黄仁勋和Bill Dally荣获伊丽莎白女王工程奖

NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）和首席科学家Bill Dally上周在英国因在人工智能和机器学习方面的基础性工作而受到表彰。他们是2025年伊丽莎白女王工程奖的七位获奖者之一，该奖项是授予对现代机器学习做出突出贡献者。

该奖项由国王查理三世陛下在圣詹姆斯宫颁发，旨在表彰黄仁勋和Dally在开发为当今人工智能系统和机器学习算法提供动力的GPU架构方面的领导力和远见。

该奖项突出了他们在开创加速计算方面的作用，推动了整个计算机行业的根本转变。这是一项突破，它彻底改变了从芯片和系统到算法和应用程序的每一层技术，引发了人工智能的大爆炸。

黄仁勋说：“能在那些塑造了我们今天生活的世界的先驱者中得到认可，是一种非凡的荣誉。”他承认互联网和GPS等技术背后的远见卓识，这些技术改变了工业和日常生活。他补充道：“我们正在经历自微处理器发明以来最深刻的计算变革。人工智能已经成为必不可少的基础设施，对未来的进步至关重要，就像电力和互联网对前几代人一样。”

Dally将人工智能的基础归功于并行计算和流处理数十年的进步，并补充道：“我们继续应用工程方法来改进人工智能硬件和软件，使人工智能能够使人们实现更大的目标。”

黄仁勋和Dally一起帮助开创了使现代人工智能成为可能的加速计算架构——一个使研究人员能够训练大型模型、模拟物理系统并以前所未有的规模和速度推进科学的平台。

他们的贡献，以及其他获奖者的贡献，为人工智能技术的广泛采用奠定了基础。这是英国的一个丰富传统，延续了该国培养思想家的传统，这些思想家的思想定义了人类智慧的新篇章。

当天早些时候，黄仁勋和Dally还出席了在唐宁街10号举行的圆桌会议，与英国科学、技术和创新大臣Liz Kendall和英国科学、研究、创新和核部长Patrick Vallance勋爵一起讨论了英国如何激励未来的工程师。

圆桌会议还纪念了英国的国家工程日，这是一个一年一度的工程师及其对日常生活影响的庆祝活动。

此次讨论建立在NVIDIA与英国政府、大学和行业合作的基础上，以扩大人工智能基础设施、研究和技能，确保下一代工程师能够获得推动发现的计算能力。

在另一项殊荣中，黄仁勋还获得了世界上最古老的辩论协会剑桥联盟的斯蒂芬·霍金教授奖学金。剑桥联合会和斯蒂芬·霍金的女儿露西·霍金（Lucy Hawking）向黄仁勋致敬，表彰他推动科学进步，激励了未来几代技术专家和研究人员。

黄仁勋说：“霍金教授的一生表明，智力没有界限。”“这种好奇心——以幽默和优雅的方式追求——可以扩大人类的影响范围。他告诉我们，发现是一种乐观的行为。我想不出比与这种精神联系在一起更高的赞美了。”

该奖学金旨在表彰那些推动STEM发展并促进公众对这些领域理解的个人。在向观众发表讲话并与联盟主席伊万·阿列克谢·安皮亚进行炉边谈话之前，黄仁勋获得了露西·霍金颁发的奖学金。

另外五位获奖者分别为

Fei-Fei Li：李飞飞博士是斯坦福大学计算机科学系的首位红杉教授，也是斯坦福大学人本人工智能研究所的联合主任。她曾于2013年至2018年担任斯坦福大学人工智能实验室主任，并在休假期间担任谷歌副总裁和谷歌云人工智能/机器学习首席科学家。

目前的研究兴趣包括认知启发的人工智能、机器学习、深度学习、计算机视觉、机器人学习以及人工智能在医疗健康中的应用，特别是用于医疗服务的智能环境系统。过去，她还从事过认知和计算神经科学的研究。

她是ImageNet和ImageNet挑战的发明者，这一关键的规模数据集和基准测试工作对深度学习和人工智能的最新发展起到了重要作用。

Geoffrey Hinton：Geoffrey Hinton教授于1970年获得剑桥大学实验心理学学士学位，1978年获得爱丁堡大学人工智能博士学位。他曾在苏塞克斯大学和加州大学圣地亚哥分校做博士后工作，并在卡内基梅隆大学计算机科学系担任了五年教师。然后，他成为了加拿大高级研究所的研究员，并搬到了多伦多大学计算机科学系。从1998年到2001年，他花了三年时间在伦敦大学学院建立了盖茨比计算神经科学部门，然后回到多伦多大学，现在是一名荣誉退休的杰出教授。从2013年到2023年，他在谷歌兼职，成为副总裁工程研究员。

他是引入反向传播算法的研究人员之一，也是第一个使用反向传播学习单词嵌入的研究人员。他对神经网络研究的其他贡献包括玻尔兹曼机、分布式表示、时延神经网络、专家混合、变分学习和深度学习。他在多伦多的研究小组在深度学习方面取得了重大突破，彻底改变了语音识别和对象分类。

John Hopfield：John Hopfield教授在康奈尔大学学习理论凝聚态物理学（1958年获得博士学位）。接下来，他成为了ATT贝尔实验室的技术人员，在加州大学伯克利分校、普林斯顿大学和加州理工学院任教近30年。他获得了1968年美国物理学会奥利弗巴克利奖（与实验化学家D.G.Thomas共同获得）。

Hopfield于1980年被任命为加州理工学院Roscoe Dickinson化学与生物学教授，到那时，他在该领域写的第一篇论文“具有新兴集体计算能力的神经网络和物理系统”（1982年）是他200多篇科学论文中最常被引用的一篇。2019年，John Hopfield因其将理论物理学应用于生物问题（包括神经科学和遗传学）的工作而被富兰克林研究所授予本杰明·富兰克林物理学奖章。他在神经网络方面的工作对机器学习产生了重大影响。

2024年，他因“能够利用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明”而共同获得诺贝尔物理学奖。

Yann LeCun：Meta副总裁兼首席人工智能科学家，也是纽约大学Jacob T.Schwartz教授，隶属于Courant数学科学研究所和数据科学中心。他是FAIR和纽约大学数据科学中心的创始主任。他获得了ESIEE（巴黎）的工程文凭和索邦大学的博士学位。在多伦多做博士后后，他于1988年加入AT&T贝尔实验室，1996年加入AT&T实验室，担任图像处理研究主管。他于2003年加入纽约大学担任教授，并于2013年加入Meta/Facebook。

他的兴趣包括人工智能、机器学习、计算机感知、机器人和计算神经科学。他是2018年ACM图灵奖的获得者（与Geoffrey Hinton和Yoshua Bengio一起），以表彰“使深度神经网络成为计算的关键组成部分的概念和工程突破”，他是美国国家科学院、美国国家工程院和法国科学院的成员。

Yoshua Bengio：最为人所知的是他在深度学习方面的开创性工作，并被全球公认为人工智能领域的领先专家之一。

他是蒙特利尔大学的正教授，也是Mila-Quebec人工智能研究所的创始人和科学主任。他共同指导了CIFAR机器与大脑学习项目，并担任IVADO的科学总监。

他获得了许多奖项，包括加拿大著名的基拉姆奖和赫兹伯格金奖、CIFAR人工智能主席奖、西班牙阿斯图里亚斯公主奖、VinFuture奖，他是伦敦和加拿大皇家学会会员、法国荣誉军团骑士、加拿大勋章获得者、联合国科学技术突破独立咨询科学咨询委员会成员。

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