（系友劉懷宇（左1）、李竹（右1）為獲得“84創新未來獎學金”的學生頒獎）

3月13日晚，清華大學計算機系在李兆基樓多功能廳舉辦2022年學生獎勵大會暨鐘士模獎學金評審會。計算機系黨政聯席會全體成員、教師代表、杰出系友代表、企業代表等出席活動，鐘士模獎學金候選人、國家獎學金得主、第四屆1984級創新未來獎學金得主、其他系設獎學金得主及相關工作人員參加了會議。

獎勵大會現場， 1984級系友，英諾天使基金創始合伙人李竹學長、合伙人劉懷宇學長為本次獲得1984級創新未來獎學金的7支優秀團隊頒獎。

1984級創新未來獎學金設立于2019年，由1984級系友在清華大學計算機系60周年系慶時發起，旨在獎勵計算機系做出突出科技或應用創新的研究生團體，每年獎勵總金額為30萬元。這也是清華大學首個以年級命名的獎學金項目。

此前，清華大學計算機系第四屆1984級創新未來獎學金終評答辯于3月8日在清華大學東主樓舉行，由清華大學計算機系韓文弢老師、任豐原老師、張敏老師，計算機系1984級校友李竹學長、劉懷宇學長、衣豐超學長、崔昕宇學姐，以及英諾天使基金合伙人王晟、水木清華校友種子基金合伙人丁昳婷學姐共9位嘉賓擔任評委。下面我們將回顧終審答辯的相關情況。

（第三屆1984級創新未來獎學金終評合影）

終審答辯開始前，計算機系黨委副書記韓文弢老師發表致辭，介紹了1984級創新未來獎學金及其意義。韓文弢表示：“獎學金的設立不僅激發了計算機系同學在創新創業方面的熱情，而且為大家提供了機會來進行展示交流。我相信在這個過程中，大家一方面可以充分地展示自己在創新方面的成果，另一方面可以收到在座的各位學長各位老師對同學們的成果的建議，同學們可以在評比和展示的過程中，不斷提高自己現在所做的這些有意義的事情的水平，然后做出更好的成果，不斷通過實踐去突破自己。”

（韓文弢老師發表致辭）

李竹學長作為1984級創新未來獎學金發起人代表發表致辭，分享了當下形勢及獎學金設立初心。李竹表示：“人工智能是一個超級周期，這對于我們計算機系、對于底層計算機技術的需求是非常強的。未來20年，計算機系將迎來一個非常輝煌的時機。獎學金的設立是為了鼓勵創新，創新是創業的基礎，但創新未必要創業，創新可能是在學術上的，也可能是跟應用相關的，不管什么樣的創新，我們都愿意支持。在復雜多變的國際形勢下，我們希望鼓勵大家去做一些創新，在前進的道路上助大家一臂之力。”

（李竹學長發表致辭）

接下來，7支優秀隊伍分別展示了項目的創新點和階段成果，并與學長學姐們進行深度互動答疑。參評項目涵蓋可編程網絡、交換芯片、機器學習、高性能分布式存儲系統等方向，不僅涉及計算機領域的科研前沿，而且緊密結合產業應用。

答辯結束后，評委們從創新性、應用難度、應用前景等維度進行綜合考量評選，最終7支優秀團隊分獲1984級獎學金一二三等獎。

學霸齊聚，精彩紛呈。讓我們一起看看本次獲獎同學的優秀項目吧！

一等獎

項目名稱：運行時可編程交換芯片及異構網絡自動化部署系統

團隊成員：馮勇、徐文佺、陳智康

項目介紹：本項目在國際上首次提出運行時可編程的概念，設計研發運行時可編程交 換芯片，針對大型運行時可編程網絡開發難的問題，研發異構網絡統一編程與自動化部署系 統，為開發者提供高效便捷的運行時定制程序的能力，支持網絡功能在線實時增量更新。

二等獎

項目名稱：大規模決策智能體算法平臺

團隊成員：陳華玉

項目介紹：“天授”算法庫是一個基于pytorch的開源強化學習算法平臺，目前在github已有5.8k星標，相關論文發表在了JMLR期刊上。基于搭載在天授平臺上的一系列強化學習技術，結合騰訊開悟平臺在連續兩年在王者榮耀多智能體強化學習高校邀請賽中取得冠軍成績。在大疆 robomaster RMUS 2022賽事中也取得了亞軍成績。

項目名稱：高性能分布式文件系統 SuperFS

團隊成員：曾少勛、郭昊

項目介紹：本項目針對高性能計算場景下的數據存儲和處理需求，研發高性能分布式文件系統，包括用戶態直訪閃存的對象存儲引擎、基于 DRAM 和 NVM 混合存儲的高性能元數據引擎等關鍵 技術，研制出新一代高性能分布式文件系統原型，支持千億級海量文件存儲，并發揮新一代 高性能閃存陣列和高性能網絡設備的性能。

三等獎

項目名稱：基于可編程網絡的在網安全態勢感知系統研究

團隊成員：包涵、李冠宇

項目介紹：本項目提出利用新興的可編程網絡技術，設計實現高性能的在網安全態勢感知系統，以滿足現今數據中心網絡規模和網絡流量的要求。該系統由兩個關鍵子系統組成:高性能在網設備探測系統IMap和高性能在網流量分析系統FastFE。

項目名稱：數據中心網絡性能保障研究

團隊成員：高凱輝、顧玥

項目介紹：如何為應用及租戶提供有嚴格性能保障的網絡服務成為了近年來學術界和工業界研究的熱點，其中包括網絡可用性保障、帶寬保證、穩定低延遲保障、性能異常診斷等課題。 本項目首先提出了具備性能保障的數據中心網絡架構頂層設計，其基于可編程網絡和端網協同思想，設計了創新算法，為上層應用提供了具備性能保障的虛擬網絡抽象。

項目名稱：自動圖機器學習平臺AutoGL

團隊成員：秦一鑒、李昊陽、張澤陽

項目介紹：如何設計最優的圖自動機器學習模型，是一個尚未解決的難題。現有的自動機器學習工具無法考慮圖數據的特殊性，因此無法應用在圖機器學習模型中。為了解決該問題，本項目基于實驗室研究工作開發了世界首個自動圖學習平臺AutoGL。

項目名稱：面向司法場景的預訓練模式

團隊成員：蘇煒航、馬奕瀟

項目介紹：本項目設計并實現了面向司法場景的預訓練模型，使得模型在預訓練階段即可從海量無標注數據中學到法律常識、法律適用以及案件相關性等法律知識，能有效解決中國司法領域缺少人工標注數據、缺少引用關系等問題。在類案檢索任務數據集的實驗結果表明，Caseformer在各種場景下，相較已有的關鍵詞匹配和通用領域的預訓練模型提升高達 19.7%，并且在全部核心評價指標下性能均有顯著提升。

恭喜以上7支獲獎隊伍，1984級創新未來獎學金作為計算機系校友畢業30年之后給母校的回饋，將繼續堅定不移地支持創新，讓想象力生根發芽，助力學弟學妹不斷開拓新的邊界。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

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