孙剑博士于1997、2000、2003年在西安交通大学自动控制专业获得学士、西安交通大学人工智能与机器人研究所获得硕士和博士，毕业后加入微软亚洲研究院，任至首席研究员； 2015-2016年在微软美国研究院任合伙人级研究主管。 2016年7月，孙剑博士正式加入旷视任首席科学家、旷视研究院院长。 2019年1月21日，西安交通大学成立人工智能学院，孙剑博士担任首任院长。
孙剑博士拥有超过40项专利,自2002年以来在CVPR,ICCV,ECCV,SIGGRAPH,PAMI五个顶级学术会议和期刊上发表学术论文100+篇,Google Scholar引用超过15万次,H-index 98(截止2020年10月)，两次获得CVPR Best Paper Award(2009,2016)。 孙剑博士在2014-2018年期间,担任IEEE计算机视觉与模式识别年会(CVPR)领域主席(Area Chair)。
2015年，孙剑带领团队开发出来的“深度残差网络”（ResNet）是世界上第一个上百层的深度神经网络，开创了深度学习领域的一个里程碑。 ResNet在2018年被应用在AlphaGo Zero中。
孙剑博士在基础研究的产品化方面有多年成功经验，在微软工作期间有多项基础研究转化为核心产品(Windows、Office、Azure、Bing、XBox等)的重要功能。 孙剑博士带领旷视研究院，聚焦计算机视觉领域，深耕基础研究和技术应用，研发出多种产品和算法，推动AI技术在个人物联网、城市物联网和供应链物联网领域的应用落地。
2018年5月，国家科技部公示2018年第一批国家重点研发计划公示，孙剑博士担任变革性技术关键科学问题专项项目负责人。
2020年，孙剑博士入榜“AI 2000计算机视觉全球最具影响力学者”第二名。
2019年11月18日，2019年度何梁何利基金获奖科学家揭晓，孙剑获“科学与技术创新奖”
2016年，孙剑博士获得2016年度中华人民共和国国家自然科学二等奖。
2010 《麻省理工学院技术评论》全球35岁以下青年创新者TR35
孙剑博士数次带领团队夺得国际大赛冠军。 2017-2019年带领旷视团队获得MS COCO 物体检测世界比赛三连冠。 2015孙剑博士带领团队获得ImageNet大规模视觉识别挑战赛三项冠军 （图像分类、物体检测、物体定位）2015 孙剑博士带领团队获得MS COCO视觉识别挑战赛两项冠军 （物体检测、语义分割）
2016年，孙剑博士同其他作者发表的论文“Deep Residual Learning for Image Recognition” 获得了国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)的最佳论文奖(CVPR Best Paper)。
2015年，孙剑博士及其团队凭借“视觉场景理解的模式表征与计算理论及方法”获得高等学校科学研究优秀成果自然科学一等奖 (第三完成人）
2009年，孙剑同其他作者发表的论文“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior”赢得了国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)的最佳论文奖（CVPR Best Paper），这是亚洲人第一次获得该奖。