人工智能
三十五位推动人工智能从演示走向持久能力的人物——覆盖研究、产品、机构、公共系统,以及这项技术进入社会所依据的条件。
重点入选者
Aravind Srinivas
基于检索依据的搜索、问答系统与浏览智能体 · 印度和美国;搜索与浏览产品面向全球用户
普拉富拉·达里瓦尔
研究科学家与技术负责人 · 印度和美国;生成式方法通过全球产品和API投入应用
连接生成式人工智能中的文字、声音与图像
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姚顺雨
研究科学家兼项目负责人 · 中国和美国;智能体方法与基准被各国实验室采用
将语言模型转变为能够审慎推理并使用工具的智能体
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雅库布·帕霍茨基
科研领军者 · 波兰和美国;模型系统在全球得到使用和研究
奠定前沿模型背后的科学学科基础
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艾丹·戈麦斯(Aidan Gomez)
研究员兼创始人 · 加拿大和英国;面向跨国企业及主权机构部署的企业系统
将Transformer研究转化为企业基础设施
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尼基拉·拉维
技术项目负责人 · 英国和美国;在全球广泛使用的开源计算机视觉模型
让视觉分割成为通用能力
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Yang Zhilin
研究员兼创始人 · 中国和美国;国际开发者使用的开源模型检查点
推动中国开放式前沿模型研究
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切尔西·芬恩
学术研究者及公司联合创始人 · 美国;相关方法应用于国际机器人与机器学习研究
让机器人具备超越示范的泛化能力
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普拉纳夫·拉杰普尔卡尔
学术研究员和实验室负责人 · 印度和美国;具有国际临床相关性的医学AI研究
《围绕临床现实设计医疗人工智能》
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尼尔·南达
研究领军者与开源工具开发者 · 英国和美国;开放式可解释性工具在全球得到应用
打开语言模型的黑箱
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迪帕克·帕塔克
学术研究人员兼创始人 · 印度和美国;开放式机器人研究与工业实体化项目
为实体机器构建通用智能
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什雷娅·尚卡尔
系统研究者与开源项目开发者 · 印度和美国;面向全球开放的文档处理基础设施
为非结构化智能构建数据层
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浅井明里(Akari Asai)
研究科学家及即将任职的学者 · 日本和美国;面向全球科学应用的开放研究体系
构建基于证据的机器智能开放系统
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Diyi Yang
学术研究员和实验室负责人 · 中国和美国;以人为本的语言研究,研究方法具有国际借鉴意义
教机器读懂人类处境
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安格斯·陈
医生出身的创始人兼运营负责人 · 出生于Vietnam、现居澳大利亚的医生兼创始人,据报道其产品已在40多个国家部署
围绕专业人工智能重构临床影像
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Alexandr Wang
创始人及机构领导者 · 美国;面向全球商业及公共部门的数据、评估与前沿模型基础设施
执掌人工智能领域规模最大的机构重建之一
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阿帕娜·迪纳卡兰
技术型创始人兼产品负责人 · 印度和美国;应用于全球开发者生态的开放式可观测性基础设施
构建可靠人工智能背后的证据层
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阿瑟·门施
研究员兼创始人 · 法国及欧盟;模型与基础设施在全球范围内部署
构建欧洲自主的前沿人工智能技术栈
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佩洛诺米·莫伊洛阿
技术创始人与数据治理创新者 · 南非和日本;由社群治理、国际研究人员参与的语言技术
构建将权力归还语言使用者的语言人工智能
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加布里埃莱·科尔索
研究员兼创始人 · 意大利、英国和美国;开放式生物分子模型可供全球使用
保持分子人工智能前沿的开放性
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亚历克斯·肯德尔
创始人及机器人学研究员 · 新西兰和英国;汽车项目遍及欧洲、北美和日本
推动端到端驾驶AI投入量产
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迈克尔·特鲁尔
技术型创始人兼产品负责人 · 美国;供国际工程团队使用的开发环境
围绕自主智能体重构软件工作
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罗福莉
技术项目负责人 · 中国;面向国际研究人员和开发者发布开源模型
打造中国下一代开放模型平台
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阿迪蒂·拉古纳坦
学术研究人员 · 印度和美国;基础研究成果通过国际会议发布
重新划定可靠模型学习的边界
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Aravind Srinivas
研究员兼创始人 · 印度和美国;搜索与浏览产品面向全球用户
将搜索重构为对话式问答系统
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梁雅媛
政府技术领导者 · 中国香港、新西兰和英国;政府前沿模型评估
建设政府在部署前测试前沿AI的能力
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马蒂·斯坦尼斯泽夫斯基
创始人兼运营负责人 · 波兰、英国和美国;多语言音频产品在国际市场得到应用
赋予人工智能多语言的人类声音
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伊尼奥卢瓦·黛博拉·拉吉
问责研究者 · 在美国技术机构和民权机构任职的尼日利亚裔加拿大研究人员
让算法问责走出实验室并真正发挥作用
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Scott Wu
技术创始人兼运营负责人 · 美国;供全球工程机构使用的云端软件智能体
测试软件智能体的能力边界
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海伦·托纳
政策研究领军者 · 澳大利亚、中国和美国;前沿AI审查与安全政策
为前沿人工智能的独立审查建立依据
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萨亚什·卡普尔
评估研究员 · 印度和美国;开放评估工作被国际智能体研究广泛采用
重建智能体人工智能热潮背后的测试体系
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丹·亨德里克斯
研究领军者与评估体系构建者 · 美国;其成果被前沿模型实验室和政策界广泛采用
基准构建者:检验前沿智能仍会在何处失效
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Adarsh Hiremath
技术创始人兼运营负责人 · 美国;服务于前沿实验室与企业的分布式专业人才网络
为前沿人工智能组织人类专业能力
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郭黛米
研究员兼创始人 · 中国和美国;在线创意产品面向国际市场发行
推动生成式视频迈向实时交互
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迪维娅·西达尔特
机构建设者与治理研究者 · 美国和英国;覆盖多个地区的公民评估项目
为人工智能决策建设民主制度
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斯内哈·雷瓦努尔
公民社会组织创始人兼政策倡导者 · 美国;具有国际政策相关性的青年治理工作
让年轻人在AI政策辩论中拥有一席之地
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宗旨与范围
编辑部视角
人工智能的影响已如此重大,对相关成就的认可不能沦为一场曝光度竞赛。如今真正重要的,不只是吸引关注的工作,而是能够改变科学可能性、产业实践、公共机构或人类选择,并在发布热度消退后仍经得住审视的工作。
本榜单收录这种卓越成就。我们的视角始于亚洲:这里汇聚深厚卓绝的技术实力、庞大而多样的用户群体、快速演进的公共机构,以及一代跨境协作的创造者。我们的覆盖范围有意面向国际。这一群体中的人物并非因地理身份而入选,而是因为他们的贡献能够跨越边界:通过代码、论文、产品、标准、公益工作、临床系统、创意工具和新型基础设施发挥作用。
这里不把年轻视为噱头,它只是一项严格的资格条件。编辑评估关注的是,截至评估期结束,每个人已经促成了哪些成果。知名雇主不等于个人贡献,完成一轮融资不等于影响力,基准测试不等于现实世界,公开头衔也不能证明个人发挥了主导作用。因此,本榜单考察了哪些工作已经完成、哪些成果可归于本人、哪些表现可由独立信息清晰辨认,以及哪些方面仍因公开记录有限而需要审慎判断。
本期入选者按照下文所述的统一加权评估排序。这一顺序体现的是相对比较,而非绝对高下:它旨在梳理不同形式的贡献,并不假定创始人、研究人员、公职人员和问责研究学者的成就可以归结为同一种类型。与姓名旁的数字相比,相关事实记录及所列局限更为重要。
类别定义
35岁以下人工智能评选范围
本榜单关注已经完成并切实改变人工智能能力、部署方式或其公共治理规则的工作。评选领域包括研究、模型与产品工程、基础设施、机器人、医疗、安全、问责、治理及人工智能赋能的科学。
评选重点
评选标准
编辑部优先考量归属明确的成果、经证实的影响、原创性、持久性、负责任的实践,以及有据可查的亚洲与更广阔领域之间的联系。知名度、融资、雇主声望和公开宣称的潜力,从未被视为其本身就是成就。
评选方法
评选方法
评估从全球范围的候选发掘池开始,涵盖前沿研究、应用系统、模型基础设施、机器人、医疗健康、创意科技、气候、安全、问责、公共政策及人工智能赋能的科研工作。既有奖项和榜单只能用于发现人选或确定有日期依据的年龄上限,不能作为衡量成就的证据。
每位最终入选者都必须通过四道门槛:截至2025年12月31日23:59(UTC)符合年龄要求;当前职业身份可核实;在2025年1月1日至2026年7月18日期间,至少完成一项重大贡献,或有明确证据证明相关工作仍在推进;并有充分证据将个人的能动作用与团队或机构的作用区分开来。“35岁以下”按严格标准界定:截至该日期须未满35岁,即出生日期不得早于1991年1月1日。若确切出生日期未公开,评选采用能够稳妥界定年龄范围且标有日期的记录。年龄绝不根据外貌、职业资历或教育惯例推断。
然后编辑评估了七个加权维度。候选人需要总分至少为 75/100,符合全部资格要求,也没有未解决的重要主张。当量化的主张源自主要机构时,它们的级别就会被降级。研究、产品和政策成就均归功于团队,除非记录支持更强有力的个人贡献归属。
最终入选群体经过审查,以评估角色重叠、领域过度集中、地域盲点、机构光环效应,以及将知名度误作实际影响的风险。评选始终以成就为依据;覆盖面审查可以触发进一步研究,但绝不会降低证据门槛。
评选流程
从合资格人选到最终入选名单
编辑团队先进行广泛筛选,再核查身份、入选资格、贡献及归属,随后审查证据,并按统一的七维框架评估。每份人物简介均说明公开证据的充分程度及局限;对于不确定之处,如实注明,不凭假设下结论。
标志性贡献
一项已完成的工作、机构或系统,实质性改变该领域所能做到的事情。
经验证的影响与覆盖范围
可观察到的采用情况、科学应用、政策影响或运营覆盖范围;自行报告的指标须明确标注。
个人贡献与归因
证明该个人对结果产生了影响,并剔除团队、雇主及投资者光环带来的因素。
技术或制度原创性
一种新的方法、产品形态、研究方向、治理机制或部署模式。
持久性及影响行业发展的能力
相关贡献在单次新闻周期或单次模型发布后仍能持续发挥作用的可能性。
证据完整性与负责任实践
记录的质量、主张的严谨性,以及对局限和危害的重视程度。
亚洲与全球的相关性
与亚洲存在有据可查的联系,对亚洲体系产生影响,或对该地区在国际领域中的地位具有明确重要性。
入选资格
每位入选者都必须跨越的门槛
每位入选者必须在2025年12月31日时未满35岁,与亚洲或亚洲离散社群有实质联系,并已完成一项有充分证据支持的2025—26年度贡献。年龄均以该资格认定日为准。若完整出生日期未公开,《影响亚洲》会采用最可靠的有日期记录或可安全界定的出生年份,并在人物档案中注明这一局限。
年龄资格
截至2025年12月31日23:59 UTC时未满35岁;如确切日期未公开,资格须通过带日期的证据或经核实的出生年份稳妥确认。
有据可查的关联
必须确认存在实质性的亚洲或亚洲侨民关联;仅具相关性不足以通过资格审核。
已完成的工作
评估期内必须至少完成一项具有重大国际影响的贡献。
个人贡献
贡献必须能够归于个人,并与雇主、团队、投资者及宣传光环区分开来。
证据深度
实质性主张须有一手证据和可信的独立佐证。
榜单说明
榜单说明
以下条款适用于本版内容的解释与使用。
编辑独立性
本期内容由《影响亚洲》作为独立编辑作品策划、研究、评估、遴选和撰写。入选资格不可购买。任何入选者、雇主、投资者、提名人、赞助商、公关人员或外部排名机构,均无权审批人选、次序、措辞或排除决定。商业知名度、融资额、粉丝数量和媒体报道量从未被视为实际贡献的替代指标。
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证据、资格与归属认定
评估从全球范围的候选发掘池开始,涵盖前沿研究、应用系统、模型基础设施、机器人、医疗健康、创意科技、气候、安全、问责、公共政策及人工智能赋能的科研工作。既有奖项和榜单只能用于发现人选或确定有日期依据的年龄上限,不能作为衡量成就的证据。
每位最终入选者都必须通过四道门槛:截至2025年12月31日23:59(UTC)符合年龄要求;当前职业身份可核实;在2025年1月1日至2026年7月18日期间,至少完成一项重大贡献,或有明确证据证明相关工作仍在推进;并有充分证据将个人的能动作用与团队或机构的作用区分开来。“35岁以下”按严格标准界定:截至该日期须未满35岁,即出生日期不得早于1991年1月1日。若确切出生日期未公开,评选采用能够稳妥界定年龄范围且标有日期的记录。年龄绝不根据外貌、职业资历或教育惯例推断。
然后编辑评估了七个加权维度。候选人需要总分至少为 75/100,符合全部资格要求,也没有未解决的重要主张。当量化的主张源自主要机构时,它们的级别就会被降级。研究、产品和政策成就均归功于团队,除非记录支持更强有力的个人贡献归属。
最终入选群体经过审查,以评估角色重叠、领域过度集中、地域盲点、机构光环效应,以及将知名度误作实际影响的风险。评选始终以成就为依据;覆盖面审查可以触发进一步研究,但绝不会降低证据门槛。
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更正
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