麻省理工科技评论“35岁以下科技创新35人”2018中国区榜单出炉

田芝婷

纳米尺度热输运

年龄：34 岁

职位：康奈尔⼤学机械⼯程与航空航天学院助理教授

获奖类别：发明家

获奖理由：主要从事纳米尺度热传导和能量转换领域的跨学科研究。相关研究打破了认为聚合物仅仅是热绝缘体的传统观念，为实现有机热二极管、热开关以及按需热流控制奠定了坚实的基础，

获奖人首次发现了不对称聚合物中显著的热整流现象，以及温敏型聚合物中的热开关现象，并首次使用高阶相变展示了快速热开关。

获奖人的研究有望对包括微电子、空间和建筑技术、智能面料、智能制造、生物医学工程等领域的热能转换和热能管理产生重大影响。

李腾

生物材料与合成生物学

年龄：30 岁

职位：北京蓝晶微生物科技有限公司创始人兼CEO

获奖类别：远见者

获奖理由：利用合成生物学技术对生命系统进行优化，开发新的微生物产品为解决白色污染问题提供了新思路。

获奖人发现了一种在新疆艾丁湖的耐盐耐碱细菌，大大降低了可降解生物塑料，聚羟基脂肪酸酯（PHA）的生产成本，此外，其领导团队开发了全新的数据管理系统 Holog，提升了研发流程的数据化与自动化水平，建立了软硬一体实验室，极大提升了微生物合成的工程化水平。

获奖人的研究缩短了工程菌的开发周期，提高了研发准确率，在微生物产业和合成生物学等领域具有重要意义。

陈斯迪

癌症系统生物学

年龄：34 岁

职位：耶鲁大学遗传系与系统生物学研究所助理教授

获奖类别：先锋者

获奖理由：他的研究为未来癌症机理研究、“个性化”癌症药物研发及临床试验提供支持，是未来搭建精准化医疗平台的重要基础。

获奖人专注于癌症的系统生物学及其他医学基础问题的研究，包括癌症发生、恶化和免疫过程中的遗传表达及表观遗传修饰变化。

获奖人通过体内大规模、高通量筛选，带领团队绘制了胶质母细胞瘤和肝细胞性肝癌的功能基因组图谱，从基因突变水平了解癌症发生、恶化等过程。同时发明了基于 CRISPR/Cas 基因编辑的精准肿瘤模型，相比目前已有模型更加经济、高效，不仅可以精准地模拟分子水平突变，更能完整保留肿瘤发生的原始过程及肿瘤微环境的免疫原性。

常翠祖

拓扑量子材料

年龄：33 岁

职位：宾夕法尼亚州立大学物理系助理教授

获奖类别：先锋者

获奖理由：主要从事量子反常霍尔效应和拓扑量子材料方面的实验研究，在量子反常霍尔效应的实验实现以及相关性质研究方面做出了突出贡献，并为实现拓扑磁电效应和广泛开展任意子（anyon）研究开辟了新的途径。

获奖人 2013 年基于分子束外延技术制备了超薄磁性拓扑绝缘体薄膜并首次观测到了量子反常霍尔效应，这一成果被 2016 年诺贝尔物理奖列为拓扑物态领域最重大的实验突破之一。截至目前，能够在实验中实现量子反常霍尔效应的两个材料体系均由他首次发现。最近，其研究组通过改变量子反常霍尔绝缘体的结构在实验上首次观测到了粒子物理中的轴子（axion）绝缘体态。

在量子反常霍尔效应的材料中，电子运动不存在发热和损耗能量。获奖人的研究对未来低能耗电子元器件应用意义非凡。

陈启峰

计算机视觉

年龄：29 岁

职位：香港科技大学助理教授、Lino联合创始人

获奖类别：远见者

获奖理由：深耕计算机视觉领域多年，在图像合成与分解、光流算法和优化等方面取得了突破性成果。

获奖人近年来专注于利用人工智能合成图像和视频，启发性地首创基于多个分辨率倍增模块的级联优化网络，可以挖掘既定场景语义布局，生成媲美真实照片的图像。近年创办去中心化视频直播公司Lino，落地实现更加公开透明的内容创作应用场景。

获奖人的研究将能够实现完全藉由计算机视觉技术完成电影拍摄。

崔炜

人工智能

年龄：33 岁

职位：乂学教育⾸席科学家、联合创始人

获奖类别：远见者

获奖理由：研发出中国首个针对 K12 领域学生教育的 AI 自适应学习系统。

获奖人基于信息论、机器学习、图论、知识空间理论、遗传算法、神经网络、模糊逻辑和概率图模型，研发出的 AI 自适应学习系统，整个流程覆盖从采集学生的学习数据和行为数据、分析出学生的知识熟练度到学生的个人画像得到更新、AI 老师实时动态调整学生接下来的学习内容和学习路径。

获奖人的研究将深刻改变世界人口第一大国的基础教育。

付巧妹

古人类 DNA 及基因组研究

年龄：35 岁

职位：中国科学院古脊椎动物与古人类研究所研究员

获奖类别：人文关怀者

获奖理由：破译世界最古老的现代人基因组。通过解码中国最古老人类基因组，揭示东亚现代人复杂遗传历史。

获奖人首次确定早期现代人与尼安德特人基因交流不局限于中东地区；首次系统性总结史前现代人的遗传演化谱图，且在研究过程中，共同开发了一种古DNA捕捉技术，成功从田园洞人腿骨提取核 DNA 和线粒体 DNA，让田园洞人成为首个获得核 DNA 的早期现代人。此外，参与开发的新一代古 DNA 片段提取技术，成功提取到 40 万年前非冰冻层的古DNA，将人类DNA 破译的时间向前推进 30 万年。

获奖人的研究得到全球知名研究中心的广泛应用，对整个人类遗传学研究领域具有重大贡献。

景云

降噪声超材料

年龄：34 岁

职位：北卡罗来纳州立大学机械与航天工程系副教授

获奖类别：发明家

获奖理由：从事声学超材料领域研究，制备出了一系列降噪超材料。可以重塑我们控制声音的方式，减少噪音对人体及环境的危害。

获奖人通过对超材料结构进行精确控制，发明出了一系列同时具有超轻质量和高机械强度的降噪材料。新材料克服了传统降噪材料效率低、可降噪频率范围有限且机械强度低的问题，在宽频带中实现卓越的吸声或隔声效果，最低可将噪音降低 1000 倍。

获奖人的研究可广泛用于各类交通工具、会议室等诸多环境中，尤其可能对飞机汽车制造、机场建设等领域带来深远影响。

李栋

光超分辨显微镜技术

年龄：35 岁

职位：中国科学院生物物理研究所研究员

获奖类别：发明家

获奖理由：先后发展了掠入射结构光照明超分辨显微镜（GI-SIM）与非线性结构光超分辨显微镜（Nonlinear GI-SIM），实现了前所未有的超分辨活细胞成像速度和成像时程。

获奖人在博士后研究期间，发展高数值孔径全反射结构光超分辨显微镜（High NA TIRF-SIM）、条纹激活非线性结构光显微镜（PA NL-SIM）及晶格光片三维非线性结构光显微镜（Lattice light sheet 3-D nonlinear SIM），突破了传统结构光显微镜技术100纳米分辨率极限，实现了活细胞高时空分辨成像。

获奖人的研究在新型超分辨显微成像技术领域具有重大意义。

李楠

多元异构传感数据挖掘算法

年龄：31 岁

职位：清华大学建设管理系副教授   

获奖类别：人文关怀者

获奖理由：将“重建得更好（Build Back Better, BBB）”理念引入传统防灾减灾领域，提出了“三度空间下系统的系统”城市韧性分析框架，建立了基于系统仿真手段和大数据分析方法的城市与社区韧性管理新模式。

获奖人基于复杂网络技术清楚阐明了城市生命线系统间的复杂依存关系，提出了生命线系统受灾态势评估与推演方法，对城市基础设施的抗灾能力进行评估、预测与优化；基于虚拟现实技术的行为实验揭示了大型公共建筑内高密度人群的空间认知与疏散行为模式；基于城市人口海量时空轨迹数据的分析揭示了灾害影响下人群出行规律的复杂特征和演化规律。与中国的北京、四川德阳、湖北黄石等地方政府开展韧性城市建设试点合作。

获奖人的研究拓展了人们对城市公共空间中人的危机决策和行为模式的认识，为有效的危机管控提供了重要的决策支持。其专注于当前全球城市建设发展的重点领域——城市韧性，对于中国可持续城镇化政策与实践做出了重要贡献。

李铁风

软体智能机器人

年龄：32 岁

职位：浙江大学工程力学系教授 

获奖类别：远见者

获奖理由：专注于软材料和软体机器人的多场耦合力学研究，对软材料和软体机器人的力学行为分析设计做出了重要贡献。

获奖人提出一种构建介电弹性体-离子导电水凝复合型软体结构的设计思路，分析了其力电耦合驱动行为，实现机器鱼在水中的快速运动。

获奖人的研究将给未来创新型态软体机器人的发展带来颠复想像的可能性。未来的软体机器人甚至将可能以强化人体活动功能的辅具应用型式出现，进而改变许多人的生活，其研究在具体应用中所亟需解决的控制性与灵活性提供了有益的借鉴。

李寅青

单细胞多组学

年龄：32 岁

职位：清华大学药学院研究员；呈源生物技术有限公司联合创始人、科学顾问

获奖类别：先锋者

获奖理由：率先开发出单细胞核基因表达解析技术，并开发出神经单细胞多组学技术。

获奖人创新性地将组织固定与单细胞核提取结合，实现单细胞分析的高分辨率、覆盖度和灵敏性，并利用该技术首次追踪和解析到成年健康脊髓神经再生的罕见过程；此外，其开发的神经单细胞多组学技术，揭示了丘脑外周的抑制神经元是与遗传性多动症等精神疾病相关的核心神经环路中关键组成部分。

获奖人开发的单细胞核基因表达解析技术对研究脊髓神经修复有着重要的意义，神经单细胞多组学技术对筛选潜在的药物靶点提供了重要信息。

刘聪

语音识别

年龄：34 岁

职位：科大讯飞 AI 研究院常务副院长 

获奖类别：先锋者 

获奖理由：提出 DFCNN 等突破性模型和框架，大幅提升了中文语音识别引擎的准确率和效率，并且开创了中文方言识别之先河。

获奖人成功主导了语音识别和计算机视觉之间的深度学习算法框架迁移，创造性地发现了两者的共通之处，进而将其引入实际应用层面。

获奖人专注于语音识别技术多年，带领团队研发了多个结合声音和图像识别技术的算法和系统，具备颠覆传统系统的潜力。

刘知远

自然语言处理

年龄：34 岁

职位：清华大学计算机科学与技术系副教授

获奖类别：先锋者

获奖理由：围绕知识指导的自然语言处理开展创新研究，以语义表示学习为切入点，系统探索了语言与知识的协同分布式表示学习框架。

获奖人在显式表示方面，提出了考虑文档主题结构的关键词抽取算法；在隐式表示学习方面，提出一系列面向汉字、词义、实体和网络表示学习模型；在知识表示方面，提出了一系列考虑知识图谱丰富信息的表示学习技术。相关研究为多粒度语言单位构建了统一的语义表示空间，并通过知识表示学习为该语义空间赋予富知识性，在无结构语言与有结构知识之间建立精准语义关联。

获奖人开发的这些算法均成为该领域的代表方法，对于复杂知识和语义计算有着重要意义。

吕琳媛

网络信息挖掘

年龄：34 岁

职位：电子科技大学基础与前沿研究院教授

获奖类别：人文关怀者

获奖理由：原创性地提出以系综理论和似然分析为基础的网络信息挖掘基础理论体系，以及以扩散动力学为基础的网络信息过滤系列方法。

获奖人在链路预测方面，首次提出网络链路可预测性的概念，给出定量化的刻画指标。在节点影响力分析方面，首次揭示度中心性，H-指数和核数的内在联系，提出有效挖掘网络重要节点的 LocalRank、LeaderRank 等系列方法，解决大规模网络的重要节点识别难题。

获奖人对网络信息挖掘与社会经济复杂性方面的研究，利用统计物理和网络科学的理论和方法，解决了信息领域中的推荐、排序、预测等重要问题。