扬恩·勒昆（Yann André Le Cun，1960年7月8日出生）是一位法裔美国计算机科学家，研究领域涵盖人工智能、机器学习、计算机视觉、机器人和图像压缩。他最为人知的是在卷积神经网络（CNNs）方面的开创性工作，这一受生物学启发的模型成为现代深度学习的基础。他还是DjVu图像压缩技术的主要创造者之一，并与莱昂·博图（Léon Bottou）共同开发了Lush编程语言。
勒昆曾担任Meta Platforms的首席AI科学家，之后于2025年12月共同创立了先进机器智能实验室（AMI Labs）。他目前担任纽约大学库朗数学科学研究所的雅各布·T·施瓦茨计算机科学教授。2018年，他与约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）和杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）共同获得图灵奖，以表彰他们在深度学习方面的贡献，三人有时被称为“深度学习三巨头”或“AI教父”。
早年生活与教育
勒昆1960年7月8日出生于巴黎郊区的苏瓦西-苏-蒙莫朗西。他的姓氏源自布列塔尼地区的古形式Le Cunff，起源于布列塔尼北部的甘冈地区；Yann是Jean的布列塔尼语形式。他于1983年从ESIEE工程学院获得工程师文凭，1987年从皮埃尔和玛丽·居里大学（现索邦大学）获得计算机科学博士学位。在博士研究期间，他提出了一种早期的反向传播算法形式，该算法对训练神经网络至关重要。1987年起，他在多伦多大学师从杰弗里·辛顿从事博士后研究。勒昆拥有美国国籍，育有三个儿子。
贝尔实验室与早期职业生涯
1988年，勒昆加入位于新泽西州霍姆德尔的AT&T贝尔实验室自适应系统研究部门，由劳伦斯·杰克尔（Lawrence D. Jackel）领导。在那里，他开发了多种机器学习方法，包括卷积神经网络（即LeNet）、“最优脑损伤”（Optimal Brain Damage）正则化技术，以及图变换网络（类似于条件随机场）。他将这些方法应用于手写识别和光学字符识别，其银行支票识别系统被NCR等公司广泛部署。
1996年，他成为AT&T实验室-研究部门图像处理研究主管，该部门隶属于劳伦斯·拉比纳（Lawrence Rabiner）的语音与图像处理实验室。他的工作重点包括DjVu图像压缩格式，该格式用于高效分发扫描文档，后来被互联网档案馆（Internet Archive）采用。他的合作者包括莱昂·博图和弗拉基米尔·瓦普尼克（Vladimir Vapnik）。
纽约大学时期
在NEC研究所短暂工作后，勒昆于2003年加入纽约大学，担任库朗数学科学研究所的雅各布·T·施瓦茨计算机科学教授。他在纽约大学的研究集中于基于能量的模型（用于监督和无监督学习）、目标识别的特征学习以及移动机器人技术。
2012年，他成为纽约大学数据科学中心的创始主任。2013年12月9日，他被任命为Meta AI Research（位于纽约市）的首任主任，并于2014年初卸任纽约大学的主任职务。2013年，他与约书亚·本吉奥共同创办了国际学习表征会议（ICLR），该会议采纳了他倡导的会后公开评审机制。他还组织了1986年至2012年间在犹他州斯诺伯德举办的年度“学习研讨会”，并担任CIFAR“机器与大脑学习”项目的联合主任。
2016年，勒昆在巴黎法兰西公学院担任访问教授，主持年度“信息学与数字科学”讲席。2023年，他被任命为纽约大学库朗研究所的首任雅各布·T·施瓦茨讲席教授。此外，他还担任法国研究机构Kyutai的科学顾问，该机构由泽维尔·尼尔（Xavier Niel）、鲁道夫·萨德（Rodolphe Saadé）、埃里克·施密特（Eric Schmidt）等人资助。
Meta Platforms与FAIR
勒昆于2013年加入Facebook（现Meta Platforms），担任首席AI科学家，领导其AI研究实验室FAIR。在任期间，他塑造了Meta的研究议程，推动了自监督学习和世界模型等领域的进展。他对基于纯文本的大型语言模型方法持批评态度，主张构建能够从物理世界动态中学习的架构。
AMI Labs与后续创业
2025年11月19日，勒昆确认将离开Meta，创立一家专注于世界模型架构和类人人工智能（他称之为“超级智能”）的公司。这家名为先进机器智能实验室（AMI Labs）的公司由首席执行官亚历克斯·勒布伦（Alex LeBrun）领导，勒昆担任执行主席。AMI Labs的目标是构建能够学习物理世界结构和动态的AI系统，而不仅仅是预测文本。
2026年3月，AMI Labs宣布完成10.3亿美元融资，投前估值为35亿美元，本轮融资由Cathay Innovation、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital和Bezos Expeditions共同领投。2026年1月，勒昆还成为Logical Intelligence公司技术研究委员会创始主席，该公司专注于基于能量的推理系统开发。
荣誉与奖项
勒昆是美国国家科学院、美国国家工程院和法国科学院院士。他获得了多个荣誉博士学位，包括墨西哥国立理工学院（2016年）、巴黎高等电信学校（2018年）、巴黎西岱大学（2021年）、锡耶纳大学（2023年）和香港科技大学（2023年）。
他的奖项包括IEEE神经网络先锋奖（2014年）、IEEE模式分析与机器智能杰出研究员奖（2015年）、富兰克林研究所的IRI奖章（2018年）和哈罗德·彭德奖（2018年）。2019年，他获得美国成就学会的金盘奖。2019年3月，他与约书亚·本吉奥和杰弗里·辛顿共同获得2018年图灵奖。2022年，他获得阿斯图里亚斯公主奖“科学研究”类奖项。
遗产与影响
勒昆在1980年代末和1990年代初开发的卷积神经网络为现代计算机视觉奠定了基础，其应用范围从自动驾驶到医学影像。他对基于能量的模型和世界模型的倡导持续影响着关于机器学习未来的讨论，尤其是关于基于文本预测的生成式AI局限性的辩论。他转向AMI Labs标志着他推动AI向具身化和物理 grounding 方向发展，这与扩展Transformer语言模型的路线形成了鲜明对比。