近日，英伟达正式揭晓了2026-2027年度研究生奖学金计划获奖名单，来自全球顶尖高校的10位博士生凭借卓越的研究能力脱颖而出，每人将获得最高6万美元（约合人民币42.4万元）的资助。该计划旨在支持在加速计算、人工智能等前沿领域开展研究的硕博研究生，推动技术创新与产业应用深度融合。
获奖者研究领域覆盖辅助驾驶、计算机架构、机器人技术、安全技术等方向，其成果均处于国际前沿。例如，南加州大学的Jiageng Mao通过挖掘互联网规模数据中的先验知识，致力于为具身智能体开发通用智能能力；加州大学圣地亚哥分校的Liwen Wu则聚焦神经材质与渲染技术，以提升物理渲染的真实感与效率。麻省理工学院的Manya Bansal则从编程语言设计入手，在保留底层控制能力的前提下，推动加速器编程语言的模块化与复用性。
在安全技术领域，加州大学伯克利分校的Sizhe Che针对AI智能体的提示注入攻击问题，研发通用防护机制，确保安全性与功能性的平衡；斯坦福大学的Yunfan Jiang通过融合多模态数据源，开发可扩展的通用服务机器人构建方法，使其能够胜任日常任务。另一位斯坦福学者Yijia Shao则专注于人机协作，设计新型交互界面，使AI智能体在任务执行中实现与人类的高效沟通。
华盛顿大学的Shangbin Feng提出“模型协作”理念，通过整合不同数据集训练的机器学习模型，构建开源、去中心化的AI生态系统；哈佛大学的Shvetank Prakash则从硬件架构革新出发，基于新算法与精标数据集推动AI智能体基础设施的升级。佐治亚理工学院的Irene Wang开发了一体化协同设计框架，将加速器架构、网络拓扑与运行时调度深度融合，以优化大规模AI训练的能效。
斯坦福大学的Chen Geng则另辟蹊径，结合可扩展数据驱动算法与物理启发式原理，构建4D物理世界建模方法，为机器人与科学计算领域提供物理基础支持。除获奖者外，北京大学Zizheng Guo、麻省理工学院Peter Holderrieth等5位学者入围决赛，其研究同样涉及量子计算、自然语言处理等前沿方向。
根据计划，获奖者需在资助年度前参与英伟达暑期实习项目，以深化产学研合作。该奖学金计划自启动以来，已吸引全球数千名申请者，成为人工智能领域最具影响力的学术支持项目之一。此次获奖名单的公布，不仅彰显了年轻学者在技术创新中的潜力，也为跨学科研究提供了新的合作范式。
