沈新，毕业于卡内基梅隆大学，就职于亚马逊，是一位人工智能科学家、杰出学者，在人工智能领域为工业界和学术界作出了突出贡献。沈新在人工智能、人机交互、机器人等多学科领域拥有丰富的科研背景，这使他具备领先的产品思维和独到的研究思路。其中，他最大的贡献是将复杂的人工智能技术成功应用于实际产业，多次领导团队进行科研，并推动了技术革命，为业界创造了数亿美元的商业价值。

跨学科教育背景

从本科阶段开始，沈新就展现了他对科技的热情。他尤其喜欢研究复杂的机器人智能系统，而这需要多学科的科研能力，包括产品思维、机械设计和控制器编程等。本科期间，沈新就读于美国最顶尖的理工学府之一——德克萨斯农工大学。在校期间，他不仅以3.9/4.0的高分完成了学业，还积极参与了该校顶尖的机器人研究和人工智能研究，涉及计算机视觉和机器人精确控制等领域。

在本科科研阶段，沈新积累了丰富的人工智能、机器学习等知识，以及大量的科研经验。他的研究涉及由人工智能驱动的计算机视觉技术，并以此开发医疗机器人系统。这项研究具有广泛的应用领域，包括自动驾驶车辆、基于计算机视觉的癌症早期检测以及AR/VR技术等。沈新的这一研究成果发表在MDPI期刊上，迅速引起了学术界的关注，并数次被全球具有影响力的研究学者引用，其中包括康考迪亚大学研究主席Hassan Rivaz博士。

毕业后，沈新先后在美国贝尔直升机公司和英特尔中国公司工作，积累了工业界的实践经验。随后，他决定回到学术界深造。2018年，他被卡内基梅隆大学录取，专注于更深入的人工智能研究。2019年，沈新利用课余时间，在沃尔沃旗下的自动驾驶子公司Zenuity担任计算机视觉实习生，并提出了一个领先的研究课题：使用深度学习和计算机视觉技术实现实时无人车鱼眼镜头的校准。这一研究在当时具有领先的思想和实际应用意义，因为当时，无人车领域的一个主要技术难题，是鱼眼相机拍摄的照片和视频无法很好地与现有的基于计算机视觉的自动避障算法兼容。

沈新的研究得到了他导师的大力支持。该研究提出了一些领先的算法思想，包括基于生成对抗网络和推土距离（Wasserstein Distance）的实时鱼眼照片自动修复。这项研究不仅解决了当时无人车领域的实际问题，还对其他领域产生了广泛影响，包括推荐系统和医疗技术。沈新的这项研究成果发表在人工智能和机器学习领域的顶尖期刊上，并得到了业内学者的广泛关注。众多学者引用该研究成果，包括人工智能领域的多名杰出学者和教授，如推荐系统和信息检索领域的权威专家Irwin King教授。