英偉達研究生獎學金計劃（NVIDIA Graduate Fellowship Program）近日公布了2026年度獲獎名單，共有10位博士生憑借在計算創新領域的卓越研究脫穎而出。每位獲獎者將獲得最高6萬美元的資助，用于支持其涵蓋自主系統、計算機體系結構、深度學習等前沿方向的研究工作。本年度獲獎者中，華人學者占比達八成，延續了近年來該獎項對華人科研力量的關注趨勢。
斯坦福大學成為最大贏家，共有4位博士生入選。其中，Yunfan Jiang師從李飛飛教授，專注于通過混合數據源構建通用機器人，其研究整合了真實世界操作、大規模仿真與互聯網多模態監督；耿晨的研究則聚焦4D物理世界建模，致力于開發神經符號圖形引擎以實現機械系統逆向建模；邵奕佳的研究方向為人機協作，通過設計新型交互界面提升AI Agent與人類的溝通效率；另一位獲獎者雖未詳述研究方向，但斯坦福團隊的集體突破凸顯了該校在機器人與AI領域的領先地位。
加州大學系統貢獻兩位獲獎者：南加州大學的Jiageng Mao通過融合互聯網規模數據與物理先驗知識，推動具身智能體在現實場景中的泛化能力；圣地亞哥分校的Liwen Wu則利用神經渲染技術提升物理渲染的真實感與效率，其研究涵蓋三維重建與外觀建模等計算機圖形學核心領域。
其他獲獎者分布在全球頂尖學府：華盛頓大學的Shangbin Feng推進模型協作研究，探索開放AI生態中多模型的協同機制；佐治亞理工學院的Irene Wang提出協同設計框架，通過整合加速器架構與調度算法優化AI訓練能效；哈佛大學的Shvetank Prakash聚焦AI智能體構建，同時推進超低功耗機器學習系統設計；MIT的Manya Bansal則致力于設計面向現代加速器的編程語言，平衡模塊化編碼與底層性能控制的需求。
5位學者入圍終選名單，包括北京大學的Zizheng Guo、MIT的Peter Holderrieth、馬克斯普朗克計算機科學研究所的Xianghui Xie、斯坦福大學的Alexander Root以及達姆施塔特工業大學的Daniel Palenicek。他們的研究涉及量子計算、自然語言處理、生物信息學等跨學科領域，雖未最終獲獎，但已展現出不俗的科研潛力。
英偉達獎學金計劃自設立以來，持續為全球研究生提供科研支持，其評選標準強調技術創新性與應用潛力。本年度獲獎項目普遍呈現兩大特征：一是研究深度聚焦AI底層技術，如加速器設計、模型協作機制等；二是強調跨學科融合，例如將物理原理與計算機視覺結合、通過多模態數據訓練通用機器人等。這種趨勢反映出當前AI領域正從單一技術突破轉向系統性創新，而華人學者的突出表現也印證了中國科研力量在全球計算創新中的日益重要地位。
