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　　美国计算机协会（Association for Computing Machinery，ACM）于 1 月 21 日公布了 2025 年度名单，共有 71 位计算机领域的杰出学者入选。ACM Fellow 是计算机领域最具声望的荣誉之一，从全球超过 10 万名 ACM 会员中遴选，仅授予在技术创新或行业贡献方面取得卓越成就的顶尖学者，入选者不超过会员总数的 1%。

　　本年度入选者来自 14 个国家和地区，研究领域涵盖人工智能、计算机视觉、数据管理、人机交互、网络系统、机器人、安全等多个方向。ACM 主席 Yannis Ioannidis 表示，今年的 Fellow 名单反映了计算机科学的最新发展，既有计算机体系结构、软件工程等成熟领域的资深专家，也有群体智能、场景识别等新兴方向的开拓者。

　　值得关注的是，本届 Fellow 中有十余位华人学者入选，他们分别来自北京大学、清华大学、香港科技大学、华中科技大学等国内高校，以及 CMU、UIUC、哥伦比亚大学等海外名校和谷歌、京东等科技企业，研究方向覆盖计算机视觉、机器学习、数据挖掘、分布式系统等核心领域。

　　曹培现任 YouTube 工程副总裁 (VP of Engineering)，她是清华大学 1990 届计算机科学学士毕业生（本科前两年就读于应用数学系，后转入计算机系）。随后她赴美深造，于 1992 年获得普林斯顿大学硕士学位，并于 1996 年获得普林斯顿大学计算机科学博士学位。博士毕业后，曹佩执教于威斯康星大学麦迪逊分校（1996-1999），担任计算机科学助理教授。在此期间，她在网络缓存（Web Caching）领域做出了开创性工作，并因此获得了美国国家科学基金会（NSF）颁发的极具声望的 CAREER Award。她早期的研究解决了互联网流量爆炸初期的关键瓶颈问题，为后来的内容分发网络（CDN）奠定了理论基础。

　　1999 年，她创办了 Tasmania Network Systems 公司并担任 CTO，该公司后被思科（Cisco）收购。2004 年加入 Google 后，她参与了 Google 搜索基础设施的多次迭代，设计了能够索引和检索数千亿网页的可扩展系统。在 YouTube，她进一步领导了搜索与发现算法的优化，直接影响了全球数十亿用户的视频观看体验。

　　入选理由：表彰其在大规模场景重建、离散几何处理和制造形状设计方面的贡献。

　　陈宝权教授现任北京大学博雅特聘教授、智能学院副院长，同时兼任北京电影学院未来影像高精尖创新中心首席科学家。他是计算机图形学与可视化领域的国际领军人物。

　　陈宝权本科毕业于西安电子科技大学（电子工程），硕士毕业于清华大学（电子工程）。1999 年，他在纽约州立大学石溪分校（SUNY Stony Brook）获得计算机科学博士学位，师从图形学泰斗 Arie Kaufman。

　　陈宝权的研究聚焦于“数字化现实”，即如何通过计算机技术高效、高保真地重建物理世界。他最为人称道的工作之一是“Smartboxes”项目，利用车载移动激光扫描系统获取了深圳市数百英里的街道数据，并开发算法利用建筑物结构中的重复性（如盒子结构）来高效重建 3D 城市模型。在离散几何处理领域，他提出了一系列基于点云的几何处理算法，解决了非结构化数据难以建模的难题。

　　在加入北大之前，他曾任山东大学计算机科学与技术学院院长、中国科学院深圳先进技术研究院（SIAT）可视计算研究中心创博主任，以及明尼苏达大学双城分校教职。他是 IEEE Fellow、IEEE 可视化学院成员（IEEE Visualization Academy），并曾担任计算机图形学顶级会议 SIGGRAPH Asia 2014 的大会主席。在 2022 年北京冬奥会上，他的团队开发的“交互式自由视点”技术，为观众提供了身临其境的观赛体验，实现了技术在国家重大活动中的落地。

　　入选理由：表彰其在可重构计算方面的贡献，包括综合算法和可定制的 AI 加速器设计方法。

　　博士是 UIUC 电气与计算机工程系（ECE）的 Abel Bliss 讲席教授，同时担任该校 AMD-Xilinx 卓越中心主任及 IBM-Illinois 发现加速器研究所的伊利诺伊主任。

　　于 1995 年获得匹兹堡大学计算机科学学士学位，2001 年和 2005 年分别获得加州大学洛杉矶分校（UCLA）的计算机科学硕士和博士学位。

　　是电子设计自动化（EDA）和可重构计算（FPGA）领域的权威。他的核心贡献在于打通了从高层软件代码到底层硬件电路的自动化设计路径（高层次综合，HLS）。他领导开发的 FCUDA、DNNBuilder 和 ScaleHLS 等开源工具，使得软件工程师能够利用 C/C++ 或 PyTorch 直接设计高效的硬件加速器，极大地降低了定制化芯片的设计门槛。

　　入选理由：表彰其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。

　　郑光廷教授现任香港科技大学（HKUST）副校长，同时是电子及计算机工程学系和计算机科学及工程学系的讲席教授。他是全球微电子测试与验证领域的奠基人之一。

　　郑光廷于 1988 年获得加州大学伯克利分校（UC Berkeley）电气工程与计算机科学博士学位。在加入学术界之前，他在著名的 AT&T 贝尔实验室工作了五年（1988-1993）。随后，他在加州大学圣塔芭芭拉分校（UCSB）任教超过 20 年，曾任该校 ECE 系主任及副校长。2016 年，他加入香港科技大学任工学院院长，后升任副校长。

　　他的研究主要解决了芯片制造中的“良率”与“可靠性”问题。他提出的测试向量生成算法及设计验证方法，是现代超大规模集成电路（VLSI）生产线上的必选项。近年来，他牵头成立了香港“AI 芯片与智能系统中心”（ACCESS），旨在研发新一代 AI 专用芯片，推动边缘计算与物联网的落地。他是 IEEE Fellow，并多次获得 DAC、ICCAD 等 EDA 领域顶级会议的最佳论文奖。

　　傅云是美国东北大学（Northeastern University）工学院杰出教授，同时隶属于 Khoury 计算机科学学院。

　　傅云本科毕业于西安交通大学信息工程专业（2001 年），硕士毕业于西安交通大学模式识别与智能系统专业（2004 年）。随后赴美，于 2008 年获得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，师从“计算机视觉之父”Thomas S. Huang（黄煦涛）教授。

　　傅云在流形学习（Manifold Learning）和子空间学习方面做出了基础性贡献。他最为学界所熟知的工作集中在图像超分辨率重建上，其团队提出的残差密集网络（RDN）和残差通道注意力网络（RCAN）模型，极大地提升了低不仅图像的恢复质量，相关论文引用量过万，成为该领域的经典之作。

　　他还创办了 AI 初创公司 Giaran，专注于利用计算机视觉技术进行虚拟试妆和肤质分析。该公司于 2017 年被日本化妆品巨头资生堂（Shiseido）收购，Fu 随之担任资生堂美洲区技术创新高级副总裁，负责建立了其 AI 研发中心，成功将学术成果转化为消费级产品。他是欧洲科学院院士（MAE）、AAAI Fellow、IEEE Fellow、IAPR Fellow 等多学会会士。

　　黄兹于 2001 年在清华大学计算机系获得学士学位，随后前往澳大利亚深造，于 2007 年在昆士兰大学获得计算机科学博士学位。

　　面对互联网时代爆发式增长的视频与图像数据，黄兹致力于解决“如何快速找到想要的内容”这一核心问题。她的研究深入到了多媒体索引（Indexing）与跨模态检索（Cross-modal Retrieval）的底层算法，开发了能够理解视频语义、并在海量数据库中实现毫秒级检索的技术。她还探索了社交媒体分析与推荐系统，试图挖掘用户行为背后的数据逻辑。

　　她是澳大利亚研究理事会（ARC）的 Future Fellow，并获得了澳洲计算研究与教育协会颁发的 Chris Wallace 奖。此外，她还担任多个顶级期刊（如 VLDB Journal, TOIS）的编委。

　　贾佳亚教授是香港科技大学（HKUST）计算机科学与工程系讲席教授，并担任思谋科技（SmartMore）的创始人兼董事长。

　　贾佳亚于 2000 年获得复旦大学计算机科学学士学位，2004 年作为香港科技大学与微软亚洲研究院（MSRA）联合培养的博士生获得博士学位，师从沈向洋等视觉领域知名学者。

　　在港科大任教之前，他长期执教于香港中文大学。他的研究聚焦于图像处理中最困难的任务——如何让计算机像人眼一样精准地分割物体边缘（Image Segmentation）和理解复杂场景（Scene Parsing）。他在模糊图像复原、纹理合成等领域发表了多篇高被引论文，总引用次数超过 10 万次。他曾担任 TPAMI 的副主编。

　　贾佳亚曾在腾讯担任杰出科学家及优图实验室（X-Lab）负责人，推动了腾讯在医疗 AI 和自动驾驶领域的布局。2019 年，他创立了思谋科技（SmartMore），专注于智能制造，利用机器视觉技术检测工业流水线上的微小缺陷。

　　贾小华教授是香港城市大学计算机科学系讲席教授，并担任去中心化信任计算中心（CDTC）主任。

　　贾小华他分别于 1984 年和 1987 年在中国科学技术大学（USTC）获得学士和硕士学位，后赴日本深造，于 1991 年获得东京大学信息科学博士学位。

　　贾小华长期深耕于分布式系统与网络安全领域。随着云计算的普及，数据存储在第三方服务器上的隐私问题日益凸显。贾小华团队设计了一系列加密存储与安全检索协议，使得用户可以在不解密数据的前提下进行操作，极大地提升了云存储的安全性。

　　入选理由：表彰其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。

　　金海教授是郑州大学副校长，华中科技大学（HUST）长江学者特聘教授，曾任该校计算机科学与技术学院院长。

　　金海于 1994 年获得华中科技大学计算机工程博士学位。此后，他曾赴德国开姆尼茨工业大学、香港大学及美国南加州大学（USC）进行访问研究。

　　金海教授在分布式系统架构方面做出了大量贡献。针对大数据时代“数据移动开销大”的痛点，他提出了“以数据为中心”的处理架构，通过近数据计算（Near-Data Computing）和高效的内存虚拟化技术，显著提升了大规模集群的计算效率。他同时也是 IEEE Fellow。

　　马坚教授是卡内基梅隆大学计算机学院 Ray and Stephanie Lane 讲席教授。他致力于用计算机科学的视角去解码生命的奥秘，是计算生物学领域的先驱。

　　马坚于 2000 年和 2003 年在复旦大学获得计算机科学学士和硕士学位，2006 年在美国宾夕法尼亚州立大学（Penn State）获得博士学位。在加州大学圣克鲁兹分校（UCSC）完成博士后研究后，他曾任教于 UIUC，后加入 CMU。

　　马坚的研究融合了机器学习与生物学，他领导的团队开发了多种新型算法，用于解析人类基因组的复杂结构，特别是细胞核内的三维染色质组织（3D Genome）。作为 NIH“4D 核组计划”中心的主任，他利用图神经网络等 AI 技术，试图从单细胞数据中重构基因组的动态变化。

　　他是古根海姆奖（Guggenheim Fellow）得主，同时也是 AAAS Fellow 和 ISCB（国际计算生物学学会）Fellow。他的工作不仅推动了基础生物学的发展，也为理解癌症等复杂疾病的致病机理提供了新的计算工具。

　　梅涛博士是生成式 AI 初创公司 HiDream.ai 的创始人兼 CEO，此前他曾是京东集团副总裁和微软亚洲研究院（MSRA）的资深研究员。

　　梅涛分别于 2001 年和 2006 年获得中国科学技术大学的学士和博士学位。在微软亚洲研究院期间，梅涛主导了多项视频内容分析技术的研发，相关成果被广泛应用于 Bing 搜索等产品。加入京东后，他负责搭建了京东的 AI 平台，将计算机视觉技术大规模应用于电商搜图、物流监控等场景。2023 年，他创办 HiDream.ai，投身于 AIGC（人工智能生成内容）浪潮，致力于开发能够生成高质量图像和视频的视觉大模型。

　　陈建利的本科、硕士及博士学位均在新加坡国立大学完成（分别于 1989、1991、1994 年）。作为数据库领域的权威，谭教授的研究贯穿了数据管理技术的多个阶段。从早期的并行数据库、分布式数据库，到后来的点对点（P2P）数据共享，再到如今的大数据分析，他始终聚焦于核心的“查询优化”问题，即如何在海量数据中以最快速度找到答案。他与合作者开发的多个数据处理框架在学术界产生了深远影响。他曾获新加坡最高科学荣誉——总统科学奖（2011 年），并获得 IEEE 技术成就奖。他曾任顶级期刊 VLDB Journal 的主编，是推动新加坡成为全球数据库研究重镇的关键人物之一。

　　童行行目前任教于 UIUC 计算机系。他是数据挖掘领域，特别是图挖掘（Graph Mining）方向的知名学者。

　　童行行于 2002 年和 2005 年在清华大学自动化系获得学士和硕士学位，2009 年在美国卡内基梅隆大学（CMU）获得机器学习博士学位，师从数据挖掘大师 Christos Faloutsos。

　　在这个万物互联的时代，数据往往以“图”（Graph）的形式存在（如社交网络、蛋白质结构、交通网络）。童行行的研究致力于为这些庞大且复杂的网络设计高效的算法，用于发现异常节点、预测连接关系或优化网络结构。他的成果被广泛应用于网络安全（检测恶意攻击）和医疗健康（药物发现）。他曾获得 IEEE ICDM 十年最具影响力论文奖、NSF CAREER Award 等多项大奖，目前担任 ACM SIGKDD Explorations 的主编。

　　熊辉教授现任香港科技大学（广州）讲席教授及协理副校长，此前他是美国罗格斯大学的杰出教授及百度研究院副院长。

　　熊辉本科毕业于中国科学技术大学（自动化），硕士毕业于新加坡国立大学（计算机），2005 年获得明尼苏达大学双城分校计算机科学博士学位。

　　熊辉教授是“移动数据挖掘”领域的开拓者。他敏锐地捕捉到了移动互联网时代产生的海量轨迹与行为数据，并开创性地将其应用于商业智能。在百度任职期间，他提出了“人才智能”（Talent Intelligence）的概念，利用 AI 技术优化企业的人力资源管理，实现了技术与管理学的跨界融合。

　　熊莉本科毕业于中国科学技术大学（1997 年），在约翰霍普金斯大学获得硕士学位后，于 2005 年在佐治亚理工学院获得博士学位。

　　在数据即资产的今天，如何共享数据而不泄露隐私是一个核心难题。熊莉的研究聚焦于“差分隐私”（Differential Privacy）和联邦学习，特别是在医疗健康数据的应用上。她开发了一系列协议，允许医疗机构在不共享患者原始数据的情况下协同训练 AI 模型，打破了医疗数据的“孤岛效应”。她是 IEEE Fellow，曾担任 ACM CIKM 2022 和 ACM SIGSPATIAL 2024 的大会主席。

　　杨俊峰教授执教于哥伦比亚大学计算机科学系，是软件系统实验室的联合主任，专注于构建“不崩溃、不被黑”的可靠系统。

　　杨俊峰于 2000 年获得清华大学计算机科学学士学位，2008 年获得斯坦福大学计算机科学博士学位，师从操作系统领域的顶尖学者。杨俊峰发明了一系列用于检测复杂软件系统中并发错误（Concurrency Bugs）和安全漏洞的自动化工具。著名的“DeepXplore”项目是全球首个针对深度学习系统的自动化白盒测试框架，能够自动发现自动驾驶等关键系统中的致命缺陷。他联合创办了 NimbleDroid 公司（后被收购），将他在安卓应用性能分析方面的研究转化为产品，帮助数百万 App 开发者优化代码。他曾获 Sloan 研究奖和 NSF CAREER Award。

　　易珂教授是香港科技大学计算机科学与工程系教授，也是该校大数据科技理学硕士项目的负责人。

　　易珂于 2001 年毕业于清华大学（计算机系），2006 年获得杜克大学计算机科学博士学位。在本科期间，他曾获清华特等奖学金，并是国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）银牌得主。

　　易珂的研究偏向计算机科学的理论基石——算法。他专注于在大数据环境下（如海量数据无法全部放入内存，或数据以流形式高速到达）如何进行高效的查询与采样。他的工作填补了数据库系统实现与理论算法下界之间的空白。

　　郑宇是京东集团副总裁、京东科技首席数据科学家，同时担任上海交通大学讲席教授。他是“城市计算”（Urban Computing）领域的奠基人。

　　郑宇本科及博士均毕业于西南交通大学（分别于 2001 年和 2006 年），通信与信息系统专业。在微软亚洲研究院工作期间，郑宇率先提出了利用大数据解决城市问题（如交通拥堵、空气污染、能源消耗）的框架，将“城市计算”确立为一个独立的交叉学科方向。

　　加入京东后，他负责京东智能城市业务，开发了能够管理千万级人口城市的“城市操作系统”。他的算法被用于优化物流配送路径、预测城市人流热点等实际场景。他发表的论文引用数超过 6 万，并担任过人工智能顶刊 ACM TIST 的主编。

　　朱军教授是清华大学计算机系博世人工智能冠名教授、人智所所长，也是清华大学人工智能研究院的基础理论研究中心主任。

　　朱军分别于 2005 年和 2009 年在清华大学获得学士和博士学位。之后他在卡内基梅隆大学（CMU）进行了三年的博士后研究，随后回国任教。

　　朱军深耕于贝叶斯机器学习这一基础理论领域。他提出了一套正则化贝叶斯推理框架，巧妙地将最大边界学习（Max-margin learning）与贝叶斯方法结合，解决了传统贝叶斯方法在判别任务上表现不佳的难题。他是 IEEE 和 AAAI 的双料 Fellow，并曾获得“科学探索奖”及中国计算机学会自然科学一等奖。