2025年11月27日，電氣電子工程師學會(IEEE)公布了2026年度晉升會士(Fellow)人員名單，北京大學彭宇新教授以其對跨媒體分析與細粒度識別的貢獻(for contributions to cross-media analytical systems and fine-grained visual recognition)，當選為IEEE Fellow。

　　彭宇新，北京大學二級教授、博雅特聘教授，IEEE/CAAI/CIE/CSIG Fellow。

　　主要研究方向為多媒體分析、計算機視覺、人工智能。以第一完成人獲2016年北京市科學技術獎一等獎和2020年中國電子學會科技進步獎一等獎，2008年獲北京大學寶鋼獎教金優秀獎，2017年獲北京大學教學優秀獎。主持了863、國家自然基金重點(2項)、北京自然基金聯合基金重點、發改委專項等40多個項目。發表TPAMI、IJCV、CVPR、NeurIPS、ICML等ACM/IEEE Trans.和CCF A類論文160多篇，獲最佳論文獎2次，包括國際多媒體領域的重要學術會議MMM 2019唯一最佳論文獎。連續4年(2021-2024)入選全球前2%頂尖科學家“年度科學影響力排行榜”和“終身科學影響力排行榜”。連續5年(2020-2024)入選愛思唯爾“中國高被引學者”榜單。入選ScholarGPS 2024年全球前0.05%頂尖學者近五年榜單。

　　參加10屆(10年)由美國國家標準與技術研究院(NIST)舉辦的國際評測TRECVID視頻搜索比賽，均獲第一名，參賽隊伍包括斯坦福大學、卡內基梅隆大學、牛津大學等。成果應用于國家網信辦、公安部、國家廣播電視總局等重要單位以及華為、騰訊、快手、蔚來、美團、中國電信、中國鐵塔等頭部企業。擔任IEEE TCSVT高級領域編委、IEEE TMM等期刊編委，培養博士生獲中國計算機學會、中國電子學會等優博。

　　彭宇新教授長期從事跨媒體分析研究，針對互聯網大數據“管不住”和“用不好”兩大難題，提出了跨媒體內容理解與生成的系統性解決方案。一是構建了“知識增強-粒度細化-運動感知”三位一體的跨媒體內容理解新范式，二是構建了“理解-推理-生成”閉環優化的跨媒體內容生成方法體系。提出了“弱監督圖像細粒度分類”新研究方向，單篇論文谷歌引用1115次，被國際同行專家評價為“首次(first work)解決了無對象標注圖像細粒度分類難題”、“取得巨大進展(made great progress)”。構建并發布了5個跨媒體數據集和評測基準，被斯坦福大學、麻省理工學院、卡內基梅隆大學、谷歌、微軟等300多個研究機構使用，并發表TPAMI、IJCV、CVPR、NeurIPS等論文600多篇，引領跨媒體分析方向研究。

　　近年來彭宇新教授的研究成果應用于快手、華為、阿里、美團、蔚來、騰訊、中國電信、中國鐵塔、中國航天科工三院等12家頭部企業，代表性應用如下：

　　應用一：快手視頻自動創作

　　文生視頻技術應用于快手視頻自動創作業務，克服內存消耗高、幀率低、連貫性差等難題，計算開銷降低10倍，在畫面質量、動態表現、響應速度等方面技術領先。

　　應用二：快手可靈AI試衣

　　虛擬換衣技術應用于快手可靈AI試衣業務，根據用戶提供的人物照片和選擇的商品圖片，自動生成整體效果自然、細節高度保真的換衣效果圖。

　　應用三：美團廣告海報自動生成

　　廣告海報自動生成技術應用于美團APP，以人工智能技術代替專業廣告設計師，大幅降低人力成本，提高了廣告海報的美學質量。

　　應用四：華為手機端側大模型

　　端側視覺大模型應用于華為手機圖庫APP，在提升大模型精度的同時顯著降低參數量，提升了大模型在智能手機等端側設備上的部署效率，增強了華為圖庫的智能化圖像與視頻處理能力。

　　應用五：阿里視頻指紋識別

　　視頻指紋識別技術應用于阿里云視頻DNA檢索系統，在視頻查重、視頻溯源等核心業務場景實現規模化應用，在提升檢索準確率的同時，降低了5倍存儲成本和25倍計算成本。

　　應用六：蔚來自動駕駛

　　三維場景感知技術應用于蔚來自動駕駛業務，達到厘米級場景流速度預測精度，實現了障礙物預測、移動目標追蹤和密集三維場景感知等業務需求。

　　應用七：中國航天科工三院無人機控制系統

　　端側障礙物感知技術應用于中國航天科工三院無人機控制系統，在端側無人機設備上部署，僅僅使用視覺信息實現了無人機自主避障和自主降落，為無人機的低空飛行提供安全保障。應用八：騰訊視頻推薦系統

　　跨媒體知識圖譜技術應用于騰訊視頻推薦業務，構建體育領域細粒度跨媒體知識圖譜，并基于知識圖譜預測用戶偏好，實現大量視頻的精準推薦。

　　應用九：騰訊視頻內容審核

　　多模態內容審核大模型已應用于騰訊微信視頻號，每日審核超過15萬條用戶上傳內容，有害內容識別準確率超過98%。

　　應用十：中國電信人員跌倒檢測

　　人員跌倒檢測技術應用于中國電信天翼視聯AI分析平臺，實現學校、養老院等復雜場景中的實時在線多人跌倒檢測。

　　應用十一：中國鐵塔中高點位監測

　　中高點位多場景監測技術應用于中國鐵塔視聯平臺，覆蓋50種以上細粒度類別對象、4種模態(如可見光、夜視、紅外等)監控場景，同時支持5種下游任務，精度和效率大幅提升。