当地时间 2026 年 8 月 18 日，第 35 届国际人工智能联合会议在德国不莱梅开幕。颁奖环节中，斯坦福大学助理教授吴佳俊获得“计算机与思想奖”，经典不平衡学习算法 SMOTE 获得首届“时间检验奖”。
大会主席 Francesca Toni 宣布会议开幕。德国联邦研究、技术与空间部代表 Alexandra-Gwyn Paetz，以及不莱梅市长兼参议院议长 Andreas Bovenschulte 先后致辞。地方政府与科研机构的共同亮相，说明人工智能已经不只是实验室议题，也被纳入国家与城市的科技战略框架。
但开幕式并不只有“向前看”。
东道主以较高规格迎接全球 AI 学者与产业代表，会议议题由技术研究延伸至社会与产业实践。
现场共同缅怀 Joe Halpern、Tony Hunter 与 Lin Padgham。三人的工作曾参与铺设人工智能基础研究的重要路径。
获得卓越研究奖的 Nicholas R. Jennings 登台，带来大会首场重磅主题演讲。
注：时间线按开幕式信息组织，重点呈现“当下议题—学术传承—未来议程”的递进关系。
“计算机与思想奖”被视为 AI 领域青年学者的重要荣誉。颁奖词将吴佳俊的工作概括为：在计算机视觉、生成式 AI 与机器人技术领域做出奠基性贡献，并尝试把神经表示与符号表示结合起来，构建能够理解物理世界、并与之互动的机器。
授予斯坦福大学助理教授吴佳俊，强调跨计算机视觉、生成式 AI 与机器人领域的基础性贡献。
授予帝国理工学院 Nicholas R. Jennings 教授。
授予哈佛大学 David C. Parkes 教授。
授予 Christian Bessiere。杨强曾于 2023 年获得该奖项。
注：奖项卡按“青年学术荣誉—终身与卓越成就—学术服务”分类，不代表奖项之间存在高低排序。
本届大会还公布了 AIJ 经典论文奖与 JAIR 相关论文奖项。它们共同指向一个容易被大模型热潮遮蔽的事实：人工智能的发展并非只有最新架构和最大参数，很多今天仍在使用的概念，早已在数十年前完成了理论铺垫。
注：时间检验奖是本届新设荣誉；SMOTE 的获奖强调长期使用价值，而非单次竞赛成绩。
程序委员会主席 Diego Calvanese 公布了论文接收与审稿数据。整体接收率约为 13.5%，主赛道接收率约为 13.6%。相比前几年，主赛道接收数量并未继续单向上冲，投稿与评审规模呈现出更稳健的状态。
注：条形长度用于展示接收数量的相对规模，不代表接收率；具体比例以右侧“接收/投稿”数字计算。
特别赛道中，AI for Social Good 接收 52 篇，AI and Health 接收 47 篇，AI4Tech 接收 25 篇；AI and Robotics 接收 11 篇，Human-Centred AI 接收 10 篇。大会还首次通过公开提名方式选出 14 位青年学者，参加 Early Career Spotlight Talks。
如果把开幕式上的奖项放在一起看，会发现它们并没有共同指向某一个单独的技术名词。吴佳俊的获奖强调神经与符号的融合，经典逻辑论文强调可持续的理论解释力，SMOTE 则代表一种被工业实践反复验证的方法论。
这是一组比“谁的模型更大”更慢、也更难伪造的指标。
看论文数量、榜单名次、单次实验指标与模型发布速度，反馈快，但容易受热点和资源投入影响。
看理论能否迁移、方法能否复用、系统能否持续影响后续研究，周期更长，却更接近真实贡献。
注：标签用于概括本届奖项呈现的研究关键词，不构成大会官方主题排序。
不要只把它看成一次颁奖和论文数据发布。大会一方面承认生成式 AI 带来的新问题，另一方面又用经典逻辑、数据处理方法和跨学科研究提醒行业：真正能留下来的成果，往往需要在新技术退潮后依然能够被理解、复用和验证。
对于研究者，时间检验奖提供了一个现实参照：方法是否解决了普遍问题，是否被不同任务反复采用。对于产业团队，吴佳俊获奖所代表的神经—符号融合，也说明“让机器理解并行动于物理世界”仍需要跨模态、推理与机器人系统共同推进。
AI 竞赛正在从“更快发布新模型”转向“谁能把理论、数据与真实世界交互做成可持续复用的系统”。
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