世界著名计算机学家，2000年图灵奖得主，中国科学院院士，美国科学院外籍院士，美国艺术与科学学院外籍院士，国际密码协会会士，清华大学交叉信息研究院院长，“清华学堂计算机科学实验班”首席教授，973项目首席科学家，香港中文大学博文讲座教授。1946年生于上海，1967年获台湾大学物理学学士学位，1972年获哈佛大学物理学博士学位，1975年获伊利诺伊大学计算机科学博士学位。1975年至1986年，分别在麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校任教授；1986年至2004年6月担任普林斯顿大学William and Edna Macaleer工程与应用科学系教授；2004年离开普林斯顿大学出任清华大学计算机科学专业教授，在清华先后创办计算机科学实验班、理论计算机科学研究中心、交叉信息研究院和量子信息中心。研究方向包括计算理论及其在密码学和量子计算中的应用，在三大方面具有突出贡献：（1）创建理论计算机科学的重要次领域：通讯复杂性和伪随机数生成计算理论；（2）奠定现代密码学基础，在基于复杂性的密码学和安全形式化方法方面有根本性贡献；（3）解决线路复杂性、计算几何、数据结构及量子计算等领域的开放性问题并建立全新典范。他是研究量子计算与通讯的国际前驱，于1993年最先提出量子通信复杂性，基本上完成了量子计算机的理论基础。1995年姚期智教授提出分布式量子计算模式，后来成为分布式量子算法和量子通讯协议安全性的基础。2000年，对计算理论包括伪随机数生成、密码学与通信复杂度的突出贡献使姚教授荣膺图灵奖（A.M. Turing Award），成为图灵奖创立以来首位获奖的亚裔学者，也是迄今为止获此殊荣的唯一华裔计算机科学家。图灵奖是世界计算机科学领域的最高奖项，与物理、化学、医学、经济学领域的诺贝尔奖齐名。姚教授还获得了诸多荣誉和奖项，其中包括1987年的波里亚奖（George Polya Prize）和1996年的高德纳奖（Donald E. Knuth Prize）等。2003及2004年，姚教授先后获香港城市大学和香港科技大学荣誉博士学位，2006年获香港中文大学荣誉理学博士学位，2009年获滑铁卢大学荣誉博士学位，2010年2月姚期智先生当选"2009首都十大教育新闻人物"。
清华大学交叉信息院讲席教授。1969年毕业于台湾大学，1973年获得美国麻省理工学院数学博士学位。先后在美国伊利诺伊大学、布朗大学及斯坦福大学任教，1979年至1999年担任施乐帕克研究中心（Xerox PARC）首席科学家，致力于理论计算机科学领域的研究工作。2003年加入香港城市大学计算机科学系，出任系主任。多年来，研究兴趣跨越理论计算机科学的各方向，尤其专长于计算几何与组合算法。其论文“Speed-up in Dynamic Programming”和“Finite-Resolution Computational Geometry”，被视为算法研究重要新分支的源头，并吸引了众多追随者。在更为实用的方面与计算机图形学、图像压缩和计算机系统方向的项目建立了广泛的合作关系。担任STOC、FOCS、SODA等理论计算机科学顶尖国际会议的程序委员会主席及委员，同时任Theoretical Computer Science、Journal of Algorithms、SIAM Review等众多期刊的编委。
段路明，现任清华大学姚期智讲座教授，清华大学基础科学讲席教授。2004年获得美国斯隆研究奖，2005年获海外华人物理学会杰出青年研究奖，2009年当选美国物理学会会士。段教授主要从事量子计算、量子网络和量子模拟物理实现方面的研究，完成了量子信息应用领域的一系列开创性工作，提出“DLCZ（Duan-Lukin-Cirac-Zoller）量子中继方案和网络量子计算方案，为实现长距离量子通信和可扩展量子计算奠定了基础。段教授在《自然》、《科学》、《物理评论快报》等国际主要学术期刊发表论文160余篇，被引用两万多次。
清华大学交叉信息研究院长聘副教授，博士生导师。2014当选清华大学“良师益友”。
李建目前是清华大学交叉信息研究院长聘副教授。他在中山大学取得的学士学位和复旦大学取得的硕士学位，马里兰大学博士毕业。他的研究兴趣主要包括理论计算机科学，机器学习理论，机器学习在金融等领域的应用。他已经在主流国际会议和杂志上发表了100余篇论文。
马雄峰主要从事量子信息和量子光学的研究，特别是在量子密码学，量子存储，量子相干性，小型量子计算线路设计等方向。2003年北大物理系本科毕业，2008年多伦多大学物理系博士，之后在滑铁卢大学IQC，多伦多大学，利兹大学博士后，访问学者，2012年2月加入清华大学交叉信息研究院。
清华大学交叉信息研究院长聘教授，博士生导师，主要从事超导量子计算实验研究。2008年获美国马里兰大学（College Park）博士学位， 研究方向为基于半导体硅的量子计算。之后在美国耶鲁大学（Yale）进行博士后研究，研究方向为超导量子计算。 多年来一直进行实验量子计算的研究，在超导量子计算研究领域多次在顶尖物理期刊上发表文章，其中包括3篇Nature，2篇 Nature Physics，10篇Physical Review Letters，2篇Science Advances，2篇Nature Communications。其中3篇为ESI高被引论文，曾被Nature News Physics World PhysOrg New Scientist 等多个知名科学媒体广泛报道。主要工作包括首次制备了三个超导量子比特的纠缠态、首次实现了固态系统中三量子比特的量子纠错、首次实现了对错误症状的连续非破坏性测量、首次实现二项式玻色纠错码等。
徐葳，清华大学交叉信息研究院长聘副教授，清华大学金融科技研究院副院长兼区块链研究中心主任。专注于交叉学科的分布式系统和机器学习方面的研究。美国加州大学伯克利分校计算机硕士、博士，师从2017年图灵奖获得者David Patterson教授。在宾夕法尼亚大学计算机获得学士学士学位（在清华计算机系本科学习两年）。曾获得谷歌、IBM的教授科研奖，获得清华大学“良师益友”特别奖，清华大学先进工作者，北京市师德先锋等称号。在系统、网络、机器学习、光通讯等多领域顶尖会议发表论文50余篇，并获得DSN，APSys最佳论文奖。加入清华前，他曾在谷歌总部工作，负责基础架构可靠性方面的研发。
清华大学交叉信息研究院长聘副教授，博士生导师。2007年7月本科毕业于南开大学，获物理、数学双学士学位。2015年5月博士毕业于美国密西根大学，获理学博士学位，博士论文获“Kent M. Terwilliger Memorial Thesis Prize” 奖。博士毕业后在美国马里兰大学联合量子研究所从事博士后研究并于2018年回国入职清华大学交叉信息研究院。主要研究方向为量子人工智能，在人工智能与量子物理交叉领域做出了一些早期工作，受到广泛关注。 在重要国际期刊发表论文百余篇 ，总引用超过4300次(Google Scholar)。
清华大学交叉信息研究院副教授。2006年本科毕业于清华大学计算机系，2011年获得密歇根大学计算机系博士学位，导师是Prof. Seth Pettie，方向为理论计算机科学。之后在德国马克斯普朗克研究所任博士后研究员，其间获得洪堡奖学金。2014年8月加入交叉信息研究院。研究方向为图论算法、数据结构、计算理论等。
马恺声，清华大学交叉信息研究院长聘副教授， 博士生导师，美国宾夕法尼亚州立大学博士。马恺声博士在能量采集非易失处理器架构设计方面的博士论文获欧洲设计自动化学会EDAA 2018年杰出博士论文奖（全球共4篇）。曾获得2015年国际高性能计算年会（HPCA）最佳论文、2016年IEEE微计算机架构（Micro）Top Picks（2015“计算机体系结构领域最重要与最具长远影响的论文”之一）、2017年亚洲南太平洋设计自动化（ASP-DAC）最佳论文。曾获得2016年美国宾夕法尼亚州立大学计算机系最佳研究奖(1/170)，美国自然科学基金ASSIST封面报道（1/40）。他的研究兴趣包括脑机接口设备、脑启发的人工智能算法开发（关注算法可解释性、鲁棒性）、自动驾驶相关视觉算法开发、神经网络计算加速与自动驾驶场景的处理器架构设计。
清华大学交叉信息研究院助理教授，博士生导师。2013年7月在物理研究所获得博士学位，2013年7月至2016年4月，在美国德克萨斯大学达拉斯分校担任博士后研究科学家，2016年5月至2017年8月，在美国密歇根大学安娜堡分校担任博士后研究员。2017年9月加入清华大学交叉信息研究院，从事冷原子物理、量子模拟、拓扑凝聚态物理等方面的理论研究，提出了有结构的外尔费米子（第二类外尔费米子）和外尔奇异圈等概念，多项理论预言被实验证实。发表学术论文46篇，包括13篇Physical Review Letters，1篇Science Advances和1篇Nature Communications。Google scholar 引用2400次。
陈建宇，清华大学交叉信息研究院助理教授，博士生导师。他在清华大学取得学士学位，在加州大学伯克利分校取得博士学位，师从美国国家工程院院士、机电控制学科先驱Masayoshi Tomizuka教授。他近年来在机器人学、自动驾驶、强化学习、控制学的交叉领域从事前沿研究。他的研究目标是构建出具备高性能、高智能的高端机器人软硬件系统。他在机器人、人工智能、控制、交通等领域的国际顶级会议和期刊上发表了三十余篇论文，部分论文入围L4DC 2022、IEEE IV 2021、IFAC MECC 2021等国际会议优秀论文奖。他在2021年入选了“福布斯中国30under30”榜单。
陈一镭是清华大学交叉信息学院助理教授。在加入清华前他曾任VISA研究院研究员。在2018年他在Ran Canetti教授和Leonid Reyzin教授的指导下获得博士学位。他本科毕业于上海交通大学。
陈一镭的主要研究兴趣是密码学，特别是在伪随机，格密码，数论，和量子计算等方向。他的研究成果主要有：1. 建立了多线性映射和代码混淆在格问题上安全实现的基础；2. 提出了证明Fiat-Shamir假设的方法；3. 给出了一个“不可逆群”的构造。更多信息请登陆他的个人主页：http://www.chenyilei.net
清华大学交叉信息研究院助理教授，主要研究方向为计算机图形学，机器学习，机器人学。他的研究工作结合物理仿真、机器学习、数值优化方法理解和设计动力系统，其相关成果广泛发表于图形学和机器学习顶级会议如SIGGRAPH，ICLR，ICML，NeurIPS等。在加入清华之前，他于2021年从MIT计算机系获得博士学位并担任博士后。他于2015和2013年分别从斯坦福大学计算机系和清华大学软件学院获得硕士和学士学位。
房智轩，清华大学交叉信息研究院助理教授，博士生导师。博士毕业于清华大学交叉信息研究院 （2018），本科毕业于北京大学物理学院 （2013），在加入清华大学之前，曾在香港中文大学任博士后研究员。目前研究专注于博弈机制设计，区块链系统，平台设计，网络经济学，群体智能等。
高鸣宇，清华大学交叉信息研究院助理教授，博士生导师。美国斯坦福大学电子工程系博士、硕士，清华大学微纳电子系学士。研究方向为计算机体系结构与系统，尤其关注针对人工智能和大数据分析等数据密集型应用的新型存储架构、专用计算系统、硬件系统安全等方面。主要研究成果包括针对大数据应用的近数据处理架构软硬件系统，高密度低功耗可重构计算芯片，及专用神经网络芯片的调度优化。已发表多篇国际顶级学术会议（ISCA、ASPLOS、HPCA、PACT等）论文，获授权3项美国发明专利。曾获得IEEE Micro 2016年度计算机系统结构最佳论文奖（Top Picks）、三次欧洲HiPEAC论文奖、福布斯中国2019年30 Under 30等荣誉。
高阳2014年本科毕业于清华大学计算机系，2019年博士毕业于美国加州大学伯克利分校计算机系，师从Trevor Darrell教授，并与Pieter Abbeel和Sergey Levine等多位教授长期保持合作。高阳的主要研究方向为计算机视觉和强化学习。此前，他2018年于Intel圣何塞总部研究院与Vladlen Koltun博士开展了自动驾驶方面的深度学习研究。2016年，高阳在Google旗下的自动驾驶部门Waymo担任兼职研究员，对Waymo自动驾驶汽车的视觉部分作出重要改进。高阳在CVPR、ICML、NeurIPS、ECCV、ICLR、ICRA等多个高水平学术会议发表多篇论文，谷歌学术引用达1700余次。
贺天行是交叉信息研究院的助理教授。他目前的研究兴趣有AI社会模拟，AI游戏，和AI安全。
贺天行的博士学位在MIT获得，师从James Glass。之后他到UW在Yulia Tsvetkov的指导下做了两年博士后。他的硕士在上海交通大学获得，师从俞凯。他的本科在上海交大ACM班就读。在博后期间，他的工作主要在于为了大语言模型相方面的AI安全相关的算法和协议。在博士期间，他的工作在于理解语言模型的工作机理。
侯攀宇，清华大学交叉信息研究院助理教授，博士生导师。他在清华大学取得物理学和博士学位。在博士期间，师从段路明教授研究基于金刚石系统的量子信息和量子调控研究。他的博士后研究是在美国技术标准局（NIST Boulder）从事基于离子阱的量子计算应用。目前，他的研究兴趣和目标是量子信息的物理实现，包括基于离子的大规模量子计算，以及利用金刚石中氮-空穴色心的多体量子模拟和量子传感。他在物理领域的国际期刊上发表了近20篇论文并担任多个期刊的审稿人及客座编辑。
吕凯风将于 2025 年秋季入职清华大学交叉信息研究院任助理教授，目前主要研究方向包括机器学习理论、AI安全与对齐、优化理论与算法。吕凯风于 2019 年毕业于清华大学交叉信息研究院计算机科学实验班（姚班），博士就读于普林斯顿大学，师从 Sanjeev Arora 教授。他在理解深度学习的优化与泛化上做出了基础性贡献，相关研究工作发表于 NeurIPS、ICML、ICLR 等国际顶级会议中。
清华大学交叉信息研究院助理教授，博士生导师，主要从事基于冷原子和囚禁离子的量子网络和量子计算实验研究。2012年清华姚班本科毕业，2018年清华交叉信息研究院博士，之后在奥地利因斯布鲁克大学做博士后，访问学者。多次在Nature Photonics, Physical Review Letters, Physical Review X, Science Advances, Nature Communications等国际顶尖物理学期刊上发表文章。
宋一凡是清华大学交叉信息研究院助理教授。2017年毕业于清华大学计算机科学实验班（姚班），2022年获得卡耐基梅隆大学博士学位，导师是Vipul Goyal教授。宋一凡的主要研究兴趣是理论密码学，特别是与多方安全计算相关、隐私电路、无条件安全性相关的研究，目前他已在国际密码学顶会CRYPTO，EUROCRYPT发表文章10余篇。
王禹皓，清华大学交叉信息研究院担任助理教授。曾任剑桥大学博士后研究员，毕业于美国麻省理工学院电气工程与计算机科学系博士、硕士，清华大学自动化系学士。王禹皓的主要研究方向包括因果推断、实验设计、高维统计、计量经济学。已有多篇论文发表于Biometrika、Bernoulli、NeruIPS等，截至2022年8月谷歌学术论文引用超过556次。
吴翼于2014年毕业于清华大学交叉信息研究院计算机科学实验班（姚班），2019年于加州大学伯克利分校获得人工智能方向博士学位，师从Stuart Russell教授。2019到2020年期间于OpenAI任职全职研究员。2017年到2018年期间还曾在Facebook人工智能研究院（Facebook AI Research）任兼职研究员。本科期间曾获清华大学新生特等奖学金，交叉信息研究院特等奖学金，清华大学优良毕业生等荣誉。博士期间曾获百度奖学金，国家优秀自费留学生奖学金以及机器学习顶级会议NIPS2016唯一最佳论文奖。吴翼已于人工智能顶级会议NIPS，ICML，ICLR，EMNLP，ICCV，AAAI等发表论文40余篇，谷歌学术论文引用超过5700次。
清华大学交叉信息研究院助理教授，博士生导师。2015年7月本科毕业于清华大学物理系，2019年5月博士毕业于美国密歇根大学物理系，2019年7月至2021年7月在清华大学交叉信息研究院从事博士后研究。主要研究方向为量子计算在离子阱、超导量子电路等物理系统的实现，以及近期的中小规模量子系统在量子信息处理领域的应用。发表论文27篇，其中包括Nature Physics 1篇，Nature Photonics 1篇，Nature Communications 2篇，Physical Review Letters 4篇，Physical Review X 2篇，Google Scholar引用500余次。申请中国发明专利5项。
许华哲，清华大学交叉信息院助理教授/博士生导师。美国斯坦福大学博士后，美国加州大学伯克利分校人工智能实验室 (Berkeley AI Research)博士，清华大学电子工程系学士。主要研究方向为机器人学、深度强化学习、计算机视觉、触觉。许华哲博士师从人工智能实验室主任Trevor Darrell教授。博士期间在Facebook AI Research任兼职研究科学家。博士毕业后，许华哲加入了斯坦福大学攻读博士后，主要进行机器人学研究。其发表的RoboCraft, SLBO、End-to-end Driving等工作已经成为领域内开创性工作， 并被MIT Tech Review等媒体报道。许华哲在RSS、NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、ICRA、IROS等多个高水平学术会议及期刊发表20多篇论文，多次获得口头报告荣誉。
弋力博士，现任清华大学交叉信息研究院助理教授。他在斯坦福大学取得博士学位，导师为美国两院院士Leonidas J. Guibas教授，毕业后在谷歌研究院任研究科学家。在此之前，他在清华大学电子工程系取得了学士学位。他的研究兴趣涵盖3D感知，计算机图形学和具身人工智能，他的研究目标是使机器人代理具备理解3D世界并与之互动的能力。他在CVPR，ICCV，ECCV，NeurIPS，SIGGRAPH，SIGGRAPH Asia等顶级会议发表二十余篇论文，并担任CVPR 2022领域主席。他的工作在领域内得到广泛关注，引用数达6000+，代表作品包括ShapeNet，光谱图CNN，PointNet++等。
袁洋，清华大学交叉信息学院助理教授。美国麻省理工学院大数据基础研究院博士后，美国康奈尔大学计算机系博士，北京大学计算机系学士。研究方向为智能医疗、AI基础理论、应用范畴论。曾获得福布斯中国2019年30 Under 30、2019年北京智源青年科学家等荣誉。
张焕晨是清华大学交叉信息研究院助理教授。他博士毕业于卡内基梅陇大学计算机系 (师从 Dave Andersen 和 Andy Pavlo)，本科就读于威斯康星大学麦迪逊分校。加入清华前，他在美国Snowflake公司担任博士后研究员。他的科研方向是数据库管理系统。他对索引数据结构，数据压缩，以及云数据库尤其感兴趣。他的论文通常发表在SIGMOD和VLDB等数据库顶会。他是2021年度 SIGMOD Jim Gray Dissertation Award 的获得者，是获得该国际奖项的首位华人。他也是2021年世界人工智能大会云帆奖得主，并以第一作者身份获得2018年度SIGMOD唯一最佳论文。
张景昭博士毕业于麻省理工学院计算机科学专业，导师是Suvrit Sra 和 Ali Jadababaie。目前研究主要包含优化算法复杂性分析，机器学习理论与动力系统，以及人工智能应用。张景昭曾获伯克利研究生奖学金，MIT Lim奖学金，MIT人工智能最佳硕士论文，IIIS青年学者奖学金等奖项。
赵行，清华大学交叉信息院助理教授。美国麻省理工学院计算机与人工智能实验室MIT CSAIL博士，浙江大学竺可桢学院学士。主要研究方向为多模态机器学习，自动驾驶，机器人学。赵行博士师从人工智能与决策AI+D系主任Antonio Torralba教授，专注于视觉和听觉的场景理解。博士期间在Facebook，NVIDIA，MERL任兼职研究员。博士毕业后，赵行于谷歌自动驾驶Waymo Research担任研究科学家，主要研发多传感器学习和运动预测，其发表的VectorNet, TNT, Open Dataset等工作已经成为自动驾驶业界最广泛使用的算法模型和数据集。赵行在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、SIGCOMM、ICRA等多个高水平学术会议及期刊发表40多篇论文，谷歌学术引用达8000余次。曾获ICCP最佳论文奖，Snap Research Fellow, 福布斯中国30 Under 30等荣誉。
郑舒冉是清华大学交叉信息研究院助理教授。她在2022年于哈佛大学取得计算机科学博士学位，后在2023年于卡内基梅隆大学担任博士后研究员。在2022年秋，郑舒冉于谷歌纽约研究院担任博士生研究员。她的主要研究方向为计算经济学，研究目标是利用经济学工具理解数据和信息在计算机科学问题中的价值。她的研究工作发表于EC, NeurIPS, SODA, UAI等国际顶级会议中。
