摘要：在人工智能蓬勃发展，深刻改变人类生活与社会运行模式的当下，该领域的杰出贡献者们迎来了一项重磅荣誉。昨日，备受瞩目的伊丽莎白女王工程奖公布了 2025 年度获奖名单，令人瞩目的是，今年所有获奖者均来自 AI 领域，他们是诺贝尔奖得主 Geoffrey Hinto

在人工智能蓬勃发展，深刻改变人类生活与社会运行模式的当下，该领域的杰出贡献者们迎来了一项重磅荣誉。昨日，备受瞩目的伊丽莎白女王工程奖公布了 2025 年度获奖名单，令人瞩目的是，今年所有获奖者均来自 AI 领域，他们是诺贝尔奖得主 Geoffrey Hinton 与 John Hopfield、图灵奖得主 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun、英伟达首席科学家 Bill Dally、英伟达创始人和 CEO 黄仁勋以及被誉为 “AI 教母” 的李飞飞 ，每人将获得 50 万英镑（约 454 万人民币）奖金及一个 3D 打印奖杯。

伊丽莎白女王工程奖（Queen Elizabeth Prize for Engineering，简称 QEPrize）自 2012 年设立以来，一直致力于表彰那些在工程创新领域取得大胆且具有开创性成果，并为人类带来全球利益的卓越人才。该奖项由英国跨党派团体发起，成员包括时任英国首相戴维・卡梅伦、副首相尼克・克莱格和反对党领袖埃德・米利班德 。在过往的岁月里，其获奖者覆盖了众多关键领域，如 “互联网之父” Tim Berners-Lee 在 2013 年凭借对互联网与万维网的贡献荣获此奖；2019 年全球定位系统（GPS）的研发者们也登上了该奖项的领奖台，彰显着其对全球工程领域的深远影响。而今年聚焦现代机器学习，更是对人工智能发展关键推动力量的一次集中致敬。

在此次获奖名单中，Geoffrey Hinton 堪称 AI 领域的传奇人物。他拥有英国和加拿大双重国籍，是加拿大多伦多大学教授，2024 年诺贝尔物理学奖获得者。辛顿自上世纪 70 年代起就投身于人工智能研究，在反向传播、玻尔兹曼机、分布式表示和延时神经网络等领域做出了关键发现，为人工智能的发展奠定了坚实基础，被誉为 “神经网络之父”。他的研究成果在学界和产业界都产生了深远影响，为现代 AI 技术的爆发埋下了种子。

同样身为图灵奖得主的 Yoshua Bengio，是加拿大蒙特利尔大学计算机科学和运筹学系教授，蒙特利尔机器学习算法研究所的科学总监。他出生于法国巴黎，在麦吉尔大学取得计算机博士学位。Bengio 长期专注于人工神经网络和深度学习领域的研究，创建了世界上最大的深度学习研究中心 —— 蒙特利尔学习算法研究中心（MILA），让蒙特利尔成为全球 AI 研究的热土。他与 Hinton 一样，多年来一直倡导人工神经网络作为机器学习的有效模型，如今这一模型已成为主流范式，他的贡献推动了深度学习在全球范围内的广泛应用和发展。

另一位图灵奖得主 Yann LeCun，现任 Meta 首席 AI 科学家、NYU 教授，被誉为 “卷积神经网络之父”。他开发的卷积神经网络为图像识别、计算机视觉等领域带来了革命性的变化，使得计算机能够更高效、准确地处理和理解图像信息。在人工智能深度学习的发展历程中，LeCun 的贡献举足轻重，他的研究成果让 AI 在图像领域取得了质的飞跃，也为后续的 AI 应用拓展了广阔空间。

John Hopfield 同样是人工智能领域的先驱者，他与 Geoffrey Hinton 一同荣获 2024 年诺贝尔物理学奖，以表彰他们在使用人工神经网络实现机器学习方面的奠基性发现和发明。他的研究成果对神经网络的发展起到了重要的推动作用，为后续的人工智能研究提供了重要的理论和实践基础。

英伟达在人工智能硬件领域占据着举足轻重的地位，其创始人和 CEO 黄仁勋与首席科学家 Bill Dally 此次获奖实至名归。黄仁勋凭借卓越的商业眼光和领导能力，带领英伟达在 GPU 领域不断创新，使其成为支撑现代机器学习算法运行的关键硬件平台。Bill Dally 在计算机系统架构、网络架构等方面有着深厚造诣，在斯坦福大学工作的 12 年里，他和团队开发的技术被当今大多数大型并行计算机所采用。加入英伟达后，他助力公司在人工智能硬件研发上不断突破，推动 GPU 及其后续架构进步，实现了大规模扩展，为机器学习算法的高效运行提供了强大的硬件保障。

被称为 “AI 教母” 的李飞飞，在人工智能领域的贡献同样不可忽视。她确立了高质量数据集对于机器学习的重要性，通过创建用于目标识别软件研究的大型图像数据库 ImageNet，让研究人员能够使用数百万张有标注图像，极大地推动了计算机视觉算法的训练和评估。这一开创性的工作，为机器学习在图像识别领域的发展提供了关键的数据支持，使得 AI 在图像理解和分析方面取得了长足进步。

正如 QEPrize 在相关文章中所写：“2025 年伊丽莎白女王工程奖授予七位工程师，他们为现代机器学习的发展做出了开创性的贡献，这是人工智能（AI）进步的核心组成部分。” 这些获奖者们，有的在理论研究上深耕数十年，为人工智能奠定理论根基；有的在技术创新上不断突破，推动硬件和算法的发展；有的则通过构建数据基础，为 AI 的训练和应用提供支撑。他们的共同努力，让机器学习从理论设想逐渐变为改变世界的强大力量，渗透到医疗、交通、教育、娱乐等各个领域，深刻地影响着人类的生活。

李飞飞在社交网络上表达了感谢，她表示：“神经网络算法、数据和 GPU 芯片共同促成了现代 AI 的诞生（重生），让这项强大的技术可以帮助人们增强能力并改善我们的生活和工作。” 这不仅是李飞飞个人的心声，也是对所有获奖者共同成就的生动诠释。此次伊丽莎白女王工程奖对 AI 领域的聚焦，不仅是对这七位获奖者的高度认可，更是对整个 AI 领域发展的一次有力肯定，激励着更多的科研人员投身于人工智能的研究与创新，为人类的未来创造更多可能。

来源：人工智能学家