AI科技大本营按：EmTech China峰会上，人工智能、区块链、自动驾驶等热门关键词依然占据着主角地位。在本次期待已久的“全球 35 位 35 岁以下科技创新青年”（Innovators Under 35）“中国科技青年英雄榜 ”中，半数以上的获奖者来自于人工智能领域。

自 1999 年起，《麻省理工科技评论》每年都会评选出 “全球 35 位 35 岁以下科技创新青年”（Innovators Under 35）。此份榜单的目标是在全球范围内评选出被认为最有才华、最具创新精神，以及最有可能改变世界的 35 位年轻技术创新者或企业家。

2017年5月，Innovators Under 35榜单落地中国，正式推出“中国科技青年英雄榜 ”，这也是首次落地中国。榜单评审共分为先锋者（Pioneers）、创业家（Entrepreneurs）、远见者（Visionaries）、发明家（Inventors）、人文关怀者（Humanitarians）这五大板块进行审核和颁奖。

此次评选的青年科技创新人才榜——“MIT Technology Review Innovators Under 35”榜单于今日公布评选结果。营长注意到，在本次获奖的35位青年科技创新人才中，有18位是深耕于人工智能领域，营长将名单和部分获奖发言内容摘录如下。

▌先锋者

“先锋者（Pioneers）：投身于引发未来创新活动的基础性研究工作。这些青年创新者勇于挑战技术极限，不断拓宽科学的疆土。

朱军，贝叶斯人工智能理论、方法与平台

• 年龄：34 岁

• 职位：清华大学计算机科学与技术系副教授

• 获奖事由：取得多项贝叶斯研究成果，跳脱过去 250 多年历史的经典贝叶斯“非先验即似然”框架，并将 20 多年来相互分离的两大方向，最大间隔学习和贝叶斯学习，有机融合在一起。还开发了“珠算”概率编程库。

朱军： 人工智能正在快速的改变我们的世界，从我们比较熟悉的互联网、金融到比较传统的智能制造，甚至到国家的安全、国防等各个领域，无不在受到人工智能的巨大影响。我的研究实际上主要是集中在人工智能的基础理论和方法，我们特别是关注贝叶斯人工智能的理论算法和相关的应用。

在基础理论上，我和我的团队扩展了贝叶斯人工智能的理论技术，我们提出政治化的贝叶斯方法，还为这个贝叶斯方法提供了一个额外的维度，极大的提高了灵活性，我们也是基于这种思想，启发了很多有效的模型和算法。进一步我们将这种里和算法实现研发了一个概率编程库，将繁琐的数学推导的过程变成直观计算可以执行的指令，我们称为珠算编程库，珠算到我们实现了最好的算法和模型，可以支持贝叶斯方法和深度学习的有机融合。

我们将理论方法用与多种场景，包括文本、图像、互联网上的网络数据等等，我们从大量的数据中学习有语义结构的信息，能够从大量的图像数据中学习生成模型、生成自然的场景，我们甚至可以做小样本分割的迁移。未来的人工智能我们相信它会通向鲁棒的可解释、对人可信的人工智能。我们觉得在实现未来人工智能的途径上，贝叶斯方法是一种有效的方法，甚至是一种引领性的方法。

▌创业家

“创业家（Entrepreneurs）：用新技术建立企业、让技术商业价值最大化。这些青年创业者，试图把“颠覆式创新”变成“颠覆式公司”。

姚颂，人工智能芯片

• 年龄：24 岁

• 职位：深鉴科技创始人兼 CEO

• 获奖事由：创立领导的深鉴科技在深度压缩技术和稀疏神经网络硬件加速方面取得突破性创新，通过底层架构的创新与软硬件协同设计，已可在不同行业落实具有高效能的深度学习应用场景。

姚颂：公司成立之后赶上了一波比较大的浪潮，也发展的很快，我们也确实看到了这个行业有三个非常大的机会所在：第一点，所有的人工智能都需要一个载体，而未来所有人工智能都一定是云+端的，不仅仅只在云端，也不可能简简单单依赖于终端。所以我们在各种各样的场景，都会需要专用深度学习硬件平台，这是作为一个硬件公司的机会。

第二点，在中国过去几十年，我们在CPU和GPU上做了很多追赶性的工作，这都是在国际已经做了几十年或者10几年之后中国在重新起步，这样的情况下我们追得非常的吃力。而在人工智能的领域，确实大家的起跑线是同时的。

第三点，整个人工智能领域不像传统互联网的创业，可能更多是技术优先的创业，这也是我们技术出身的人，能够在里面发挥自己所擅长的领域。

徐冰，机器学习、人脸识别

• 年龄：29 岁

• 职位：商汤科技联合创始人、副总裁

• 获奖事由：参与发明了超越人眼辨识能力的人脸识别算法，并通过联合创建独角兽商汤科技将其从学界带向了工业界，将中国原创技术输出到世界。

徐冰：中国是第一个将人工智能制定为国家战略的国家，在这个过程中我们看到人工智能已经变成驱动各个行业新经济发展的利器。我们成功将中国的高技术实现了海外出口，在这个过程中，我们发现人工智能的核心在于如何打造一个良好的技术生产环境，能够聚集一帮顶级的科学家有效生产每一项可产业化的算法。

当前我们看到人脸识别已经是非常成熟的应用，去年iPhoneX推动人脸识别在手机里的使用。越来越多线下的场景可以用脸认证自己，实现进出无阻的状态。通过线下的支付，通过线下的刷脸门禁等等场景，实现这样一项成熟技术的产业化，来影响到我们每一个人的生活。

印奇，人脸识别

• 年龄：29 岁

• 职位：旷视科技创始人兼CEO

• 获奖事由：创建人脸识别独角兽企业旷视科技，将技术集成在摄像机等前端硬件中，大幅提高技术解决问题的效率，在泛安防业务上获得了更好的结果。

印奇：我们觉得2018年人工智能这个行业在经过了六七年的发展，会进入一个新的拐点，在未来的计算机视觉领域里面，比技术本身的突破更重要的是我们如何去寻找真正有价值、可以规模化、商业化的这样一些大的场景。因为只有场景的驱动，才能推动商业价值的变现，最后才能反向驱动技术的发展和革新。

在我们过去六年的时间里，我们把我们所做的事情，最终归纳到一个大的领域叫城市大脑。我们会发现，当我们谈到计算视觉的时候，终极的目标是打造机器的眼睛，眼睛就分为云和端。后面有我们AI的引擎去识别，前面是各种各样的摄象头和传感器，去应用到各种各样的行业。

戴文渊，迁移学习、数据挖掘

• 年龄：34 岁

• 职位：第四范式创始人兼 CEO

• 获奖事由：创立的人工智能公司第四范式致力于实现人工智能应用的广泛落地，获得中国排名前20大银行超过半数的采用，并成功将人工智能跨领域应用到疾病预诊、古籍识别等。

戴文渊：2013年开始我开始做一件事情，怎么样让AI慢慢变成一个不是那么科学家的事情，而是能够让更多地业务人员能够操作AI。今天要做的事情，我们称之为AI for everyone，我们把自己的愿景定位成这样。从2013年到今天，已经可以让公司里，甚至是公司的前台，用我们所开发的AI平台去产生类似今日头条或者是快手这样的千人千面的推荐，去产生金融领域的风控模型。

邱纯鑫，LiDar

• 年龄：34 岁

• 职位：速腾聚创创始人兼CEO

• 获奖事由：潜心研究激光雷达技术近 10 年，结合机器学习、三维数据处理算法和激光雷达传感器硬件方案，为自动驾驶汽车提供超越人眼的环境感知能力，加快自动驾驶汽车时代的来临。

宿华，机器学习、社交网络

• 年龄：35 岁

• 职位：快手创始人兼CEO

• 获奖事由：创业 34 次的连续创业者，打造出了日活 1 亿的“全民APP”，他的产品记录下了这个时代。

刘霁，机器学习

• 年龄：34 岁

• 职位：腾讯 AI Lab 专家研究员，美国罗彻斯特大学助理教授

• 获奖事由：提出一系列异步并行算法，解决了传统同步并行算法瓶颈问题，设计机器学习中去中心化的并行计算框架，可以极大地减少通讯代价。

刘霁：一个场景是我们对经常收到的推荐不太满意，这个时候我们会想，AI的水平现在已经很高了，在这样的技术背景下，为什么一些简单的Task处理得并不是那么完美呢？这个可能并不是算法的问题，也不是模型的问题，其实是由于我们这种传统的中心化的数据，整合方式所带来的弊病。

传统的方式通常来说需要把数据整合到一个中心点，在这个中心进行大量的训练，把模型返回形成一个闭环。那么这个过程当中，数据的收集其实是非常昂贵的，这就导致我们的数据量不一定够用，直接影响模型的性能。整个闭环过程时间会比较长，导致时效性也不是特别好。

最后一点特别重要的是，数据的policy受到了很大的影响，用户的数据失去了这种policy。我们为了避免这种问题，我们考虑了一种新型的结构，我们称为去中心化的结构。用户并不需要和中心节点进行交互，他只需要和模型进行交互，他只需要交互的是他们私人化、个性化的模型，而不是交互这个数据。这样的话，数据的私有性、隐私得到了非常好的保护。同时，我们有理论可以支持，这样的方法可以保证正确性和有效性。

▌远见者

“远见者（Visionaries）：经典技术，全新应用——依靠与众不同的视角，这些青年远见者们找到了经典技术的新应用。

陈云霁，人工智能芯片

• 年龄：34 岁

• 职位：中国科学院计算技术所研究员

• 获奖事由：历经多年的技术攻关，在人工智能兴起的大潮之下，建立寒武纪基础研究团队，开发的AI芯片元件将有机会成为AI浪潮中重要的基础。

查正军，图像视频分析

• 年龄：34 岁

• 职位：中国科学技术大学信息技术科学院教授、博士生导师

• 获奖事由：针对多媒体分析检索中的“语义鸿沟”和“意图鸿沟”难题，取得了一系列创新成果。提出了融合上下文信息的图像视频分析系列方法、显著提高了内容分析的准确度和检索的精度。

查正军：如何有效地来利用这些图像视频的大数据，使数据真正地变成资源？那就需要研究图像视频的智能分析和检索技术了，这是分析和检索的流程，在这其中存在两大挑战。

第一，介于和用户系统之间的意图鸿沟。由于用户往往不能准确地去表达他的意图，系统也不能准确地理解用途，就造成了这么个意图鸿沟，导致我们平常搜索的检索结果，不能够满足我们的信息需求。第二，存在于计算机所感知的数据底层特征，比如说图像的颜色、纹理、物体的形状等，和人类所认知的高层语意之间，导致我们的计算机难以直从数据看懂数据的含义。

沈亦晨，光学人工智能芯片

• 年龄：28 岁

• 职位：Lightelligence 联合创始人兼 CEO

• 获奖事由：从光学计算的独特角度切入群雄逐鹿的 AI 芯片战场，有望将现有人工智能芯片的计算能力提升1000倍，同时将能耗降低至百分之一。

沈亦晨：如果要问我哪两个关键的因素是造成了最近的一波人工智能成功的因素。第一个是数据，因为我们近期有大量的海量的数据，才让我们能够训练出越来越精确地神经网络。第二个重要的因素是硬件，正是因为过去的几十年，计算芯片的不断更新迭代，才让我们能够作短时间内，处理完这么多的海量数据。

卢策吾，计算机视觉

• 年龄：34 岁

• 职位：上海交通大学研究员，博士生导师

• 获奖事由：他在计算机视觉领域的研究对解决视觉关系识别、行为理解、深层次语义理解等一系列难题产生了至关重要的作用。

卢策吾：随着深度学习的发展，现在计算机视觉取得了飞跃性的发展。我们可以看到计算机视觉，目前深度学习做的很多还是图像中的物体识别和物体层面的理解。其实这个图像中的深层语义理解远远超越物体级别，这种深层次的语义，对计算机视觉来说挑战更加的大了。

吴海山，计算机视觉、数据挖掘

• 年龄：33 岁

• 职位：深知科技创始人兼 CEO

• 获奖事由：利用时空数据挖掘，量化分析并预测群体行为，通过移动大数据来驱动经济系统的量化研究，为经济问题提供洞察。

吴海山：我们想把每个人当成一个有经济行为的动物，我们手机每天产生的数据，就可以帮助我们来分析整个中国经济系统的发展。我们主要使用了这样几种数据。

1. GPS定位数据。我们可以通过计算学习来分析出每个人在什么地方居住、在什么地方工作、在什么地方消费。

2. 卫星的图像。我们可以通过深度学习算法，识别出工业园区、住宅楼、办公楼这些区域。

把这两个数据结合起来，我们就可以回答关于中国经济的三个重要问题。

1. 中国的失业率是多少。

2. 中国的消费趋势是怎么样。

3. 中国的房地产的重要问题，就是中国的鬼城、中国的空城到底在哪里。

在将来，我们认为我们的生活，可能会被各种各样的传感器所包围，包括我们今天用的手机、摄象头，到将来的物联网、卫星，甚至是机器人、无人车，所有的这些数据都可以帮助我们来分析我们复杂的经济系统。

朱明杰，机器学习、数据挖掘

• 年龄：34 岁

• 职位：氪信创始人兼CEO

• 获奖事由：结合高维数据处理和机器学习技术，融合大型金融场景打磨形成的强大知识系统和经验，提出场景化风控解决方案和产品体系，以超越人工定义的深度及广度对数据进行价值挖掘。

朱明杰：金融其实是一个非常人工不智能的行业，在中国绝大部分的人得不到很好、很合适金融的需求。而且在这个里面，它其实比一般的互联网还更加的难做，因为金融的风险和这个人的需求，里面的关系并不是一个简单的在互联网上可以快速试错、迭代和容忍的一件事。

魏思，深度学习、语音识别

• 年龄：35 岁

• 职位：科大讯飞研究院副院长

• 获奖事由：带领团队研发语音识别新框架，和传统深度学习模型相比，增加了“记忆块”的模块，用以存储对判断当前语音帧有用的历史信息和未来信息，可以使响应时间可以大大缩短。

魏思：购物在零售商店里已经不是一个新的体验了，我们都很熟悉这种传统的购物方式，基本上来说，我们的主要问题就是排队结算，我们的支付过程花费很多的时间，并且对用户并不友好。所以，我们采用了新的技术，我们叫它即走即付技术。我们会使用物联网技术赋能实体店，将AI技术应用于传统零售之中，我们的销售者不需要排队和等待，这是一个全新的体验。

另一方面，这样的技术也进店面进行了数字化。给了我们传统零售业一个大脑，让它变得更加高效。我使用的技术实际是几个技术的总和，包括我们的生物识别、传感以及计算机视觉，一般零售店只要使用我们的技术，就可以升级成为一个智能商店。

楼天城，自动驾驶

• 年龄：31 岁

• 职位：小马智行联合创始人兼 CTO

• 获奖事由：创立自动驾驶汽车公司小马智行（Pony.ai）。通过自行打造的集中式多层系统（centralized multi-layer system），强化了系统安全性和稳定性，实现了性能提升，并且正在让技术快速落地。

▌发明家

“发明家（Inventors）：因为其专注于新技术的研发。小到智能防汗带，大到先进存储技术，这些青年创新者们正在创造属于未来的产品。

韦福如，自然语言处理

• 年龄：34 岁

• 职位：微软亚洲研究院资深研究员 / 研究经理

• 获奖事由：在自然语言处理技术领域取得重大突破，通过机器阅读理解文本识别理解情感、观点以及情绪，并以此成功开发聊天机器人聊天引擎。此外还能让机器人也能作词和作曲，开启人工智能自主思考创作的可能。

韦福如：我们希望用机器理解和生成自然语言，当我们发现人在语言方面的能力上面，没有自然语言处理这块，我们总结出来，大家平时能看到的，跟语言相关智能的分析，比如说听、说、读、写、翻译，还有问答。读是其中很重要的一环，即使我们评测一个人很重要的一个方面，也是我们能够通过阅读去获取知识、解决问题的一个重要的方式和手段。

王星泽，光电人工智能

• 年龄：28 岁

• 职位：华中科技大学教授

• 获奖事由：使用 AI 加光电技术，设计开发新颖图像传感器，收集光波中额外物理量，进而结合与之相匹配的人工智能算法和训练场景，达成大幅度地改善视觉感知的实际效果，对于提升制造工序自动化效率、以及绕障物体识别技术带来创新突破进展。

王星泽：我认为视觉是智能机器人的核心。在计算机拍摄的过程中，我们收集了光线，并且利用计算机里面的一些AI智能，从而识别到了障碍物后面的物体。AI体系看起来好像是垃圾进垃圾出，但是不幸的是，光学不是为AI设计的，是为拍很美的照片设计的。如果我们能有更好的光学技术，能够捕捉一些美好的画面，而且提供大数据给人工智能整合起来，我们就能够全面的反映一个全球的视觉优化体验。

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