「【新智元导读】2025 ACM Fellow 公布！全球 71 位计算机顶尖学者当选，顶尖 1% 的荣誉。19 位华人学者上榜，其中包括清华朱军、北大陈宝权、港科大贾佳亚、熊辉。」
2025 ACM Fellow 名单，正式出炉！
今天，全球最具影响力计算学会 ACM 官宣：2025 年新增 71 位 Fellow。
新晋入选者中，华人学者占 19 席（占比约 27%），有我们熟知的 AI 大佬，比如北大陈宝权、清华朱军、港科大贾佳亚、熊辉等。
要知道，全球 ACM 的会员超过 10 万人，能拿到 Fellow 的，占比仅约顶尖 1%。
全部都是万里挑一的大神！
这是 ACM 授予个人的最高荣誉，代表着顶尖学者在技术创新或领域服务方面的卓越成就。
今年的入选者，分别来自加拿大、中国、法国、德国、美国等 14 个国家，就职于世界一流大学、领先科技公司和研究机构。
2025 年的 Fellow 贡献横跨计算科学的多个核心与前沿方向，具体涵盖了：
医疗 AI、计算机图形学、数据管理、电子邮件技术、人机交互、移动计算、网络系统、机器人技术、安全性、可持续性......
ACM 将于 6 月 13 日在旧金山举行颁奖晚宴，正式表彰 2025 年度 Fellow。
接下来，一起看看今年华人学者的风采吧。
「19 位华人学者，占比近三成」
本年度名单中（不分先后），华人学者表现卓越，成为一股不可忽视的重要力量。
「Pei」 「Cao」
机构：YouTube
获选原因：在网络缓存、搜索引擎效率和信息质量方面的贡献
Pei Cao 目前是 YouTube 工程副总裁，于 2012 年加入公司。
她获得了清华大学计算机科学学士学位，随后于 1995 年获得普林斯顿大学计算机科学博士学位。
Cao 博士因在技术和软件方面的突破，获得了美国专利商标局授予的多项专利。
她是视频动态缩略图生成、分层文档相关性，以及查询语句短语化 （query phrasification）等专利的共同持有人，并为众多专业期刊撰写过文章。
「Baoquan Chen（陈宝权）」
机构：北京大学
获选原因：在大规模场景重建、离散几何处理和制造形状设计方面的贡献。
陈宝权现任北京大学教授，智能学院副院长，计算机图形学、三维视觉与可视化领域专家。
他于 1991 年 7 月获得西安电子科技大学工学学士学位；1994 年 3 月获得清华大学工学硕士学位。
陈宝权教授在 ACM SIGGRAPH、IEEE VIS、ACM Transactions on Graphics (TOG)、IEEE Transactions on Visualization and Graphics （TVCG）等国际会议和期刊发表论文 200 余篇。
他于 2017 年当选中国计算机学会会士，2020 年当选 IEEE Fellow，2021 年入选 IEEE Visualization Academy，当选中国图象图形学学会会士。
「Deming Chen」
机构：伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校
获选原因：在可重构计算（包括综合算法）和可定制 AI 加速器设计方法学方面的贡献。
Deming Chen 目前任 UIUC 电气与计算机工程系教授。
他于 1995 年获得了匹兹堡大学计算机科学学士学位，随后在 UCLA 拿到了计算机科学的硕士和博士学位。
主要研究方向涵盖了，可重构计算、云计算、系统级和高层次综合、机器学习、物联网以及硬件安全等领域。
Chen 博士在创业方面也经验丰富，参与了多家初创公司。
2001 年他在 Aplus Design Technologies 任软件工程师时，将自己发表的关于 CPLD 技术映射的算法转化为了实际软件，该软件后来被 Altera（现英特尔旗下）独家授权，并分发给了全球众多客户。
「Kwang-Ting Cheng（郑光廷）」
机构：香港科技大学
获选原因：在电子电路和计算系统的设计自动化及软硬件协同设计方面的贡献。
郑光廷现任香港科技大学副校长（研究及发展）、讲座教授。
他于 1988 年毕业于加州大学伯克利分校，取得电机工程与计算机科学博士学位。
个人研究兴趣包括，计算机视觉、电子设计自动化、医学图像分析、移动计算、超大规模集成电路（VLSI）。
他是电子测试与设计验证领域的世界权威，也在多个研究方向作出深远贡献，包括电子与光子系统的设计自动化、计算机视觉以及医学图像分析等。
他已发表 500 多篇技术论文，合著 5 本书，拥有 12 项美国专利，并将多项发明成果转化为成功的商业产品
「Yun Raymond Fu」
机构：东北大学
获选原因：在表征学习、计算机视觉、人脸和手势识别方面的贡献。
Yun Raymond Fu 是东北大学工程学院和 Khoury 计算机科学学院的特聘教授，同时还担任电气与计算机工程系主管科研的副系主任。
他获得了伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（UIUC）电气与计算机工程博士学位。
个人研究兴趣包括 计算机视觉、机器学习、数据挖掘。
Fu 博士在推动计算机视觉和机器学习发展方面做出了许多奠基性的贡献，成绩单非常亮眼。
他最出名的代表作就是发表在 CVPR 2018 和 ECCV2018 上：残差密集网络（RDN）+ 残差通道注意力网络（RCAN）。
这是两个用于图像修复的超深卷积神经网络。这两项工作的引用次数已经超 13,000 次，入选了 CVPR/ECCV 历史上最具影响力的十大论文。
「Zi Helen Huang」
机构：昆士兰大学
获选原因：在大规模多媒体内容理解、索引和检索方面的贡献。
Helen Huang 现任昆士兰大学电子工程与计算机科学学院 (School of EECS) 教授，兼任数据科学学科负责人。
她本科毕业于清华大学计算机科学系，并于 2007 年在昆士兰大学 EECS 学院获得计算机科学博士学位。
主要研究方向包括多媒体索引与搜索、计算机视觉、推荐系统、社会数据分析以及知识发现。
她在顶级学术会议和期刊上发表了 200 多篇论文，凭借在**「多模态」**数据管理领域的贡献，Helen 曾选为 IEEE Fellow。
「Jiaya Jia（贾佳亚）」
机构：香港科技大学
获选原因：在计算机视觉中的分割、场景解析和纹理分析方面的贡献。
贾佳亚，思谋科技 SmartMore 创始人、董事长，香港科技大学讲座教授。
他本科毕业于复旦大学，博士阶段由港科大和微软亚洲研究院联合培养，师从邓智强教授和沈向洋。
贾佳亚从 2004 年开始就带领团队从事计算机视觉研究和相关算法研发，在超 20 年的研究生涯里，发表了顶级论文 200 多篇，论文被引用超过 100,000 次，H 指数超过 120。
他也是全球计算机视觉最著名的专家之一，多次入选「年度全球前 2％顶尖科学家榜单」。
「Xiaohua Jia（贾小华）」
机构：香港城市大学
获选原因：在数据安全和分布式计算系统方面的贡献。
贾小华现任香港城市大学计算机科学系系主任兼讲座教授。
他于 1984 年和 1987 年分别获得中国科学技术大学理学学士（BSc）和工学硕士（MEng）学位，并于 1991 年获得东京大学理学博士（DSc）学位。
他的研究兴趣包括无线网络、传感器网络、分布式系统与云计算、互联网与 Web 技术等。
他也是 IEEE Fellow，以及 ACM Distinguished Member（杰出会员）。
「Hai Jin（金海）」
机构：华中科技大学
获选原因：在高效以数据为中心的处理、内存管理和分布式系统架构方面的贡献。
金海是华中科技大学教授、博士生导师。
他于 1994 年毕业于原华中理工大学计算机系计算机系统结构专业，获工学博士学位。
主要研究领域为计算机体系结构、计算系统虚拟化、集群计算和网格计算、对等计算、网络存储与并行 I/O、网络安全等。
他曾在国内外正式发表学术论文 500 余篇，其中被 SCI、EI 等权威检索刊物收录 500 余篇次。
「Jian Ma（马坚）」
机构：卡内基梅隆大学
获选原因：在计算生物学算法和机器学习方面的贡献。
Jian Ma 现任 CMU 计算机科学学院计算生物学系的 Ray and Stephanie Lane 讲席教授。
他曾获得了复旦大学学士和硕士学位，并于 2006 年获得了宾夕法尼亚州立大学计算机科学博士学位。
个人研究致力于开发基于生物学原理的 AI，旨在揭示细胞组织、交流和功能的原理，这对人类健康和疾病有着广泛的影响。
他和团队正开发概率模型和深度学习模型，特别是基于图的方法和生成式 AI 方法，以推动科学发现并指导实验。
「Tao Mei（梅涛）」
机构：智象未来
获选原因：在多媒体分析、检索及应用方面的贡献。
梅涛博士是智象未来（HiDream.ai）创始人兼首席执行官，致力于以生成式 AI 推动创意与内容产业变革。
他本科及博士毕业于中国科学技术大学。
梅博士是人工智能、计算机视觉与多媒体领域的国际知名学者，论文被引用四万余次，荣获 15 项国际论文奖，拥有 70 余项授权专利。
他也是加拿大工程院外籍院士，国际电气电子工程师学会、国际模式识别学会和中国人工智能学会会士，以及国际计算机学会杰出科学家。
「Kian-Lee Tan」
机构：新加坡国立大学
获选原因：在高级数据库应用的查询优化和处理方面的贡献。
Kian-Lee Tan 现任新加坡国立大学 (NUS) 计算机学院计算机科学教授。
他曾获得了新加坡国立大学计算机科学学士、硕士和博士学位。
目前的研究方向主要包括多处理器和分布式系统中的查询处理与优化、数据库性能、数据分析以及数据库安全。
Tan 教授在国际期刊和会议论文集中发表了超过 300 篇研究论文，并合著了多部书籍和专著。此外，他也是 2013 年 IEEE 技术成就奖的获得者。
「Hanghang Tong」
机构：伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校
获选原因：在大规模图挖掘的理论、算法及应用方面的贡献。
Hanghang Tong 现任伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校计算机科学系教授。
他曾获得清华大学学士和硕士学位，又在 CMU 获得了机器学习硕士和博士学位。
个人研究兴趣包括大规模数据挖掘、机器学习。他也是 IEEE Fellow（2021）、ACM 杰出会员（2020）。
「Hui Xiong（熊辉）」
机构：香港科技大学（广州）
获选原因：在推动 AI 和移动计算发展方面的研究贡献。
熊辉，现为香港科技大学（广州）协理副校长，人工智能学域讲座教授。
他曾获得中国科学技术大学学士学位，新加坡国立大学硕士学位，以及明尼苏达大学博士学位。
熊辉长期从事数据挖掘、人工智能、移动计算、大数据分析、商务智能、互联网证券与信息安全等领域研究，开发了广泛应用的 Informer 算法。
他获得的其他荣誉包括 AAAS Fellow、AAAI Fellow、IEEE Fellow、ACM 杰出科学家、中国人工智能学会会士。
「Li Xiong」
机构：埃默里大学
获选原因：在静态类型系统和编程语言领域的机械化数学方面的贡献。
Li Xiong 现任埃默里大学计算机科学系 Samuel Candler Dobbs 讲席教授，以及生物医学信息学教授。
她本科毕业于中国科学技术大学，随后分别在约翰霍普金斯大学和佐治亚理工学院获得理学硕士及博士学位。
她领导的可信信息管理与共享实验室（AIMS）致力于针对医疗健康、公共卫生和空间智能领域，研发可信赖且增强隐私的 AI 解决方案。
凭借在隐私保护、安全数据共享及分析领域的杰出贡献，她分别于 2022 年和 2024 年当选 IEEE Fellow 和 AAAS Fellow。
「Junfeng Yang（杨俊锋）」
机构：哥伦比亚大学
获选原因：在可信软件和 AI 系统领域的领导力及贡献。
Junfeng Yang 现任哥伦比亚大学计算机科学系教授。
他本科毕业于清华大学计算机系，随后在斯坦福大学获得了计算机科学博士学位。
在斯坦福期间，他开发了 eXplode，这是一个通用且轻量级的系统，能有效发现存储系统中的错误。
这项工作不仅获得过 OSDI 最佳论文奖，还促成了包括 Linux 内核在内的真实系统中大量 Bug 修复。
个人研究致力于构建可靠且安全的系统。目前主攻方向包括：(1) 机器学习的安全性和鲁棒性；(2) 用于更好地保护、验证、分析、测试和调试软件的工具；以及 (3) 面向云应用的编程和运行时系统。
「Ke Yi（易珂）」
机构：香港科技大学
获选原因：在查询处理理论与实践方面的贡献。
Ke Yi 是香港科技大学计算机科学与工程系教授，大数据科技理学硕士项目主任。
他于 2001 年本科毕业于清华大学，并于 2006 年在杜克大学获得博士学位，专业均为计算机科学。
研究方向包括：数据流、数据库系统、差分隐私、并行与分布式算法、采样。
他曾两度斩获 SIGMOD 最佳论文奖 (2022, 2016)，并获得过 SIGMOD 最佳论文荣誉提名 (2022)、PODS 时间检验奖 (2022)。他也是 ACM 杰出会员。
「Yu Zheng（郑宇）」
机构：京东
获选原因：在时空数据挖掘和城市计算领域的贡献。
郑宇博士现任京东集团副总裁、京东城市总裁、京东智能城市研究院院长。
他曾获得西南交通大学学士、硕士和博士学位。
郑宇博士提出了「城市计算」的理念，是城市计算领域的先驱和奠基人，也是时空大数据的领军人物。
自 2006 年以来，他一直在城市计算和时空数据挖掘领域不断深钻和耕耘，发表高质量国际论文百余篇，其中多篇论文成为了城市计算领域奠基性的论文，在知名国际会议上五次获得最佳论文奖。
Jun Zhu（朱军）
机构：清华大学
获选原因：在概率机器学习理论与方法方面的贡献。
Jun Zhu 是北京智源人工智能研究院机器学习首席科学家，清华大学计算机系正教授、博士生导师。
他曾获得清华大学计算机科学与技术专业学士、硕士和博士学位，之后又在卡内基梅隆大学从事博士后研究。
主要研究领域包括：机器学习，贝叶斯方法，深度学习，数据挖掘。
个人研究突出贡献中，在表示学习方面，他带领团队开发统计模型来学习用于数据分析任务的隐含表示；在稀疏主题编码（STC）方面开发了 STC 一种主题模型的非概率公式等等。
「所有名单」
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参考资料：
