青年科学基金项目A类（原国家杰青项目）支持在基础研究方面已取得突出成绩的青年学者自主选择研究方向开展创新研究，促进青年科学技术人才的成长，吸引海外人才，培养和造就一批进入世界科技前沿的优秀学术带头人。

国家自然科学基金委从2024年起，对上一年底资助期满的杰青项目开展分级评价，确定“优秀”、“良好”、“一般”的评价等级并将其反馈依托单位作为杰青项目负责人科研表现的评价参考，同时择优遴选不超过20%的优秀项目给予第二个五年滚动支持，资助强度加倍达到800万元，集中优势资源培养造就高水平领军人才。

彭宇新，北京大学二级教授、博雅特聘教授，CAAI/CIE/CSIG Fellow，2019年国家杰出青年科学基金获得者（2025年获延续资助），2019年国家万人计划科技创新领军人才，2018年科技部中青年科技创新领军人才，863项目首席专家，中国工程院“人工智能2.0”规划专家委员会专家，中国人工智能产业创新联盟专家委员会主任，中国图象图形学学会副秘书长、提名与奖励委员会副主任，北京图象图形学学会副理事长。主要研究方向为多媒体分析、计算机视觉、人工智能。以第一完成人获2016年北京市科学技术奖一等奖和2020年中国电子学会科技进步奖一等奖，2008年获北京大学宝钢奖教金优秀奖，2017年获北京大学教学优秀奖。主持了863、国家自然基金重点（2项）、北京自然基金联合基金重点、发改委专项等40多个项目。发表TPAMI、IJCV、CVPR、NeurIPS、ICML等ACM/IEEE Trans.和CCF A类论文160多篇，获最佳论文奖2次，包括国际多媒体领域的重要学术会议MMM 2019唯一最佳论文奖。连续4年（2021-2024）入选全球前2%顶尖科学家“年度科学影响力排行榜”和“终身科学影响力排行榜”。连续5年（2020-2024）入选爱思唯尔“中国高被引学者”榜单。入选ScholarGPS 2024年全球前0.05%顶尖学者近五年榜单。参加10届（10年）由美国国家标准与技术研究院（NIST）举办的国际评测TRECVID视频搜索比赛，均获第一名，参赛队伍包括斯坦福大学、卡内基梅隆大学、牛津大学等。成果应用于国家网信办、公安部、国家广播电视总局等重要单位以及华为、腾讯、快手、蔚来、美团、中国电信、中国铁塔等头部企业。担任IEEE TCSVT高级领域编委、IEEE TMM等期刊编委，培养博士生获中国计算机学会、中国电子学会等优博。

彭宇新教授长期从事跨媒体分析研究，针对互联网大数据“管不住”和“用不好”两大难题，提出了跨媒体内容理解与生成的系统性解决方案。一是构建了“知识增强-粒度细化-运动感知”三位一体的跨媒体内容理解新范式，二是构建了“理解-推理-生成”闭环优化的跨媒体内容生成方法体系。提出了“弱监督图像细粒度分类”新研究方向，单篇论文谷歌引用1105次，被国际同行专家评价为“首次（first work）解决了无对象标注图像细分类难题”“取得巨大进展（made great progress）”。构建并发布了5个跨媒体数据集和评测基准，被斯坦福大学、麻省理工学院、卡内基梅隆大学、谷歌、微软和英伟达等300多个研究机构使用，发表TPAMI、IJCV、CVPR、NeurIPS等论文600多篇。

近年来彭宇新教授的研究成果应用于快手、华为、阿里、美团、蔚来、腾讯、中国电信、中国铁塔、中国航天科工三院等12家头部企业，代表性应用如下：（1）文生视频技术应用于快手视频自动创作业务，克服内存消耗高、帧率低、连贯性差等难题，计算开销降低10倍，在画面质量、动态表现、响应速度等方面技术领先。（2）广告海报自动生成技术应用于美团APP，以人工智能技术代替专业广告设计师，大幅降低人力成本，提高了广告海报的美学质量。（3）端侧视觉大模型应用于华为手机图库APP，在提升大模型精度的同时显著降低参数量，提升了大模型在智能手机等端侧设备上的部署效率，增强了华为图库的智能化图像与视频处理能力。（4）三维场景感知技术应用于蔚来自动驾驶业务，达到厘米级场景流速度预测精度，实现了障碍物预测、移动目标追踪和密集三维场景感知等业务需求。（5）端侧障碍物感知技术应用于中国航天科工三院无人机控制系统，在端侧无人机设备上部署，仅仅使用视觉信息实现了无人机自主避障和自主降落，为无人机的低空飞行提供安全保障。（6）跨媒体知识图谱技术应用于腾讯视频推荐业务，构建体育领域细粒度跨媒体知识图谱，并基于知识图谱预测用户偏好，实现大量视频的精准推荐。（7）人员跌倒检测技术应用于中国电信天翼视联AI分析平台，实现学校、养老院等复杂场景中的实时在线多人跌倒检测。（8）中高点位多场景监测技术应用于中国铁塔视联平台，覆盖50种以上细粒度类别对象、4种模态（如可见光、夜视、红外等）监控场景，同时支持5种下游任务，精度和效率大幅提升。

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