近期，中国人工智能学会正式公布《2025年吴文俊人工智能科学技术奖授奖名单》。信息学院教师在本次评选中再创佳绩，荣获科技进步一等奖1项、科技进步二等奖1项、自然科学二等奖1项，实现了在该奖项上的历史性突破，充分彰显了学院在人工智能前沿领域的科研实力与创新活力。
孙佳月教授主持完成的项目“面向急危重症的脑机智能赋能诊疗与康复一体化关键技术及应用”荣获2025年度吴文俊人工智能科学技术奖科技进步一等奖，该项目面向国家重大医疗需求，紧扣急危重症诊疗痛点，突破性提出血管微环境调控理论，基于细胞群体智能博弈与轻量级决策引擎，实现对内皮化进程的精准调控，显著提升介入器械长期留存的安全性，成功扫清临床转化的关键障碍。同时，团队构建了脑电智能解译与鲁棒控制体系，突破多维信号识别与异构系统协同壁垒，形成“感知—解码—调控”闭环控制，为精准神经功能重建提供核心算法支撑。该项目从底层硬件到高端算法实现全链条自主创新，构建起完整技术闭环，在核心技术和临床应用上取得突破，树立了高端医疗装备“中国智造”的典范。
苑振宇教授主持的项目“面向智能嗅觉感知的气体信息解耦理论与方法研究”荣获2025年度吴文俊人工智能科学技术奖自然科学二等奖，该项目针对嗅觉感知在复杂环境中因“交叉敏感”特性导致的气体类型与浓度信息耦合、识别精度低的核心难题，围绕“信息解耦”这一核心思想，提出并构建了一套从理论到应用、逐层深入的创新方法体系，实现了在动态温度调制模式下对多源嗅觉信息的有效解析与高精度检测。该成果不仅在嗅觉感知领域实现了从“信号耦合”到“信息解耦”的技术突破，也为广义上的感知系统在信息受限环境下的信号处理与模式识别提供了可迁移的理论框架与方法支撑。
青年教师姜琳主持的项目“复杂在役管道智能安全评价关键技术及应用”荣获2025年度吴文俊人工智能科学技术奖科技进步二等奖，项目聚焦“复杂在役油气管道安全评价”核心难题，针对性破解传统检测技术精度低、效率差、适配性弱的痛点，构建“数据感知-缺陷识别-量化分析-安全评估”智能技术体。提出多域信号自适应增强与跨域协同表征等方法，有效保留各工况缺陷关键属性，提升数据信息纯度；提出物理特征损失驱动的识别方法，通过级联注意力强化微弱缺陷特征表达，适配新缺陷类型；构建特征、决策、模型三级协同架构，解决变工况与样本稀缺难题，该项目显著提升了我国在役管道安全运行水平，为国家能源安全战略提供了坚实支撑。
三项成果斩获殊荣，是信息学院在人工智能领域科研实力的集中展现。学院将继续立足国家战略需求，深耕智能科学与技术创新，不断产出高水平科研成果，为我国人工智能事业发展贡献新的力量。