12月20日，2024年青橙奖组委会公布了2024青橙奖名单和青橙奖“最具潜力奖”名单。据校友总会初步统计，中国科大李礼（07210）、姜继安（中国科大特任教授）两位校友获青橙奖；邹长铃（0400）、乔羽（09206）、钟翰森（13203）、王翔（中国科大特任教授）获青橙奖“最具潜力”奖。

李礼（07210），2007年考入中国科学技术大学，2011年获学士学位，2016年获博士学位。 中国科学技术大学电子工程与信息科学系特任教授、博士生导师。

研究领域是多媒体压缩，包括图像、视频、光场和点云压缩，以及3D计算机视觉。他在国际期刊和会议上发表论文80余篇，谷歌学术引用超过2000次。获授权专利15项，被国际、国内标准化组织采纳的技术方案10项。获2019年国家技术发明二等奖（序5），获2023多媒体新星奖。获 VCIP 2016最佳10%论文奖和 ICIP 2019 最佳10%论文奖。获2023年基于神经网络的视频编码挑战赛冠军（端到端赛道）和2016年ICME光场图像压缩挑战赛冠军。担任ICME 2021、VCIP 2022和 VCIP 2016的组委会成员。

姜继安，2013年毕业于华中师范大学物理科学与技术学院（2009级物理学基地班），获学士学位。2016年3月与2019年3月分别获得日本东京大学天文学硕士与博士学位，博士在读期间兼任日本学术振兴会特别研究员(JSPS Fellow)。2023年4月起任中国科学技术大学天文系特任教授，同时兼任日本国立天文台客座研究员。

研究方向为各类河外暂现源，主要从事开展大视场光学/红外望远镜时域巡天和地面/空间多波段后随及协同观测实现对河外暂现源的系统性研究。研究兴趣包括超新星以及各类快速暂现源的前身星及爆发机制，新型暂现源搜寻，超新星宇宙学，多信使天文学。于2014年建立并主持日本8.2米昴星团望远镜主焦点相机（Subaru/HSC）极早期超新星巡天项目—MUSSES。同时作为昴星团望远镜主焦点相机战略巡天（HSC SSP）时域项目及东京大学巴御前（Tomo-e Gozen）时域巡天项目核心成员开展超新星及其他暂现源研究。2021年起主持中日协同快速射电暴光学对应体搜寻项目。自2014年起作为多个项目负责人（P.I.）累计获得超过1600小时地面（包含约300小时8米级光学/红外望远镜）及空间望远镜观测时间。截止2023年4月，共发表SCI学术论文20余篇，包括2篇Nature (1篇一作兼唯一通讯，1篇合作文章)，文章总引用500余次。长期担任Nature，Nature Astronomy，Astrophysical Journal等国际一流学术期刊审稿人。目前为HSC SSP项目长期贡献成员，爱因斯坦探针（Einstein Probe）科学团队正式成员，以及墨子巡天望远镜（WFST）科学工作组正式成员；并与国际各类时域观测项目保持长期密切合作。

邹长铃（0400），2004年考入中国科学技术大学，2008年获学士学位，2013年获博士学位。2017年起在中国科学技术大学光学与光学工程系担任特任副研究员。主要研究方向为：集成光学与量子光学，腔光机械系统。

2010年获首届教育部“博士研究生学术新人奖”， 2012年获中国光学学会“王大珩光学奖”、博士生国家奖学金，20115年获量子信息与量子科技前沿协同创新中心墨子杰出博士后称号。

乔羽（09206），2009年考入中国科学技术大学，2013年获学士学位。2016年在北海道大学获硕士学位，2019年在日本国立筑波大学 /日本国立产业技术综合研究院获博士学位。厦门大学教授，博士生导师。主要研究方向为：二次电池储能体系机理研究与材料研发、电化学原位光谱、电极/电解液表界反应机理研究。

2017年获日本文部省奖学金，2019年获日本国立筑波大学优秀博士毕业生奖，2021入选厦门大学南强青年拔尖人才。

钟翰森（13203），2013年考入中国科学技术大学，2017年获学士学位，2022年获博士学位。现在上海人工智能实验室工作。

在校期间，完成“九章”和“九章二号”光量子计算原型机，首次实现光量子计算优越性，在高斯玻色采样任务上，实验完成了113光子的高斯玻色采样，实现相比经典超级计算机10^24的加速，证明了量子计算机可以完成一些经典计算机无法完成的任务，发表相关文章25篇，申请相关国家发明专利12项。博士期间曾获中国科学院院长特别奖，博士论文也曾被评为中国科学技术大学优秀博士论文。相关成果被评为2021年国内十大科技新闻，随研究团队获得五四青年奖章集体。

王翔（中国科大特任教授），中国科学技术大学网络空间安全学院、大数据学院，教授，博士生导师。2019年2月在新加坡国立大学获得博士学位，入选2021年“国家自然科学基金优秀青年科学基金项目（海外）”，于2022年2月加入中国科大。

主要研究领域为可信人工智能、信息检索、数据挖掘和机器学习，特别关注于图学习中的可解释性、泛化性和鲁棒性，以实现更好的、更值得信赖的深度学习与人工智能算法。研究主要的应用场景为信息检索（如个性化推荐）、数据发掘（如图预训练）、安全（如金融科技中的欺诈检测、信息安全）和多媒体（如视频问答）等。相关工作在TPAMI、ICML、NeurIPS、ICLR、KDD、SIGIR、WWW等顶级国际会议发表录用CCF-A类长文50余篇。其中超过10篇论文入选了最高引和最具影响力榜单（如KDD 2019、SIGIR 2019、SIGIR 2020、SIGIR 2021）和最佳论文候选列表（如WWW 2021、CVPR 2022）。截至2022年11月，Google Scholar总引7500余次，h-index 35。担任NeurIPS、ICLR、SIGIR、KDD等顶级会议PC成员，JMLR、TKDE、TOIS等知名期刊特邀审稿人。