AI科技评论获悉，当地时间1月24日，美国计算机学会（ACM）揭晓了 2023年最新Fellow名单。

本次美国计算机协会 (ACM) 一共宣布了68位ACM Fellow，他们在算法设计、计算机图形学、网络安全、节能计算、移动计算、软件分析和网络搜索等领域做出了重大贡献。

ACM 创立于1947年，是世界上第一个科学性及教育性计算机学会，也是全世界计算机领域影响力最大的专业学术组织，目前在全世界130多个国家和地区拥有超过10万名的会员，其所评选的图灵奖被公认为世界计算机领域的诺贝尔奖。

ACM Fellow 由同行评选，每年遴选一次，旨在表彰在计算科学、技术和领导中带来变革性贡献和突破的学者，审查过程极其严格，因此人数仅占 ACM 全球会员总人数的1%，体现了 ACM 对会员的最高认可。

值得一提的是，今年荣获过 ACM 图灵奖的深度学习领域三位领军人物Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio和Yann LeCun均入选ACM Fellow，此外还有14位杰出华人也在名单之列，占总人数的20%。

以下为 14 位当选华人学者介绍：

陈海波

获奖理由：为提高操作系统和分布式系统的可扩展性和安全性做出贡献

陈海波是上海交通大学特聘教授、并行与分布式系统研究所所长，领域操作系统教育部工程研究中心主任。

同时也是国家杰出青年基金获得者、IEEE Fellow、ACM杰出科学家，曾获陈嘉庚青年科学奖（信息技术科学）、中国青年科技奖、教育部技术发明一等奖（第一完成人）、全国优秀博士学位论文奖、CCF青年科学家奖、上海交通大学校长奖等。

陈教授目前担任ACM旗舰杂志《Communications of the ACM》中国首位编委与 Special Sections 领域共同主席、《ACM Transactions on Storage》编委。他曾任ACM SIGOPS ChinaSys主席、ACM SOSP 2017年大会联席主席、ACM SIGSAC奖励委员会委员、ACM SIGOPS Dennis M. Ritchie Award等奖励委员会委员。其研究工作获得华为卓越贡献个人奖、ASPLOS/EuroSys/VEE等最佳论文奖、DSN时间检验奖。他也是OpenHarmony技术指导委员会创始主席。

陈教授主要研究方向有操作系统、分布式系统、形式化方法、系统安全及系统结构。

Yingying (Jennifer) Chen

获奖理由：对移动传感和移动安全系统的设计和应用做出的贡献

Yingying (Jennifer) Chen 是罗格斯大学电气与计算机工程教授，也是无线信息网络实验室 (WINLAB) 的成员。研究兴趣包括移动医疗保健、物联网 (IoT)、网络安全和隐私、联网车辆、移动计算和传感。

她合著了两本书 Securing Emerging Wireless Systems (Springer 2009) 和 Pervasive Wireless Environments: Detecting and Localizing User Spoofing (Springer 2014)，并发表了 100 多篇期刊文章和参考会议论文。

Yingying (Jennifer) Chen曾担任ACM MobiCom 2016的联合主席，以及 IEEE CNS 2016的技术项目联合主席。IEEE INFOCOM 的区域主席。她在众多 ACM 和 IEEE 会议的技术程序委员会以及 IEEE Transactions on Mobile Computing、IEEE Transactions on Wireless Communications 和 IEEE Network Magazine 期刊的编委任职。

Xin Luna Dong

获奖理由：对知识图谱构建和数据集成的贡献

Xin Luna Dong是美籍华裔计算机科学家和数据库研究员，研究主题包括知识图谱、知识融合和智能助理。她是Meta Reality Labs 首席科学家。

她此前在南开大学学习计算机科学和国际金融，于1998年获得学士学位。Xin Luna Dong于2001年在北京大学获得计算机科学硕士学位后，来到华盛顿大学攻读计算机科学博士学位，并于2003 年获得第二个硕士学位并完成博士学位。2007年她的论文Providing Best Effort Services in Dataspace Systems 涉及数据库研究，并由 Alon Halevy 监督。

她于 2007 年至 2012 年担任 AT&T Research 研究员，2013 年至 2016 年担任 Google 研究员，2016 年至 2021 年担任 Amazon 研究员，然后于 2021 年在 Meta 担任现职。她在 Google 和 Amazon 的工作分别涉及 Google Knowledge Graph 和 Amazon Product Knowledge Graph。

她是2016 年 VLDB 早期职业奖的获得者，其获奖词为 “表彰其推进知识融合的艺术水平”；2023 年 VLDB 数据库女性研究奖获得者；2024 届 IEEE 院士，以表彰“对知识图构建和数据集成的贡献”。

Wenliang (Kevin) Du

获奖理由：对网络安全教育和研究的贡献

Wenliang (Kevin) Du是 雪城大学 Laura J. 和 L. Douglas Meredith 卓越教学教授。他在普渡大学获得博士学位。目前教授计算机安全已有 20 多年。他提倡网络安全教育中的体验式学习。为了给学生提供实践经验，在美国国家科学基金会的多项资助下，他在 20 年间开发了 40 多个实验室（称为 SEED 实验室）。这些实验室现已被 80 个国家的 1100 多所大学、学院和高中所使用。

2010 年，美国国家科学基金会在提交给国会的一份报告中强调了他的 SEED 项目。该报告重点介绍了“代表全国本科 STEM 课程前沿创造力的 17 个项目”。由于SEED实验室的影响，他获得了第21届信息系统安全教育学术研讨会的“2017年度学术领导奖”。

他在网络安全领域的研究工作荣获两项“Test-of-Time”奖。他编写的教科书已被全球 280 多个机构采用。

马维英

获奖理由：对网络搜索和数据挖掘的领导和贡献

马维英现为清华大学智能产业研究院惠妍讲席教授、首席科学家。曾任字节跳动副总裁兼人工智能实验室主任、前微软亚洲研究院常务副院长。

他的研究方向包括人工智能的几个核心领域（搜索与推荐、大数据挖掘、机器学习、自然语言理解与生成、计算机视觉）以及人工智能在生命科学、生物制药、基因工程、以及个体化精准医疗等领域的跨学科研究与应用。

马教授曾在世界级会议和学报上发表过逾 300 篇论文，并拥有 160 多项技术专利。IEEE Fellow，曾任SIGIR 2011联合主席、国际互联网大会（WWW 2008）的程序委员会联合主席。他于2017年获得吴文俊人工智能科学技术奖二等奖，并曾入选Guide2Research 2018年计算机科学领域TOP100科学家，全球排名86。

高剑锋

获奖理由：对网络搜索、自然语言处理和对话系统机器学习的贡献

高剑锋是微软研究院杰出科学家兼副总裁，华盛顿大学计算机科学与工程副教授，也是 IEEE Fellow和ACM 杰出会员。

其领导的微软研究院深度学习小组旨在推进深度学习及其在自然语言和图像理解方面的应用的最先进水平，并在对话模型和方法方面取得进展。研究兴趣包含了用于自然语言理解和生成的神经语言建模、神经符号计算、视觉语言基础和理解和对话式人工智能。

1999年3月，高剑峰毕业于上海交通大学，获得计算机软件博士学位；在校期间，他负责开发了上海市第一个自主版权CAD系统—BYLCAD，还负责了国家863计划—海南新大洲并行工程项目的总体设计工作，并在中英文学术期刊上发表了19篇学术论文。

2000-2005年，高建峰博士在微软亚洲研究院引领自然语言计算团队，合作开发出首款应用于Microsoft Office的中文语音识别系统，并对市场主流的中日文输入法编辑器（IME）及Windows自然语言平台做出贡献。

2006-2014年，他在微软Redmond研究院任自然语言处理首席研究员，专注于互联网搜索技术、查询理解与改写、广告预测以及统计机器翻译的研发。在此之后他转任微软Redmond研究院深度学习技术中心研究经理直至2017年，在此期间他主导了文本和图像处理方面的深度学习研究项目。

韩竹

获奖理由：对大规模通信网络的分布式和自治管理的贡献

韩竹是德克萨斯州休斯顿大学电气与计算机工程系以及计算机科学系的 John 和 Rebecca Moores 教授。其主要研究目标是博弈论、无线资源分配和管理、无线通信和网络、量子计算、数据科学、智能电网、碳中和、安全和隐私。

他于2010年获得美国国家科学基金会职业奖，2011年获得IEEE通信学会Fred W. Ellersick奖，2015年获得信号处理进展杂志的EURASIP最佳论文奖，2015年获得IEEE Leonard G. Abraham奖 2016年通信系统学会（IEEE JSAC最佳论文奖）、IEEE车辆技术学会2022年最佳陆地交通论文奖，以及多项IEEE会议最佳论文奖。

此外，在 2015 年至 2018 年期间，他担任着 IEEE 通信学会杰出讲师，并于 2022 年至 2025 年担任 ACM 杰出演讲者。2019 他荣获 AAAS 院士及 ACM 杰出会员两项荣誉。

孔祥重

获奖理由：对计算机体系结构和并行计算的并发控制的贡献

孔祥重教授在卡内基梅隆大学任教 19 年。1992 年，他加入哈佛大学，担任计算机科学和电气工程教授。其研究领域包括复杂性理论、数据库系统、超大规模集成、并行计算、计算机网络、安全和无线通信。他目前专注于机器学习、高性能计算和物联网。

他因其在并行处理中的脉动数组和数据库系统中的乐观并发控制方面的开创性工作而闻名。他的学术荣誉包括美国国家工程院院士和 ACM SIGOPS 2015 名人堂奖（与 J. Robinson 一起），该奖项旨在表彰至少十年前发表的最具影响力的操作系统论文。

Wenjing Lou

获奖理由：对信息和网络安全的贡献

Wenjing Lou 现任弗吉尼亚理工大学计算机科学系的W. C. English讲席教授，并荣膺 IEEE Fellow 称号。她在美国佛罗里达大学获得电气与计算机工程博士学位，其研究活动深深扎根于网络安全领域，当前重点研究方向集中于网络信息系统中的隐私保护技术和无线网络的跨层安全强化措施。

Lou教授在学术期刊编辑工作中同样表现出色，她是 ACM/IEEE Transactions on Networking、IEEE Transactions on Mobile Computing 以及 Journal of Computer Security 等期刊的编委会成员。此外，她还在 IEEE 通信和网络安全会议（IEEE CNS）中担任指导委员会主席一职，该会议是 IEEE 通信协会（ComSoc）核心会议系列中专门关注网络安全议题的唯一会议。

从 2014年8月至2017年8月，Lou 教授曾在美国国家科学基金会（NSF）担任项目主任职务，负责管理网络技术与系统（NeTS）项目，该项目隶属于计算机与网络系统的核心项目（CNS），归属于计算机与信息科学与工程理事会（CISE）管辖。同时，她还参与了由CISE/CNS主导的安全可信网络空间（SaTC）计划，这是一个跨学科的安全研究计划。

马匡六

获奖理由：对大规模数据可视化研究的领导和贡献

美国华人计算机科学家。

他在1980年顺利毕业于当时的新埔工专，该校现已成为圣约翰科技大学的一部分，专业方向为电子工程。随后，马匡六赴美深造，在犹他大学展开了持续的学术追求，分别于1986年取得了学士学位，并于1988年进一步获得了硕士学位。1993年，马匡六在犹他大学圆满完成了博士学位课程，同时这一年也是他职业生涯的一个重要转折点，他加入了美国国家航空航天局(NASA)的兰利研究中心，成为了一名研究员。

1999年，他转投加利福尼亚大学戴维斯分校，并在那里担任了计算机科学系的副教授一职。经过几年的卓越贡献和学术积累，马匡六在2003年晋升为正教授，并在2018年荣膺杰出教授头衔。

2000年他被选为美国青年科学家与工程师总统奖，2012年被选为IEEE Fellow。

茅斫青

获奖理由：对互联网安全和性能的贡献

茅斫青是密歇根大学电气工程与计算机科学系教授。她在加州大学伯克利分校获得了学士、硕士和博士学位。曾获NSF 职业奖、斯隆奖学金和 IBM 教师合作奖，任命为莫里斯·威尔曼教师发展教授。

王晓峰 （XiaoFeng Wang）

获奖理由：对系统安全和隐私的贡献

王晓峰是印第安纳大学伯明顿分校卢迪信息学、计算与工程学院研究副院长、James H. Rudy 教授，IEEE 和 AAAS Fellow。在印第安纳大学，他还是信息学、计算和工程安全与隐私中心的联席主任，并且是安全计算理学硕士 (MSSC) 项目的主任。

在过去的20年里致力于系统安全和数据隐私方面的广泛研究课题，王晓峰被认为是最杰出的系统安全和隐私研究人员之一，根据 CSRankings、System Security Circus (Eurecom) 和 Top Authors、Systems Cirus (EPFL) 等在线统计数据，他是顶级作者。

他最近积极致力于基于 TEE 的使用中数据保护，以支持人工智能、可信人工智能以及应用人工智能技术（如 NLP 和深度学习）来保护计算系统，特别是 LTE/5G 网络。

谢幸

获奖理由：对空间数据挖掘和推荐系统的贡献

谢幸于2001年7月加入微软亚洲研究院，现任首席研究员，并任中国科技大学兼职博士生导师，以及微软-中科大联合实验室主任。他的团队在数据挖掘、社会计算和普适计算等领域展开创新性的研究。

他在国际会议和学术期刊上发表了300余篇学术论文，共被引用30000余次，H指数83，1999年获首届微软学者奖，2019年获ACM SIGSPATIAL十年影响力论文奖及中国计算机学会青竹奖，2020年获ACM SIGSPATIAL十年影响力论文荣誉奖，并曾在KDD、ICDM等顶级会议上获最佳论文奖。

Elaine Shi

获奖理由：对遗忘计算和去中心化区块链科学基础的贡献

Elaine Shi是中美计算机科学家和密码学家，她的研究包括区块链和智能合约、安全分布式系统、遗忘 RAM 模型以及加密计算的密码技术。她是卡内基梅隆大学计算机科学和电气工程副教授。

Elaine Shi来自杭州，在清华大学完成本科学习后，于 2008 年在卡内基梅隆大学获得博士学位。她的论文 Evaluating Predicates over Encrypted Data由 Adrian Perrig 指导。

她曾在帕洛阿尔托研究中心和加州大学伯克利分校担任研究员，在马里兰大学帕克分校担任助理教授，并在康奈尔大学担任副教授，然后于 2020 年秋季回到卡内基梅隆大学担任教员。

同时，她也是帕卡德奖学金、斯隆奖学金、ONR YIP 奖的获得者。

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