阿里巴巴达摩院青橙奖章程

第一章 总则

一、性质
阿里巴巴达摩院青橙奖是阿里巴巴集团于2018年设立,由阿里巴巴达摩院主办、阿里巴巴公益基金会支持,面向对科技进步有关键推动作用的中国青年学者颁发的非官方、非盈利的公益性奖项。

二、宗旨
阿里巴巴达摩院青橙奖旨在发掘和支持在中国学术及科研机构中全职从事科学研究工作,有潜力在未来取得突出成就,并成为中国科学研究中坚力量的优秀青年学者。阿里巴巴达摩院秉持“十年磨一剑”的精神,通过为青年学者提供及时、有效、可靠的帮助,助力其在关键领域实现重大突破、勇攀科学技术之巅、为人类社会发展作出卓越贡献。

三、原则
1. 阿里巴巴达摩院青橙奖秉持客观、公平、公正、严谨的评审原则。
2. 坚持专家评审的独立性、专业性、权威性。
3. 坚持公益性原则,为中国青年科学家提供支持与帮助。

四、目的
为保证达摩院青橙奖评审的客观严谨、公平公正、组织规范、评审流程顺利运行,特制定本章程。

第二章 奖项

五、奖项设置
1. 奖项名称为“阿里巴巴达摩院青橙奖”。
2. 获奖者冠名“达摩院青橙学者”荣誉称号,并可与阿里巴巴达摩院建立互访联系。

六、参评条件
参加达摩院青橙奖评审,必须满足如下条件:
1. 在中国学术及科研机构中全职从事科学研究工作,且已经获得博士学位。
2. 参评当年,年龄在35周岁及以下(2021年参评人应为1986年1月1日及以后出生)。
3. 研究领域符合青橙奖评审面向领域。
4. 不能连续两年参评,即已参加上一年度评选的参评人,不能参加本年度评选。

七、评审面向领域
达摩院青橙奖面向广泛的科学研究领域。包含面向数学物理科学类、化学科学类、生命科学类、信息科学类、工程与材料科学类、医学科学类、新兴交叉科学类等领域,以及经过达摩院青橙奖管理委员会判断可以参评的其他领域。

八、获奖人数
每年不超过10名获奖者。

九、奖项金额
获奖者每人获得100万元(税前)人民币奖金。

第三章 治理

十、评审委员会
达摩院青橙奖设立评审委员会,由较高学术水平和学风优良的专家团队组成。评审委员会负责依照本章程,对参评人材料进行审核、函评、参与最终答辩评审等。评审委员会成员采用定期轮换制度,原则上每年进行一次改选。

十一、管理委员会
管理委员会为达摩院青橙奖的运营及决策机构。职责为确定评审委员会、监督委员会的组成,并依照本章程执行日常工作,保证奖项评审工作的顺利进行。

十二、监督委员会
监督委员会由管理委员会通过决定的财务、法律、审计、公益等专业人员组成,负责在奖项评审过程中进行法律监督及财务审计监督工作。

第四章 评审

十三、参评人产生方式
参评人由以下两种方式共同产生:
1. 由阿里巴巴达摩院主动向大中华地区高校、科研机构定向寻访产生。
2. 符合报名条件的参评人自荐或被推荐产生。

十四、自主报名及推荐方式
1. 阿里巴巴达摩院青橙奖全年接受推荐及报名,但每年6月截止材料申报(2021年材料申报截止时间为2021年6月1日北京时间24点整),超时报名则自动参加下一年评选。
2. 参评人将个人资料打包发送至邮箱DAMO_YOUNG_FELLOW@alibabacloud.com,内容包含:
1)个人学术简历(Word或PDF格式);
2)个人代表作及成果介绍(包括研究背景、过程概述、成果价值描述、个人心得体会等);
3)(可选,非必需资料)国内外学术界至少1名知名科学家的推荐信/推荐视频。

十五、评选周期
每年评选一次,评选时间为每年6月-8月。

十六、评审流程
奖项评审过程遵守客观、公平、公正、严谨等原则。评审流程按照“参评人提交材料-组委会资格评审-专家库通讯评审-专家团现场评审-专家团结果审议-获奖者名单公布”严格执行。

十七、评审标准
达摩院青橙奖从参评人科研成果的科技创新性、成果价值影响力及社会影响力等方面进行综合评判。

十八、获奖者公布
评选结束后在阿里巴巴达摩院官网公布获奖者、研究单位、研究领域等信息。

第五章 授奖

十九、颁奖
达摩院青橙奖由管理委员会进行颁奖,获奖者签署《达摩院青橙奖授奖协议》,冠名“达摩院青橙学者”称号,并可与达摩院建立互访联系。

二十、荣誉使用规则
获奖者有权在公开场合(包括个人简历)中描述自己是“达摩院青橙奖”获奖者、“达摩院青橙学者”或“DAMO Academy Young Fellow”。同时,同意按照阿里巴巴集团或达摩院官方网站中公布的“达摩院青橙奖”、“达摩院青橙学者”或“DAMO Academy Young Fellow”文字、图形(如有)的样式以其全称展示、使用该荣誉称号。

第六章 奖项撤销与撤回

二十一、奖项撤销与撤回
根据达摩院青橙奖评选标准,即使奖项颁发,若遇以下几种情况,阿里巴巴达摩院应组织管理委员会、评审委员会及监督委员会对是否撤销该奖项、称号,是否收回奖金作出评估,并按评估结果执行:
1. 获奖者所公开发表言论、论文、作品等不符合国家相关法律法规的要求及社会主义核心价值观,含有色情、歧视、暴力、仇恨、种族主义等违反公序良俗的内容;
2. 获奖者被发现有国籍、学历、学术成果、年龄等重要信息谎报或造假行为;
3. 获奖者因思想、学习、工作、个人作风等问题被其所属学术或研究机构给予通报批评、诫勉谈话、组织处理、停职检查、降职等处分;
4. 违反本人签署生效的《达摩院青橙奖授奖协议》等。

第七章 附则

二十二、获奖者责任
获奖者应同意将应邀参加阿里巴巴发起的与达摩院青橙奖相关的活动至少一场,具体时间和内容由双方另行约定。

二十三、披露与回避
评审人应及时、主动披露与参评人的提名、竞争、同事、师生、亲属等关系,并依据情况由管理委员会及监督委员会共同决定是否应进行回避。

二十四、保密
所有涉及参与奖项运行、评审等工作的人员,均负有对达摩院青橙奖相关信息的保密义务并签署保密协议。

二十五、章程公布、修订与解释
本章程由达摩院青橙奖管理委员会修订,经评审委员会和监督委员会共同决定通过,并由管理委员会负责解释。

二十六、章程生效与执行
本章程自公布之日起生效并执行。

阿里巴巴达摩院青橙奖管理委员会
2021年3月

历届回顾

2020

获奖人
  • 姜宇

    清华大学软件学院副教授。他通过模型驱动的开发与测试技术,推进了工业控制系统的软件设计与漏洞分析平台的自主可控和效率提升。
  • 邓岳

    北京航空航天大学宇航学院及北航大数据与脑机智能高精尖中心双聘教授。他将智能感知技术与脑科学交叉融合,启发新一代人工智能的研究。
  • 梁文华

    广州医科大学附属第一医院(国家呼吸医学中心)副主任医师、副研究员。在治病救人以外,他运用大数据分析,解决肺癌和新冠难题。
  • 聂礼强

    山东大学计算机科学与技术学院教授。他赋予对话机器人对多模态场景感知、理解与推理的能力,从而让人机交互更自然。
  • 冷静文

    上海交通大学计算机科学与工程系副教授。他通过深度学习模型算法与系统结构的联合优化,让智能异构计算系统更高效、更可靠。
  • 杨诗武

    北京大学国际数学研究中心研究员。他发展了研究波方程的向量场方法,部分解决了带电粒子渐近衰减这个古老的猜想。
  • 杜子东

    中国科学院计算技术研究所副研究员。他的架构深度学习处理器,能高效处理广泛深度学习算法。
  • 赵保丹

    浙江大学光电科学与工程学院研究员。她探索了钙钛矿材料中的能量损耗机理,实现了更加高效环保的新型光电器件。
  • 何向南

    中国科学技术大学大数据学院教授。他聚焦个性化推荐,为信息过载精准施策。
  • 黄高

    清华大学自动化系助理教授。他发明了新型神经网络架构,推动了深度学习的基础研究与技术应用。

2019

获奖人
  • 陈全

    上海交通大学计算机系研究员。他通过资源调度与管理技术,大幅提升数据中心异构资源的使用效率。
  • 高联丽

    电子科技大学计算机科学与工程学院(网络空间安全学院)副教授。她让机器的视觉认知能力向人类的水准逼近。
  • 梁小丹

    中山大学智能工程学院副教授。她打开了深度学习的黑盒,推动感知智能向认知智能的转变。
  • 刘淇

    中国科学技术大学计算机科学与技术学院副教授。他通过大数据与人工智能,实现社会信息资源的普惠。
  • 刘哲

    南京航空航天大学计算机科学与技术学院教授。他深耕密码算法与系统,为信息安全保驾护航。
  • 沈超

    西安交通大学网络空间安全学院教授。他通过行为感知和安全加固,让物理信息系统更智能、更可靠。
  • 唐平中

    清华大学交叉信息研究院副教授。他将经济学理论与计算机技术结合,提升了肾源匹配和水权交易的市场效率。
  • 吴仍茂

    浙江大学光电科学与工程学院研究员。他聚焦自由曲面光束调控,大幅提升光学系统功能和性能。
  • 喻纯

    清华大学计算机系副研究员。他用智能传感和计算方法,让视障人群无障碍地享受互联网服务。
  • 朱占星

    北京大学数学科学学院助理教授。他设计了更加高效、稳健、可解释的算法,推动新一代人工智能技术的演进。

2018

获奖人
  • 陈晓明

    中国科学院计算技术研究所副研究员。他提出了富有创新性的高性能的EDA算法,显著提升集成电路仿真的效率。
  • 江文帅

    浙江大学数学科学学院副教授。他发展了高维奇点的研究方法,解决了奇点分析理论的重要猜想。
  • 童咏昕

    北京航空航天大学计算机学院教授。他提出了面向时空大数据的众包计算框架,显著提升共享出行类应用的效用与性能
  • 许辰人

    北京大学信息科学技术学院研究员。他发明了光标签技术,使得车路协同变得更低功耗、低成本和便于大规模部署。
  • 杨树森

    西安交通大学数学与统计学院教授。他在边云协同智能技术的创新与应用中潜心探索、贡献突出。
  • 张浩

    清华大学物理系副教授。他在拓扑量子器件系统性的工作中做出显著贡献。
  • 张兰

    中国科学技术大学计算机学院特任教授。她一手致力于数据的深度理解和价值评估,一手致力于数据的安全计算和隐私保护,左右互搏实现跨域数据的安全智能应用和共享。
  • 张利军

    南京大学计算机科学与技术系副教授。他在大规模机器学习与优化方面,提出了基础性的原创理论和算法。
  • 张伟楠

    上海交通大学计算机科学与工程系副教授。他利用机器学习技术显著改善个性化信息服务。
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