《周易》有言：“叁伍以变，错综其数，通其变，遂成天地之文。”规律在要素的交汇与演化中显现，科技创新亦遵循此道。TR35（35 岁以下科技创新 35 人）旨在共识形成之前，从草蛇灰线中识别出可能改变未来的激流方向与创新者。
自 1999 年《麻省理工科技评论》发起该评选以来，Linus Torvalds、James Collins、苏姿丰、鲍哲南、张锋等早期入选者已成为各自领域的坐标。2017 年 TR35 落地中国，见证了姚颂、陆朝阳、陈丹琦等青年科技工作者从被“看见”走向广阔舞台。他们或探索未知，或将技术转化为产品，或在基础研究中推进认知边界。
2025 年新一届名单揭晓，AI 成为贯穿所有学科创新的主线：一方面作为科研工具加速材料、芯片及生命科学发现；另一方面推动具身智能与机器人迈向真实世界。创新生态日益多元，高校、新型科研机构与企业实验室联系紧密，女性科技工作者身影增多。本届入选者分为“先锋者”、“远见者”、“发明家”、“创业家”及“人文关怀者”五个类别。
来自不同区域的 35 位青年创新者，汇聚了中国创新向前的力量。九年回望，亦是重新出发。以下是 2025 年度详细名单（排名不分先后）：
罗福莉：推动大模型从“能聊天”走向“能干活”
罗福莉长期参与国产开源基础模型研发，先后在阿里、DeepSeek 和小米从事大语言模型研究。她认为 AI 正从预训练为主的 Chat 阶段进入后训练和任务驱动的 Agent 阶段。加入小米后，她负责 MiMo 大模型研发，重点拓展 Agent、长上下文推理和系统工程能力，推动模型真正具备完成复杂任务的能力。同时，她推动 MiMo 系列以 MIT 协议开源，探索异构算力适配与开发者生态建设，降低国产大模型应用门槛。
范铃羚：突破传统芯片能耗瓶颈的微纳光子学专家
范铃羚致力于微纳光子学与电子硬件的异构集成。她最早开发具有红外反射功能的彩色光子建筑薄膜，降低建筑能耗。随后将光子学推进至 AI 计算领域，提出基于射频调制光频梳的光子卷积处理器，仿真能效显著优于传统 GPU。在 Meta GenAI 及 Google DeepMind 工作期间，她参与大模型推理系统优化及端侧大模型研究，推动低能耗智能计算从材料器件走向真实产品系统。
姚顺宇：从非厄米拓扑物理到大模型强化学习
姚顺宇本科期间率先建立非厄米体系拓扑能带理论，提出“非厄米趋肤效应”。博士阶段转向量子引力，发展 Scramblon 理论。2024 年投身 AI 领域，加入 Anthropic 从事大模型强化学习研究，为 Claude 系列模型开发智能体编程与工具使用能力，解决大规模训练稳定性问题。目前在 Google DeepMind 带领 Gemini-ascent 项目，致力于将理论物理的数学直觉应用于大模型核心研发。
王瀚锐：构建 AI 全生命周期协同优化策略
王瀚锐主张在模型设计早期嵌入硬件反馈，弥合效率鸿沟。2025 年联合创立 Eigen AI，构建三层端到端系统：通过多智能体协同合成训练素材，提供统一微调与强化学习框架，并将硬件感知原则扩展至整个推理栈。该系统让生产环境交互可反向改进模型，显著提升部署效率。2026 年 5 月，Eigen AI 被欧洲 AI 云计算巨头 Nebius 收购。
陈一彤：开辟光计算新一代技术路径
陈一彤选择用光代替电子完成计算，以突破传统芯片速度与能耗极限。她提出全模拟光电计算芯片 ACCEL，首次在系统层面展现光计算超越电子芯片的优势，并应用于高速视觉等场景。在此基础上，她进一步提出全光生成式 AI 芯片 LightGen，将光计算拓展至图像、三维及视频生成任务，为下一代 AI 算力基础设施探索新方向。
罗迪：建立 AI 与量子物理双向驱动范式
罗迪不仅用 AI 解决量子物理难题，更从量子理论中提取数学结构发展 AI。他提出满足费米子反对称性的神经网络 Backflow 变换，并将对称性规律嵌入 AI 模型。近年来，他转向"Quantum for AI"，提出基于量子张量结构的大模型微调方法 QuanTA 及长上下文互信息缩放律 L²M，为下一代 AI 架构提供物理学理论框架。2025 年加入清华大学，推动“量子+AI"交叉创新。
李柏依：推动多模态 AI 从感知走向行动
李柏依致力于视觉感知与语言理解的深度融合。她提出的 LSeg 开创了开放词汇视觉识别范式。在自动驾驶方向，她提出将世界“标记化”的多模态大语言模型，使车辆能应对陌生路况；在机器人方向，开发基于大模型的交互式任务规划框架。其长期目标是构建能安全融入家庭的多模态自主系统。
高正祺：构建电子 - 光子可微分协同仿真器
高正祺倡导“光电合一”，构建电子 - 光子可微分协同仿真器，解决跨域联合优化难题。他利用基尔霍夫电流定律，将扩散模型等生成式 AI 直接映射到模拟电路，实现极低功耗推理。此外，他持续将 AI 反向应用于芯片设计流程，未来计划推进软硬件全生命周期协同设计，形成相互促进的闭环。
周菲迟：提出感存算一体仿生视觉新范式
针对边缘端设备能耗瓶颈，周菲迟发明感存算一体化器件，实现光信号进入后直接在器件内处理存储。她构建了全硬件可重构视觉系统，并研制出“超自适应智能视觉芯片”，性能比当前先进方案高出 2-3 个数量级。目前该技术已完成原型验证，正推进应用落地，重塑智能视觉系统底层逻辑。
吕佳欣：革新大型轻量化构件制造规则
吕佳欣发明多筒挤压（MCE）宽幅成形技术，通过多筒协同变形与原位固相原子结合新机制，将型材宽度提升至传统方法 3 倍以上，挤压力降低 70%–90%。2024 年核心技术许可产业方，推动建成 6,500 吨级工业级生产线。该技术使乘用车结构件减重潜力达 50%，碳减排约 30%，实现了超宽超薄构件的商业化量产。
庄钧堂：奠定大模型长上下文与规模化训练基础
庄钧堂专注于大语言模型预训练与长上下文能力构建。在 OpenAI 期间，他开发了 GPT-4 Turbo 128K 上下文窗口核心算法，并深度参与 GPT-4o 及 DALL·E 3 研发。在 xAI，他主导连续六代 Grok 模型端到端预训练，解决超大规模训练稳定性难题，确保模型沿预期轨迹演进。未来致力于构建拥有长记忆且可预测训练的下一代前沿模型。
王明阳：融合高温超导物理与 AI 算法
王明阳利用自适应扩展建模理论，将超导磁体仿真时间从数十小时压缩至分钟级，实现性能预测实时响应。他通过多丝化线圈技术与 AI 闭环控制逻辑，大幅降低超导磁体运行能耗并实现主动保护。此外，他将该控制逻辑迁移至固态电池管理系统，使循环寿命延长 2.6 倍，推动超导技术从理论模型走向工程实用。
窦琪：加速智能手术机器人临床应用
窦琪致力于推动医学 AI 从诊断走向手术治疗。她提出的 FedBN 联邦学习方法为医疗 AI 跨医院部署提供新方案。近年来，她聚焦具身智能手术机器人，研发出可在活体动物上完成多任务自主手术的平台，并开源学习平台 SurRoL。目前正与企业合作推进技术转化，让智能手术机器人真正进入临床。
赖建诚：构建机器人触觉全栈技术体系
赖建诚创立途见科技，建立覆盖材料、器件、芯片到系统集成的柔性电子皮肤全栈技术链。其落地的多模态电子皮肤阵列密度达每平方厘米 400 个传感器，能精准捕捉微弱气流与大变形按压。目前已建成年产 5 万套标准化产线，核心产品进入多家头部人形机器人与汽车厂商供应链，并搭建触觉 - 视觉融合数据采集平台。
唐皓凝：开辟可编程平面光学新方向
唐皓凝将微机电系统引入纳米光学，提出“可编程平面光学”。她通过给纳米光学结构增加机械自由度，实现对光学响应的连续、可逆实时控制，并开辟“扭转光学”方向。她发明基于 MEMS 驱动的动态微纳操控技术，使加工后的光学器件仍可被持续调控。目前正搭建可重构光学平台，推向片上光源及量子光学等方向。
张宏亮：AI for Science 赋能核材料研发
张宏亮将数据驱动的 AI for Science 引入核材料研发。他发展低温反应溅射工艺提升陶瓷辐照稳定性，并利用机器学习算法开展微观表征与性能预测。他在微纳尺度材料研究中取得突破，阐明辐照对界面演化影响机制，发现金属材料超高延展性及新变形机制，成功将微观机理转化为工程控制指标，提升材料抗肿胀与抗脆化能力。
劳子桓：实现分子筛活性位点原子级精确定位
劳子桓引入同步共振软 X 射线衍射技术，率先在国际上实现工业级 H-ZSM-5 分子筛骨架铝原子及“铝对”的三维空间精确定位，打破催化研究“黑箱”。这一突破使催化剂设计从经验试错转向理性设计，相关成果已初步验证工业价值，能在不改变硬件前提下提升催化过程精准度与选择性。
赵扬：推动新型 CAR-T 疗法走向临床
赵扬通过重编程细胞因子信号增强 T 细胞抗肿瘤功能。她突破对 IL-10 传统功能的认知，将其引入 CAR-T 细胞，显著提升低剂量下的抗肿瘤活性，相关成果已进入临床转化。她建立正交嵌合细胞因子受体平台，增强 CAR-T 在实体瘤中的清除能力，并提出无需基因改造的人工配体策略，降低毒性并保持细胞干性。
胡宇航：赋予机器人自我认知与持续学习能力
胡宇航提出让机器人通过建模自我（self-modeling）理解身体结构与运动规律，减少人工设定依赖。他探索让人机互动更加自然，根据人的表情生成协调回应。2024 年创立首形科技，专注高仿真情感交互机器人，推动机器人从理解自己、自主学习，成长为能与人类建立长期关系的智能伙伴。
祁芮中台：开创点云深度学习研究方向
祁芮中台提出 PointNet 和 PointNet++，让神经网络能直接学习原始点云数据，奠定三维视觉基础。离开学术界后，他在 FAIR、Waymo 及 Tesla 推动三维感知技术在自动驾驶中的大规模应用。2025 年加入 OpenAI，将研究拓展至机器人与世界模型，结合多模态模型探索通用 AI 新路径。
郭彦良：观测多体动态局域化与一维任意子
郭彦良在超冷原子实验中观测到多体动态局域化现象，证明强相互作用下量子体系仍可维持相干。他利用自旋杂质机制，在一维量子气体中构造并观测到任意子，打破其仅存在于二维空间的限制。回国后在中国人民大学建立独立实验平台，致力于将这些基础发现推向可编程多体量子模拟。
赵恒爽：构建通用物理智能框架
赵恒爽的研究贯穿二维图像解析至三维空间理解。他主导提出 PSPNet 成为语义分割基础框架；创建 Point Transformer 系列算法重塑三维骨干网络；提出 Depth Anything 系列方法让普通图像恢复空间深度信息。面向具身智能，他提出 DriveGPT4 等系统，将大模型与空间感知深度耦合，构筑起完整的物理智能技术链条。
潘豪：开发高储能低损耗铁电薄膜新范式
潘豪提出“多形态纳米畴”设计思路，在纳米尺度重新编排铁电材料极化结构，同时提升储能密度与效率。他在弛豫铁电薄膜中揭示“超顺电态”低损耗机制，并在反铁电薄膜中开发介电性能可调新体系。其研究不依赖昂贵新材料，而是通过深入理解物理机制挖掘现有材料性能空间，为低功耗微纳电子器件铺路。
曹炎培：推动 3D 生成从“静态外观”跨越到“功能可用”
曹炎培曾研发跨洋实时体积视频捕捉系统，并将算法迁移至移动端服务数亿用户。他提出一系列 3D 生成式 AI 方法，相关技术用于三星堆数字考古。联合创立三启万物后，他研发 Tripo 系列模型，将单图生成 3D 速度压缩至秒级，并让生成模型具备可绑定骨骼与可拆解部件。未来计划打造物理 AI 与具身智能的仿真基座。
丁文超：推动数据驱动决策从自动驾驶走向具身智能
丁文超较早提出将环境预测与行为决策结合，为数据驱动自动驾驶决策提供新思路。他参与构建华为 ADS 预测决策系统，推动技术实现百万级量产应用。作为它石智航联合创始人，他提出“以人为中心”的数据路线与 AI 世界引擎具身基础模型，希望机器人通过观察学习人类交互获得感知与操作能力。
管君：融合莫尔超结构与拓扑光子学
管君利用“莫尔超结构”赋予微纳激光器可扫描、可重构能力。她造出梯度莫尔超晶格激光器，无需机械部件即可实现大角度连续扫描。她将拓扑物理引入激光器设计，造出的拓扑激光器可同时调控光束强度、偏振和形状。下一步计划将该技术应用于自动驾驶感知、AR/VR 显示及数据中心光互连。
杨洋：揭示极端环境下材料缺陷演化机制
杨洋结合先进电子显微学与理论计算，在纳米至原子尺度揭示材料缺陷演化机制。他开发结合 4D-STEM 与密度泛函理论的空位浓度映射方法，空间分辨率提高超过五个数量级，为空位信息提供定量手段。他还研究了复杂合金短程有序及其与缺陷行为关系，为材料宏观行为建立直接微观证据。
赵汗青：观测经典时空晶体与构建拓扑材料
赵汗青在液晶系统中观测到结构清晰的经典时空晶体，将稳定存在时间提升数个数量级。他开创性地发现具有莫比乌斯结构的层级拓扑粒子，提出让拓扑缺陷扮演“电子”、拓扑粒子作为“原子核”的新框架，为设计全新拓扑材料提供可操作路径。其研究在信息存储与时空编码方面具有应用潜力。
肖超玮：重塑 AI 安全理解与防护方式
肖超玮最早证明 AI 安全风险存在于物理世界，其关于物理对抗样本的研究促使学界重新认识 AI 安全。在大模型时代，他提出可持续学习的自动化红队评测方法，升级安全评估体系。在防御方面，他提出基于净化的防御方法抵御未知攻击，并将研究拓展至智能体系统安全，为构建可控大模型智能体奠定基础。
高阳：提出具身智能“数据金字塔”训练框架
高阳提出 EfficientZero 算法，将强化学习样本效率提升至经典算法约 500 倍。他构建具身智能“数据金字塔”框架：底层利用互联网视频预训练，中层通过遥操作数据微调，顶层以高效强化学习优化。基于此技术体系，他联合创立千寻智能，计划聚焦数据规模化质量标准，推动具身智能在真实场景中发挥作用。
徐凝：拓展太阳能光热蒸发水技术应用边界
徐凝提出仿生三维光热蒸发体设计，大幅提升转换效率。针对高盐环境失效难题，她创新提出吸光面与蒸发面分离、旋转自清洁等抗盐机制，实现长期高效稳定运行。她进一步拓展技术功能边界，发掘其在能源与资源利用潜力，发展了水电联产、空气取水及海水制氢等应用，相关成果已在海水淡化等场景得到验证。
严正：突破多体计算“指数墙”
严正发明扫描团簇量子蒙特卡洛算法，解决晶格规范场模型计算瓶颈。他将研究从“高效计算”推进到“信息提取”，发现路径积分上的“虫洞效应”，从第一性原理解释 Li-Haldane 猜想。他发展的双组份重赋权退火框架，打破量子蒙特卡洛只能测量对角算符的限制，建立起从纠缠熵到量子魔法的完整计算工具链。
王启迪：基于晶体学的高性能电极材料设计
王启迪从晶体结构本身切入，理解局域原子排列如何决定宏观电化学行为。她揭示局域化学环境在调控结构稳定性中的关键作用，提出化学短程无序的晶体结构构筑策略及化学异质性设计理念。该策略打破了高能量密度与长寿命的传统权衡，为下一代碱金属电池材料指出基于晶体学的设计路线。
刘癸庚：构建三维光学拓扑绝缘体
刘癸庚在实验中构建三维光学陈绝缘体与轴子绝缘体，观测到受拓扑保护的表面态与手性态，并将通道组织成可重定向三维网络。这些工作为构建抗干扰、可重构三维光路奠定基础。他将研究拓展至无序和非厄米体系，目前正开发动态可编程拓扑电磁器件，面向 6G 通信与拓扑光计算。
张迪：重建大脑发育与神经炎症“时空轨迹”
张迪致力于开发空间多组学技术。她建立空间表观组—转录组共测序技术，并在同一切片上实现染色质状态、RNA 表达和蛋白质同步分析。她提出 NB-GAM 时空建模框架，重建基因调控动态轨迹。依托这些工具，她系统研究脑发育及脱髓鞘疾病，发现表观调控的记忆效应及炎症反应的长程扩展特性。
评审专家
2025 年度评选获得来自各领域 50 余位专家评审支持，他们从学术研究、技术创新与产业实践等维度提供宝贵意见。（按姓氏首字母排序）：
