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來源：互聯網

朱軍，中共黨員，1983年1月出生，安徽阜陽市人。清華大學計算機系教授、人工智能研究院副院長、IEEE FELLOW、計算機系人智實驗室主任。曾任卡耐基·梅隆大學兼職教授、國際著名期刊IEEE TPAMI的副主編、擔任ICML、NeurIPS、ICLR等（資深）領域主席20余次。主要從事機器學習、貝葉斯方法、深度學習、數據挖掘研究。

2009年7月，朱軍獲清華大學計算機科學與技術專業博士學位。2009年8月至2011年9月，朱軍在美國卡耐基·梅隆大學從事博士后研究。2011年9月，朱軍開始清華大學教研生涯。2013年，朱軍擔任NIPS領域主席。2014年，擔任ICML地區聯合主席，而后擔任IEEE Trans. on PAMI編委（Associate Editor）、ICML領域主席等。2015年，朱軍再次擔任NIPS領域主席，同年擔任卡內基梅隆大學兼職教授。2018年，朱軍成為北京瑞萊智慧科技有限公司首席科學家和聯合創始人。2021年，朱軍出任北京智源人工智能研究院機器學習首席科學家。

2016年，朱軍獲得北京市優秀青年人才獎。2017年，獲得麻省理工學院 TR35中國區先鋒者稱號，同年獲得中國計算機學會自然科學一等獎。2018年，朱軍獲得北京市教學成果一等獎。2019年，獲得JP Morgan教師研究獎。2021年，獲得中國人工智能學會吳文俊人工智能自然科學獎一等獎。2023年，朱軍獲得第二十五屆中國科協求是杰出青年成果轉化獎。2024年，朱軍入選國際人工智能促進協會（AAAI Fellow）名單。2026年1月21日，朱軍當選2025 ACM Fellow。

人物經歷

早年經歷

2001年，朱軍從安徽阜陽市阜南縣第一中學畢業，考入清華大學計算機系。而當時的朱軍對計算機并不了解，更不知道如何啟動。于是朱軍潛心學習。2005年，朱軍順利獲得清華大學工學學士（計算機）學位，2007年，獲得清華大學計算機科學碩士，2009年，獲得工學博士（計算機）學位。2009年8月至2011年9月，朱軍在美國卡耐基·梅隆大學從事博士后研究。

工作經歷

2004年至2007年間，朱軍在微軟亞洲研究院與聶再清博士、溫吉榮博士、張磊博士、馬偉英博士等人一起工作大約三年，期間拜訪了比爾·蓋茨先生，而后在中國政府的支持下，朱軍參觀了卡耐基·梅隆大學（CMU）機器學習系邢波（Eric P. Xing）教授指導的帆船實驗室。2008年，朱軍再次受邀訪問卡內基梅隆大學。2011年11月，朱軍擔任清華大學計算機系副教授。2013年，朱軍擔任NIPS領域主席。自2013年開始，朱軍及其團隊成員開始探索貝葉斯方法與深度神經網絡的深入融合，2014年，擔任ICML地區聯合主席，而后擔任IEEE Trans. on PAMI編委（Associate Editor）、ICML領域主席、UAI領域主席、中國計算機學會學術工委委員等。2015年，朱軍再次擔任NIPS領域主席，同年擔任卡內基梅隆大學兼職教授。2018年，朱軍又一次成為NIPS領域主席。同年卸任IEEE Trans. on PAMI編委（Associate Editor）和卡內基梅隆大學兼職教授一職，而后擔任IEEE Trans. on PAMI副主編（Associate Editor-in-Chief），同年，朱軍成為北京瑞萊智慧科技有限公司首席科學家和聯合創始人，同年7月，朱軍擔任清華大學計算機系教授。

2019年，朱軍再次擔任NIPS領域主席，并于同年卸任ICML領域主席和UAI領域主席。2021年，朱軍出任北京智源人工智能研究院機器學習首席科學家。2023年11月16日，清華大學計算機系智能技術與系統實驗室黨支部在清華大學FIT樓1-315會議室舉行朱軍教授的預備黨員轉正會。經支部成員充分討論并投票表決，一致同意朱軍轉為中國共產黨正式黨員。

2023年11月22日，國際電氣和電子工程師協會（The Institute of Electrical and 電子學 Engineers，IEEE）公布了2023年新晉會士（Fellow）名單，其中包括朱軍。

2026年1月21日，國際計算機學會（Association for Computing Machinery，ACM）公布2025年度ACM Fellow名單，朱軍成功當選2025 ACM Fellow。

人才培養

主要成就

研究領域

朱軍主要從事機器學習、貝葉斯方法、深度學習、數據挖掘等領域的研究。研究工作圍繞機器學習基礎理論、高效算法和應用展開，注重理論與實際問題結合。

主要研究成果

針對復雜數據隱含結構的學習與利用中的共性問題，研究了結構學習及基于結構的統計學習中若干關鍵問題。提出最大熵判別式學習的PAC-Bayes理論與方法、正則化貝葉斯推理及正則化非參數貝葉斯推理理論、貝葉斯模型的最大間隔學習理論與高效算法、“珠算”概率編程庫等。

針對互聯網數據挖掘、社交網絡分析、多模態數據融合、網絡推薦等多個典型應用場景，將基礎理論與實際問題結合，提出有效的計算模型和算法，包括：1.將正則化貝葉斯推理用于解決大規模文本分類、社交網絡分析、矩陣低秩分解、多模態數據融合等問題，提出高效學習算法；2.將結構化最大熵判別式學習用于解決網絡環境下信息抽取、實體關系抽取、多模態數據融合與檢索等問題，建立了基于結構的網絡數據抽取框架及包括StatSnowball在內的若干統計模型，申請/授權發明專利17項，含3項美國專利，研究成果已應用到微軟的多個搜索引擎，包括人立方關系搜索引擎和學術搜索引擎等。