近日，在陕西省科协举办的2026年“全国科技工作者日”陕西主场活动上，陕西省“最美科技工作者”名单正式揭晓。西安交通大学数学与统计学院教授孙剑、机械工程学院教授赵玉龙获此殊荣。

孙剑：以数学技术创新引领科学智能化前沿突破

孙剑是西安交通大学数学与统计学院教授、副院长，长期致力于人工智能数学模型、算法及跨学科交叉研究，涵盖高端医疗成像的数学反问题人工智能方法、可控生成的最优传输理论与方法、生命/医学/化学交叉中的生成式AI基础模型等。他主持了国家重点研发计划项目、基金委企业联合基金重点项目等国家级重大科研任务。孙剑教授提出了“模型驱动的深度学习”理论，系统建立了医学成像反问题的模型与数据双驱动计算新范式，其压缩感知成像ADMM-Net已成为磁共振与CT成像广泛使用的基础框架，并应用于国产高端医疗设备研发。近年来，他进一步攻克AI for Science中的可控生成基础模型与算法问题，发展了最优传输引导的生成式人工智能基础模型与算法，构建了医学影像多模态智能辅助诊断大模型，以及用于化学反应动态过程预测分析的几何生成人工智能模型。其保结构生成模型已被应用于国产MR-only伽玛刀系统研发，为高端医疗装备研制与前沿交叉应用提供了数理支撑。孙剑教授曾获国家自然科学奖二等奖（第二完成人）、陕西省自然科学奖一等奖（第一完成人），并获得国家杰出青年科学基金资助。他担任人工智能领域顶级国际期刊IEEE TPAMI和IJCV编委，获评“强国青年科学家”等荣誉。其所在的数学与数学技术团队先后荣获“陕西高校黄大年式教师团队”，并入选“全国高校黄大年式教师团队”创建活动。

赵玉龙：以微纳传感技术服务国家重大战略需求

赵玉龙是西安交通大学机械工程学院教授、领军学者、精密微纳制造技术全国重点实验室执行主任。他深耕微纳制造基础理论、MEMS传感器技术及工程应用研究25年，始终面向国家重大战略需求，聚焦特种MEMS关键技术开展原创性攻关。赵玉龙教授突破了传感器新体系结构与制备工艺、耐极限环境使用等关键技术，研制出耐高温、超高压、高过载、高精度等系列微纳传感器系统集成装备，解决了国家安全与经济发展领域特定环境高性能传感器与微系统“卡脖子”瓶颈难题，为国家重点领域的高端装备发展提供了关键支撑。他累计发表论文380余篇，授权发明专利200余项。赵玉龙教授先后荣获国家技术发明奖二等奖2项（排名一、二各1项）、省部级科学技术一等奖6项（排名一、二各3项）；入选国家级领军人才等，享受国务院政府特殊津贴。2023年当选第十四届全国人大代表。

两位教授入选陕西省“最美科技工作者”，展现了西安交大科技工作者扎根科研、勇攀高峰、奉献报国的精神风貌。学校将始终坚持“四个面向”，传承弘扬西迁精神和科学家精神，聚焦国家重大战略需求，引领广大科技工作者争做高水平科技自立自强排头兵，在关键核心技术攻关、拔尖创新人才培养、产学研深度融合等方面持续发力，为国家和区域经济社会高质量发展贡献交大力量。