

2024年，“35岁以下科技创新35人”（Innovators Under 35，简称“TR35”）中国区榜单正式发布，表彰了一批在多个科技领域取得显著创新成果的年轻科学家和技术人才。从2017年起，DeepTech联手《麻省理工科技评论》，将这一评选活动引入中国，至今已成功举办8届，成为中国科技创新领域的重要标志。 本次入选的35位科学家和工程师涵盖了人工智能、量子计算、医疗健康等多个前沿领域。其中，黄松艳和刘扬等人在人工智能领域的贡献尤为突出。黄松艳的团队开发了DeepSeekMath项目，通过高质数据预训练和基于GRPO的学习方法，在数学推理方面实现了显著突破，使机器学习模型能够更好地解决复杂问题，支持数学研究。刘扬的研究聚焦于强化学习在现实世界应用的难题，开发了ReAct和WebShop等系统，提升了多智能体系统在实际任务中的表现力。 此外，还有不少年轻人在其他领域也展现出了非凡的创新能力。王健领导的研究团队解决了精准医学和生物传感器中的关键挑战，通过一种名为aerolysin的物质检测不同长度的DNA，极大地提高了现有传感器的性能。张明则重点关注大规模物理模拟的精度和效率，提出的ToRA-34B大型工具增强模型结合了Python执行和链路思维，显著提升了系统的推理能力。 赵行致力于推动人体智能机器人技术的发展，提出了一种“自动驾驶+人体智能机器人”的新模式，将动态调整系统与大型语言模型（LLM）相结合，构建了一个开放的机器人评估平台Chatbot Arena，实现了更高水平的人机交互和自主决策能力。 张鹏提出了大模型参数规则（Scaling Law），首次揭示了模型能力随时间增长的现象，为大模型技术提供了新的理论视角。他带领团队打造了基于图神经网络的新型视觉-语言生成模型RepLKNet，显著超越了传统结构，并发布了多个高性能的大规模模型，如Step-1V和Step-Video等，为中国的人工智能研究注入了新的活力。 其他值得注意的创新者还包括周涛，他的研究关注自旋电子学在非线性动力学和量子计算中的应用，开发了一种具有高速读取和高精度信号传递的新型磁存储技术SOT-MRAM；戴国辉则聚焦于3D建模和深度学习在图像处理中的应用，开发了一系列高效的模型，如DreamLLM，极大地提高了系统的空间感知能力。 业内专家表示，本次评选不仅展示了35位科学家的独特才华，更体现了中国在科学研究和技术创新方面的综合实力，尤其是在人工智能领域，中国已经培养出了一批世界级的研究力量。例如，OpenAI 发布的 GPT-4 中有 6 名华人员工参与研发，比例高达 35.29%；Google 深度学习平台中，华人的贡献也非常显著，占有较高的比例。这些科学家的技术贡献不仅仅是学术上的突破，更是推动全球科技进步的力量。