7月27日，2025 WAIC·云帆奖颁奖典礼暨云帆青年挚友之夜在上海举行。150余位来自产学研投各领域的专家学者汇聚一堂，共同见证本年度云帆奖获得者及提名者的“荣耀时刻”。

本年度云帆奖共收到来自全球的超200份有效报名，海外申报者占比高达30%。最终遴选出11位「璀璨明星」和15位「明日之星」。今年组委首次设立“提名奖”，17位优秀青年获得提名。

本次活动由上海人工智能实验室、机器之心、全球高校人工智能学术联盟联合主办。

陈建宇，本科毕业于清华大学精仪系，后于 UC Berkeley 取得博士学位，师从美国工程院院士、机电控制先驱、MPC算法奠基人 Masayoshi Tomizuka 教授。拥有10年以上机器人与人工智能研发经验，具备稀缺的软硬件全栈规划能力。与团队在机器人与 AI 领域的国际顶会和期刊上发表 70 多篇论文，并入围 RSS 2024、L4DC 2022、IEEE IV 2021、IFAC MECC 2021 等国际会议优秀论文奖。 凭借卓越的学术与创业成就，上榜福布斯中国“30Under30”。

高阳，本科毕业于清华大学，后获加州大学伯克利分校博士学位，师从具身智能泰斗Pieter Abbeel，研究涵盖具身智能、机器人交互、强化学习等领域。学术上，他在NeurIPS、ICML等顶级会议发表多篇论文，谷歌学术引用超5000次。今年与上海人工智能实验室等团队联合推出的OneTwoVLA，实现推理与动作无缝切换，显著提升模型泛化与常识能力；EfficientZero系列为目前全球样本效率最高强化学习算法，获OpenAI联合创始人肯定；EfficientImitate大幅提升模仿学习效率；ViLa和CoPa模型性能突出。他联合创立千寻智能，聚焦通用人形机器人及具身大模型，公司成立一年完成多轮融资，跻身行业领跑阵营。

何聪辉，清华大学博士，上海人工智能实验室青年科学家，上海交通大学兼职博导，入选国家级青年人才，现负责书生系列大模型的数据体系建设。何聪辉的主要研究方向为面向大模型的高效数据学习，在AI顶会发表论文100余篇，谷歌引用 8600+，曾获高性能计算应用领域最高奖“戈登•贝尔”奖。他带领团队构建了国内体谅及数据规模综合领先的开放数据平台OpenDataLab，累计为10余万用户提供数据获取服务超200万次；并开发了开源智能文档解析工具MinerU，在GitHub上获得超4万星标数。

刘邦，现任蒙特利尔大学和Mila研究所副教授、加拿大CIFAR人工智能讲席教授。研究自然语言处理、多模态与具身学习及AI for Science等。他已发表论文与教程100余篇，荣获2024云帆奖、蒙特利尔大学研究卓越奖及George Walker最佳博士论文奖等。他深耕基础智能体研究，联合MetaGPT发起Foundation Agents开源组织，率先构建材料科学大模型与智能体推动新材料智能设计，成果广泛应用于产业。

乔畅，本、博毕业于清华大学自动化系，拟于今年8月入职清华大学精密仪器系助理教授。研究兴趣为智能光子学，聚焦人工智能与光学交叉创新：在AI for Optics 方面，设计融合光学成像模型的神经网络架构，突破光学显微成像的时空带宽极限，研制具身智能超分辨光学显微成像仪器；在 Optics for AI方面，研究立体集成智能光计算架构与芯片，解决人工智能发展的算力和功耗瓶颈。

王翔，中国科学技术大学特任教授、博导，国家青年人才。研究兴趣：信息推荐与挖掘、大模型、可信人工智能等，在国际顶会和顶刊上发表论文70余篇，谷歌学术引用2万余次。2025年获得人工智能国际顶会ICLR杰出论文奖，2023年获国际基础科学大会前沿科学奖，2024年获ACM SIGIR青年学者奖和吴文俊人工智能自然科学一等奖，2024年入选《麻省理工科技评论》MIT TR35榜单、AI 100青年先锋。

吴翼，现任清华大学交叉信息院助理教授，博士毕业于UC Berkeley，前 OpenAI 研究员，同时也是上海期智研究院 PI，蚂蚁研究院强化学习实验室首席科学家，边塞科技创始人。研究方向为强化学习，多智能体学习和通用智能体。曾获得 NIPS 2016 最佳论文奖，和 ICRA 2024 最佳展示奖候选。代表作包括 OpenAI 捉迷藏项目，多智能体强化学习学习领域最高引算法 MADDPG/MAPPO 算法，开源智能体强化学习框架 AReaL 等。人生乐趣包括研究 AI/RL，喝奶茶以及吃遍全世界。

谢伟迪，上海交通大学长聘轨副教授，教育部 U40，国家级青年人才（海外），上海市海外高层次人才计划获得者，上海市启明星计划获得者，科技部科技创新 2030 —“新一代人工智能”重大项目青年项目负责人。 博士毕业于牛津大学视觉几何组（ Visual Geometry Group，VGG ），导师为Professor Andrew Zisserman 和 Professor Alison Noble，是首批 Google-DeepMind 全额奖学金获得者，China-Oxford Scholarship 获得者，牛津大学工程系杰出奖获得者。主要研究领域为计算机视觉，医学人工智能，共发表论文超100篇，包括Nature Communications、NPJ Digital Medicine、CVPR、ICCV、NeurIPS、ICML、IJCV等，Google Scholar累计引用超16000次，多次获得国际顶级会议研讨会的最佳论文奖和最佳海报奖，最佳期刊论文奖，MICCAI Young Scientist Publication Impact Award Finalist (5/6000）；Nature Medicine、Nature Communications特邀审稿人，计算机视觉和人工智能领域的旗舰会议CVPR，NeurIPS，ECCV的领域主席。

张宸，上海交通大学助理教授、博导、上海市海外海外高层次人才计划。在体系结构与EDA领域顶级国际会议发表论文30余篇，获得5次最佳论文或提名奖（FPGA’2015、T-CAD’2019、 MICRO’2022, ISEDA’2025、ISCA’2025），其中3次属于中国大陆学者首次获奖。谷歌施引5300余次，单篇最高施引2600余次。个人入选FPGA与可重构计算名人堂（迄今亚太地区唯一），AI 2000世界最有影响力学者，Stanford & Elsevier 前2%高被引科学家等。致力于研究智能处理器架构与芯片系统研究（包括 FPGA 和 GPU 等），深度挖掘人工智能计算的底层硬件基础与信息表达机制，通过张量计算建模、数据信息压缩、处理器架构和电路设计优化等手段，为高算力、高能效 AI 硬件的设计提供理论支持和技术路线验证，突破 AI 处理器的算力、带宽和能耗瓶颈。

张嘉恒，本科毕业于上海交通大学 ACM 班，之后在加州大学伯克利分校（UC Berkeley）获得博士学位，师从 Dawn Song 教授。张嘉恒博士的研究聚焦于零知识证明（ZKP）、可验证计算与人工智能安全，特别关注ZKML（可验证机器学习）在AI模型隐私保护与可信验证中的应用。他致力于构建既保障数据隐私、又提升模型可信性的加密机制，涵盖从决策树到Transformer等多种模型。其研究强调技术实用性，服务于AI审计、合规验证及关键基础设施安全，推动人工智能系统在高安全需求场景下的可靠落地。

赵恒爽，香港大学助理教授，国家优青，研究兴趣包括计算机视觉、机器学习和人工智能。在顶级会议和期刊上发表论文 100 余篇，研究成果被引 43,000 余次，单篇一作被引 18,000 余次。曾获得多次国际学术竞赛冠军，世界人工智能大会明日之星、璀璨明星和青年优秀论文奖，CVPR最佳演示荣誉奖，AI 100 青年先锋，AI 2000 计算机视觉最具影响力学者，担任CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR等会议的领域主席。

陈天龙，于2024年秋季加入北卡罗来纳大学教堂山分校计算机系担任助理教授。在这之前（即2023-2024年），他于麻省理工和哈佛大学担任博士后研究员。陈天龙博士分别于2023年和2017年获得了德州大学奥斯汀分校电子&计算机工程的博士学位和中国科学技术大学（少年班学院）的应用数学和计算机双学士学位。他的主要研究方向是建立准确、可靠和高效的机器学习系统他近期的研究方向主要聚焦于：

（1）重要的机器学习问题包括多模态学习，大语言模型，稀疏神经网络、鲁棒性、可学习的优化算法、和图网络；

（2）交叉学科的科学难题比如生物工程、疫苗药物研发和量子计算陈天龙博士曾先后获得了 Amazon Research Award、 Cisco Faculty Award、AAAI'25 New Faculty Highlights、NAIRR Pilot Award、UNC Accelerating AI Award、CPAL Rising Star、AdvML Rising Star、IBM Ph.D. Fellowship、Adobe Ph.D. Fellowship、Graduate Dean's Prestigious Fellowship.

陈小康，现任 DeepSeek AI 多模态组研究员。2024年博士毕业于北京大学，师从曾钢研究员，同年获评北京大学优秀毕业生。他的研究领域包括多模态理解大模型和多模态理解与生成统一模型，在 IJCV、CVPR、ICCV、ECCV 等顶级会议期刊发表论文三十余篇，谷歌学术引用一万余次。他在博士期间和 IEEE Fellow 王井东老师合作的视觉自监督预训练方面的工作 CAE 在百度公司的多个业务中落地应用。他在 DeepSeek 主导完成的多模态大模型项目 Janus-Series 和 DeepSeek-VL2 在 GitHub 获得两万余次星标、其中他作为第一作者完成的 Janus-Pro 项目发布首月即在 Huggingface 开源平台上获得上百万次下载，曾在 Huggingface 和 GitHub 的 Trending 榜单排名第一，在国外推特论坛上相关的帖子获得数千万次浏览和数万次转发。他在 Janus-Series 中提出的解耦视觉编码的思想被学术界和工业界广泛使用。

崔淦渠，博士毕业于清华大学计算机系，研究方向为大语言模型的对齐与强化学习技术。在ICML、NeurIPS、ACL、KDD等国际人工智能顶级会议与期刊上发表论文十余篇，谷歌学术引用超11000次。获清华大学优秀博士论文、清华大学优秀毕业生等荣誉。代表作包括偏好对齐数据UltraFeedback、UltraInteract，密集过程奖励算法Implicit PRM、 PRIME以及对强化学习熵机制的研究。

傅朝友，入选中国科协青年人才托举工程。研究方向为多模态智能，已发表论文 20 余篇，谷歌学术引用 4 千余次，作为 Owner 的 GitHub 开源项目累计获得 2 万余次 Stars。代表性工作包括 VITA 多模态大模型系列（一作 VITA-1.0&-1.5，通讯Long-VITA、VITA-Audio，3千GitHub Stars），MME 多模态评测基准系列（一作MME&Video-MME，引用千余次）和 Awesome-MLLM 多模态社区（Owner，1万余次GitHub Stars）等。获中科院院长特别奖、IEEE Biometrics Council 最佳博士学位论文、北京市优秀博士学位论文、中科院优秀博士学位论文、小米青年学者-科技创新奖、南京大学紫金学者、CVPR-2023 杰出审稿人等。

龚睿昊，博士毕业于北航计算机学院，师从刘祥龙教授，现担任商汤科技副总监。研究方向为高效机器学习系统，在 TPAMI、ASPLOS 等期刊会议发表论文 40 余篇，谷歌学术引用 4300 余次，成果被 AMD、英特尔等二十余国内外知名机构的开源框架集成。主导的压缩部署系统多次登上 GitHub 趋势榜，被来自斯坦福大学、微软等机构项目公开致谢。3次获 IEEE LPCV 和 IEEE UAV Chase 国际比赛冠亚军。担任多个 CV/AI 期刊会议的客座编辑和学术研讨会主席。

顾家远，博士毕业于美国加州大学圣迭戈分校，师从苏昊教授。他的研究方向为具身智能和三维视觉，在计算机视觉、机器学习、机器人等国际顶会上均有发表，获得过 SIGGRAPH 2025 和 ICRA 2024 的最佳论文奖。

李彦玮，现任美国字节跳动Seed研究科学家，2024年博士毕业于香港中文大学，师从贾佳亚教授。研究聚焦于视觉语言基础模型（VLM），尤其是物理世界中多模态交互与推理。其在人工智能与计算机视觉顶会/顶刊发表论文 20 余篇，包括多篇会议 Oral 及 Highlight，Google Scholar 引用 5000 余次。其担任多个顶会的领域主席和审稿人，近期成果包括 Seed 1.5-VL、LLaVA-OneVision、Mini-Gemini、LLaMA-VID、LISA 等。

龙霄潇，南京大学智能科学与技术学院副教授，南京大学紫金学者，入选国家高层次青年人才。2018年本科毕业于浙江大学，2023年博士毕业于香港大学。长期从事三维重建与生成、神经渲染、世界模型等空间智能技术研究，近五年来在 T-PAMI、CVPR、SIGGRAPH 等期刊会议上发表第一作者与通讯作者论文 20 余篇，谷歌学术引用 3000 余次。带领学生获得2025年 ICRA ManiSkill-ViTac 视触融合操控挑战赛冠军。

骆昱宇，现任香港科技大学（广州）助理教授、博士生导师，数据智能与分析实验室负责人。研究方向为 Data-centric AI，AI+Databases，LLM Agents。在顶级国际会议和期刊如 SIGMOD、VLDB、ICML、NeurIPS、ICLR、TODS 上发表论文 40 余篇，智能问数（Text2SQL）等成果落地于华为、国家电网和蚂蚁金服等企业。入选 2023 年福布斯中国 30 位 30 岁以下精英榜，获 CCF-A 类会议 SIGMOD 2023 最佳论文系列奖、华为火花奖、清华大学特等奖学金、清华优博等荣誉。

唐相儒，研究用于自动化科学发现的多智能体系统，尤其是生物医学方面，比如细胞机制理解、医学诊断、分子设计等方向。以一作/共同一作在 Nature Biotechnology、Nature Communications、ICLR、ACL 等期刊/会议发表多篇学术论文。组织 ICML 2025 与 ICLR 2024 智能体研讨会、ISMB 2024 LLMs 教程。曾获 IJCAI 2024 AI4 Research Workshop 最佳论文奖，ICML CFAgentic Workshop 最佳论文 Runner‑Up 奖。

王靖博，上海人工智能实验室青年科学家，研究方向包括人型角色控制与物理仿真、人形机器人运动控制以及具身智能等。2023年博士毕业于香港中文大学多媒体实验室，已在 CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS 等顶级会议和期刊发表论文数十篇，并获得多篇 oral 和 spotlight，Google 学术引用超过 8400 次。曾获得包括 COCO在内的多个视觉理解挑战赛冠军，其研究成果入选 ECCV 十大影响力论文及 ESI 高被引论文。

于力军，谷歌深度思考的高级研究科学家，致力于 Gemini 和 Veo 项目的研发。他的研究主要围绕视频生成、多模态大模型的统一训练、强化学习等展开。他获得了卡内基梅隆大学博士学位，北京大学双学士学位等。他曾获得 ICML 最佳论文奖及系列国际挑战赛冠军，并被评为 Siebel 学者和百度学者。

张林峰，上海交通大学助理教授，研究方向为高效人工智能。2024年博士毕业于清华大学交叉信息研究院。研究方向为高效人工智能。他曾获微软学者、北京市优秀毕业生，清华大学优秀博士论文，担任 ACL ARR、NeurIPS 等会议的领域主席，代表作自蒸馏被引用超过一千次。

郑楚杰，通义千问研究员，Qwen3、QwQ 系列开源模型核心贡献者。2025年博士毕业于清华大学，师从黄民烈教授。研究方向为大模型推理、对齐与强化学习。在 ICLR、ICML、ACL 等国际会议发表论文 10 余篇，谷歌学术引用量 5000 余次，长期担任 ACL、EMNLP、NAACL 等会议领域主席。

周煊赫，上海交通大学计算机学院长聘轨助理教授，主要研究智能数据分析、ML/LLM 数据底座、自治数据库系统（AI4DB）。在 SIGMOD、VLDB、NIPS、TKDE 等 CCF A 类会议和期刊上已发表论文数十篇，包括近五年 VLDB、ICDE 高被引论文，入选卡耐基梅隆大学、康奈尔大学等高校课程。谷歌学术引用量两千余次。曾获 ACM Jim Gray 博士论文提名奖（大陆首位）、VLDB 2023最佳工业论文亚军奖（第一作者）、通信学会科学技术一等奖、CCF 优博、微软学者、字节跳动奖学金、清华特奖等荣誉。代表性工作 OpenMLDB 已经落地第四范式先知（AIOS）平台并在金融、电商、能源等百余个真实场景中实现规模化应用。

长三角国家技术创新中心信息技术首席专家刘国权，真格基金管理合伙人戴雨森为「璀璨明星提名奖」颁奖。