近日，英偉達正式揭曉了2026-2027年度研究生獎學金計劃獲獎名單，來自全球頂尖高校的10位博士生憑借卓越的研究能力脫穎而出，每人將獲得最高6萬美元（約合人民幣42.4萬元）的資助。該計劃旨在支持在加速計算、人工智能等前沿領域開展研究的碩博研究生，推動技術創新與產業應用深度融合。
獲獎者研究領域覆蓋輔助駕駛、計算機架構、機器人技術、安全技術等方向，其成果均處于國際前沿。例如，南加州大學的Jiageng Mao通過挖掘互聯網規模數據中的先驗知識，致力于為具身智能體開發通用智能能力；加州大學圣地亞哥分校的Liwen Wu則聚焦神經材質與渲染技術，以提升物理渲染的真實感與效率。麻省理工學院的Manya Bansal則從編程語言設計入手，在保留底層控制能力的前提下，推動加速器編程語言的模塊化與復用性。
在安全技術領域，加州大學伯克利分校的Sizhe Che針對AI智能體的提示注入攻擊問題，研發通用防護機制，確保安全性與功能性的平衡；斯坦福大學的Yunfan Jiang通過融合多模態數據源，開發可擴展的通用服務機器人構建方法，使其能夠勝任日常任務。另一位斯坦福學者Yijia Shao則專注于人機協作，設計新型交互界面，使AI智能體在任務執行中實現與人類的高效溝通。
華盛頓大學的Shangbin Feng提出“模型協作”理念，通過整合不同數據集訓練的機器學習模型，構建開源、去中心化的AI生態系統；哈佛大學的Shvetank Prakash則從硬件架構革新出發，基于新算法與精標數據集推動AI智能體基礎設施的升級。佐治亞理工學院的Irene Wang開發了一體化協同設計框架，將加速器架構、網絡拓撲與運行時調度深度融合，以優化大規模AI訓練的能效。
斯坦福大學的Chen Geng則另辟蹊徑，結合可擴展數據驅動算法與物理啟發式原理，構建4D物理世界建模方法，為機器人與科學計算領域提供物理基礎支持。除獲獎者外，北京大學Zizheng Guo、麻省理工學院Peter Holderrieth等5位學者入圍決賽，其研究同樣涉及量子計算、自然語言處理等前沿方向。
根據計劃，獲獎者需在資助年度前參與英偉達暑期實習項目，以深化產學研合作。該獎學金計劃自啟動以來，已吸引全球數千名申請者，成為人工智能領域最具影響力的學術支持項目之一。此次獲獎名單的公布，不僅彰顯了年輕學者在技術創新中的潛力，也為跨學科研究提供了新的合作范式。
