新任IEEE Fellow要来参加雷峰网GAIR大会啦！

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文章摘要

国际电气和电子工程师协会（IEEE）公布了2026年新晋Fellow名单，共348位学者入选，其中华人学者126位，占比36.2%。AI领域有42位学者入选，研究方向涵盖高性能计算、AI可解释性、边缘计算等前沿领域。这些学者的研究不仅推动了AI技术的进步，更回应了产业界对可信、高效、可扩展AI系统的需求。

在理论层面，崔鹏的因果推断与稳定学习研究解决了传统AI模型在数据分布变化时的性能下降问题。通过识别变量间的因果联系，模型在新数据场景下展现出更强的鲁棒性和泛化能力，为复杂环境中的AI应用提供了理论基础。史元春的模型压缩技术则聚焦应用侧瓶颈，将庞大模型精简至适合小型设备运行的规模，同时保持高性能，推动了边缘计算场景的落地部署。付昊桓在高性能计算领域的突破，通过优化架构与算法提升数据处理效率，为大规模AI训练提供了关键技术支撑。

入选学者的研究呈现出鲜明的跨学科特征。唐华锦的类脑计算研究融合神经科学与计算机科学，陈益强的联邦学习算法打通医疗数据壁垒，彭宇新的跨媒体分析系统则实现了视觉与文本数据的关联推理。这种多学科交叉模式，正成为解决AI复杂性问题的重要路径。技术落地方面，白翔的文档图像处理、张成奇的图神经网络等技术已在工业检测、金融风控等领域形成实际应用。

从学术贡献看，这批学者普遍具有“研以致用”的特点。42位AI学者中，超过60%的研究成果已转化为专利或行业解决方案，例如杨圣祥的动态优化算法应用于智能制造调度，刘华的机器人导航技术服务于物流自动化。其研究范式也反映出AI发展的新趋势：从单一性能提升转向系统性创新，从实验室环境拓展到真实场景。

值得关注的是，华人学者在AI前沿领域展现出显著影响力。本次入选的126位华人学者中，近三分之一专注于AI细分方向，且多数与国内外产业界保持深度合作。付昊桓、史元春等学者将出席第八届GAIR大会，分享超智融合、人机交互等领域的最新进展。IEEE Fellow的遴选标准强调“为社会带来重大价值”，这些学者的工作恰恰体现了AI技术从学术突破到产业赋能的完整链条，标志着AI发展正进入以可靠性、适用性为核心的新阶段。