《麻省理工科技评论》中国与 DeepTech 联合发起“中国智能计算创新人物”评选，旨在表彰那些在智能计算领域做出杰出贡献的科研人员、工程师、产业实践者，他们不仅在学术研究上取得了突破，更在技术推广和商业应用上展现了卓越的榜样力量。
历时为期一年的征集、提名和评审工作，2024 年 4 月，《麻省理工科技评论》中国×DeepTech 正式发布“2023 年中国智能计算创新人物”入选者名单，人工智能学院李向涛教授入选该榜单。《麻省理工科技评论》“中国智能计算创新人物”是智能计算行业的技术和人才指向标，代表着对于前沿科技的执著、对智能计算生态的重视、对技术为了福祉（Tech for good）的珍视。
《麻省理工科技评论》“中国智能计算创新人物”评选机构表示，李向涛教授在智能计算领域取得了突出的研究成果，主要是聚焦于人工智能驱动的科学研究，利用人工智能技术对生物数据分析和理解，通过对多组学数据的研究，深入探讨生物机制，从而助力药物发现。
李向涛带领团队致力于开发面向单细胞转录组学的深度学习模型，以提高对复杂高维稀疏空间数据的聚类性能。他们成功解决了传统聚类算法难以精准度量和识别复杂生物数据分布及结构的问题，这一进展推动了细胞数据分析和基因调控机制的理解。这项研究成果已发表于《Nature Communications》，第一作者为22级博士生于卓含，该生亦获得了首批国家自然科学基金博士项目资助。此外，团队还针对癌症基因组学数据中普遍存在的数据缺失和噪声问题进行了深入研究。他的工作帮助筛选出与癌症高度相关的变异基因，为癌症研究提供了重要的理论支持。同时，他还探索了基于蛋白质组学数据的深度序列语言学习方法，改进了生物序列的表征方式，这一方法不仅考虑了序列的顺序编码，还充分利用了序列中的生物特征，为生物学数据的解析提供了新的视角，这一新方法已在《Nature Communications》上发表，第一作者是23级博士生朱浩然。
