神外前沿讯美国藤校留学，近期，首都医科大学附属北京天坛医院江涛院士（、）团队和中国科学院动物研究所刘光慧研究员团队等共同合作，再登国际学术顶刊。在《》（IF：64.8）杂志发表了脊髓衰老机制方面的研究论文。

该研究在年老灵长类动物脊髓中发现了一群全新的神经细胞——CHIT1阳性小胶质细胞，这类细胞会驱动运动神经元衰老，而补充维生素C可抑制脊髓运动神经元的衰老和退行。

目前，该研究已经被选为2023年度“中国生命科学十大进展”项目。（参考阅读：）

本次研究发现有哪些重大意义？对神经外科临床工作有哪些潜在的推动作用？未来能否为治疗神经退行性病变和神经系统肿瘤提供一个新的思路？为此，神外前沿新媒体专访了江涛院士团队的保肇实教授。对话实录如下：

专家访谈

脊髓衰老研究进展‍‍‍‍‍‍

神外前沿：首先做自我介绍？目前的临床和研究方向？

保肇实：我是首都医科大学附属北京天坛医院神经外科肿瘤五病区保肇实，现在担任肿瘤五病区副主任，也是一直在江涛院士和张伟主任带领下香港科技大学神经科学，我们病区以及我的平常临床工作主要是幕上肿瘤的手术治疗和后续在分子病理指导下的综合治疗。

科研上，我主要做脑胶质瘤复发机制的研究，也是跟随江涛院士，发现了在胶质瘤复发过程中，有-MET融合基因能够促进胶质瘤进展机制的相应研究，并研发了一个靶向药物，有可能在短时间内会上市来应用（参考阅读：）。另外，在脊髓衰老领域，我们也是发现了相应的通路能够促进脊髓的衰老。

近年来，在CELL、、J 等杂志发表了第一或通讯作者的文章，并获得了北京青年榜样、首届首都卫生健康青年榜样等，以及《自然》杂志评选的全球十大青年科学家，我也是入围前10名。

神外前沿：《》论文的研究背景？为何关注脊髓衰老研究？

保肇实：这篇文章我们的关注确实在脊髓衰老领域，因为和江涛院士团队合作的刘光慧教授在衰老领域一直是全世界最前沿的研究团队，无论大脑半球还是脊髓神经系统衰老研究。我们也非常高兴能够跟刘光慧教授团队展开合作，希望通过衰老机制的研究，对于健康领域，还是未来能否在肿瘤领域，也能够做出更进一步的作用，希望有更深入的探讨或者研究。

神外前沿：本次研究有哪些发展呢？脊髓衰老研究的意义？

保肇实：衰老研究是神经疾病或者神经科学中比较前沿的领域，虽然在世界范围内经历了多年的研究，但对衰老机制的了解还没有特别完善，或者说新的衰老机制的发现层出不穷。

我们在这篇研究中发现，在脊髓中确实存在着CHIT1阳性的细胞，其可以促进Smad信号通路的激活，从而促进运动神经元的衰老，而应用维生素C等相应药物，能够抑制或者逆转这种衰老。

那么我们探讨的是脊髓衰老相关的机制，未来有可能会推广到更多的疾病诊疗中。无论是神经退行性疾病，还是在神经系统肿瘤的领域，都有可能发挥相应的作用。对于这些，我们会再进一步进行后续的研究。所以衰老的研究，无论对神经系统性疾病，还是对神经外科神经性肿瘤机制研究，都是非常重要的线索。

神外前沿：脊髓衰老研究下一步促进胶质瘤临床研究？

保肇实：脊髓的研究，之前还是局限在比较难获取样本；另外无论脊髓的神经系统疾病，还是脊髓肿瘤的发病率都相对比大脑半球要低。

因为现在有了江涛院士平台和中国脑胶质瘤基因组图谱计划(CGGA)数据库，我们收集的样本越来越多。当脊髓的胶质瘤或者肿瘤相应样本量比较大后，就可以继续更深入研究相应的脊髓肿瘤或者脊髓疾病的发病机制，肿瘤形成的原因，当然衰老也是其中很重要的原因之一。

我们现在已经发现了一条通路，有可能会影响脊髓的衰老，它是否在肿瘤里也有相应的作用？有没有其它的靶点能够进一步促进脊髓肿瘤的发生发展？有没有相应的药物能够抑制这种发展等等，这些有可能是我们未来的研究方向。

机器人辅助的应用

神外前沿：本次脊髓衰老研究中的一个环节是精准植入？华科精准手术机器人应用情况？

保肇实：在这篇文章里，我们通过华科精准手术机器人的精准定位和辅助，在非人灵长类动物头部进行囊植入，首先需要抽到相对大量的脑脊液留取。但是在抽取相应脑脊液时，我们遇到了问题：非人灵长类动物跟人类不一样，如果像人类一样做腰穿，它的脑脊液抽取量非常少，可能达不到实验的要求。这时我们选择了就用华科精准机器人辅助立体定向囊植入术，这样既能直接从脑室里取得相对足够的脑脊液量，去检测原始生物标记物的含量。

另外，我们还可以通过囊定期、逐次注入相应的药物干预，然后观察干预之后的脑脊液里衰老相关的生物标记物含量是否有变化，这样满足实验的需求。

神外前沿：除了科研需求，日常临床工作中，华科精准手术机器人的应用情况和经验？

保肇实：我们日常临床工作中也用神经外科机器人辅助大脑半球肿瘤活检手术，尤其是胶质瘤或者大脑半球肿瘤，机器人立体定向活检术目的是做鉴别诊断和指导治疗，比如淋巴瘤和胶质瘤的鉴别诊断香港科技大学神经科学，华科在线 | 专访天坛医院保肇实：Nature发表脊髓衰老相关研究 发现神经系统疾病诊疗新线索，另外鉴别胶质瘤复发和放射性反应。现在有机器人辅助下的立体定向活检，能让穿刺定位更精准，同时也能节省更多的时间进行活检手术。

除此之外，随着靶向药物未来在胶质瘤领域可能会有进一步的发展，像IDH抑制剂，当药物全面上市之后，有一部分胶质瘤病人可能需要进行IDH抑制剂治疗。像这种病人在符合一定的条件下，可能只要进行活检手术，明确了病理，就可以用相应的靶向抑制剂进行治疗。

神外前沿：华科精准机器人3D结构光的应用？

保肇实：3D结构光的应用有非常方便的特性，像人脸识别一样，能够很方便的进行全脸多个标志物()密网式的扫描，定位精准骨性结构。从而直接指导穿刺和精准定位靶点；而且随着结构光的技术越来越成熟，虽然刚开始时3D结构光可能只能进行正面的照相；现在偏的角度会越来越大，甚至60度~90度图片也能够进行结构光的拍照和定位，这样大大提高了手术定位的便捷性。

论文摘要

标题：CHIT1- drive motor in the cord |

‍

is a in -cord- , yet the – this 。 Here, to this gap, we – RNA- with and in non-human (NHPs)。 We motor and with as of cord 。 As an , we a state by of CHIT1 (a ) to the aged cords in NHP and human 。

In the aged cord, CHIT1- motor , and they have the to , by SMAD 。 We the role of CHIT1 on MN using both in vivo, using the NHP cord as a model, and in vitro, using a the human motor-– 。 , we that acid, a , the pro- of CHIT1 and motor in aged 。

Our the -cell and of the aged cord and a new and for cord 。

机器人辅助的应用

据了解，这项研究是利用华科精准手术机器人将CHIT1精准注射到脑脊液中的，以此触发脊髓运动神经元衰老及轴突传导功能障碍，进而损伤机体运动能力。本研究最终发现提供第一个单细胞分辨率的老年灵长类动物脊髓的细胞和分子图谱，并确定脊髓变性的新生物标志物和干预靶点。由于神经领域结构复杂、功能重要，手术机器人其高精度、高稳定性的导航定位显著降低了手术风险，展现了其不可替代的临床价值。华科精准手术机器人不仅提供亚毫米级的植入精度，而且以高稳定性著称多次助力中国神经科学前沿研究。

本期专家简介

保肇实，医学博士。首都医科大学附属北京天坛医院神经肿瘤外科5病区副主任，主任医师，副教授，博士研究生导师。兼任国家神经系统疾病临床医学研究中心PI，中华全国青年联合会第十三届委员会委员，北京市青年联合会第十二届委员会委员，九三学社北京市丰台区工委医药卫生专委会委员，北京神经科学学会青年委员会委员和国家自然科学基金和科技部项目评审专家等。师从国内神经外科著名专家江涛院士和香港科技大学生命科学部 Wang教授。专业擅长：脑胶质瘤、脑膜瘤、脑转移癌、垂体瘤等常见颅脑肿瘤的外科治疗，特别是大脑功能区胶质瘤的手术治疗与分子病理指导下的综合治疗。主持国自然“面上”等国家级课题3项、北京市“杰出青年”科学基金等省部级课题3项。在、CELL、J 、 Res、Genom 、Neuro-oncol等杂志发表第一或通讯作者SCI论文，H指数28，论文影响力FWCI 3.03。最早识别了-MET融合基因；解决了MET融合等系列变异如何驱动脑胶质瘤级别进展的机制问题；完成MET单靶点抑制剂一期临床试验，延长患者生存期。入选北京青年榜样，北京市“优青年人才”、北京市高层次创新创业人才支持计划青年拔尖人才和北京市科技新星，获黑龙江省科技进步一等奖。英国《自然》杂志全球高影响力青年学者评选入围前十名。

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香港科技大学 医学，专访香港科技大学副校长汪扬：交叉学科建设得益于南沙产业链完善 致力为大湾区输送创新基因

国务院近日印发《广州南沙深化面向世界的粤港澳全面合作总体方案》（以下简称《南沙方案》），支持南沙打造成为立足湾区、协同港澳、面向世界的重大战略平台，在粤港澳大湾区建设中更好发挥引领带动作用。

香港科技大学（以下简称“港科大”）是南沙最早的“拓荒者”之一。2003年，港科大深度参与的南沙资讯科技园落成；紧接着，港科大在2007年独资成立了广州市香港科大霍英东研究院。今年9月，香港科技大学（广州）将迎来正式开学，港科大与广州南沙的合作进入更深层次领域。

据统计，香港科大霍英东研究院在深耕南沙的15年里，有超过90位港科大教授依托研究院在南沙开展科研和科技创新工作，累计为大湾区超过300多家企事业单位提供关键技术研发和服务，累计获得授权发明专利近200件，积聚创新创业企业逾40家。

新定位下，如何看待南沙面临的机遇？如何理解大湾区建设中港科大的角色定位？港科大的创新基因如何助力南沙的科技孵化？

6月27日英国G5院校留学，香港科技大学副校长汪扬接受了南方财经全媒体记者专访，分享他对港科大（广州）未来发展以及湾区创新产业发展的理解。

汪扬表示，创新是深深植入香港科技大学血液的基因，未来港科大(广州)通过交叉学科建设来推进科技创新和人才培养，港科大（广州）助力南沙乃至湾区培养真正创新人才。

汪扬。资料图

谈新定位：超前规划是南沙最大优势

南方财经：如何看待南沙打造“立足湾区、协同港澳、面向世界的重大战略性平台”这一新发展要求？随着粤港澳加快全面合作，南沙面临怎样的发展机遇？香港可以在其中发挥何种作用？

汪扬：我认为，南沙很大的优势就在于它是个新区，所以有很超前的规划优势。举个例子，在城市规划包括基础设施建设上，南沙从一开始就能考虑未来科技发展趋势，南沙很早就规划了无人车驾驶道路。在人工智能发展领域香港科技大学 医学，专访香港科技大学副校长汪扬：交叉学科建设得益于南沙产业链完善 致力为大湾区输送创新基因，无人车是非常重要的一部分，智慧交通、智慧城市都是未来中国科技发展重要方向。

我有个总体感觉，南沙区政府的眼光非常超前，从港科大的建设可以看出来，南沙规划考虑的都是未来二三十年经济和科创的发展，所以我对南沙非常有信心。

我在香港有不少朋友，他们在南沙有企业，与南沙的联系非常密切，未来通过港科大、港人子弟学校这些教育平台，香港与南沙的联系必将更紧密。

南方财经：《南沙方案》五大重点任务中，“建设科技创新产业合作基地”位列其中，重点强调“粤港澳联合科技创新”，方案中两次提到“香港科技大学”，如何理解大湾区建设中港科大（广州）的角色定位？

汪扬：纵观世界上所有的创新基地，没有哪个基地是不需要好的教育平台来做支撑的。其实不仅南沙，近年来深圳在引进优质高等教育力度也非常大，香港中文大学深圳校区发展就非常迅速。

作为优秀的教育平台，港科大是可以为南沙做很多事。作为高校，首先是培养创新人才。内地高校这些年进步非常大，光在SCI上发表的论文数量以及引用次数已经是全世界第一，挤入科研大国，但在教学上还是偏传统的，这与评估体系有关——高校评估体系很少去鼓励创新创业。

大家都知道，港科大李泽湘教授带领汪涛创立了大疆，除此之外，他在松山湖基地还带出了一大批创业者，孵化出独角兽和准独角兽企业，比如云鲸、逸动，李教授整个学术生涯都全情投入在培养学生创新创业上。像他这样的教授还是比较缺乏的。

南方财经：港科大孵化出像大疆这样的独角兽，这样的创新经验有没有可复制的路径？

汪扬：主要还是李泽湘教授个人起了非常大的作用。但有一点，港科大历来都把创新放在最重要的位置，港科大毕业生历来都有非常强的创业基因。事实上，香港科技园创业的年轻人很高比率是港科大毕业生。一个数据是，2021年，创科香港基金会列举18所具有“香港基因”的独角兽科创企业，当中7所由科大成员创立，如第四范式及希迪智驾等。这个基因我们非常希望把它根植到港科大（广州）。

谈人才培养：在南沙开设交叉学科有更丰富的应用场景

南方财经：未来港科大（广州）将会在创新人才培养上有哪些探索？您认为当前传统的工科教育模式需要做出哪些调整和改变？

汪扬：港科大（广州）会在教学赛道上做进一步探索。美国波斯顿有一所大学叫欧林工程院（Olin ），它就是新工科教育，注重动手，注重创作，真正做项目，学生非常抢手，三年级就被大公司盯上，当然他们的毕业生更愿意创业和深造，港科大目前有红鸟硕士班，有MBA+，也都是更注重创新创业的新工科教育。未来在港科大（广州），我相信也会很快培养出一批创业人才。

南方财经：港科大（广州）要建设交叉学科，这是出于怎样的考虑？

汪扬：随着社会经济发展，其实现在学科边界是非常模糊的，我经常举一个例子，人工智能应该属于是计算机、数学、还是电子工程呢？其实三者都包括，现在可能还囊括了社会学科，比如伦理、隐私保护，而法律保护又是与技术密切相关才能实现。生物工程亦是如此，它涉及到医学、化学、计算机、数学等，最近蛋白质折叠取得重大进展，不完全是生物医学专家做出来，而是谷歌的科学家做出来了，所以现代社会的学科是非常交叉的，很大意义上，需要我们把过去的理念进行修改。港科大（广州）发展交叉学科，非常符合目前发展的趋势，而且这个建设必须是系统化，否则会只停留表面。

南方财经：在大湾区发展交叉学科有哪些独有优势和便利条件？

汪扬：几年前，麻省理工学院媒体实验室（Media Lab）负责人写了一本书，他对深圳、硅谷等一些创新区域进行考察，总结了一些创新原则，他发现在这两个地方都有非常强的创新基因，同时这两个地方也都是产业生态非常完善的地方。

我们不是说交叉学科一定要在产业链完善的地方产生，但真正需要落地、与市场结合的交叉学科，它一定是与产业链密不可分的，完善的产业链可以让交叉学科有更多可以发挥的场景，就像前面提到南沙发展无人车，很显然，在南沙开设相关的交叉学科要比其他任何地方有更丰富的应用场景。

实际上，现在越来越多内地高校也在开设交叉学科，最近我注意到清华大学开设了碳中和专业，这个专业可能就涉及到环境科学、新能源、经济学。

除了解决芯片这些卡脖子问题，我认为未来几个大的方向一定是大发展的产业：一是“双碳”以及“双碳”涉及的一系列技术升级问题；二是数字经济；三是人工智能。这些无一例外都是非常交叉的学科。我们在港科大（广州）开设的专业都是交叉学科，比如有一个计算媒体与艺术专业，这是一个非常新的学域，看看学院里面的老师就知道，有学艺术的，也有学计算机的。

南方财经：您对港科大助力大湾区推动创新成果转移转化方面有哪些建议？

汪扬：《南沙方案》中提出，将加强香港科技大学科创成果内地转移转化总部基地等项目建设，积极承接创新成果转移转化，建设华南科技成果转移转化高地。我认为大学在搞产业化转移这块的思路要更加开放。最近我看到一个数据是，美国教师创新成果产业化的知识产权绝大多数都是归了学校，发明者获取的产权份额只有25%-35%的比例，在香港多年来也是如此。但在内地反而不是这样，内地有政策规定发明创造者创新成果产业化的知识产权不能低于50%，广东是不低于60%香港科技大学 医学，广州不低于70%，南沙在推动知识产权改革方面力度很大。香港科大最近也做了相应的调整。

香港科技大学神经科学，2023年度中国科学十大进展发布

2024年2月29日，国家自然科学基金委员会发布2023年度中国科学十大进展，以下10项重大科学进展入选：

1. 人工智能大模型为精准天气预报带来新突破

2. 揭示人类基因组暗物质驱动衰老的机制

3. 发现大脑“有形”生物钟的存在及其节律调控机制

4. 农作物耐盐碱机制解析及应用

5. 新方法实现单碱基到超大片段 DNA 精准操纵

6. 揭示人类细胞 DNA 复制起始新机制

7. “拉索”发现史上最亮伽马暴的极窄喷流和十万亿电子伏特光子

8. 玻色编码纠错延长量子比特寿命

9. 揭示光感受调节血糖代谢机制

10. 发现锂硫电池界面电荷存储聚集反应新机制

“中国科学十大进展”遴选活动旨在宣传我国重大基础研究科学进展，激励广大科技工作者的科学热情香港科技大学神经科学，开展基础研究科学普及，促进公众了解、关心和支持基础研究，在全社会营造浓厚的科学氛围。自2005年启动以来，已成功举办18届。“中国科学十大进展”遴选活动坚持由第三方推荐的原则，并由基础研究领域的高水平专家学者广泛参与投票，确保遴选结果的公正性和代表性。历年入选进展较为全面地记录了我国基础科学研究的重要成果，得到了社会各界广泛关注，已成为盘点我国基础研究领域年度重大科学成果的品牌活动。

2023年度第19届“中国科学十大进展”遴选活动由国家自然科学基金委员会主办，国家自然科学基金委员会高技术研究发展中心（基础研究管理中心）和科学传播与成果转化中心承办，《中国基础科学》《科技导报》《中国科学院院刊》《中国科学基金》《科学通报》协办，分为推荐、初选、终选、审议4个环节。《中国基础科学》等推荐了2022年12月1日至2023年11月30日期间正式发表的600多项科学研究成果，由近100位相关学科领域专家从中遴选出30项成果，在此基础上邀请了包括中国科学院院士、中国工程院院士在内的2100多位基础研究领域高水平专家对30项成果进行投票，评选出10项重大科学研究成果，经国家自然科学基金委员会咨询委员会审议，最终确定了入选2023年度“中国科学十大进展”的成果名单。

2023年度中国科学十大进展简介

1 人工智能大模型为精准天气预报带来新突破

盘古气象大模型的三维神经网络结构

天气预报是国际科学前沿问题，具有重大的社会价值。现有数值天气预报范式源于20世纪50年代，即通过超算平台的大规模计算来求解大气运动偏微分方程组，实现对未来天气的预报。近些年使用该传统方法提升预报水平面临越来越大的挑战。华为云计算技术有限公司田奇、毕恺峰、谢凌曦等基于人工智能技术，提出了一种适配地球坐标系统的三维神经网络，能够有效处理天气数据中的复杂过程，并通过层次化时域聚合策略来有效减少迭代误差，成功实现了精准的中期天气预报。在1979-2017年全球天气再分析数据上训练后，构建了盘古气象大模型。该模型能够预报7天内的地表层和13个高空层的温度、气压、湿度、风速等气象要素，并将全球最先进的欧洲中长期天气预报中心（ECMWF）集成预报系统的预报时效提高了0.6天左右，在热带气旋的路径预报误差相较于ECMWF预报系统降低了25%。该模型仅需10秒即可完成全球7天重要气象要素的预报，计算速度较数值方法提升1万倍以上。该研究展示了人工智能和大数据在解决天气预报问题上的突破。

2  揭示人类基因组暗物质驱动衰老的机制

古病毒复活开启衰老的潘多拉魔盒

人类基因组是生命活动的“密码本”，它控制器官再生和机体稳态，亦影响器官退行及衰老相关疾病的发生。在该密码本中，素有“暗物质”之称的非编码序列约占98%，其中约8%为内源性逆转录病毒元件，为数百万年前古病毒整合到人类基因组中的遗迹。古病毒序列在衰老过程中的作用及其机制是尚未开拓的科学疆域。中国科学院动物研究所刘光慧、曲静和中国科学院北京基因组研究所张维绮等利用多学科交叉手段，揭示人类基因组中沉睡的古病毒“化石”在细胞衰老过程中，可因表观遗传失稳等因素被再度唤醒、进而包装形成病毒样颗粒并驱动细胞和器官衰老的重要现象。并据此提出古病毒复活介导衰老程序性及传染性的理论以及阻断古病毒复活或扩散以实现延缓衰老的多维干预策略。通过对人类基因组中蛋白编码区域的“逆老”基因进行系统排查，发现可重启人类干细胞、运动神经元和心肌细胞活力，逆转关节软骨、脊髓及心脏衰老的新型分子靶标，并构建一系列针对器官退行的创新干预体系。以上发现为衰老生物学和老年医学研究建立了新的理论框架，为衰老及老年慢病的科学干预和积极应对人口老龄化奠定了有益的基础。

3  发现大脑“有形”生物钟的存在及其节律调控机制

初级纤毛——生物钟的“有形”指针

昼夜节律紊乱与睡眠障碍、精神抑郁相关，严重时可导致肿瘤、糖尿病等重大疾病的发生和发展。由于缺乏对生物节律调节机制的认识，当前国际上尚未研发出针对节律紊乱性疾病的有效治疗药物。军事科学院军事医学研究院生物医学分析中心李慧艳、张学敏等发现大脑视交叉上核（SCN）神经元的初级纤毛，这一细胞“天线”样结构，每24小时伸缩一次，犹如生物钟的指针，初级纤毛可能通过调控SCN区神经元的“同频共振”调节节律，其机制与Shh信号通路密切相关。因此，SCN神经元的初级纤毛可能作为机体中的“中央生物钟”的结构基础，参与生物钟内稳态的维持，而靶向SCN初级纤毛的Shh信号通路可能是治疗与昼夜节律紊乱相关的人类疾病的潜在治疗策略。该“有形”生物钟的发现，对于理解生物钟的构造以及分子层面与细胞层面生物钟的联系具有重要意义。

4  农作物耐盐碱机制解析及应用

利用AT1成果培育的甜高粱在宁夏平罗盐碱地生长情况

土壤盐碱化又称土壤盐渍化，是指土壤中积聚盐分形成盐碱土的过程。我国有近15亿亩盐碱地，其中高pH的苏打盐碱地约占60%。据估计，约5亿亩盐碱地具有开发利用潜能。长期以来，我们对植物耐盐碱性的机制认识尚有不足，阻碍了耐盐碱作物的培育和盐碱地的开发利用。中国科学院遗传与发育生物学研究所谢旗、中国农业大学于菲菲、华中农业大学欧阳亦聃等研究团队合作利用起源于非洲萨赫勒高盐碱地的高粱自然群体材料定位克隆到一个与耐碱性显著相关的主效基因AT1，并揭示了AT1在碱胁迫条件下调控水通道蛋白磷酸化水平来促进植物细胞中H2O2的外排从而赋予植物高耐盐碱性的机制。在盐碱地进行大田实验发现，基于耐盐碱等位基因AT1改良的作物耐盐碱能力显著提高，其中水稻、高粱和谷子等粮食作物均有效增产20%～30%。该研究为综合利用盐碱地和保障粮食安全提供了新思路。

5  新方法实现单碱基到超大片段DNA精准操纵

单碱基编辑到大尺度DNA精准操纵

基因组编辑在生物学和医学领域具有广阔的应用前景。然而，基因组编辑在编辑精度、DNA操控尺度和灵活性等方面仍有较大的限制。中国科学院遗传与发育生物学研究所高彩霞团队联合北京齐禾生科生物科技有限公司赵天萌团队利用人工智能辅助的大规模蛋白结构预测方法对基因组编辑新酶进行发掘。他们建立了基于三级结构的全新蛋白聚类分析方法，鉴定出多个全新脱氨酶家族成员，并开发了一系列适用于多样化应用场景的新型碱基编辑工具，解决了利用单个AAV进行递送和大豆高效碱基编辑的难题。为突破植物大尺度DNA精准操纵的瓶颈，他们整合优化引导编辑系统与位点特异性重组酶，开发了植物大片段DNA精准定点插入技术，可实现对10 Kb以上大片段DNA的高效定点整合。此外，他们通过对基因上游开放阅读框的从头设计与理性改造，开发了精细下调靶蛋白表达的全新技术体系，并创制了产量相关性状呈梯度变化的系列水稻新种质，为作物性状精细改良提供了新方法。以上研究通过开展基因组编辑元件挖掘方法和技术体系创新，实现了对基因组的精准操纵，为作物改良和基因治疗提供了重要支撑。

6  揭示人类细胞DNA复制起始新机制

人体MCM2-7双六聚体（MCM-DH）冷冻电镜结构及DNA复制起始调控步骤

DNA复制起始的精准调控是维持人类基因组稳定、抑制遗传疾病和癌症发生的关键生命过程之一。6个MCM基因编码的MCM2-7蛋白的双六聚体（DH）在成千上万个复制原点的组装是解开双链DNA和启动复制的必经过程。但是MCM-DH在染色体上具体的组装和作用机制尚不清楚。香港大学翟元梁、香港科技大学党尚宇、戴碧瓘等解析了人类MCM-DH复合物（hMCM-DH）的2.59-Å高分辨率冷冻电镜结构。在该结构中，hMCM-DH可直接降低DNA双链的稳定性，将位于两个六聚体结合处的DNA双链解开，并拉伸产生初始的开口结构（IOS）。IOS在基因组中成簇且广泛地分布于无转录活性的基因间区，并与偶发的DNA复制起始区域高度重合。干扰IOS会抑制hMCM-DH的形成，进而抑制相应DNA复制的启动。该研究不仅揭示了人类MCM-DH组装及初始DNA解旋以促进复制起始的新机制，也为开发以DNA复制为靶标的抗癌药物提供了重要基础。

7  “拉索”发现史上最亮伽马暴的极窄喷流和十万亿电子伏特光子

拉索观测到的伽马暴GRB 高能光子爆发的全过程

伽马射线暴是宇宙大爆炸之后最剧烈的天体爆炸现象，万亿电子伏特（TeV）以上辐射观测对揭示其爆炸过程、辐射机制和探索新物理前沿都具有重要意义。2022年10月9日史上最亮的伽马射线暴GRB 爆发信号飞越24亿光年的时空抵达地球。由中国科学院高能物理研究所曹臻领导的高海拔宇宙线观测站（简称“拉索”，英文）国际合作组凭借拉索前所未有的高灵敏度和大视场优势，在国际上首次完整记录了伽马射线暴万亿电子伏特以上高能光子爆发的全过程，包括高能光子亮度在早期的快速增强过程，以及后期亮度突然快速减弱，由此确定此伽马射线暴的极端相对论喷流具有迄今已知最小的张角，揭开了此伽马射线暴成为史上最亮的秘密。拉索还精确测量了该伽马射线暴亮度随光子能量的变化，发现其亮度随能量变化的规律保持稳定香港科技大学神经科学，2023年度中国科学十大进展发布，观测能谱延伸至十万亿电子伏特以上，超出了理论预期，挑战了伽马射线暴余辉辐射的标准模型。

8  玻色编码纠错延长量子比特寿命

量子纠错过程

目前超导量子比特的错误率离实用化还相差十多个数量级，需要进行量子纠错以构建错误率更低的逻辑量子线路。量子纠错旨在充分利用无限维希尔伯特空间的冗余度来保护逻辑量子比特免受噪声的干扰。通过对错误的实时探测和纠正，逻辑量子比特的相干寿命将得以延长。然而，传统的量子纠错过程通常会不可避免地引入新的错误，使得量子纠错面临“越纠越错”的尴尬局面。如何使编码保护的逻辑量子比特的寿命超过体系中最佳物理量子比特，超越盈亏平衡点，是衡量量子纠错是否有效的关键判据。南方科技大学俞大鹏、徐源，福州大学郑仕标，清华大学孙麓岩等展示了一种基于超导电路量子电动力学架构的量子纠错方法，其核心技术是将逻辑量子比特二项式编码在一个与辅助超导比特色散耦合的微波谐振腔的离散光子数态中，其编码子空间与错误子空间严格正交。通过在辅助比特上施加截断频率梳脉冲，可高保真度地重复读取错误症状，并通过实时反馈控制反复纠正错误，从而有效延长逻辑量子比特的相干寿命，并超越盈亏平衡点达16%，实现了量子纠错正增益。该研究展示了量子纠错的优越性，表明了硬件高效的离散变量编码在容错量子计算中的潜力。

9 揭示光感受调节血糖代谢机制

“眼-脑-棕色脂肪轴”介导光调节血糖代谢神经机制

光是生命最重要的外部环境因素之一，可调节一系列重要生理与病理过程。公共卫生研究表明，人造光是代谢紊乱的高危因素，例如夜间光污染会显著增加糖尿病等代谢性疾病风险。然而，光对血糖代谢调节的生物学机制不明。中国科学技术大学薛天等揭示了光调控生物（小鼠和人）血糖代谢的神经机制。在动物模型上发现光信号被眼内的视网膜固有光敏神经节细胞（）接收后，通过下丘脑视上核AVP神经元、脑干孤束核GABA抑制性神经元，经交感神经最终到达棕色脂肪组织。光通过这一多级神经环路抑制棕色脂肪的交感神经活动，降低脂肪组织消耗血糖引起的产热，导致机体血糖代谢能力下降。更为重要的是发现在人体上同样存在类似的光感受调节血糖代谢的机制，蓝光污染显著降低人体消耗血糖的能力。该研究发现全新的“眼-脑-外周脂肪轴”介导光对血糖代谢产热的调节机制，为防治光污染导致的糖代谢紊乱相关疾病提供了理论依据与潜在的干预靶点。

10  发现锂硫电池界面电荷存储聚集反应新机制

电化学原位透射电子显微镜技术研究锂硫电池界面反应

锂硫电池具有极高的能量密度（理论值：2600 Wh kg-1）和较低的成本美国藤校留学，然而受限于传统原位表征工具的时空分辨率及锂硫体系的不稳定性和环境敏感性等因素，在原子/纳米尺度上对锂硫电池界面反应的理解尚不深入。厦门大学廖洪钢、孙世刚和北京化工大学陈建峰等开发高时空分辨电化学原位液相透射电镜技术，耦合真实电解液环境和外加电场，实现对锂硫电池界面反应原子尺度动态实时观测和研究。发现电池活性材料表面分子聚集成为分子团进行反应，电荷转移可以首先存储在聚集分子团中，分子团得到电子但不会发生转化，直到获得足够电子后瞬时结晶转化。而没有活性的材料表面遵循经典的单分子反应途径，多硫化锂分子逐步转化为Li2S。模拟计算表明，活性中心与多硫化锂之间的静电作用促进了Li+和多硫分子的聚集，证实分子聚集体中的电荷可以自由转移。近百年来，电化学界面反应通常被认为仅存在“内球反应”和“外球反应”单分子途径。该研究揭示了电化学界面反应存在第三种“电荷存储聚集反应”机制，加深了对多硫化物演变及其对电池表界面反应动力学影响的认识，为下一代锂硫电池设计提供指导。

香港科技大学神经科学，成都女生如何改写了AI进程

李飞飞，现在是AI圈内外一个人尽皆知的名字。

她是斯坦福大学终身教授，HAI（以人为本AI研究院）院长，新晋独角兽World Labs创办者，具身智能、空间智能多项前沿AI技术引领者，以及改变深度学习命运的的创造者。

她（可能）也是AI领域地位最高的华人，不论是从学术，还是产业影响力，她的门生桃李，正在全面影响着AI的进程，包括她没那么正面评价的“AGI”……很多人关注李飞飞的过去，更多人则期望这个从成都走出的华人女性未来有更大的成功，甚至给了她“AI教母”的称谓。

即便她跟一样，不是AI“科班出身”。

被物理学迷妹改写的AI进程

李飞飞最开始学习的专业是物理学，她的偶像是爱因斯坦。

在2024年诺奖影响下，物理学和AI之间的关系变得奇妙，但在1995年不是如此。

1990年代，的反向传播算法为神经网络补全最后一块拼图，LeCun在卷积神经网络上的突破证实演算法能在现实世界中运作。

但是人工智能依旧处于寒冬时代。在计算、数据等方面的制约下，神经网络的能力无法完全释放。

李飞飞与人工智能的第一次直接接触，是大二暑假去UC伯克利分校担任一项实验的项目助理。

这是一项探索大脑运作机制的实验。在去之前，李飞飞一直担心自己没有生物学背景，不能被研究团队所接纳。

但意料之外，这是一项要从计算角度研究大脑的实验。希望通过截取猫大脑的信号，来重建猫看到的影片。最终这项研究被发表在了《神经科学期刊》上。

这为李飞飞人生中几乎最重要的选择埋下伏笔。

1999年，当李飞飞从普林斯顿大学物理系毕业后，面对来自华尔街诸多诱人的offer，在家人的支持下李飞飞遵循本心，选择做科学家。

但是做什么样的科学家？

在UC伯克利的实验让她看到了智能的奥秘，也让她意识到，钻研视觉或许是解开智能奥秘的关键。

因此在硕士阶段，李飞飞奔赴加州理工学院，师从计算机视觉专家 教授和 Koch教授，并行研究神经科学和计算机科学。

如果一定要计算，2001年，李飞飞才正式开始学习人工智能。

这时距离她人生中影响力最大的工作——被提出，只有5年。

2009年6月，至今仍是世界上最大的图像标记数据集发布，让李飞飞和她的团队一跃成为CV领域最耀眼的明星。

简单理解，这是一个精选的互联网图像数据集，共计1500张图片，涵盖22000个概念、对象类别概念。

如此规模与形式，放在当下不足为奇。但是在演算法占据AI领域主导地位的2006年，更像是一个怪想法。

一方面，当时的人工智能领域尚处于寒冬之中。演算法是主流方向，大家都在做一些复杂的网络，数据被认为不过是一种训练工具。

如果把机器智能比作生物智能，演算法就像是突触，或者说是大脑里错综复杂的线路。因此，最重要的莫过于使这种线路变得更好、更快、更强大。

另一方面，从被提出开始，就是冲着大规模去的。李飞飞从上找到灵感，参考这个大型词汇数据库，她希望从图像维度建立起一个“人类意义地图”，那么将拥有几万个类别。

这个规模放在当时是不可思议的。彼时，一个模型能辨认一、两个类别就已经很了不起了。

这么做有必要吗？用这么多图像训练一个模型要花费多少时间？会有人用吗？以及背后巨大的工作量，给每一张图像加上标注又需要多少时间？

因此，当李飞飞带着的想法与同事讨论时，往往孤掌难鸣。

以及这个计划对李飞飞自己的前途也将产生颇多影响。被她尊称为“学术祖父”的 Malik就曾劝导她，尽管是电脑视觉所需要的，但是科学的窍门是跟着领域一起成长，而不是跑在领域的前头。

他说如果我这样做，可能很难获得终身教职。

但从最纯粹的学术角度来看。李飞飞意识到，当时的机器学习有些停滞不前，大家都在做更复杂的模型，却没有足够的数据来驱动机器学习。用更行业内的话来说，泛化上存在问题。

她在自传中写道：生物智能不像演算法那样是被设计出来的，而是演化的结果。而演化不就是环境对生物的影响？现代人类的认知，不是承载了无数代祖先生活、死亡与不断适应的印记？

现在人类能够立刻辨认出一种物体，得益于此前的感官刺激。对应来看，自然图像就是数据。

所幸，这种认知还是有人认同。

在普林斯顿，李飞飞遇到了“第一位知音”——李凯教授。

李凯教授是1980年代的留美高材生，拿到了耶鲁大学全奖录取通知书。师从世界上第一位图灵奖获得者Alan·，博士毕业后来到普林斯顿大学任教并成为计算机系终身教授，也是当时普林斯顿计算机系教职员工中仅有的华人面孔。

遇见李飞飞时，李凯已是微处理器架构的顶级专家，他擅长把数百万个纳米级电晶体组成全世界最精密的装置，是高效廉洁微处理器与大容量存储装置的先驱。也曾在硅谷创业，研制出世界上首款商用重复数据删除产品，并在后来被易安信收购。

李飞飞自述中说，李凯教授既像她的母亲，很知性；又像她的父亲，很会自我解嘲。是个看上去不苟言笑、衣着朴素，但实则又温暖慷慨的人。

他成为了当时极少数看好李飞飞的人之一。

李教授比大多数人都了解指数思维的威力。他相信我正在追求某个重要目标。

由于所在领域的交集不多等因素，李凯没有直接参与计划。但他为李飞飞提供了两项重要帮助：捐赠一组初始工作站；引荐得意门生邓嘉，后来他更为人熟知的身份是第一作者。

由此，在2007年的普林斯顿，正式启动了。

此后大约3年时间里，李飞飞师徒二人都投身于此。其中面临的困难自不必说，工作量巨大、鲜有人看好、烧钱……

2009年，李飞飞已经带着邓嘉和绝大部分学生来到了西海岸的斯坦福后，才终于完成第一版，并在CVPR上正式亮相。

之后为了进一步推广，李飞飞开始举办挑战赛。这个比赛邀请全球学者通过进行对象识别，让不同的算法能够在同一基准下进行比较。

即便如此，产生的影响也还很有限。

直到2012年，时间线开始收紧，与李飞飞的故事终于发生交集。

有一天夜里，邓嘉突然给李飞飞打来电话。一向内敛冷静的学生，语气激动：我们看到了一份与众不同的作品。

这就是。

后面的故事开始变得更为人熟知。凭借着惊人的准确率，重新证明了神经网络，也开启了人工智能第二轮浪潮。

再后来，带着Ilya、Alex完成拍卖，自己加入谷歌；Ilya加入担任首席科学家，推动了GPT早期版本、DALL·E系列、CodeX、等技术诞生。

变革的齿轮加速转动。

那么，李飞飞呢？

在大获成功后，李飞飞的AI之路变得顺畅。

2012年，她拿到斯坦福终身教职，晋升为副教授。于2013年开始领导斯坦福人工智能实验室。

期间，她还利用学术假期加入谷歌云人工智能暨机器学习的中国中心团队。这时是2016年，深度学习革命开启之年。

之后，2017年1月-2018年9月，她出任谷歌副总裁，并兼任谷歌云AI/ML首席科学家。

2018年9月，李飞飞宣布返回斯坦福任教，并任斯坦福以人为本人工智能研究院（HAI）院长，同年晋升为终身教授。

2020年，李飞飞当选为美国国家工程院院士、美国国家医学院院士；2021年当选为美国文理科学院（艺术与科学院）院士；2021年11月当选为IEEE 。

与此同时，从李飞飞实验室走出了数十位学生弟子。他们中诸多人物，亦为AI发展带来深刻影响。

高徒群星闪耀

执教快20年，李飞飞带出了一大批高徒，宛如群星闪耀——

其中我们熟知的，有创始成员 、英伟达科学家Jim Fan和朱玉可英国G5院校留学，以及上海交大教授卢策吾、前 AI中国中心总裁李佳、前阿里自动驾驶掌舵人王刚……

带卡帕西时，当时他正读研二，李飞飞对这位身材修长、说话速度颇快的学生评价是：

他有工程师般的勇气和毅力，不论是在白板上写满方程式，还是拆解电晶体收音机，对他来说都轻轻松松。

如果说爱因斯坦、波尔是宇宙的梦想家，那么卡帕西属于爱迪生或莱特兄弟一类的人。

她给团队和卡帕西布置的任务是：输入一张图片，最终能自动输出文字说明。

卡帕西第一次交的作业，看起来确实完成了。但是她指出，这项作业主要靠“匹配”已有数据来完成，无法应对新情况，也就是不具备泛化能力。

遭受挫折的卡帕西，整个人瘫倒在座位上。看到他如此，李飞飞还插空提醒：

卡帕西和许多学生都有种常见的问题：一心在意自己的模型是否有效，却忘了去问它为什么有效。

不过好在沮丧过后，卡帕西身上的“工程师特质”开始发挥作用。

虽然这时候没人知道他实际应该如何达成目标，但我知道，他心里那个工程师跟我一样会坚持下去。

他肯定做得到。

果然，他最后成功了……

读博期间，他还亲自设计并主讲了一门名为「：用于视觉识别的卷积神经网络」的课程，成为斯坦福授课深度学习的讲师。

这门课一直广受好评，非常火爆。

拿到博士后，卡帕西面对多种职业选择（当时普林斯顿大学愿意直接给他一个位子），最终却选择跳出学术界，毅然加入当时还名不见经传的。

对此李飞飞还劝了一番，不过卡帕西一心认准了：

这真的跟其他地方都不一样。

后来的事大家都很熟悉了，他曾二进二出，看起来颇有量子纠缠内味儿了（doge）。

2016年，他作为研究员加入（也是联合创始人），领导早期GPT系列、Dall·E系列以及等模型开发。工作1年零6个月后，被马斯克挖去了特斯拉，领导自动驾驶的计算机视觉团队。

而特斯拉也在卡帕西和另一位负责硬件的Pete 领导下，最终推出了FSD。

直到2023年2月，他再次回归，当时Sam 还发推表示欢迎。在近1年时间里，他建立了一个小团队，负责改进GPT-4，然后就又离职了……

而他的下一站，也是创业。

今年7月，他宣布创办 Labs，一家AI原生的新型学校。

其首个产品，也是首门课程（老本行了）。

手把手带你构建一个类似的故事生成大模型，以及配套的Web应用程序。

除了卡帕西，李飞飞的自传新书中，斯隆奖得主邓嘉更是被多次提及。

邓嘉于2006年本科毕业于清华大学计算机系，随后赴美国普林斯顿大学师从李凯教授攻读博士学位。

2007年，他被导师李凯推荐给李飞飞，辅助的研究。

2009年，当发表时，邓嘉为第一作者。

对于邓嘉，李飞飞评价他含蓄内敛：

从来没有见过头脑这么好，却完全不露锋芒的人。

直到2017年李飞飞宣布停办之前，邓嘉一直在帮忙运营项目。

博士毕业后（2012年毕业），他于2014年开始担任密歇根大学计算机科学与工程系助理教授。

仅干了4年，他又回到了普林斯顿大学。目前是该校计算机科学副教授，领导普林斯顿视觉与学习实验室。

值得一提的是香港科技大学神经科学，成都女生如何改写了AI进程，他还获得过2018年斯隆研究奖 (Sloan )。

该奖代表了当今（美国和加拿大地区）最有前途的科学研究人员，自1955年设立以来诞生过众多诺贝尔、菲尔兹奖获得者。

当然了，在李飞飞执教早期，还有两位学生不得不提：前 AI中国中心总裁李佳、前阿里自动驾驶掌舵人王刚。

李佳，1998年进入中国科大自动化系学习，曾获得新加坡南洋理工大学硕士学位。

2010-2016年，李佳师从李飞飞攻读博士，在此期间还有一段师徒佳话。

因为李飞飞先后在UIUC、普林斯顿和斯坦福任教，所以李佳也跟着3换学校、3考博士（每一次都成功了），是李飞飞最自豪的学生。

毕业后，她于2011年加入雅虎，两三年后成为资深研究员，开始领导雅虎实验室的视觉计算和机器学习部门。在此期间，她获得LEAP、 等公司内部奖项，并获得雅虎公司最高奖Super Star奖。

2015年2月，她新加入了，成为公司研发负责人，职责是开发核心CV/AI技术并为产品提供创新支持。

此时的，已明确了IPO计划，一旦成功，将是上市以来，美国科技公司最大的一桩。

按理说没有人会在此时选择离开。

但导师李飞飞一召唤，李佳就在2016年9月离职了，师徒二人前后脚加盟谷歌。

谷歌期间，她们发布了多个新产品和 AI集虚拟助理，并推动谷歌AI中国中心建立。李佳也出任谷歌AI中国中心总裁，帮助提升谷歌在中国的影响力。

结束在谷歌的使命后，师徒二人再次前后脚离职，中间仅相隔50天。

这一边，李飞飞重返斯坦福，而李佳则考虑在AI方向上创业。

她先是在担任联创&创始CEO，为斯坦福校友的创业活动提供非营利“加速”支持。

同时也在斯坦福教授AI医疗方面的课程，课程全名《AI助力医疗保健》——

主要运用计算机视觉等AI技术，解决当前医疗保健行业的问题，比如家庭护理、外科辅助分析、AI辅助育儿、烧伤评估等等。

最新情况是，她选择了面向企业的“AI解决方案”这条创业路线。

2023年3月，联合创立LiveX AI，为企业提供聊天机器人、AI搜索、语音智能体等各类产品，帮助企业增加付费转化并降低客户流失率。

这下，师徒二人又都走上了创业之路，看起来依旧默契十足（doge）。

另一位学生王刚，身上也是buff叠满：南洋理工大学终身教授、阿里无人车的开创者、达摩院自动驾驶实验室负责人、小蛮驴物流机器人之父……

王刚，2005年本科毕业于哈尔滨工业大学，其后于2010年在伊利诺伊大学香槟分校获博士学位，读博期间的导师正是李飞飞。

28岁博士毕业时，他已手握10篇顶会论文，引用量过千，是AI领域的新生代代表。

2017年加盟阿里前，34岁的王刚已是南洋理工大学的终身教授。

加盟阿里后香港科技大学神经科学，王刚出任阿里巴巴人工智能实验室首席科学家，后成为达摩院自动驾驶实验室负责人。

他在阿里内部率先开启了自动驾驶探索，并确定了商用落地业务方向——完全无人驾驶的物流机器人。

阿里由此成立小蛮驴智能科技，王刚出任总经理。在2020年云栖大会上，小蛮驴正式对外亮相，进入量产和商用运营阶段，这是达摩院成立以来，最具感知力和话题性的创新产品之一。

2022年1月，王刚被曝离职阿里，开启创业。其创办的新生纪智能科技，方向为有大模型加持的商用清洁机器人。

据天眼查显示，这家公司今年进行了2轮融资，投资方包括天堂硅谷、普华资本和柏泉资本。

除了自动驾驶，AI领域的另一大热门——具身智能，也有李飞飞高徒的身影。

上海交大教授卢策吾，2015-2016博士后期间，指导导师也是李飞飞。

2013年，他获得了港中文大学计算机博士学位，导师为贾佳亚。

随后又在香港科技大学，跟着邓智强教授做了2年博士后研究。

2015年，他拿到了李飞飞的推荐信，并最终受邀加入李飞飞实验室继续攻读博士后。

当时正处于具身智能萌芽期，李飞飞和学生们正讨论开始研究机器人。

在这期间，卢策吾认识了同门朱玉可。

朱玉可，2013年本科毕业于浙江大学计算机系，随后在斯坦福攻读硕博学位。

加入李飞飞组后，朱玉可最初做的是视觉知识库，2015年才和卢策吾一起转机器人。

后来二人在机器人领域均大有成就。

卢策吾回国后加入上海交大计算机系，目前是该校教授。

2018年，他被《麻省理工科技评论》选为“35岁以下科技创新35人”，且基于其在具身智能领域的杰出贡献，获得了2023年科学探索奖。

截至目前，他以通讯作者或第一作者在、 、TPAMI等高水平期刊和会议发表论文100多篇。

除了学术研究，他还横跨产业界：于2023年联合创立了穹彻智能（兼首席科学家），致力于研发具身智能系统及其相关工具与平台。

最新消息，就在今年9月，这家公司完成了数亿元Pre-A轮融资。

此轮融资由 与广发信德联合领投，泽羽资本、创新工场、奇绩创坛、璞跃中国（Plug and Play China）以及MFund魔量资本等机构参投。

而朱玉可，2019年8月取得斯坦福大学博士学位后，目前也是产学两开花：

一边在德克萨斯大学奥斯汀分校担任计算机科学系助理教授，也是机器人感知与学习（RPL)实验室主任；

一边和另一同门Jim Fan（范麟熙）共同领导英伟达GEAR实验室（研究通用具身智能体）。

没错，英伟达科学家Jim Fan也是李飞飞的学生。

Jim Fan，本科毕业于哥伦比亚大学，是当年的优秀毕业生代表，获哥大Illig Medal。

2016-2021年，他在斯坦福大学读博期间，就是在李飞飞的指导下开展深度强化学习、机器人学、CV等领域的研究。

有意思的是，期间他还成为了第一位实习生（与Ilya 和 合作）。

一毕业，他就加入英伟达，一路干到高级研究科学家，期间主导了多个具身智能项目：

直到今年2月，老黄安排他和朱玉可（两位90后）共同负责GEAR实验室。

至此，可以看出李飞飞高徒遍布AI各领域，且都有一股创业精神。

而李飞飞本人，也在今年9月正式官宣创办World Labs，瞄准空间智能。

这家公司成立不到4个月时间，估值已突破10亿美元。

有意思的是，这家公司的联合创始人之一也是李飞飞高徒。

，本科就读于加州理工，后于斯坦福大学获得计算机博士学位。

读博期间，他和卡帕西还是论文搭子，两人一起在斯坦福度过了一段同门时光。

同时，他和李飞飞一起构思了初版，并在2016-2019年间，成为这门课的主要讲师之一。

毕业之后，他获得了密歇根大学的教职，担任计算机科学与工程专业助理教授。

同一时间还曾是Meta FAIR的研究科学家。

除此之外，通过查看斯坦福视觉实验室人员名单，我们还发现了更多华人面孔。

De-An Huang（黃德安），2020年获得了斯坦福大学计算机科学博士学位，师从李飞飞和Juan 。

硕士毕业于卡内基梅隆大学机器人专业。

读博期间，曾在微软、和英伟达实习，毕业至今，一直在英伟达担任研究科学家。

Alan Zelun Luo，目前是斯坦福大学计算机科学系五年级博士生。

本科就读于伊利诺伊大学香槟分校计算机专业，后赴斯坦福大学攻读硕博。

虽然还没毕业，但实习经历颇丰，曾在、、、、Yahoo等机构实习。

Yanan Sui（眭亚楠），目前是清华大学副教授，研究领域为机器学习、神经工程和机器人。

2010年本科毕业于清华生物医学工程专业，后在加州理工攻读计算机和神经系统博士、博士后。

2020年，他被MIT 列为中国“35岁以下创新者之一”，目前任国际会议、ICLR领域主席、期刊《生物医学工程学杂志》编委。

Yeung，目前是斯坦福大学助理教授，研究重点为视觉AI在医疗保健方面的应用。

她领导着该校医学人工智能和计算机视觉实验室（MARVL），并担任医学与影像人工智能中心 (AIMI) 数据科学副主任。

从2006年开始，本硕博均为斯坦福大学电气工程专业，还去哈佛大学做了1年博士后。

One more thing

在自传中，李飞飞提到，一直以来她都对科学的力量保持乐观态度。

但是这几年的风风雨雨告诉我，守株待兔无法获得乐观主义的果实。

未来确实光明璀璨，但不是靠运气，而是必须一起透过努力、付出心血才能得到的——只不过我们还不清楚要怎么做。

这一定程度上解释了为何在大模型浪潮饱受热议时，李飞飞选择开启首次创业。

当然，这可能与这位成都女生身上始终的爱智求真追求息息相关。

在她今年出版的第一本自传《我看见的世界》中，她完完整整讲述了自己从一个成都七中女生辗转美国，一度需要在洗衣店打工补贴家用，最后站上AI时代浪潮之巅的过程，解释了始终指引她前行的“北极星”。

这本传记成为了外界更了解她的一扇窗，同时也看到了更多AI复兴前后的趣闻往事，以及，李飞飞背后了不起的中国父亲母亲。