2025年AAAI Fellow名单火热出炉！其中四位华人学者获选。
每年，AAAI通过其Fellow计划表彰一批在人工智能领域做出重大、持续贡献的个人。通常情况下，只有在该领域贡献十年或更长时间的会员才有机会被选为Fellow。
Fellow由遴选委员会选出，该委员会由九名现任Fellow组成，并由AAAI的前任主席担任主席。每年三分之一的成员会被替换。
4位华人当选
Yixin Chen（陈一昕）
所在学校：华盛顿大学
获选理由：为机器学习做出重大贡献，开创广泛使用的图神经网络和轻量级深度神经网络架构和算法。
2005年9月，Yixin Chen加入华盛顿大学圣路易斯分校任教。他于1999年获得中科大理学学士学位，随后在伊利诺伊大学分别于2001，2005年获得硕士与博士学位。
Yixin Chen的研究兴趣主要集中在人工智能、机器学习、数据挖掘、优化和计算生物医学等领域。他对人机协作、深度学习及其应用尤其感兴趣。
他曾获得多项奖项，包括微软研究院新教师奖学金和美国能源部早期职业首席研究员奖。陈教授还担任其专业协会的规划委员会成员、基金评审员和美国国家科学基金会评审小组成员。同时，他也是IEEE Fellow。
Yun Raymond Fu
所在学校：美国东北大学
获选理由：在计算机视觉、增强人机交互领域的变革性技术创新以及人工智能技术商业化的领导力方面做出的重大贡献。
Yun Raymond Fu目前是东北大学工程学院和Khoury计算机科学学院的双聘杰出教授，累计发表了500多篇科学论文，并拥有40多项专利发明。他于西安交通大学获得工学学士与硕士后，又于美国伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）获得了统计学硕士与计算机工程博士学位。
他曾获得了NAE、ONR、ARO、IEEE、INNS、UIUC、Grainger基金会颁发的7项杰出青年研究者奖；IEEE、ACM、IAPR、SPIE、SIAM颁发的12项最佳论文奖；以及来自谷歌、亚马逊、三星、Adobe、摩根大通、NEC、Snap、思科、丰田、MERL、PicsArt、柯尼卡美能达、斑马技术和Mathworks等公司的多项重要工业奖项。
此外他还是美国医学与生物工程院院士，欧洲科学院院士（MAE）、欧洲科学与艺术院院士、美国国家发明家学院院士（NAI）、美国科学促进会（AAAS）会员、ACM 终身杰出会员以及AAAS、IEEE、AIMBE、IAPR、OSA、SPIE 和AAIA的Fellow。
更让人大呼震撼的是，Yun Raymond Fu还自2015年起，创业成功四次。例如，他是Giaran 创始人兼首席执行官（2017 年被资生堂收购）；Tvision Insights联合创始人兼首席技术官（自 2015年以来融资 5800 万美元）。
Hui Xiong（熊辉）
所在学校：香港科技大学（广州）
获选理由：为人工智能和移动计算领域做出重大贡献，并开发了广泛使用的Informer算法。
Hui Xiong自2021年开始担任香港科技大学（广州）人工智能系主任及讲座教授。此前他曾是罗格斯大学（Rutgers University）的杰出教授。他曾担任百度研究院首席科学家及副院长，负责管理五个研究实验室。2005年，他于明尼苏达大学双城分校获得计算机科学博士学位。
他的主要研究领域包括数据挖掘、商业智能、移动计算以及人力资源大数据。
他还因人才培养而广受认可，其多位博士生已成为全球范围内的终身教职教授。
此外，他还是AAAS Fellow、IEEE Fellow、ACM杰出科学家、教育部长江学者特聘教授，并且获得过2017年IEEE ICDM杰出服务奖、ICDM-2011最佳研究论文奖以及AAAI-2021最佳论文奖。
Ming-Hsuan Yang
所在学校：加利福尼亚大学默塞德分校，谷歌DeepMind
获选理由：在视觉跟踪、低层次视觉和视觉学习领域作出重大贡献，开源了基准数据集和源代码，在业界受到广泛使用。
Ming-Hsuan Yang是加利福尼亚大学默塞德分校（UC Merced）电气工程与计算机科学系的教授。2000年，他从伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）获得计算机科学博士学位。
他曾在本田研究院担任高级研究科学家，研究与类人机器人相关的视觉问题。1999年，他凭借卓越的研究成果，荣获Ray Ozzie奖学金。他主要的研究领域包括计算机视觉、模式识别、人工智能、机器人技术以及机器学习。
Ming-Hsuan Yang曾斩获多个有影响力的论文奖项，包括2024年ICML最佳论文奖；2023年CVPR Longuet-Higgins奖；2018年CVPR最佳论文荣誉提名；2018年ACCV最佳学生论文荣誉提名；2017年ACM UIST最佳论文奖提名；以及2014年iThings最佳论文奖。
此外，他被Clarivate Analytics评为2018-2023年「高被引学者」。同时，他也是IEEE与ACM Fellow。
其他入选学者
Maria-Florina (Nina) Balcan
所在学校：卡内基梅隆大学
获选理由：机器学习基础理论有深厚造诣，且在多智能体系统与现代算法设计应用方面取得了开拓性成果。
Mohit Bansal
所在学校：北卡罗来纳大学教堂山分校
获选理由：在多模态人工智能基础领域作出重大贡献，以及可信语言生成与摘要方向成果突出。
J. Christopher Beck
所在学校：多伦多大学
获选理由：在规划与调度、约束编程，以及将运筹学与人工智能创新性整合应用于组合优化方面作出重大贡献。
Emma Brunskill
所在学校：斯坦福大学
获选理由：在强化学习领域，以及旨在推动社会福祉的各类应用，特别是在教育领域的应用做出了卓越贡献。
Ernest Davis
所在学校：纽约大学
获选理由：在自动常识推理，尤其是空间与物理推理领域作出重大贡献，在向大众阐释AI的著述方面成果显著。
Emilio Ferrara
所在学校：南加州大学
获选理由：在计算社会科学，以及在线信息传播与控制的研究方面做出开拓性贡献。
Gal Kaminka
所在学校：巴伊兰大学
获选理由：在计划与目标识别、协作式多机器人系统，以及展现社会智能的多智能体系统方面作出重大贡献。
Kate Larson
所在学校：滑铁卢大学
获选理由：在多智能体系统基础理论领域有卓越建树，并为更为广泛的AI社区竭诚服务。
Karen Myers
所在学校：SRI International
获选理由：在人工智能规划领域作出重大贡献，开发并应用以人为中心的规划技术。
Sriraam Natarajan
所在学校：德克萨斯大学达拉斯分校
获选理由：因在统计关系人工智能、在医疗保健领域的应用，以及为AAAI社区提供服务方面做出重大贡献。
Roberto Navigli
所在学校：罗马大学
获选理由：在多语言自然语言理解领域建树卓著，以及在知识资源构建、文本歧义消解以及语义解析等方面，研发出被广泛认可的方法。
Balaraman Ravindran
所在学校：印度马德拉斯理工学院
获选理由：在强化学习基础理论及应用方面作出重大贡献。
