在近日举办的一场科技盛会上，蚂蚁集团宣布2026年度InTech奖获奖名单，十位青年科学家与十位中国籍在读博士生分获“科技奖”与“奖学金”。前者每人获得20万元奖金，后者每人获得5万元奖金。这项由蚂蚁集团于2024年发起的公益奖项，今年迎来第三次颁奖，并首次将覆盖范围扩展至全球高校在读博士生。据统计，本届申报者来自10个国家和地区的50余所高校，数量较首届增长近四倍。
获奖研究集中于四大前沿领域：通用人工智能、具身智能、数字医学以及数据处理与安全隐私。复旦大学鲍峰团队利用人工智能技术实现了小鼠全身器官分子空间分布的可视化，相关成果被《科学》杂志评价为“里程碑式突破”；清华大学章明星主导的开源项目在GitHub平台获得超过3万次星标；同校的赵行教授则推动具身智能技术从基础研究向产业化落地。南京大学顾荣、香港大学李弘扬、北京大学刘子纬等学者也因各自在人工智能领域的创新贡献获奖。奖学金得主则来自清华大学、北京大学、复旦大学及香港中文大学等高校。
学术研究与产业实践的边界问题成为大会焦点。多位与会者指出，年轻学者面临“实验室深耕”与“产业创业”的选择困境。美国三院院士Michael I. Jordan强调，人工智能虽能加速实验流程与代码编写，但无法替代人类对“值得投入十年研究的问题”的判断。源码资本投资合伙人张宏江则从产业视角分析，当前科研成果转化为产品的周期已缩短至三至六个月，但真正成功的AI创业需要团队具备将研究能力转化为产品能力的核心优势。他特别提到，能够度过技术窗口期的团队往往专注于底层技术突破，而非追逐短期热点。
具备学术与产业双重背景的学者分享了实践经验。香港大学助理教授李弘扬指出，人形机器人研发需要产业级资源支持，这是高校实验室难以独立承担的；新加坡南洋理工大学副教授刘子纬认为，学术界关注“问题的价值”，而产业界更看重“技术变革的经济效益”；清华大学章明星则强调开源社区在承接基础性研究中的重要作用，这种模式能有效减少研究者对学术署名的过度竞争。
人工智能对科研范式的影响引发深度讨论。当AI能够直接生成论文时，科研评价标准面临重构。机器之心创始人赵云峰与多位青年学者探讨AI参与科研的贡献认定问题。《Nature》论文独立作者马炜杰指出，若将引用量、发表数量作为目标，AI会优化这些指标，但这未必代表科研质量的提升。ACL最佳论文作者吉嘉铭与ICML杰出论文奖得主倪赞林均表示，问题本质不在于技术本身，而在于人类如何设定研究目标。
为支持青年人才发展，蚂蚁集团首席技术官何征宇在会上宣布，未来三年将追加1亿元资金，用于扶持InTech奖获奖者的创业项目。他表示：“培育科研新生力量需要长期投入，这是我们持续践行的承诺。”
