腾讯青云奖学金首颁：姚顺雨线下首秀发奖，15位AI新秀分获50万支持

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【量子位 2026年2月1日讯】腾讯AI人才布局再添关键动作。1月31日，腾讯首届青云奖学金颁奖典礼在深圳腾讯大厦举行，27岁的腾讯首席AI科学家姚顺雨迎来入职后的线下公开首秀——不为发布产品，而是为15位青年研究者颁发总价值50万元的科研支持（20万元现金+30万元云异构算力）。这场聚焦AI前沿领域的颁奖活动，不仅展现了腾讯对青年科研人才的重视，更透露出其“以资源赋能+顶级专家引路”的AI人才培养新策略，为行业人才储备注入强心剂。

此次获奖的15位学子均来自清华大学、北京大学、香港大学等顶尖高校，研究方向覆盖长上下文大模型、多模态生成、AI安全、具身智能等前沿领域，堪称AI领域的“青年精锐军团”。腾讯通过青云奖学金搭建起“顶尖人才-产业资源-学术前沿”的连接桥梁，试图在AI人才竞争激烈的当下，提前锁定未来科技领军者。

一、姚顺雨首秀“不聊技术聊人才”，释放腾讯AI人才战略信号

作为腾讯史上最年轻的首席AI科学家，姚顺雨此前公开亮相多聚焦技术前沿，而此次以“颁奖嘉宾”身份线下首秀，传递出明确的战略导向——腾讯正将AI人才培养提升至核心战略层面。

1. 从“引才”到“育才”，构建全周期人才生态

姚顺雨在颁奖仪式上表示：“青年研究者的创新勇气和前沿视野，是AI领域突破的关键动力。青云奖学金不仅是资源支持，更是希望搭建一个让年轻学者与产业、学术顶尖力量对话的平台。” 这一表态呼应了腾讯近期的人才布局：此前通过引入姚顺雨、庞天宇等顶尖学者完善“领军人才梯队”，如今通过青云奖学金向下延伸，覆盖高校青年研究者，形成“吸引顶尖人才-培养青年新秀-赋能科研创新”的全周期生态。

据腾讯首席人才官奚丹介绍，青云奖学金的设立旨在“激发青年学者跨越已知边界的勇气”，未来将持续加码资源投入，除现金与算力支持外，还计划邀请姚顺雨、朱军等学界与产业界专家担任获奖者导师，提供一对一科研指导。

2. 50万支持“精准滴灌”，解决青年科研痛点

针对青年研究者普遍面临的“经费不足”“算力短缺”问题，青云奖学金提供针对性支持：

20万元现金：由获奖者自由支配，可用于学术会议、跨校交流、实验耗材等，解决科研“零花钱”难题。来自中国人民大学的获奖者董冠霆表示：“这笔资金能覆盖未来两年的学术交流费用，让我有更多机会和国内外顶尖团队交流智能体强化学习的研究。”
30万元云异构算力：依托腾讯云的GPU集群资源，支持大模型训练、多模态生成等算力密集型研究。香港中文大学邓洋涛（研究AI基础设施与系统）坦言：“之前做实验常因算力不足受限，腾讯的异构算力能让我更快验证分布式训练的新算法。”

二、15位AI新秀“画像”：覆盖9大前沿领域，清华北大成最大赢家

此次获奖的15位学子均经过“材料初审-技术专家评审-线下答辩”多轮筛选，从近400名申请者中脱颖而出，其研究方向高度契合腾讯AI战略布局，也反映出当前AI领域的前沿趋势。

1. 研究领域聚焦三大核心方向

从获奖名单来看，研究方向可归纳为“基础模型突破”“AI安全与伦理”“跨领域融合”三大板块，均为腾讯混元大模型、AI安全、机器人等业务的关键技术领域：

基础模型方向：包括清华大学白雨石（长上下文大模型与评测）、香港大学陈俊松（AIGC高效视觉生成）、清华大学赵威霖（大模型高效架构）等，聚焦大模型的效率、能力边界突破；
AI安全与对齐方向：北京大学吉嘉铭（大模型安全与强化学习对齐）的研究，直接回应“大模型谄媚”“价值锁定”等行业痛点，其提出的“真实性对齐”方案已在部分开源模型中验证效果；
跨领域融合方向：清华大学刘松铭（具身大模型）、西湖大学宋立阳（计算生物学与统计遗传学）、北京大学徐明皓（AI for Science）等，探索AI与机器人、生物、科学计算的交叉应用，符合腾讯在具身智能、医疗AI等领域的布局。

2. 顶尖高校成“人才摇篮”，清华5人上榜领跑

从高校分布来看，清华大学以5位获奖者成为最大赢家，北京大学、香港大学各有3人、2人上榜，体现出顶尖高校在AI人才培养中的核心地位：

清华大学获奖者覆盖具身大模型（刘松铭）、多模态生成（胥嘉政）、高效机器学习系统（张金涛）等方向，其导师团队包括朱军、刘洋、刘知远等AI领域知名学者，学术底蕴深厚；
香港地区高校（香港大学、香港中文大学）有3人获奖，反映出腾讯对粤港澳大湾区AI人才生态的重视，也为后续跨境科研合作埋下伏笔。

三、腾讯选才标准曝光：不唯论文，更重“潜力与勇气”

在AI人才评价体系普遍“唯论文”的当下，腾讯青云奖学金的选拔标准展现出差异化视角，更注重研究者的“长期潜力”与“创新勇气”。

1. 四大核心选拔维度，拒绝“纸面功夫”

腾讯全球招聘负责人罗海波在接受采访时透露，青云奖学金评审由40余名资深专家（包括腾讯技术高管、高校教授、行业学者）组成评审团，重点考察四大维度：

卓越的研究能力：不仅看论文数量与期刊级别，更关注研究成果的原创性，例如是否提出新的算法框架、解决行业公认的难题；
前瞻性科研视野：要求研究者能把握AI领域的前沿趋势，研究方向具有长期价值，而非追逐短期热点；
长期潜力：关注研究者的底层逻辑能力、跨学科学习能力，“做科研是孤独的，我们更看重能在一个方向深耕、抗住压力的潜力”；
科研品位：强调学术诚信与科研伦理，拒绝“数据造假”“成果夸大”等行为，获奖后若出现学术不端将追回奖金。

2. 典型案例：从“小众方向”到“潜力股”

北京大学吉嘉铭的研究（大模型安全与强化学习对齐）曾被认为是“偏理论、难落地”的小众方向，但评审团认为其“直面大模型价值锁定的核心风险，研究具有重要社会意义”，最终将其纳入获奖名单。吉嘉铭表示：“腾讯的评审标准让我看到，产业界对AI安全的重视程度在提升，这也坚定了我深耕这个方向的决心。”

类似地，清华大学刘松铭的“具身大模型”研究，因涉及机器人与AI的深度融合，实验难度大、周期长，却因“符合未来智能体发展趋势”获得评审青睐。这种“不唯热点、看重长期价值”的选才逻辑，让青云奖学金避免成为“论文竞赛”，更能发掘真正具有创新潜力的青年研究者。

四、青年学者热议AI未来：多智能体、大模型安全成焦点

在颁奖后的交流中，15位获奖者围绕当前AI领域的热点话题展开讨论，展现出对行业趋势的深刻思考，也暴露出当前研究的核心挑战。

1. 多智能体vs单智能体：未来方向之争

针对近期Kimi推出的“智能体集群”，获奖者们提出不同见解：

“中间态”观点：董冠霆（智能体强化学习方向）认为，多智能体是弥补单智能体缺陷的“过渡方案”，长期来看“将多智能体能力融合到单智能体中，实现通用智能”才是终极目标；
“分工协作”观点：清华大学白雨石（长上下文大模型）则反驳：“不同场景需要专业化智能体，例如PPT生成与代码辅助的workflow差异大，没必要强行融合为单智能体，更高效的是构建‘智能体生态’，让不同模型各司其职。”

这一争论也引发姚顺雨的关注，他表示：“两种路径都有价值，关键是找到技术突破点——无论是单智能体的能力融合，还是多智能体的协同效率，都需要更多基础研究支撑。”

2. 大模型安全：警惕“双向对齐”的价值锁定风险

研究大模型安全的吉嘉铭提出一个深刻担忧：“当前RLHF（基于人类反馈的强化学习）让模型对齐人类偏好，但人类也在潜移默化中向模型对齐——我们获取的信息、思考的方式可能被大模型影响，形成‘价值锁定’，这比模型幻觉更隐蔽、更危险。”

这一观点得到多位获奖者认同。腾讯表示，未来将在青云奖学金中增设“AI伦理与安全”专项，鼓励更多研究者关注技术发展的社会影响，避免AI创新陷入“唯技术论”的误区。

五、行业意义：腾讯“提前锁定”未来人才，重构AI人才竞争格局

在AI人才争夺白热化的当下，腾讯青云奖学金的推出，不仅是企业社会责任的体现，更是一种“前瞻性人才战略”——通过早期介入高校青年研究者的科研生涯，建立情感连接与资源绑定，为未来产业合作、人才吸纳埋下伏笔。

1. 从“抢人”到“育人”，降低人才培养成本

传统企业多通过高薪挖角成熟人才，而腾讯通过青云奖学金“从校园端入手”，成本更低且忠诚度更高。一位AI行业猎头表示：“如今顶尖高校AI专业博士生起薪已达百万，而通过奖学金提前建立联系，企业能以更低成本锁定潜力人才，还能通过导师指导、算力支持等方式，让人才成长更契合企业需求。”

2. 搭建“学术-产业”桥梁，加速科研落地

青云奖学金的获奖者多从事基础研究，而腾讯的产业资源能帮助其加速成果落地。例如，研究多模态生成的香港大学李磊，其团队开发的“高效视觉生成模型”已在腾讯混元图像3.0中进行技术验证；研究具身大模型的刘松铭，也计划利用腾讯机器人实验室的资源开展真机实验。这种“学术研究-产业验证-商业落地”的闭环，既能推动技术突破，也能让腾讯提前获取前沿技术成果。