20位中國學者，斬獲這一國際大獎！

10月28日-29日，杭州未來科技城聯合《麻省理工科技評論》共同舉辦世界科技青年論壇，新一屆亞太區 “35 歲以下科技創新 35 人” 也在本論壇上重磅揭曉。

以下為 2021 年“35 歲以下科技創新 35 人” 亞太區中國學者名單（排名不分先后）：

研制可替代鋼材的超級木材以及低成本、高性能的木基電池和太陽能蒸發器，用以促進環境友好型發展，解決邁向碳中和過程中面臨的材料 - 能源 - 環境問題。

陳朝吉現為武漢大學資源與環境科學學院教授。加入武漢大學之前，他于 2017 年至 2021 年 5 月于馬里蘭大學帕克分校胡良兵教授課題組從事博士后研究工作，研究方向為木材基生物質材料的多尺度結構設計、功能化及高附加值循環利用，以解決材料、能源與環境的可持續發展問題，并最終在輕質結構材料、儲能、環境修復、柔性電子設備和生物塑料五個方向取得多個創新突破。

作為團隊核心成員之一，他參與開發了一種超級木材，強度與鋼鐵一樣高，密度卻只有鋼鐵的六分之一。這種輕質高強材料在輕量化汽車、節能建筑領域具有巨大的應用潛力，有望部分替代高耗能、高密度的鋼材結構材料。

在綠色能源領域，他通過開發一系列高容量、低成本木基電池和超級電容器，為高性能、低成本、大規模儲能提供了一種環保且可持續的策略。在環境水處理領域，他開發了 3D 木材膜材料用于水過濾及海水淡化，通過木基材料的雙峰孔結構工程有效解決了該領域長期存在的鹽積聚問題。

另外，他還研制了綠色環保木材基多功能器件和可降解生物塑料，展示了木材在功能器件領域的潛力。這些材料有望部分替代廣泛應用的化石基不可降解塑料。

憑借其獨特的機械工程背景，為凝血疾病的診斷、治療和控制尋找更好的解決方案。

通過將血流背后的機械力與其對血液蛋白和凝血細胞的影響聯系起來，居理寧致力于為凝血疾病的診斷、治療和控制找到更好的解決方案。他深耕的研究領域被稱為 “ 機械生物學 ”。

居理寧致力于使用力學知識和工程技術在單分子層面上解決心血管生物力學問題，他發明了一種名為生物膜力學探針（Biomembrane Force Probe，BFP）的納米工具，能夠在單分子水平上實時監測膜蛋白受體動力學，并捕捉細胞內瞬時發生的信號，一改傳統單細胞力學生物學研究中所使用的非實時性、求群體平均值的方法，實現在活細胞上同步獲取力譜和鈣離子信號，并將該單分子技術用于研究血小板在復雜血流動力學微環境下產生血栓的機制。

之后，居理寧又不斷地對這項開創性技術進行升級。為了在具有動態血流的生理背景下進一步開展血栓力學生物學研究，他利用其他尖端技術對 BFP 進行了補充，構建了 4Ms 策略：力學（Mechanics）、顯微鏡（Microscopy）、微制造（Microfabrication）和小鼠模型（Mouse model），該方法集成了生物力學工程、成像、微流體和分子生物學。

通過對一系列機械感應（力感應）蛋白質的世界領先發現，以及了解血細胞如何利用這些機械力傳感器來感應循環系統中的力學信號，居理寧已經開發出新的治療策略，能夠及早有效地預防和干預血栓的形成。

開發一系列新穎的分子振動光譜成像技術來原位獲取生物分子信息，通過實現亞細胞水平的功能成像來應對生命科學中無標記成像的挑戰。

李炫禎開發了一系列新穎的分子振動光譜成像技術來原位獲取生物分子信息，通過實現亞細胞水平的功能成像來應對生命科學中無標記成像的挑戰。這些技術發展有助于解決神經科學、細胞代謝和腫瘤學方面的問題。

她建立了一種新的無標記電壓成像技術來跟蹤神經活動，創新設計了一種高速受激拉曼成像方法，可直接測量膜的分子特性。這項新技術極大地提高了靈敏度和特異性，因此被用于在沒有任何熒光標記的情況下在單個哺乳動物神經元中展示單次動作電位成像。作為該領域的首創，這一成果在生物光子學、生物物理學和生命科學等多個研究領域產生了重大影響。

這種成像技術創新啟發了其他研究小組進行后續研究。它被認為是一項開創性的研究，也是新成像方法的代表性例子之一。

致力于開發新的蛋白質設計方法，并設計可與天然蛋白質相互作用的人工設計結合蛋白，這些結合蛋白有望替代抗體成為新一代蛋白質藥物以用于調節免疫反應、治療癌癥和殺死病毒。

曹龍興開發了一種蛋白質從頭設計新方法，可針對自然界中的任意蛋白質的特定靶點設計結合蛋白，這種方法除了目標的三維結構外，不需使用任何其它信息。

為了證明他的研究具有非常廣泛的適用性，曹龍興及其同事針對 12 種重要的自然界蛋白質靶標設計了結合蛋白，這些蛋白質靶標具有截然不同的表面形狀和物理化學特性。生物物理實驗驗證表明，這些結合蛋白非常穩定，能夠以納摩爾至皮摩爾級的親和力結合其靶標。對于其中所獲得的五種復合物晶體結構，其計算模型與晶體結構完美匹配。這種新方法能用于開發新一代的蛋白質藥物，在各種疾病的診斷與治療應用中具有極大的潛力。

在新冠疫情大流行期間，曹龍興成功對蛋白抑制劑進行從頭設計，使其能夠以皮摩爾級親和力與新冠病毒刺突蛋白結合并阻止病毒感染細胞。此外，曹龍興的抑制劑是針對病毒刺突蛋白最保守的區域設計的，它們能對現有的各種變異毒株保持高效力，并可應對未來病毒的持續突變和進化。

蛋白質從頭設計可以用于新型藥物、催化劑和材料的精確設計，并對我們人類在 21 世紀醫學、能源和技術方面所遇到的各種挑戰提供新的解決方案。

構建的三維柔性生物電子器件可在微米到厘米尺度上監測與治療人體器官，解決了電子器件與生物組織的界面失配問題，推助生命健康與智慧醫療發展。

韓夢迪致力于解決電子器件與生物組織的界面失配問題，他發明的柔性、三維電子器件可對生命體系進行長期、實時、連續的監測，為醫療大數據提供硬件基礎，推動生物醫療信息的數字化，最終實現信息技術與生物技術的交叉融合。

針對皮膚、大腦、心臟等厘米尺度的器官，韓夢迪開發了轉印工藝，可以將多模態、陣列化的電子器件轉移至任意三維柔性曲面，實現電子器件與生物組織在模量、形貌、功能等多方位的匹配；針對細胞、組織、類器官等微米尺度的生命體系，他開發了三維組裝工藝，可以并行化地將傳統平面器件轉化為三維立體結構，實現微尺度下電子器件與生物組織的幾何形貌匹配。

他構建的一系列三維生物電子器件，尺寸從微米量級跨度至厘米量級，能夠與不同類型的生物組織形成良好的界面，助力生物醫學檢測與治療。他的加工方法具有并行化的特點，適于批量生產。這些跨尺度三維生物電子器件可以作為生物醫療大數據與人工智能的硬件基礎，以微創診療器械、器官芯片、可穿戴設備等形式服務于生命健康領域。

專注于開發和設計基于硅量子點的自旋量子比特，實現了雙量子點量子比特的高溫控制。

楊智寰于 2015 年實現了雙量子點的量子比特設計和制造，于 2019 年開發新技術突破自旋量子態的存活時間限制，實現長時間存在的高保真度量子比特，打開了硅量子器件陣列化組成量子計算機的大門。

2020 年，他通過對材料系統的精細控制，實現了雙量子點量子比特的高溫控制（溫度為 1.5K），將 “ 熱 ” 量子比特帶入了硅基 MOS 世界，為操作量子計算機復雜電路的正常運行提供了溫度條件，這對量子計算來說將是決定性的技術。楊智寰的這兩項技術都能夠將硅量子點打造成開發大型量子計算機的主流技術。

2014 年，楊智寰于澳大利亞新南威爾士大學獲電子工程學博士學位后，便長期留任新南威爾士大學開展研究工作，期間他曾與美國國家標準與技術研究院（NIST）和英國劍橋大學進行過短期研究合作。

專注于研究腫瘤壞死因子受體的激活機制，其成果為腫瘤免疫治療提供全新的研究思路并可用于開發靶向藥物。

潘利強的研究聚焦于腫瘤壞死因子受體（TNFR）的激活機制，以及相關靶向藥物的開發。其中包括新型多功能配體（如 TRAIL、APRIL）或抗體衍生物（如配體/抗體偶聯藥物、多特異性抗體）等。

通過對腫瘤壞死因子受體超家族成員（TNFRSF）之一的死亡受體 5（Death Receptor 5，DR5）跨膜區進行系統的結構和生物學功能研究，潘利強與合作者共同發現了受體中跨膜螺旋（TMH）單體能通過聚簇來直接驅動信號傳導，并推導出 DR5 胞外區在配體結合前應處于自抑制狀態。他的研究廓清了 DR5 被特異性激活的機制，為那些正在開發通過激活 DR5 或 TNFR 超家族其他成員的癌癥免疫治療提供了新的思路。

為解決多特異性抗體的異源匹配問題，潘利強與合作者進一步設計并開發了一種可即時精準制備自組裝多特異性抗體的 NAPPA 平臺技術，并作為科學創始人聯合創立了以 NAPPA 平臺技術為核心的生物制藥公司 Assembly Medicine Inc.，進一步將該技術應用于面向未來的個性化腫瘤免疫治療及多特異性抗體藥物等新型生物藥物的研發

為嵌入式與信息物理系統的驗證做出了奠基性貢獻，展示了該技術應用于工業系統的可能

范楚楚的博士論文研究被 ACM 評審委員會稱作是 “ 為嵌入式與信息物理系統的驗證做出了奠基性貢獻，且展示了該技術應用于工業系統的可能性。”

她的主要研究內容是用形式化方法、機器學習與控制論等嚴謹的數學理論來設計、分析與驗證安全自動控制系統。她聚焦于非線性系統的靈敏度分析，以及如何結合程序和動態的物理實體。

她使用機器學習算法學習靈敏度分析，然后用靈敏度分析檢查系統安全性問題。她的解決方案將數值模擬數據、基于物理實體的符號靈敏度分析以及軟件驗證的核心方法（如等效性檢查和定點分析）結合在一起。

范楚楚提出一個基于靈敏度分析、用于非線性混合系統有界驗證的數據驅動算法，并成立初創公司將該方法商業化。在此基礎上，她開發出 DryVR 驗證工具，目前已應用在智能輔助駕駛系統、基于神經網絡的控制器、分散式機器人以及醫療設備中，并首次對豐田的系統進行了驗證，近期又應用在城市空中交通管理場景的模擬驗證中。她還提出了一種 RealSyn 方法，為自動駕駛汽車的實時運動規劃算法奠定了基礎。

致力于開發尖端的全量子計算模擬方法，為物理學、化學、生物學、能源和環境科學中的基礎和跨學科問題提供理論視角，特別是在凝聚態物理和新材料領域提供模擬復雜過程的有利計算方法。

陳基致力于開發尖端的全量子計算模擬方法，為物理學、化學、生物學、能源和環境科學中的基礎和跨學科問題提供理論視角。

陳基與合作者一起，以量子原理揭示了水中銨離子的水合結構和動力學。該研究為銨篩納米膜的設計與制作提供了重要的理論指導，為高效的水凈化和經濟的全球供水鋪平了道路。

他精確地計算了二氧化鈦的電子結構，并首次揭示了氧空位在單重態自旋態下的真實基態以及水分解效率與襯底電子態的理論關系。基于二氧化鈦的研究，陳基與同事一起提出了高效水分解太陽能電池的設計方法，為清潔能源的研究提供指導性思路。

除此之外，陳基在凝聚態物質和材料的全量子物理領域也做出了重要貢獻，其中研究液氫中的核量子效應以及準確預測二維冰的結構都是該領域的開創性工作。

陳基于 2014 年在北京大學物理學院獲得博士學位，之后相繼在英國倫敦大學學院、德國馬克思普朗克固體研究所做博士后研究員，2018 年回國任教于北京大學。

他開發了利用各種功能性生物材料進行癌癥免疫治療的新策略。

汪超專注于癌癥免疫治療領域的新興生物技術。他通過利用各種功能性生物材料開發了針對癌癥的免疫療法的新策略。

在攻讀博士學位期間，汪超首次發現基于納米材料的腫瘤光熱療法結合免疫檢查點阻斷療法可以產生協同效應，有效抑制體內殘留腫瘤細胞的生長和轉移。相關工作幫助推動了全球多個團隊在該方向的后續研究。

汪超在博士后期間開發了多種用于遞送免疫檢查點抑制劑的藥物遞送載體，包括微針貼片、凝膠和細胞載體，目前正在臨床轉化。

自 2018 年成為 PI 以來，汪超致力于利用細胞來源的新型生物材料，作為藥物遞送系統以提高腫瘤免疫治療的療效和減少免疫相關副作用。此外，汪超還開發了基于生物材料的局部/靶向和聯合治療策略，用于增強癌癥免疫治療，在臨床實踐中很有前景。

開發新技術或將讓化學工業擺脫化石資源的束縛，走上低碳綠色和去中心化的道路。

新冠疫情肆虐的日子里，過氧化氫為大家所熟知。這是一種強大的、環境友好型氧化劑，可用于日常漂白、消毒和水處理。然而，目前的過氧化氫生產技術，需要密集的能源投入，并會生產出大量的有機污染物。

與之類似，作為世界上產量第二高的化學物質，氨的生產也伴隨著高能耗、高碳排放、巨大的投資風險和區域分布不平衡等問題。

唐城認為，他找到了解決這些挑戰的辦法。他開發了一種叫做 “ 電催化煉制 ”、或稱 “ 電煉制 ” 的新概念。這個概念框架將可以實現當前化學工業的去化石資源化、去碳化和去中心化。在此基礎上，他創造出了一系列新技術，可以創造性地將水、空氣和二氧化碳這些地球上最豐富的免費資源合成為幾種必要的化學品，其中就包括過氧化氫和氨。

最重要的是，這些獨特的工藝將可以通過光伏和風能等可再生能源實現。化工行業或將因此擺脫化石資源的束縛，走上低碳綠色的道路。而對于欠發達地區來說，這些技術也將極大地方便他們獲取更清潔的生活用水，擁有更可靠的衛生條件，并實現更穩定的糧食供應。

通過設計與制備高質量新型二維量子器件，他在石墨烯摩爾超晶格的強關聯、超導、拓撲等方面做出了一系列開創性研究工作。

陳國瑞主要從事實驗凝聚態物理研究，重點關注二維材料及其異質結中出現的新奇物理現象。他通過設計與制備高質量新型二維量子器件，近年來在石墨烯摩爾超晶格的強關聯、超導、拓撲等方面做出了一系列開創性研究工作。

陳國瑞的科學發現開辟了一個新的研究領域——“moiré 平帶”，并將二維材料打造成研究強關聯、高溫超導、拓撲物理等方面研究的理想平臺。

他原創性地提出基于石墨烯和其他二維材料創造強關聯材料這一理論，并首次用石墨烯實現了可調控 Mott 絕緣體，是第一個能夠同時控制摻雜濃度和關聯強度的真實存在的系統，也是強關聯物理方向研究的理想平臺。

陳國瑞在復旦大學取得博士學位后，前往加州大學伯克利分校從事博士后研究，2020 年回國并在上海交通大學擔任副教授。

揭示了電池反應在納米-原子級別上的真實過程，并為提升下一代可充電鋰電池的性能提供了有效策略。

袁一斐專注于新能源動力電池領域儲能材料的開發和相關儲能反應機理的原位電鏡研究，利用各種原位電鏡表征平臺，對儲能材料在工況下的關鍵結構演化信息進行微納和原子尺度的探究。他發展并運用一種先進電子顯微鏡方法，即原位透射電子顯微鏡，將電池在納米級甚至原子級的電化學反應實現可視化。

他致力于探索材料合成-性質-性能之間的相互關系，圍繞隧道結構二氧化錳儲能展開微觀尺度的研究，最終闡明了隧道相形核和生長的機理，以及鋰電子在隧道結構內的傳輸特性，并在此基礎上為提高鋰離子電池充放電倍率性能和隧道儲鈉穩定性提供了有效策略。其基礎研究成功應用于化學工程納米材料中，相關理論被美國橡樹嶺國家實驗室跟進，以進一步提高電池性能。

融合多種人工智能技術打造即時、有效的虛擬心理咨詢師，幫更多人解開心結。

精神障礙和心理疾病已成為全球公共衛生機構關注的重要問題，世界各地的科學家和企業家都在競相尋找有效且可擴展的解決方案。

在人工智能的幫助下，西湖大學助理教授藍振忠博士正在嘗試以獨特的方式解決這個問題：通過整合多種人工智能技術，構建一個虛擬心理咨詢師，可以提供即時、有效、低成本、可擴展的咨詢服務。

藍振忠原本計劃博士畢業后在谷歌繼續他的科研之路，然而就在畢業前夕，他發現身邊許多朋友和同事都飽受心理問題困擾。從那時起，他開始研究心理健康問題，并渴望做一些事情來減輕他們的孤立感。

藍振忠于 2020 年 6 月加入西湖大學，他希望利用自己的專業知識幫助中國的精神障礙患者。他正在進行的一項研究是訓練對話型 AI 獲得長期記憶。通過這種方式，AI 系統可以更好地理解上下文，甚至可以“記住幾天前的對話內容”。目前，藍振忠團隊創建了一個由AI 驅動的微信小程序 ——“心聆”，為使用者提供免費的心理咨詢。據他介紹，該平臺已為 3,000 多人提供過咨詢服務。

以嶄新思路來克服植入式柔性電子系統在腦機接口應用的相關技術難題，實現柔性高密度全腦維度的放大微電極陣列，為未來高性能生物神經接口電子系統做出突破性貢獻。

近年來，各類面向腦內電子移植的創新型器件發展迅猛。然而，目前的腦機接口技術存在剛性結構與信號采集面積、分辨率不足的局限。

宋恩名對此創新了納米薄膜的半導體器件柔性轉移技術，建立了基于數以萬計硅納米薄膜晶體管的全腦尺寸和密度可控的皮層腦電前放電極陣列。該技術可應用到實時監測腦電信號成像（如猴、幼鼠等），預計可面向相關腦疾病的診斷與治療（如癲癇）。

植入式柔性電子封裝失效同樣會帶來嚴重問題，傳統封裝材料因其力學性能與柔軟的腦組織不匹配容易造成腦損傷。目前，國際大多數植入式柔性電子設備在人體內的壽命有限，腦脊髓液滲透還會導致電流泄露。因此研發性能穩定的超薄封裝材料的需求尤為迫切。宋恩名對此開發了基于熱氧化 SiO2 的納米封裝材料，使得能夠進行皮層腦電圖成像的植入式器件能夠穩定工作數年之久同事植入器件。

另外，針對傳統電極材料功能與穩定性的瓶頸問題，宋恩名還提出了基于高密度重摻硅薄膜電極陣列的生物兼容性腦電信號成像，實現了信號放大與刺激并存的低干擾腦機接口系統。

卷積神經網絡架構 DenseNet 的發明者之一，他將密集連接引入深度學習網絡，從而巧妙緩解梯度消失問題，開啟卷積神經網絡架構新階段。

黃高參與構建的 DenseNet（Densely Connected Convolutional Network）是深度學習領域中的又一里程碑，被頂級會議 CVPR 2017 評為最佳論文獎。該架構一改卷積神經網絡（CNN）幾十年來一直使用的遞進層級結構，并將密集連接引入深度學習網絡，從而巧妙地緩解了反向傳播時的梯度消失問題。

DenseNet 的核心思想在于建立不同層之間的連接關系，該架構通過讓網絡中的每一層都直接與其前面層相連，實現特征的重復利用；同時利用瓶頸層（bottleneck layer）、轉換層（translation layer）等來使網絡變窄，即網絡的每一層只學習非常少的特征圖（最極端情況下每一層只學習一個特征圖），達到降低冗余性的目的，一定程度上減少了參數數量，以此節省計算成本并有效抑制過擬合。

黃高發明的 DenseNet 已作為標準 CNN 模型被 TensorFlow 和 PyTorch 等流行深度學習平臺使用。在智能醫療領域，該架構被應用在基于 X 光圖像的肺炎診斷、腦部核磁共振、肝臟腫瘤等醫學影像檢測中。DenseNet 低內存占比和較高的計算效率優勢使其在為移動端和邊緣性設備提供人工智能產品上具有巨大潛力。

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發明“碳化法新型濕法冶金技術”，創造性地將碳排放與固廢物處理兩大環境問題的解決相結合，并將技術成果有效轉化，推動綠色可持續發展。

周小舟所研究的“碳化法新型濕法冶金技術”可應用于鋼鐵廢渣的回收處理環節，有效針對目前中國鋼鐵渣近 20 億噸的存量市場，解決環保產業鏈中固體廢物防治問題。

該技術將鋼鐵冶金后產生的鋼鐵渣和排放的二氧化碳進行特殊處理，處理后生成的鐵礦粉和低純度的碳酸鈣可再次作為冶金原材料供應鋼鐵廠。此外，該技術還可以定制化生產填料級高純碳酸鈣，應用于造紙、塑料、涂料、橡膠等行業。

該方法有效避免了傳統濕法冶金技術中使用強酸會帶來的二次污染問題，并巧妙地將工廠排放的二氧化碳和余熱進行回收再利用，用于固體廢物的處理環節，減少碳排放的同時提高了鋼渣循環利用率。此外，鋼鐵冶煉原材料的采購成本以及堆放固廢的土地成本也一并降低，進一步實現了綠色可持續發展。

周小舟不僅在技術上有著創造性的開拓，他還積極推動該技術工程化落地，真正將科研成果應用到中國的環保產業鏈中。他創辦的瀜礦科技（上海）有限公司/ Greenore Cleantech LLC 在 2016 - 2017 年間完成了一年 10 噸鋼渣的處理，后與包頭鋼鐵集團合資建成并運行了全球首套三千噸級中試示范工廠，目前在包頭鋼鐵正在建設年鋼渣處理 10 萬噸、二氧化碳礦化量 2 萬噸量級的全球首套商業化工廠。

研究成果對單晶鹵化物鈣鈦礦產生了革命性的影響，可以從根本上加速這類新興半導體材料單晶的工業化。

他在鹵化物鈣鈦礦外延薄膜中首次實現了可控應變工程，證明了鹵化物鈣鈦礦外延中的可控應變技術和外延穩定效應。

陳怡沐開發了一種新的高性能單晶鹵化物鈣鈦礦器件的制備方法，其中包含用于器件集成的單晶鹵化物鈣鈦礦薄膜的轉移方法。

此外，他還解決了鹵化物鈣鈦礦與半導體微納制造之間的不相容性，并制作了第一個鹵化物鈣鈦礦單晶 micro-LEDs。他創新地采用致密的聚合物為鹵化物鈣鈦礦單晶提供額外保護，使其在微納加工藝制程中免受水分的損傷。陳怡沐 2020 年于美國加州大學圣迭戈分校獲博士學位，同年回國任教于哈爾濱工業大學（深圳校區）。

專注于生物應用激光器的研究及相關生物信息學編碼技術，為生物學研究和醫學研究開辟新賽道。

陳又誠最具影響力的創新之一是開發出一系列“具有智能功能的微納米生物激光器”, 通過激光發射為生物醫學分析和生物信息學開拓了一條新道路。這種微型激光器可以與活細胞、組織或身體結合，以檢測關鍵的生化或物理信號。其中，陳又誠開發了第一個采用 DNA 和活體細胞控制的微型激光，并用于解決生物傳感和生物醫學成像問題。

另一方面，與生物激光器相關的生物信息編碼技術也同樣重要，它使我們能夠區別復雜且重要的生物大分子信號。陳又誠與其團隊采用界面能量共振傳輸原理實現了生物響應動態激光條形碼，能夠檢測液滴中的生物大分子。

在陳又誠諸多成果中最令人矚目的是，他開發出首款 3D 打印活體激光芯片，為活體生物（病毒、細菌、細胞）的高通量芯片激光分析開辟了新的可能性。這些突破標志著使用微納激光器，傳感和成像已經可以實現智能功能。陳又誠于 2017 年從美國密歇根大學安娜堡分校獲博士學位，之后留在密歇根大學危重病護理及醫學中心擔任博士后研究員。2018 年，他前往新加坡南洋理工大學任教。

世界著名消費級無人機背后的“最強大腦”，為機載智能系統的小型化做出了重大技術貢獻，使它們變得智能、創新且易于使用。

在消費級無人機領域，大疆（DJI）的名字可謂是無人不曉。

在大疆標志性的消費級無人機產品背后，數以千計的頂尖工程師傾注了他們的智慧和努力，其中就包括周谷越。他于 2012 年在香港科技大學讀博期間加入大疆實習，是推助 Phantom 4 和 Mavic Pro 等熱門產品誕生的功勞者之一。

周谷越以創造了消費無人機自主駕駛系統而聞名，特別是無人機的機載系統架構、多傳感器感知算法和應用級功能。他曾是大疆核心團隊的成員和領導者之一，先后創建并負責計算機視覺、智能制造、入門級無人機和 STEAM 教育等技術和產品團隊，領導數百名工程師。

周谷越曾帶領團隊研發出無人機的核心視覺導航系統，還在系統架構和計算算法上為機載智能系統的小型化做出重大技術貢獻。在科研方面，周谷越在國際學術會議和期刊上發表論文 10 余篇，擁有國內外授權專利 60 余項，這些成果已應用于大疆無人機全線產品中。2020 年 11 月，周谷越加入清華大學智能產業研究院 （AIR） 任副研究員兼副教授，主要研究方向為機器人、計算機視覺、先進制造和人機交互。

開發出新型可穿戴機器人設備并革新外骨骼技術，以營造積極社會影響，改善殘障人士的生活質量。

近年來，外骨骼技術一直在突飛猛進，它正在成為人們可以依賴的新型可穿戴技術，有望改變許多殘障人士生活體驗。

遠也科技（Yrobot）創始人兼首席執行官丁也多年來致力于開發外骨骼等新型可穿戴機器人設備，以提高老年人和殘疾人的生活質量。他目前還擔任北京大學人工智能創新中心的顧問和復旦大學附屬華山醫院運動醫學科雙聘專家。

丁也于 2018 年取得哈佛大學博士學位。他研究的重點是設計新一代可穿戴機器人設備以增強人體運動表現，同時開發智能算法使外骨骼設備能夠自動適應穿戴者的步態。

2019 年，丁也成立了遠也科技。該公司目前正在研發一種智能肌肉外甲。據丁也介紹，這套外甲能夠“知曉穿戴者的意圖”。它不同于傳統的外骨骼設備，因為它讓穿戴者可以自主活動，在增加肌肉力量方面更有效，并且重量輕且體積小，足以在日常生活中使用。

丁也將遠也科技設想為一家幫助老年人進行日常活動、幫助殘疾人（如神經損傷患者）加速康復的公司。在他的領導下，遠也科技在過去兩年中發展迅速，融資超過 2000 萬美元，估值達到 8000 萬美元。“作為一名工程師，我一直在考慮如何有效地利用技術來幫助人們。借助超過 15 年的機器人研究背景，我希望將越來越多的科學發現轉化為積極的社會影響，”丁也表示。

作為跨越機器學習、細胞生物學和應用數學領域的研究人員，他熱衷于利用數學模型揭示細胞的內在決策機制。

作為一個自然的復雜微系統，細胞的內在決策過程仍待人們探究。曹志興正致力于探索這一課題。他采用了多學科交叉的方法，通過量化研究來破譯細胞的決策機制，從而為癌癥治療、新藥研發、疫苗研制等提供新觀點、新思路。

他設計了一種線性映射近似方法，將非線性基因調控網絡映射到線性網絡上，實現了大規模求解基因表達的隨機動力學和高通量分析單細胞數據。

近期，他開發了一個基因表達解析模型，其中包含迄今為止最完整的細胞生理細節如細胞生長、細胞分裂等，從而使得精確解讀細胞生理和基因表達的耦合機制成為可能。針對細胞內生化反應規模大、反應物數量多的維度災難問題，曹志興提出了非馬爾可夫的建模方法來降低系統維度，并開發一種微分機器學習方法來高效求解非馬爾科夫模型，并將建模所需的數據量顯著減少到經典方法所需樣本的 1/30。

世界正身處于一個科技新物種大爆發的時代，面向未來的恢弘畫卷徐徐展開，數學、物理、化學、生物等基礎科學的突破正在釋放疊加性進步的力量。這些成就有關人類理想，關乎世界情懷。探索未知秘密的旅程中，有這樣一批匯聚智慧與勇氣的科技青年，在時代大潮中劈波斬浪，不斷取得令人激動的創新突破。他們中，有在人類科學邊界不斷求索的先鋒者（Pioneers）；有洞悉技術變化方向的遠見者（Visionaries）；有靈感不斷涌現的發明家（Inventors）；還有積極推動前沿技術落地的創業家（Entrepreneurs）；更有科技向善、以人為本的人文關懷者（Humanitarians）。

從實驗室里不斷涌現的研究成果，到科技創業者們在各前沿領域取得的里程碑式突破，有兩個關鍵詞始終閃爍：青年與創新。《麻省理工科技評論》“35 歲以下科技創新 35 人” 便是為他們量身打造的全球性社區。

自 1999 年起，“35 歲以下科技創新 35 人” 每年都會從世界范圍內的前沿科學、新興技術、創新應用中遴選出對未來的科技發展產生深遠影響的創新領軍人物，涵蓋但不限于生物技術、 能源材料、人工智能、信息技術、智能制造等新興技