每人300万激励科学探索，北大谢涛、清华朱军等50人获奖，腾讯这个大奖公布

　　机器之心报道

　　机器之心编辑部

　　在昨日刚刚结束的第二届「科学探索奖」颁奖典礼上，北京大学谢涛、清华大学朱军等几位学者成为了信息电子领域的获奖者，以表彰他们在各自领域做出的杰出贡献。

　　11 月 14 日，在北京钓鱼台国宾馆，第二届「科学探索奖」颁奖典礼举行。

　　典礼公布了 50 位获得该奖项的青年科学家，他们将在未来 5 年内，每人获得腾讯基金会 300 万元人民币奖金。

　　而且，他们可以自由支配该奖金的使用。

　　「科学探索奖」 是由腾讯公司董事会主席兼首席执行官、腾讯基金会发起人马化腾，与北京大学教授饶毅携手杨振宁、毛淑德、何华武、邬贺铨、李培根、陈十一、张益唐、施一公、高文、谢克昌、程泰宁、谢晓亮、潘建伟等知名科学家共同发起，由腾讯基金会资助的一个奖项。

　　该奖项旨在支持基础科学和前沿技术领域 45 岁以下的青年科学家，今年是第二届。

　　在评选上，「科学探索奖」重点关注四个因素：独立性、创造性、变革性和可行性。相比起过往的研究成就和学术地位，会更看重青年科技工作者本人及其研究方向的未来潜力，鼓励自主探索。

　　今年的「科学探索奖」共收到 1200 多位青年科学家的申报材料，最终从 9 个科学领域筛选出 50 人。

　　而这 50 名获奖者，含金量极高。其中，48 人拥有教授或同级职称，38 人有海外一流高校、研究机构学习或工作的经历。最终 50 位获奖人的平均年龄不到 40 岁，其中女性 5 位，35 岁及以下获奖人 6 位，最年轻的获奖者仅 30 岁。

　　

　　在信息电子领域的 6 位获奖者，我们能看到许多在人工智能领域耳熟能详的名字，如北大谢涛教授、清华朱军教授。

　　北京大学谢涛教授

　　

　　个人主页：https://cs.pku.edu.cn/info/1078/2208.htm

　　获奖理由：肯定他在软件测试与软件解析学方面的成绩，支持他在数据驱动的软件自动化方法和技术方面的探索。

　　谢涛，北京大学计算机科学技术系讲席教授，高可信软件技术教育部重点实验室（北京大学）副主任，美国科学促进会（AAAS）会士，电气电子工程师学会（IEEE ）会士，美国计算机协会（ACM）杰出科学家，中国计算机学会（CCF）杰出会员。

　　谢涛教授分别于 1997 年和 2000 年在复旦大学计算机科学系和北京大学计算机科学技术系分获学士和硕士学位（师从梅宏教授），于 2005 年在美国西雅图华盛顿大学计算机科学与工程系获博士学位（师从 David Notkin 教授）。

　　谢涛教授曾获国家自然科学基金委海外杰出青年科学基金以及其延续资助，科学探索奖，美国 NSF Faculty CAREER Award，IEEE 计算机协会软件工程技术委员会（TCSE）杰出服务奖等。担任 CCF 软件工程专委会副主任，CCF-IEEE CS 青年科学家奖评奖分委员会主席，中国计算机大会（CNCC 2020）程序委员会主席，软件工程旗舰国际会议 ICSE 2021 程序委员会共同主席，《软件测试、验证与可靠性（STVR）》Wiley 期刊联合主编等。

　　谢涛教授的研究主要集中在软件工程，系统软件，软件安全、智能软件工程、教育软件工程等方面，并取得了突出的研究成果。

　　清华大学朱军

　　个人主页：http://brain.tsinghua.edu.cn/info/staff/594

　　获奖理由：肯定他在贝叶斯人工智能基础理论、高效算法和概率编程方面的成绩，支持他在推动贝叶斯人工智能的深度变革、发展安全可信人工智能等方面进行探索。

　　朱军现为清华大学计算机系教授以及脑与智能实验室助理主任。朱教授本博均毕业于清华大学，之后远赴卡内基梅隆大学做访问学生、访问学者、博士后和项目科学家。2011 年 9 月入职清华大学，任职副教授；2013 年 7 月，成为博士生导师。2014 年 9 月 - 2018 年 9 月，担任清华大学智能技术与系统国家重点实验室副主任。2017 年 1 月，成为清华大学长聘副教授（新教研系列）。2017 年 3 月至今，担任深度学习技术与应用国家工程实验室副主任。2018 年 6 月，晋升为教授，并担任清华大学人工智能研究院院长助理。2019 年至今，担任清华大学人工智能研究院 基础理论研究中心主任。

　　据其个人主页介绍，朱军教授的研究项目主要集中在机器学习基础理论、高效算法和应用，其中针对复杂数据隐含结构的学习与利用中的共性问题，提出了最大熵判别式学习的 PAC-Bayes 理论与方法和贝叶斯模型的最大间隔学习理论与高效算法等；针对互联网数据挖掘、社交网络分析、多模态数据融合、网络推荐等多个典型应用场景，将基础理论与实际问题结合，提出有效的计算模型和算法。

　　朱军教授的研究成果多年来陆续在机器学习顶级国际会议和期刊 NIPS、IJCAI、AAAI 上发表，并曾荣获 2013 年国家优秀青年科学基金以及 2017 年中国计算机学会自然科学一等奖等奖项。

　　西安交通大学常超

　　个人主页：https://mtt.org/profile/chao-chang/

　　获奖理由：肯定他在高功率微波和太赫兹生物物理研究方面的成绩，支持他在微博等离子体、太赫兹生物信息探测及效应方面进行探索。

　　常超先后于 2006 年和 2010 年取得清华大学的学士和博士学位，2011 年 - 2013 年远赴斯坦福大学攻读博士后研究。常超曾任西北核技术研究所研究员、西安交通大学青年拔尖人才特聘教授，现任军科院国防科技创新研究院前沿交叉中心副主任兼太赫兹研究室主任、研究员，天津大学兼职教授、博士生导师。

　　常超常年从事高功率微波等离子体、太赫兹生物学研究，以第一作者和通讯作者发表 SCI 论文 44 篇。常超曾获 2016 年度部级科技进步一等奖（排名第 1）、陈嘉庚青年科学奖和第十六届中国青年科技奖。

　　北京大学黄芊芊

　　个人主页：http://eecs.pku.edu.cn/info/1335/6190.htm

　　获奖理由：肯定她在微纳电子器件领域取得的成绩，支持她在超低功耗新型微纳电子器件与芯片方面进行探索。

　　黄芊芊出生于 1989 年，2006 年从江西上饶一中考入北京大学信息科学技术学院。她在本科毕业后直博，2015 年获得北京大学微电子学与固体电子学专业博士学位。2017 年，黄芊芊北京大学博士后出站，同年正式成为北大微纳电子学系的研究员、博士生导师。

　　黄芊芊的主要研究方向——超低功耗微纳电子器件及其在逻辑电路、神经形态计算等领域的应用。据其个人学术主页显示，近十年间，黄芊芊每年都会在 IEDM、IEDL、IEEE TED 等国际顶会和期刊发表论文。

　　2017 年，黄芊芊凭借多年来在超低功耗微纳电子新原理器件研究中所取得的优秀成果，入选 2017 年度中国「未来女科学家计划」，成为该奖项设立以来首位微电子领域的青年学者。该奖项当年仅有 4 人入选。此外，黄芊芊荣获 2019 IEEE 青年成就奖，以表彰她在「超低功耗微纳电子新原理器件等方面的出色工作」。

　　西北工业大学李学龙

　　

　　个人主页：https://teacher.nwpu.edu.cn/2018010290.html

　　获奖理由：肯定他将联觉引入信息领域的视听觉分析，支持他在多模态认识计算方向深入探索。

　　李学龙，西北工业大学教授、博导，校学术委员会副主任。李学龙教授主要关注高维数据的智能获取、处理和管理。在工程和计算两个领域入选全球高被引科学家。

　　李教授是 AAAS Fellow、OSA Fellow、SPIE Fellow、IEEE Fellow、IAPR Fellow、IET/IEE Fellow、FInstP(IOP Fellow）、BCS Fellow、HEA Fellow、国际欧亚科学院院士、国际青年科学院会员等。2020 年， 李教授入选美国科学促进会会士 (AAAS Fellow)。

　　西安电子科技大学李赞

　　个人主页：https://faculty.xidian.edu.cn/LZ6/zh_CN/index.htm

　　获奖理由：肯定她在流星余迹通信等高安全通信方面的研究成果，支持她在基于空间态势感知的卫星智能通信领域进行探索。

　　李赞，1975 年生于陕西西安，教授、博士生导师，教育部长江学者特聘教授，中国青年科技奖获得者，入选科技部万人计划科技创新领军人才。

　　李赞教授科研成果曾申请国家 / 国防专利 75 项、获得专利授权 49 项，在国内外期刊及会议发表 SCI、EI 检索论文 200 余篇，获 IEEE 国际会议最佳论文奖（Best Paper Award）多项。

　　李赞教授的主要研究方向为：智能隐蔽通信以及通信信号处理。

　　最后，附上 2020 年科学探索奖完整获奖名单：

　　

　　参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/7Q7wWDjoupx3tyX4ICzSEA

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　　视频回顾地址：https://app6ca5octe2206.h5.xiaoeknow.com/v1/course/alive/l_5f715443e4b005221d8ea8e3

　　第二讲：使用Amazon SageMaker 构建一个情感分析「机器人」

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　　视频回顾地址：https://app6ca5octe2206.h5.xiaoeknow.com/v1/course/alive/l_5f715d38e4b0e95a89c1713f

　　第三讲：DGL图神经网络及其在Amazon SageMaker上的实践

　　主要介绍图神经网络、DGL在图神经网络中的作用、图神经网络和DGL在欺诈检测中的应用和使用Amazon SageMaker部署和管理图神经网络模型的实时推断。

　　视频回顾地址：https://app6ca5octe2206.h5.xiaoeknow.com/v1/course/alive/l_5f715d6fe4b005221d8eac5d