2026年英伟达研究生奖学金公布，十位获奖者中华人学者占八席

近日，英伟达年度研究生奖学金项目正式揭晓了获奖名单。

英伟达研究生奖学金计划（NVIDIA Graduate Fellowship Program）已持续运行二十五年，长期致力于资助在英伟达技术相关领域做出卓越贡献的研究生。

本次，该计划宣布了2026年度的十位博士生获奖者，每位获奖者将获得最高六万美元的资助，用以支持他们在计算创新广泛领域内的深入研究。

他们的研究工作集中于加速计算的前沿方向，涵盖自主系统、计算机体系结构、计算机图形学、深度学习、编程系统、机器人技术和安全等多个热点领域。

在本年度的获奖名单中，一个显著特点是十位获奖者里有八位是华人学者。去年亦有七位华人博士生入选，其中包括上海交通大学、中国科学技术大学和浙江大学的校友。

接下来，我们将详细认识本年度这些杰出的获奖者。

Jiageng Mao

南加州大学。获奖理由：致力于运用来自互联网规模数据的多样化先验知识，以解决复杂的物理人工智能问题，从而为实现现实世界中具身智能体的鲁棒性、可推广性智能提供支持。

据了解，Jiageng Mao是南加州大学的博士生，其研究聚焦于物理人工智能领域，目标是通过开发机器人学、计算机视觉和自然语言处理等方向的算法，将人工智能技术应用于现实场景。他对直观物理学、大型视觉-语言-动作模型以及世界建模等方面有着浓厚的研究兴趣。

Liwen Wu

加州大学圣地亚哥分校。获奖理由：通过神经材料与神经渲染技术，提升基于物理渲染的真实感与渲染效率。

Liwen Wu是加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系的博士生。此前，他在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校获得了计算机科学硕士和学士学位。他的研究领域包括计算机图形学与三维视觉，尤其专注于神经渲染、逆渲染、（神经）外观建模以及三维重建。

陈思哲（Sizhe Chen）

加州大学伯克利分校。获奖理由：专注于保障人工智能在真实场景应用中的安全性，当前研究重点是通过通用且实用的防御机制，在保护AI智能体免受提示词注入攻击的同时，不损害其核心功能。

资料显示，陈思哲当前主要研究方向为人工智能在实际部署中的安全问题。他曾在上海交通大学获得工程硕士学位和工程学士学位。他认为，提示词注入攻击是AI智能体面临的首要安全威胁，已对Google、OpenAI、Anthropic等公司的多个AI系统造成实际影响。为了促进大语言模型在AI智能体中的更广泛应用，他正在开发原则性强、通用且实用的提示词注入防御方案。

Yunfan Jiang

斯坦福大学。获奖理由：开发可扩展的方法，通过整合真实世界全身操作、大规模仿真和互联网规模多模态监督等混合数据源，构建能够执行日常任务的通用机器人系统。

Yunfan Jiang是斯坦福大学计算机科学系三年级博士生，师从李飞飞教授，隶属于斯坦福视觉与学习实验室。他的研究方向集中于机器学习与机器人技术的交叉领域。他拥有斯坦福大学硕士学位，并曾在英伟达GEAR团队和波士顿动力人工智能研究所担任研究实习生。

邵奕佳（Yijia Shao）

斯坦福大学。获奖理由：研究人机协作，开发能够在任务执行过程中与人类进行有效沟通和协调的AI智能体，并设计新型的人机交互界面。

资料显示，邵奕佳是斯坦福大学自然语言处理方向的博士生，本科毕业于北京大学元培学院数据科学方向。自本科阶段起，她便开始从事机器学习与自然语言处理的研究，并曾在微软亚洲研究院、加州大学洛杉矶分校等机构实习。目前，她的研究兴趣在于将自然语言处理模型（例如大语言模型）集成到更复杂的系统中。

Shangbin Feng

华盛顿大学。获奖理由：推动模型协作技术的发展，使由不同人员在不同数据上训练的多个机器学习模型能够相互协作、组合与互补，以实现开放、去中心化与协作式的未来人工智能生态。

他于2022年进入华盛顿大学攻读博士学位，研究方向包括模型协作、社交自然语言处理、网络与结构。他本科毕业于西安交通大学计算机科学与技术专业，硕士毕业于华盛顿大学计算机科学与工程专业。

Irene Wang

佐治亚理工学院。获奖理由：开发一个整体的协同设计框架，该框架整合了加速器架构、网络拓扑和运行时调度，旨在实现大规模、高能效且可持续的人工智能训练。

她目前是佐治亚理工学院三年级博士生，导师为Divya Mahajan教授。此前，她获得了不列颠哥伦比亚大学的计算机工程学士学位。她的研究兴趣广泛覆盖机器学习系统和计算机体系结构，并重点专注于优化分布式深度学习基础设施。

耿晨（Chen Geng）

斯坦福大学。获奖理由：利用可扩展的数据驱动算法和受物理原理启发的模型，对四维物理世界进行建模，以推动基于物理基础的三维与四维世界模型在机器人技术和科学应用中的发展。

他目前是斯坦福大学计算机科学博士生，师从知名学者吴佳俊。2023年，他在浙江大学获得计算机科学学士学位。他的研究重心在于四维计算机视觉、图形学与机器学习的交叉领域，广泛关注物理世界的数据驱动建模及其应用。他目前热衷于开发用于宏观机械系统（逆向）建模的神经符号图形引擎。

Shvetank Prakash

哈佛大学。获奖理由：基于新算法、精选数据集和智能体优先的基础设施构建人工智能智能体，并同步推进硬件架构与系统设计。

他本科毕业于哥伦比亚大学工程与应用科学学院，于2021年进入哈佛大学攻读计算机科学博士学位。他的研究兴趣包括超低功耗机器学习系统、计算机架构以及系统领域的机器学习。

Manya Bansal

麻省理工学院。获奖理由：设计面向现代加速器的编程语言，使开发人员能够在编写模块化、可重用代码的同时，无需牺牲实现峰值性能所必需的底层控制能力。

她目前正在麻省理工学院攻读计算机科学博士学位，本科毕业于斯坦福大学。她的研究兴趣包括为异构系统设计可扩展且高效的语言和工具。

此外，2026年度英伟达奖学金项目还公布了五位最终入围者，他们分别是：

• Zizheng Guo，北京大学
• Peter Holderrieth，麻省理工学院
• Xianghui Xie，马克斯·普朗克计算机科学研究所
• Alexander Root，斯坦福大学
• Daniel Palenicek，达姆施塔特工业大学

官网链接：

https://blogs.nvidia.com/blog/graduate-fellowship-recipients-2026-2027/