《MIT科技评论》“35位35岁以下科技创新青年”名单出炉！AI领域有5人入选 | 2020中国区

　　作者 | 陈彩娴

　　编辑 | 青暮

　　今日，《麻省理工科技评论》2020年中国区“35 岁以下科技创新 35 人”榜单出炉。其中，AI领域相关人物共有5人入选，分别是：

　　清华大学眭亚楠（33岁），获奖理由：专注于机器学习、神经工程和机器人学前沿交叉领域，兼顾深层理论研究和创新技术应用，研究成果有望成为神经系统疾病的高效临床治疗手段。

　　清华大学赵慧婵（31岁），获奖理由：针对软体机器人的大形变传感难题，提出了基于光信号的传感方案，为软体智能假肢嵌入多模态传感功能，实现了智能手对人手触觉功能的仿生。

　　山东大学聂礼强（35岁），获奖理由：深耕多媒体内容分析与搜索，致力于解决关联模态的显性融合、数据模型的知识引导等关键科学问题。

　　京东易津锋（32岁），获奖理由：研发的系统利用海量脱敏数据与 AI 技术，可较为精准地分析和预判海量用户的共性和个性化需求，以及商品上市后的市场表现，给出可量化的最优取值建议，让商品的设计、研发周期缩短。

　　西安交通大学沈超（35岁），获奖理由：致力于智能系统的行为感知和可信计算，实现在对抗环境下智能系统的安全可靠和可信计算。

　　此前，在《麻省理工科技评论》评选的“35 岁以下科技创新 35 人”中，卢策吾、刘知远、朱军、陈丹琦、邓磊、王梦迪、陈云霁等等AI领域的知名科研学者曾榜上有名。

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　　眭亚楠

　　清华大学航天航空学院助理教授、博士生导师，隶属于神经调控技术国家工程实验室。

　　高中就读于石家庄二中，因获得物理全国二等奖获得保送清华大学的资格，2006年进入清华大学就读生物医学工程本科专业。2010年本科毕业后，眭亚楠先是在中科院神经所担任系统神经科学研究助理，随后于2011年赴加州理工学院攻读计算与应用数学博士，师从Joel W. Burdick与Yisong Yue教授，并在2016年获得博士学位。

　　2016年至2019年，眭亚楠分别在加州理工学院与斯坦福大学担任计算与应用数学、计算机科学博士后，后在2019年加入清华大学担任助理教授。研究领域涵盖医疗人工智能、机器学习、神经工程、机器人技术，主要研究人工智能方法及其在临床神经调控和机器人控制领域的应用。

　　眭亚楠针对在线强化学习缺乏安全性保证的问题，提出了安全在线学习的原创理论与优化方法，对未知的安全约束进行数学建模，从理论上证明了算法的安全性和有效性。 相关成果现已成为加州理工学院和斯坦福大学等顶尖高校的本科课程和教材内容。

　　此外，他还提出基于偏好反馈的优化方法，将偏好反馈构建为自博弈机制，根据使用者的偏好和建议来优化骨骼机器人的步态动作，并应用于截瘫患者的脊神经刺激疗法，在人机交互和康复医疗方面具有广泛的应用空间。

　　相关论文 “Preference-Based Learning for Exoskeleton Gait Optimization”获得了 2020 年 ICRA 唯一最佳论文奖和最佳人机交互论文奖， 成为了大会历史上首篇同时获得两项大奖的最佳论文。获奖人也是首位获ICRA最佳论文的中国大陆教师。

　　个人主页：https://www.yanansui.com/

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　　赵慧婵

　　清华大学机械工程系助理教授、特别研究员，隶属于清华大学软体机器人实验室。

　　高中毕业于山东省实验中学，本科就读于清华大学精密仪器与机械学系机械工程及自动化专业，辅修经济学。2012年本科毕业后赴康奈尔大学机械与航空航天学院有机机器人实验室（Organic Robotics Laboratory）攻读机械工程博士，博士生导师为Robert Shepherd教授，读博期间开始接触软体机器人研究，并于2017年成功获得康奈尔大学博士学位。

　　随后，赵慧婵加入哈佛大学工程与应用科学学院微型机器人实验室（Microrobotics Lab）担任博士后，师从Robert Wood教授与David Clarke教授。哈佛微型机器人实验室曾诞生过RoboBee、HAMR、Octobot等著名的机器人系统。

　　2018年，她加入清华大学机械工程系担任助理教授，主要研究软体机器人（Soft Robotics）、刚柔并济机器人以及先进机器人的制造方法等。

　　她的主要学术贡献有：1）针对软体机器人的大形变传感难题，提出了基于光信号的传感方案，为软体智能假肢嵌入多模态传感功能，实现了智能手对人手触觉功能的仿生；2）设计手部软体外骨骼，集安全性、舒适度、低成本、高精度为一体，可精确跟踪人体肌电信号；3）将旋转铸塑法引入软体机器人领域，实现了软体驱动器的一体化制造。

　　2018年，她入选福布斯中国“30位30岁以下精英”（科学领域）。其研究成果《基于高度可拉伸光导传感器的软体智能假肢》， 发表于 Science Robotics 创刊号，成为该杂志创刊号仅收录的四篇研究性文章之一。

　　此外，赵慧婵还设计了高能量密度软体驱动器（DEA），并在2019年应用于她与哈佛微型机器人实验室共同改进研究的小型飞行机器人RoboBee上， 实现了全球第一款由柔软的“人工肌肉”提供动力以完成受控飞行的微型机器人，研究成果刊登在《Nature》上。

　　近期，赵慧婵还参与国家重点研发计划“文物出土现场应急保护技术体系研究”项目，承担“考古机器人的设计和研制”课题任务。

　　个人主页：https://huichanzhao.weebly.com/

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　　聂礼强

　　山东大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师，山东省人工智能研究院院长，齐鲁青年学者，。

　　本科就读于西安交通大学。2009年本科毕业后赴新加坡国立大学攻读博士，师从蔡达成教授，并于2013年成功获得新加坡国立大学博士学位。

　　2013年至2016年，聂礼强以博士后研究员的身份，继续在新加坡国立大学计算机学院NExT Research Center（新一代研究中心）开展研究。之前，他加入山东大学计算机系。主要研究多媒体计算、信息检索，及研究在健康医疗领域的应用。

　　在2020年青橙奖评选中，聂礼强的获奖理由是 “赋予对话机器人对多模态场景感知、理解与推理的能力，从而让人机交互更自然。”

　　他首次阐明了多模态间一致、互补、局部对齐等耦合共存关系，提出了多模态子空间统一表示学习、多模态自适应协同统一表示学习等一系列数据驱动的多模态学习理论模型，填补了多模态融合与统一表示的理论空白。

　　在此基础上，聂礼强又提出了基于先验知识和规则来引导多模态推理的理念和原创推理模型，缓解了算法对标注数据的依赖，增强了模型的泛化与推理能力。 相关科研成果广泛应用于服装搭配、短视频推荐、对话机器人等场景中。

　　此外，在输电线路安全预警上，他的研究成果解决了多源感知图像中目标占比小、类型多、背景复杂等导致的本体缺陷与外破隐患识别难题， 部署在十万余套设备中，覆盖线路十万余公里，线路跳闸率显著降低。

　　个人主页：https://liqiangnie.github.io/index.html

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　　易津锋

　　京东（南京）人工智能研究院院长，京东AI研究院机器学习实验室主任，复旦大学大数据学院兼职导师，并在香港中文大学（深圳）京东集团人工智能联合实验室担任教职人员。

　　本科就读于中国科学技术大学信息安全专业。2009年本科毕业后，他前往美国密歇根州立大学攻读CS博士，并于2014年获得博士学位。

　　曾在IBM托马斯沃森研究中心（IBM Thomas J. Watson Research Center）、美国腾讯AI实验室担任研究员。一共拥有18项美国与中国专利。主要研究机器学习及其在大数据分析上的应用，研究兴趣涵盖对抗机器学习、推荐系统、矩阵补全、数据聚类与众包。

　　在供应链的生产环节，他带领团队研发出的“商品反向定制系统”，改变了生产者与消费者之间的关系，让供应链管理更高效。

　　个人主页：http://jinfengyi.net/

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　　沈超

　　西安交通大学电子信息与工程学院自动化系教授，网络空间安全学院副院长，国家优秀青年科学基金获得者， 2019年阿里达摩院青橙奖学者。

　　本科与博士均就读于西安交通大学电子与信息学院，博士生导师为管晓宏院士。读博期间曾赴美国卡内基梅隆大学计算机学院学习两年半并担任研究助理，师从世界著名网络空间安全领域学者Roy A. Maxion教授。 2013年获得生物特征识别大会最佳论文。

　　2014年获得博士学位后，沈超留校工作，在西安交通大学电子信息与工程学院自动化系先后担任讲师、副教授、博士生导师与教授（2016 年、2018 年分别破格晋升为副教授和教授）。2018年4月，沈超加入西安交通大学网络空间安全学院担任副院长。

　　主要研究数据驱动的网络与系统安全、可信人工智能、信息物理融合系统综合安全、安全大数据分析。 研究成果曾获得7次国内外学术会议最佳/优秀论文的奖励 ，包括：移动用户行为和身份识别工作获得ICICIC 2019最佳论文奖、手写行为认证工作获得IEEE ICCSS最佳论文奖等。

　　沈超提出了基于人机交互行为分析的新型数字身份识别原创理论和技术， 相关研究成果已广泛用于多场景多终端的人机行为身份认证系统， 不仅能提升数据安全保护性能，还降低了客户接入成本以及系统运营成本。

　　除了数字身份证明，沈超还对时空大数据协同计算问题进行了深入研究，创新性地提出了基于图切割和图挖掘的时空大数据融合与计算框架，建立了基于图嵌入的时空数据关联计算与挖掘的新模式， 可应用于智慧交通、城市大脑、地理遥感测绘等众多云计算领域。

　　个人主页：http://gr.xjtu.edu.cn/web/cshen

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