英伟达研究生奖学金项目概况 - 英伟达研究生奖学金项目是一项致力于挖掘并支持全球顶尖博士研究生的学术荣誉项目，已持续25年[3][44] - 该项目为获奖者提供高达60,000美元（6万美金）的科研经费，并提供在英伟达实验室进行暑期实习的机会，使其能接触最先进的技术资源与行业专家[3][44] - 2026-2027年度共有10位最高奖学金获得者（Recipients）和5位最终入围者（Finalists）[6][39][47] 获奖者构成与趋势 - 在10位最高奖学金获得者中，华人学者占据了8席，表现出显著优势[2][43] - 获奖者来自全球顶尖学府，包括斯坦福大学、麻省理工学院、加州大学伯克利分校、哈佛大学等[7][13][15][19][23][29][30][32][35] - 最终入围者（Finalists）虽未获得6万美元奖金，但进入选拔最后一轮被视为很高的荣誉（Honorable Mention），代表其研究实力获得英伟达官方高度认可[40][85] 研究方向与行业技术风向 - 具身智能与物理AI：成为本年度关注焦点，多位获奖者致力于让AI理解并交互物理世界，控制机器人执行任务[41][45][86] - Jiageng Mao（南加州大学）：研究物理人工智能与具身智能，旨在为现实世界中的具身智能体开发稳健且可泛化的智能系统，应用涵盖自动驾驶[8][10][48][50] - Yunfan Jiang（斯坦福大学，师从李飞飞）：研究机器人学与具身智能，目标是通过融合现实世界数据、大规模仿真与互联网级多模态数据，构建能执行日常任务的通用机器人[19][21][64][66] - Chen Geng（斯坦福大学）：研究3D/4D计算机视觉与生成式模型，致力于利用数据驱动算法和物理原理建模四维物理世界，推进面向机器人的物理基础世界模型[35][37][80][82] - AI安全：随着大模型落地，安全问题日益凸显，相关研究受到高度重视[41][45][86] - Sizhe Chen（加州大学伯克利分校）：专注于AI安全与对抗性机器学习，当前研究聚焦于通过通用且实用的防御手段保护大语言模型和智能体免受提示注入攻击[15][17][60][62] - 计算图形学与渲染：持续关注前沿视觉技术 - Liwen Wu（加州大学圣地亚哥分校）：研究神经渲染、计算机图形学与3D视觉，旨在通过神经材质与神经渲染技术提升基于物理渲染的真实感与效率[12][52][54] - 计算系统与架构：关注底层硬件与系统优化，以支撑AI发展 - Manya Bansal（麻省理工学院）：为现代硬件加速器设计新型编程语言和编译器，旨在解决异构计算系统的编程复杂性，同时实现峰值性能[13][15][57][59] - Shvetank Prakash（哈佛大学）：研究计算机系统与边缘计算，专注于为AI智能体构建针对资源受限边缘设备优化的基础设施[30][75] - Irene Wang（佐治亚理工学院）：研究计算机架构与机器学习系统，开发集成加速器架构、网络拓扑与运行时调度的协同设计框架，以优化大规模AI训练的能效与可持续性[32][34][77][79] - 人机交互与模型协作：探索AI与人类及AI模型之间的协同 - Yijia Shao（斯坦福大学）：研究人机交互与自然语言处理，致力于开发能在任务执行中与人类沟通协作的AI智能体，并设计新型人机交互界面[23][25][68] - Shangbin Feng（华盛顿大学）：研究自然语言处理与模型协作，愿景是推动多个在不同数据上训练的模型相互协作、组合与互补，构建开放、去中心化的AI生态系统[29][74]