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2024年，《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”榜单中的中国入选者名单于5月23日正式公布，其中AI相关研究人才占据了半数以上的位置。28岁的深度求索研究院邵智宏带领团队主导了DeepSeekMath项目，利用高质量预训练技术和基于GRPO的强化学习方法，大幅提升了模型在数学和逻辑推理方面的表现。27岁的OpenAI研究员姚顺雨则提出了一种结合推理与行动的智能体模式，并推动这一技术在通用系统操作和知识密集型场景中的落地。

在这份榜单中，有的青年科学家致力于通过开源生态促进技术普及，有的则借助合成数据解决具身智能的技术障碍，还有人专注于算力创新来应对大模型时代带来的计算压力。他们不仅解决了复杂的科学难题，还开辟了跨学科的新方向，激发了创新的连锁效应。

例如，上海交通大学副教授、无问芯穹联合创始人戴国浩指出，当前创新的关键在于选择正确的事情，而不仅仅是追随大众的选择。另一位入选者钟翰森则强调，青年学者需要关注不同学科之间的融合，以产出更具影响力的研究成果。

戴国浩长期致力于稀疏计算与软硬件协同设计，他的研究核心在于利用先验知识指导的结构化稀疏性、机器学习驱动的动态编译以及细粒度并行稀疏架构，从而在性能有限的硬件上实现高端设备的效果，显著提高了通用人工智能的效率和能效，有效缓解了大模型时代面临的算力瓶颈问题。

大语言模型的快速发展对算力提出了极高的需求，同时也引发了能耗上升的问题，这成为了人工智能行业发展的重要障碍。为此，戴国浩联合创立了无问芯穹公司，旨在将稀疏计算加速技术商业化，以满足更大规模的实际应用场景。他还从软硬件协同的基础研究入手，扩展多元异构的产业思路，提升整个行业可用的算力资源。他相信，通过团队的努力，可以进一步降低算力成本，并在全球范围内更高效地利用算力。

戴国浩提到，优秀技术的应用必须服务于人类的生活和生产。近年来，算力成本已经有了显著下降，比如OpenAI早期为ChatGPT支付的成本如今已大幅减少。他预计，未来仍会有进一步的空间来降低这项成本。

与此同时，钟翰森专注于量子计算领域，尤其聚焦于光子体系的研究。他成功构建了全球最大的中性原子量子比特阵列，并开发了AI驱动的量子纠错解码器，为容错量子计算开辟了新的途径。他认为，算力的重大突破将引领人工智能进入新的发展阶段。

在量子计算方面，钟翰森采用可实验的高斯玻色采样理论框架，研发出了“九章一号”原型机，展示了光量子计算相对于经典计算的巨大优势。此外，他还借助AI技术优化量子计算的调控过程，使得经典计算能够在特定任务中超越量子计算，重新定义了两种计算方式的界限。

钟翰森还参与了量子比特中心原子阵列的布局工作，实现了主流纠错码中最高性能的量子纠错算法。他指出，青年学者应加强学科间的合作，产出更有意义的研究成果。他目前正专注于光子系统的可编程性和算法适配问题，力求开发出基于光子的通用智能算力，为未来的光子智能芯片打下基础。

尽管科研竞争激烈，钟翰森鼓励年轻人保持平常心态，积极面对挑战。他期待在摩尔定律接近极限之际，找到新一代算力的解决方案，为社会的进步贡献力量。