阿里达摩院启动阿里星计划开放15项AI课题

阿里达摩院近日正式启动面向2027届高校毕业生的“阿里星”顶尖人才招募培养计划，并同步开放15项前沿研究课题。此次计划覆盖AI芯片、新型CPU架构、医疗多模态智能体、AGI决策等多个关键领域，旨在吸引高校优秀人才投身下一代人工智能技术的探索与研发。

在芯片领域，达摩院围绕AI计算基础设施布局了多项研究方向，包括AI芯片编程模型设计、AI编译器研发、面向大模型训练与推理的AI SoC架构研究，以及AI芯片推理系统优化等课题。其中，相关研究将深入涉及自研AI芯片编程语言、编译器工具链、软硬件协同优化、先进封装与系统架构设计等关键技术。这些方向直接关系到AI算力的底层效率，是支撑大模型规模化应用的重要基础。

此外，达摩院还关注Agent时代计算架构的演进，推出了AI Agent CPU架构探索课题。该课题旨在研究下一代RISC-V高性能CPU设计方向，分析智能体工作负载的特点，探索适配Agentic AI的新型微架构。同时，团队也将开展AI驱动的RISC-V编译优化研究，通过AI模型提升编译系统的智能化水平，并积极参与相关国际标准的探索。这些研究有望为未来智能体计算提供更高效、更灵活的硬件支撑。

在AI应用方向，达摩院重点布局了医疗人工智能、多模态智能体和通用人工智能技术。相关课题包括医疗影像基础大模型、医疗多模态智能体、医学视觉大模型与AI Agent研发，目标是通过大模型、强化学习和智能体技术解决疾病诊断、医学数据分析等实际临床问题。这些研究不仅具有技术前沿性，也直接关系到医疗健康领域的智能化升级。

同时，达摩院还面向工业领域开展AGI决策技术研究，探索长期记忆、自我认知建模、持续学习和自主智能体能力在能源、航空、高铁、港口等场景中的应用，并推进AI视频前沿算法标准的制定与产品化落地。这些课题体现了AI技术从实验室走向产业落地的完整路径。

此次“阿里星”计划覆盖了从底层芯片架构到行业智能应用的完整技术链路，反映出当前AI产业竞争正从模型能力扩展至芯片、软件生态和智能体应用等全栈技术体系的建设。通过开放这些前沿课题，达摩院不仅为高校人才提供了高水平的科研平台，也为AI技术的长期发展储备了核心力量。