大奖公布引关注

8月16日，未来科学大奖评委会揭晓了2023年的获奖名单。柴继杰、周俭民、赵忠贤等八位科研工作者荣获大奖。消息传出后，立刻引起了广泛的公众关注。自2016年设立以来，未来科学大奖由众多科学家和企业家共同发起，始终致力于推动原创性基础科学研究的进展。获奖者在各自的专业范围内获得了显著的成就，这一成就使得该奖项再度引起了广泛的关注。

校友贡献成亮点

孙剑与张祥雨，曾是西安交通大学的同窗，如今虽已故去，却因提出深度残差学习理论而声名远扬。这一理论对人工智能的根基研究产生了重大影响，并为他们赢得了“数学与计算机科学奖”的荣誉。在人工智能的发展中，深度神经网络扮演着关键角色，而网络深度的提升更是至关重要。他们的研究使得神经网络得以深入到前所未有的层次，带来了众多创新性的成就。

孙剑学术之路

孙剑于1993年至1997年在西安交通大学攻读自动控制专业，成功获得学士学位。毕业后，他选择留在母校，致力于模式识别和智能领域的深入研究，并最终获得了硕士和博士学位。2003年，孙剑被授予微软亚洲研究院首席研究员职位。2016年，他加入旷视科技，并担任了西安交通大学人工智能学院的首任院长。孙剑在多个职位上表现出色，他在学术领域的进步和产业的发展上贡献显著。

孙剑业界影响

孙剑在业界享有很高的声誉。在微软任职期间，他积累了深厚的科研经验。之后，他转投旷视科技，并成功领导团队实现了多项突破。孙剑凭借扎实的专业功底和独到的创新思维，推动了人工智能在图像识别等领域的应用。他培养了一大批杰出的科研人员，为行业的发展贡献了巨大力量。

张祥雨求学历程

张祥雨于2008年至2012年间，在西安交通大学软件工程专业完成了本科学习。随后，2012年至2017年，他参与西安交通大学与微软亚洲研究院联合培养计划，专攻控制科学与工程专业，成功获得博士学位。在母校的培养下，他接受了全面的专业训练，为未来的科研道路奠定了坚实的学术基础。

张祥雨科研成果

张祥雨目前担任旷视研究院基础模块组的负责人。他凭借高超的专业技能和对科研的极大热情，在人工智能基础模块领域取得了卓越的成就。他与团队紧密协作，持续创新，改进算法，让相关技术在应用中展现出更强大的能力，为人工智能的进步贡献了自己的力量。

深度残差学习意义

深度残差学习影响深远，它打破了神经网络的深度界限，提升了神经网络解决复杂问题的效能。因此，人工智能在图像和语音识别等领域的表现更加精准，极大地促进了这些行业的发展。此外，它还为自动驾驶、安防监控等行业提供了关键的技术支持。

实际应用成果

深度残差学习在应用上表现出色。比如，图像识别的精确度明显增强；安防监控对目标的辨识更加精确；在医疗影像诊断方面，它帮助医生更精确地诊断病情。这些成果充分证明了深度残差学习的实用价值。

大奖历史与宗旨

2016年，我国创立了未来科学大奖，突出对原创性基础研究的重视。该奖项旨在表彰在我国内地、香港、澳门和台湾地区取得卓越科学成就的研究者。它对于推动科研交流、激发科学家创新活力具有重要作用，并且为基础研究创造了有利条件。

历届获奖成就

自2016年起，未来科学大奖已经评选出了35位得奖者。他们分别来自生命科学、物理、化学等多个学科。这些得奖者的研究充满创新，且在国际上产生了广泛深远的影响。这些成就不仅促进了相关学科的发展，还提高了我国在全球科研领域的地位。

奖项深远影响

设立未来科学大奖激发了众多科学家对基础研究的热爱。这一举措提升了公众对基础科学的认识和关注，并引导社会资源向科研领域倾斜。对年轻科研者而言，这既是激励，也是指引，激励他们更加坚定地追寻科研理想。

激励后续人才

孙剑和张祥雨荣获了奖项，这为西安交通大学的同学们树立了学习的标杆。他们的成就点燃了许多同学对科研的热情，促使他们努力学习专业知识与技能，勇于开拓创新，为科学进步贡献力量，或许还能培养出更多的杰出科研人才。

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