2025 AAAI Fellow 公布：四位华人学者因杰出贡献入选

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2025 AAAI Fellow 名单公布，四位华人学者入选，表彰其在人工智能领域的杰出贡献。

原文标题：2025 AAAI Fellow公布：港科大（广州）熊辉、华盛顿大学陈一昕等四位华人入选

原文作者：机器之心

冷月清谈：

国际人工智能权威学术组织 AAAI 公布了 2025 年度 Fellow 名单，全球共 16 位学者入选，其中 4 位为华人学者。

陈一昕（华盛顿大学）因在图神经网络架构和轻量级深度神经网络算法方面的贡献入选；付昀（美国东北大学）因在计算机视觉、增强人机交互的技术创新和 AI 技术商业化方面的贡献入选；熊辉（香港科技大学[广州]）因对人工智能和移动计算领域的贡献以及开发 Informer 算法而入选；杨明玄（加州大学默塞德分校、Google DeepMind）因对视觉跟踪、低级视觉和视觉学习的贡献，以及提供基准数据集和开源代码而入选。

其他入选者包括：Maria-Florina (Nina) Balcan、Mohit Bansal、J. Christopher Beck、Emma Brunskill、Ernest Davis、Emilio Ferrara、Gal Kaminka、Kate Larson、Karen Myers、Sriraam Natarajan、Roberto Navigli 和 Balaraman Ravindran，他们在机器学习、多模态 AI、规划和调度、强化学习、常识推理、计算社会科学、多智能体系统等领域做出了重要贡献。

怜星夜思：

1、Informer 算法在哪些实际应用场景中取得了显著成效？未来在哪些领域还有更广阔的应用前景？
2、除了文中提到的四位华人学者，近年来还有哪些华人学者在AI领域取得了突破性进展？
3、AAAI Fellow 的评选标准是什么？获得 Fellow 称号对学者的职业发展有哪些影响？

原文内容

机器之心报道

机器之心编辑部

含金量极高。

AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）是国际人工智能领域最权威的学术组织之一，Fellow 是该学会给予会员的最高荣誉，仅颁给对人工智能做出「非同寻常的卓越贡献者」，而且评价时间以十年计。

由于其评判极其严格，历届 AAAI Fellow 入选会士均为人工智能领域公认的著名学者，每年严格限制入选人数，因此被誉为国际人工智能领域的名人堂。

今天，AAAI 公布了 2025 年度的 Fellow 评选结果，共有 16 位 AI 学者入选，其中有 4 位华人学者。

陈一昕


  • 机构：华盛顿大学
  • 入选理由：因在机器学习领域做出重要贡献，开创了广泛使用的图神经网络架构和轻量级深度神经网络算法。

陈一昕（Yixin Chen）是圣路易斯华盛顿大学计算机科学与工程系的教授。自 2005 年加入该校以来，他一直致力于数据挖掘、机器学习、人工智能和优化领域的研究，曾在 AAAI (2010)、AMIA (2015) 和 IDEAL (2016) 等顶级会议上斩获最佳论文奖。他是《可解释人工智能导论》一书的作者之一。2022 年，陈一昕凭借其研究成果和学术影响力，荣获 IEEE Fellow 的称号。

付昀


  • 机构：美国东北大学
  • 入选理由：在计算机视觉、增强人机交互方面的变革性技术创新，以及在 AI 技术商业化而做出了重大贡献。

付昀（Yun Raymond Fu）既是人工智能专家，又是成功的连续创业者。目前，他是东北大学的杰出教授。他在计算机视觉、增强现实、人机交互等前沿领域做出了开创性贡献，发表了 500 多篇科研论文，拥有 40 多项专利。

他曾四度创业，将先进的 AI 技术应用于化妆品电商、电视广告分析等行业。他领导的初创公司 Giaran 被日本化妆品巨头资生堂收购，获得 5800 万美元风投。他还获得了众多重要奖项，如 IEEE、ACM、IAPR 等会议的 12 项最佳论文奖，以及谷歌、亚马逊、三星、Adobe 等知名企业评选的行业大奖。此外，他已入选 IEEE、AAAI、OSA 等学会的 Fellow。

熊辉


  • 机构：香港科技大学（广州）
  • 入选理由：对人工智能和移动计算领域做出了重大贡献，并开发了广泛使用的 Informer 算法。

熊辉（Hui Xiong）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（Chair Professor）。熊辉教授长期从事数据挖掘与人工智能方面的科研工作，在 Nature Communications、TKDE、TOIS、KDD、VLDB、AAAI、IJCAI、NeurIPS 等国际顶级期刊和会议上发表论文 400 余篇。

熊辉教授曾任美国罗格斯 - 新泽西州立大学杰出终身教授及百度研究院副院长。他获得的荣誉包括 AAAS Fellow、IEEE Fellow、ACM 杰出科学家、中国人工智能学会会士、2017 IEEE ICDM Outstanding Service Award、ICDM-2011 最佳研究论文奖、AAAI 2021 最佳论文奖等等。

杨明玄


  • 机构：加州大学默塞德分校、 Google DeepMind
  • 入选理由：为视觉跟踪、低级视觉和视觉学习方面做出了重大贡献，提供了广泛使用的基准数据集和开源代码。

杨明玄（Ming-Hsuan Yang）是加州大学电气工程与计算机科学教授，2000 年获得了伊利诺伊大学厄巴纳 — 香槟分校的计算机科学博士学位。他的主要研究兴趣包括计算机视觉、模式识别、人工智能、机器人和机器学习，他在目标跟踪算法评测方面做出了重要贡献，提出了广泛认可的基准数据集。

他曾担任 ACCV 2014 程序共同主席、ACCV 2016 大会共同主席和 ICCV 2019 程序共同主席，此外还担任 ICCV、CVPR、ECCV、NeurIPS、ICLR、AAAI、 IJCAI、WACV、FG 等学术会议的领域主席。

以下是其他 12 位入选今年 AAAI Fellow 的简要介绍：

  • Maria-Florina (Nina) Balcan
  • 机构：卡内基梅隆大学
  • 入选理由：对机器学习的基础及其在多智能体系统和现代算法设计中的应用做出了重大贡献。

  • Mohit Bansal
  • 机构：北卡罗来纳大学教堂山分校
  • 入选理由：对多模态 AI 基础以及忠实的语言生成和总结做出了重大贡献。

  • J. Christopher Beck
  • 机构：多伦多大学
  • 入选理由：对规划和调度、约束规划以及运筹学和人工智能在组合优化中的整合做出了重大贡献。

  • Emma Brunskill
  • 机构：斯坦福大学
  • 入选理由：对强化学习领域以及社会福利应用，尤其是教育 AI 做出了重大贡献。

  • Ernest Davis
  • 机构：纽约大学
  • 入选理由：对自动常识推理，特别是空间和物理推理做出了重大贡献，并撰写了向普通观众解释 AI 的著作。

  • Emilio Ferrara
  • 机构：南加州大学
  • 入选理由：对计算社会科学和在线信息传播与操纵研究做出了开创性贡献。

  • Gal Kaminka
  • 机构：巴伊兰大学
  • 入选理由：在规划和目标识别、协作多机器人系统以及展示社交智能的多智能体系统方面做出了重大贡献。

  • Kate Larson
  • 机构：滑铁卢大学
  • 入选理由：在多智能体系统基础以及为更广泛的 AI 社区提供服务方面做出了重大贡献。

  • Karen Myers
  • 机构：SRI International
  • 入选理由：在 AI 规划领域做出了重大贡献，包括以人为本的规划技术的开发和应用。

  • Sriraam Natarajan
  • 机构：德克萨斯大学达拉斯分校
  • 入选理由：在统计关系 AI、医疗保健适应以及为 AAAI 社区提供服务方面做出了重大贡献。

  • Roberto Navigli
  • 机构：罗马大学
  • 入选理由：在多语言自然语言理解以及开发广泛认可的知识资源构建、文本消歧和语义解析方法方面做出了重大贡献。

  • Balaraman Ravindran
  • 机构：印度理工学院马德拉斯分校
  • 入选理由：在强化学习基础和应用方面做出了重大贡献。


参考内容：
https://aaai.org/about-aaai/aaai-awards/the-aaai-fellows-program/elected-aaai-fellows/

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关于这个问题，除了荣誉上的肯定，入选 AAAI Fellow 也会让学者在学术界更有影响力，可以参与更多重要的学术活动，对推动整个领域的发展也有重要意义。

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这个问题有点难，一下子要想起好多人。我能想到的是何恺明，他在计算机视觉领域做出了很多重要的贡献，比如 ResNet，现在很多研究都是基于他的工作进行的。

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李飞飞也算吧？她在 ImageNet 项目上的工作推动了整个计算机视觉领域的发展，而且斯坦福AI实验室也培养了很多优秀的AI人才。

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引用一下楼上的问题哈，我觉得除了预测，Informer 算法还可以用于异常检测，比如在网络安全领域，通过分析网络流量的时间序列数据，可以识别出异常的网络活动，提前预警潜在的网络攻击。

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AAAI Fellow 的评选非常严格，需要对人工智能领域做出“非同寻常的卓越贡献”，而且是以十年为时间尺度进行评价的，所以能当选 Fellow 的都是业内顶尖的学者。

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顺着楼上的说，我觉得颜水成教授的研究也很值得关注，他在人脸识别、姿态估计等方面都有很深入的研究，而且他带领的团队也多次在国际比赛中获奖。

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熊辉教授团队提出的 Informer 算法，我记得看过一些相关的论文，它在长序列时间序列预测中表现很好，解决了 Transformer 模型在这个场景下的不足。除了上面提到的应用，我觉得在物联网设备数据分析、医疗健康领域（比如预测病人病情发展）等方面也值得探索。

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获得 Fellow 称号是对学者学术成就的最高认可，对他们的职业发展肯定有很大的帮助，比如更容易获得研究经费、提升学术声誉等等。

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Informer 算法主要在时间序列预测方面表现出色，例如在交通流量预测、能源消耗预测等场景中已经取得了不错的效果。我觉得未来在金融市场预测、天气预报等领域也大有可为，毕竟这些领域都涉及到大量的时间序列数据。