黃仁勳、李飛飛都獲獎！2025工程界「諾貝爾獎」頒給AI七巨頭
有工程界最高殿堂之稱的伊麗莎白女王工程獎（Queen Elizabeth Prize for Engineering），公布2025年獲獎名單，由七位AI巨擘共同獲獎，得獎名單可謂星光熠熠，包括在全球掀起AI旋風的黃仁勳、「圖靈獎」三位得主，以及「AI教母」李飛飛等，表彰他們對於機器學習的貢獻。
被譽為工程界「諾貝爾獎」的伊麗莎白女王工程獎（Queen Elizabeth Prize for Engineering，QEPrize），2月4日公布2025年得獎名單。切合當前的AI狂潮，2025年的主題正是「機器學習」（Modern Machine Learning），由七位在AI界叱吒風雲的巨擘共同獲得殊榮。
AI教父、教母齊聚！伊麗莎白女王工程獎是什麼？
獲獎名單個個都是AI教父、教母級人物，包括2018年「圖靈獎」三位共同獲獎者班吉歐（Yoshua Bengio）、辛頓（Geoffrey Hinton）、楊立昆（Yann LeCun），還有輝達（NVIDIA）創辦人黃仁勳、輝達首席科學家達里（Bill Dally），與辛頓共同獲得2024年「諾貝爾物理學獎」的普林斯頓大學分子生物學教授霍普菲爾德（John Hopfield），以及史丹佛大學首位紅杉講席教授、 ImageNet資料庫創建者之一李飛飛（Fei-Fei Li）。
頒獎典禮於倫敦科學博物館舉行，由安妮公主親自主持頒獎儀式。QEPrize於2011年設立，目的在於提高公眾對工程的認識，並鼓勵年輕人投身工程事業。最初為每兩年頒發獎項，2021年開始，改為一年一度，獎金高達50萬英鎊（新台幣2000萬元）。
雖未出席頒獎典禮，但黃仁勳在事先提供的獲獎感言中提到，「QEPrize表彰那些帶給我們網路、GPS、數位成像和無線技術的夢想家們，他們讓各行各業的生活就此全然改變。」
黃仁勳表示，他很榮幸被認可為先驅者之一。「工程是藝術與科學，它能解決過往被視為不可能的挑戰，改善人類現狀，將想像化為現實。」
QEPrize創立至今10多年，已表彰多項具有劃時代意義的工程成就，包括網際網路（2013）、GPS（2019）、LED照明（2021）、風力發電技術（2024）等。
獲獎名單個個都是AI教父級人物。左起：班吉歐（Yoshua Bengio）、楊立昆（Yann LeCun）、達里（Bill Dally）。取自FB@Royal Academy of Engineering
演算法、GPU、圖像資料庫，機器學習三大支柱
「現代機器學習這種技術，讓電腦系統可透過學習數據、識別模式，進而做出決策或預測，而不需要針對各種領域，編寫特定程式碼。」QEPrize說明頒獎緣由，「這種自我精進、完善的能力，對推動AI發展至關重要。」
這七位獲獎人，分別在三個機器學習領域「演算法」「硬體」「數據」，為開創AI時代奠定重要基礎。
首先，第一支柱為「演算法的創新」，由班吉歐、辛頓、楊立昆、霍普菲爾德四人獲得。
他們透過模仿人腦中神經元連接的方式，創建「類神經網路」（artificial neural networks，ANNs），讓機器識別非結構化數據，從中得出結論。ANNs成功推動後續圖像識別、語音辨識等技術發展，也為自然語言處理、機器翻譯、聊天機器人等奠定重要基礎。
值得注意的是，身為AI領域開創先鋒的辛頓，近來持續提醒大眾關注AI監管的重要性。「我希望這個獎項能鼓勵未來的創新者，解决當前世界最緊迫的挑戰，包括確保AI的安全性，人類才能從中受益。」辛頓在獲獎致詞中再度提及。
輝達因DeepSeek股價波動，GPU劃時代地位不變
第二支柱為「硬體的突破」，由AI狂潮中，奪下全球市值最高企業的輝達創辦人黃仁勳，以及輝達首席科學家達里獲得。
他們打造了機器學習所需的尖端硬體——圖形處理器（GPU），成為各國家、各企業發展AI不可或缺的設備，尤其在當前算力即國力的時代，尖端GPU宛如兵家必爭之地。
雖說輝達近來不只面臨美中貿易戰難題，更因中國最新推出的生成式AI「深度求索」（DeepSeek），股價波動。DeepSeek主打低成本、高效益，使用中階輝達GPU，繞過針對高階GPU的貿易封鎖，仍可展現超常表現。
隨著DeepSeek橫空出世，各界推測未來AI模型運算成本可望降低，輝達主宰尖端晶片的優勢也受到挑戰。即便如此，對於加速AI發展，輝達GPU仍有著不可動搖的地位。
隨著DeepSeek橫空出世，各界推測未來AI模型運算成本可望降低，輝達主宰尖端晶片的優勢也受到挑戰。僅為情境示意，shutterstock
超大型圖像庫ImageNet，奠定深度學習訓練基礎
第三支柱為「數據的賦能」，表彰由李飛飛領銜執行的大規模圖像資料庫計畫ImageNet。「ImageNet將數百萬張數位影像分類，為AI系統構建出開創性的訓練基礎，震撼世界。」科技媒體《Wired》形容。
最初，就連李飛飛的同事也不看好這項計畫，因為要將雜亂無章的數百萬張照片分門別類，需要大量的人力與高超的技術輔助。李飛飛透過亞馬遜的「Amazon Mechanical Turk」平台，借助全球接案工作者的力量，歷時三年，於2009年完成計畫。
ImageNet為訓練和評估電腦視覺算法，打下重要的基礎，也成為掀起深度學習（deep learning）熱潮的始祖之一，從而推動自動駕駛、智慧醫療，乃至於ChatGPT崛起。（延伸閱讀：「AI教母」李飛飛開發ImageNet，竟是ChatGPT今日成功基礎！原因一次懂）
這七位巨擘，共同奠定當前AI風潮不可或缺的基礎，隨著AI可望進入百家爭鳴的時代，未來科技迭代可望更加迅速，也更令人期待。正如出席頒獎典禮的英國副科技大臣瓦朗斯（Patrick Vallance）所言，「我們正處於真正的競爭時代」。
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