2026科学探索奖：信息电子领域5位青年科学家AI研究突破

2026年科学探索奖获奖名单正式对外公布，本次共有50位青年科学家入选，获奖学者覆盖数学物理学、化学新材料、天文和地学、生命科学、医学科学、信息电子、能源环境、先进制造、交通建筑、前沿交叉共10个科研领域。

其中，信息电子领域共有5位学者入选，他们分别是清华大学黄高、北京大学刘譞哲、清华大学钱学海、哈尔滨工业大学肖淑敏以及郑州大学杨西贵，研究方向覆盖人工智能算法、大模型系统、计算机体系结构、光电子器件和新型半导体材料等多个技术层级。

黄高

现任清华大学自动化系长聘副教授，长期深耕深度学习、多模态学习、具身智能以及强化学习等领域。作为经典神经网络架构DenseNet的核心提出者之一，他带领团队通过在不同网络层之间建立密集连接，大幅提升了特征复用效率，同时有效改善了深层网络中的梯度传播难题，相关研究曾斩获CVPR 2017最佳论文奖。

近年来，黄高的研究方向进一步拓展至基础模型、生成模型、世界模型以及高效推理等前沿方向。2026年，其团队关于扩散语言模型的研究获得ICML杰出论文奖，该工作围绕扩散语言模型的生成顺序与强化学习训练机制展开，对主流自回归语言模型之外的技术路径进行了系统性探索。

从DenseNet到大语言模型，黄高的研究始终围绕一个核心命题：通过模型架构与学习机制的创新，提升人工智能系统的性能与运行效率。在当前大模型竞争从规模扩张转向算法效率与推理能力的行业背景下，这类基础研究的重要性愈发凸显。

刘譞哲

现任北京大学博雅特聘教授、计算机学院长聘教授以及人工智能研究院双聘教授，主要研究方向为系统软件，近年重点聚焦大模型系统、泛在智能体系统和云计算系统等大规模分布式智能计算技术。

随着大模型进入规模化应用阶段，行业竞争的重心已经从模型本身的能力拓展至训练、推理、资源调度等AI基础设施环节，刘譞哲的研究正是围绕这一核心赛道展开。目前他担任北京大学—字节跳动「豆包大模型系统软件联合实验室」主任，研究内容覆盖模型架构、训练框架和推理优化等多个方向，团队与字节跳动围绕超大规模GPU集群和大模型系统开展的合作已有部分成果落地至实际生产环境。

在大模型推理领域，刘譞哲团队参与提出的DistServe系统，将大语言模型推理中的预填充与解码阶段进行分离，通过独立配置GPU资源来降低计算干扰，有效提升了推理服务的整体效率，相关成果入选操作系统领域顶级会议OSDI 2024。2026年5月，他牵头完成的「智算中心分离式资源管理关键技术与应用」项目，获得2025年度中国电子学会科学技术奖技术发明一等奖，该项目的相关成果已经在字节跳动、AWS、阿里云、Meta、DeepSeek等企业的智算中心生产环境中上线应用。

钱学海

现任清华大学计算机系长聘教授，主要研究领域涵盖计算机体系结构、计算机系统和硬件安全。其研究工作长期聚焦并行计算体系结构、软硬件协同设计，以及面向机器学习、图计算等场景的高效计算系统。

随着大模型参数规模与计算需求持续增长，AI产业面临的瓶颈已经不再局限于芯片的峰值算力，内存访问、数据搬运、芯片间通信以及软硬件协同效率，正在成为影响训练和推理成本的核心因素。钱学海的研究覆盖了机器学习系统中的数据移动与通信优化、领域定制加速架构、存内计算，以及深度学习模型的高效硬件执行等多个方向，这些研究与当前AI基础设施的发展高度契合。从GPU集群到定制AI芯片，下一阶段算力竞争的核心之一，便是如何进一步降低数据移动成本，提升计算、存储与通信之间的协同效率。

肖淑敏

哈尔滨工业大学教授，同时也是美国光学学会会士，主要研究方向为微纳光学功能器件和光学超构表面。超构表面通过设计亚波长尺度的微纳结构，可以实现对光的振幅、相位和偏振等特性的精准控制，有望大幅压缩传统光学系统的体积与复杂度，相关研究已经覆盖光学显示、信息加密、通信和光场调控等多个应用方向。

2025年，肖淑敏团队参与完成的新型超表面激光系统研究成果发表于《Nature》，该技术可以在单层纳米光子结构中实现更灵活的激光波前调控，为通信、计算、感知和成像等多个领域的应用提供了全新的器件基础。随着AI数据中心对高速互联和低功耗计算的需求不断上升，光互连、光通信以及光计算逐渐成为重要的技术方向，纳米光子器件与AI基础设施之间的技术关联也在持续增强。

杨西贵

现任郑州大学教授，主要研究方向包括金刚石材料与器件、高压物理等。金刚石具备高热导率、宽禁带、高击穿场强等优异特性，在高功率、高频率以及极端环境电子器件领域具有极高的研究价值，被视为新一代宽禁带半导体的重要候选材料之一。

2026年，郑州大学金刚石材料与器件团队成功合成纯相六方金刚石块材，并精确解析了其晶体结构，相关成果发表于《Nature》，杨西贵为该论文的共同第一作者与共同通讯作者。对于AI计算而言，半导体材料研究虽然距离模型和应用场景相对较远，但与算力基础设施的发展息息相关。随着芯片功耗和计算密度不断提升，散热、功率器件以及材料性能正在成为先进计算系统进一步扩展的重要物理约束。从长期技术演进的视角来看，金刚石等新型半导体材料有望为高功率电子器件、芯片散热和先进计算硬件提供全新的材料基础。

本次科学探索奖完整的50位获奖学者名单，可通过官方发布渠道进行查询。