施乐研究中心

文 | 曾响铃来源 | 科技向令说（xiangling0815）智能化越是深化发展，承担最底层技术创新责任的企业内部AI研究院或类似的部门，就越能表达出一个企业的AI底色。例如，不久前，阿里AI实验室被传出关闭，引发业内广泛关注，随后阿里方面予以否认，称只是组织架构调整，它“并入”了阿里云智能，可见阿里可能调整了其AI战略定位。这些过去深埋在企业内部、较少出现在聚光灯下的AI研究院们，其身世浮沉、在企业组织架构中的位置，很大程度反映了企业对待AI的价值取向。显然，阿里对AI的定位，开始更加侧重快速、直接的商业价值落地。如果是偏重于技术的长期价值，则企业可能长期保持AI研究院或类似部门的组织独立性，这方面，地位不断凸显的百度研究院则较为典型。从AI研究院的种种价值表现切入，或许给了我们更好地理解巨头企业AI发展战略的一个可行视角。技术研究院们的不同命运，早已注定？纵观当下企业内部的技术研究院所处的“位置”，主要包括三种：业务板块各自配套：不同的业务条线各自配备技术研发部门，这方面以腾讯为代表，例如微信就有自己的AI部门；核心板块的组成部分：技术研究院承担企业全局的底层技术研发任务，但不是独立的机构，这方面以组织变革后的阿里为代表，AI实验室地位降低成为云计算业务板块的附属；独立的底层机构：技术研究院作为企业技术发展和创新的统一底层驱动力量来源，地位独立且享有整体化的架构和体系，这方面以百度研究院为代表。不同的“位置”，BAT各占一份，而这种不同根本上来源于企业对技术深耕的价值选择。美国曾经有一个“施乐研究中心”，先后研发出AIto（第一台个人计算机）、Xerox Ethernet（以太网前身）、图形界面、鼠标，客户端/服务器架构，通信协议……对互联网的发展有着深远的影响，但因为缺乏外部资源支撑等原因最终破产，这说明，底层技术的创新向来是一件引重致远的事，负载沉重而到达远方。从这个角度看AI底层技术的研发和突破，它伴随的是长时间的静默，需要对技术的预判，在高瞻远瞩下能够隐忍短时间内看不到回报的现实，进行长期的成本和资源投入，而这就是“技术信仰”的体现，它的强烈程度不同，会决定AI研究院们的“命运”不同。2013年初，百度董事长兼CEO李彦宏决定成立了世界第一个深度学习研究院IDL，这成为百度研究院的前身，目前，百度在这上边已经持续投入了8年，其背后，还有百度在AI方面长达11年的投入。在NLP、CV等领域，百度都在成为国内AI的开拓者和领军者，源源不断输出前沿技术创新，既服务企业内外部发展，也在行业层面成为AI领军者。与施乐研究中心相比较，百度研究院是幸运的，它拥有百度在技术信仰下的不计短期回报的持续输血，因而可以长期持续地研究那些前瞻性、方向性、引领未来的技术，面向星辰大海。不过，需要强调的是，把AI研究院摆在什么位置，取决的是企业对技术与商业化关系的导向选择，它没有根本上的对错之分。在整体并入阿里云智能后，阿里AI实验室就声称已经孵化了全息店铺、天巡机器人等产品，直接挂钩商业应用，这对阿里来说，也未尝不是最好的选择。引重致远，独立技术研究院三大维度掘进AI仅从希望AI技术实现更多创新突破的朴素视角看，企业内部独立的AI研究院应当是AI更好地实现引重致远的载体。以百度研究院为案例，这种载体价值，体现在三个方面。1、技术研究本身，可以构建立体化的研究体系坚定的支持、持续的投入，让AI研究院可以在AI技术方面形成体系化而非碎片化的研究体现，实现全面的技术创新突破。根据2020年11月国家工业信息安全发展研究中心、工信部电子知识产权中心发布的《2020人工智能中国专利技术分析报告》，在人工智能专利申请量和授权量方面，百度以9364件专利申请和2682件专利授权处于第一位，这也是百度连续三年在该报告中总申请量蝉联第一。此外，百度还在CVPR，ACL，ECCV等顶级学术会议上发表了260多篇论文，在30多个竞赛中名列前茅。如果在底层技术层面再进行由深到浅的划分，百度研究院在技术方面的探索，大致包括实现整体闭环的三个层面。首先，是非常前沿的技术探索方面，2020年，百度发布了国内首个云原生量子计算平台量易伏Quantum Leaf，同时量子脉冲计算服务量脉Quanlse、量子机器学习工具集量桨Paddle Quantum也获得全面升级，开启了属于中国的量子时代。2020年4月，Analytics Insight公布了2020全球十大量子计算公司名单，其中包括埃森哲、亚马逊、谷歌等巨头企业，中国两家公司上榜，百度是其中之一。然后，还有AI基础技术研究方面，百度研究院在多模态（即让机器像人类一样具备理解和思考的能力，这需要融合语言、语音、视觉等多模态的信息，而非单一认知能力）方面有较大突破，多模态模型ERNIE-ViL登顶视觉常识推理权威榜单VCR；以及对话智能方面，发布超大规模开放域对话生成网络PLATO-2，端到端问答方面提出RocketQA等等。在应用型技术方面，百度则将AI技术广泛与现实需要相结合，出产大量快速部署的新技术应用。典型的如针对疫情，其开源的线性时间算法Linearfold，提供了世界上现有最快的病毒RNA二级结构分析能力；服务于流动人口密集场所的AI测温，在两个月检测2700万人次；智能外呼系统帮助基层社区群防群控支持随访500万次，等等。总体而言，在智能语音、机器视觉、NLP、知识图谱、深度学习等多个领域，百度的AI都在出产大量技术应用。2、产业应用协同，可以形成从技术传导至业务的统合体系独立而自成体系的AI研究院，很容易与企业整体多种业务产生协同，形成全局化的AI应用落地。在百度研究院不断“出产”技术成果的基础上，百度构建了百度大脑、百度智能云的“云智一体”，对外深度赋能产业智能化。百度AI技术经过多年的积累，通过百度智能云以清晰化的路径走向全场景产业落地，也获得更广泛的认可。在金融产业，AI加持下，百度智能云已经服务了近200家金融客户，其中包括国有6大银行、9大股份制银行、21家保险机构，涉及营销、风控等十几个金融场景。其中，百度合成虚拟形象技术实现了可量产的真人形象虚拟人，与浦发银行共同打造了业内首个“金融数字人”此外，百度的未来银行解决方案还率先落地百信银行，打造未来银行体验店。目前，百度智能云智能制造解决方案已经覆盖14大行业，100多家客户和30个合作伙伴，触达50多类垂直场景，在3C、汽车、钢铁、能源等行业已规模落地。2020年年底，百度与贵阳市政府正式签署战略合作协议，将承接贵阳经开区工业互联网项目建设，助力贵阳打造3个千亿级产业集群。在能源领域，百度智慧能源已覆盖电网、发电、新能源、清洁能源、石油、化工等场景。基于能源AI中台，国家电网山东电力公司快速搭建起属于自己的AI中台，AI快速落地在各个业务场景，例如输电通道可视化平台，帮助实现户外各种复杂场景下的安全巡检。此外，还有智慧医疗服务300+家医院和1500+家基层医疗机构等多产业落地成果，等等。可以说，从百度研究院到百度大脑到百度智能云，AI技术创新不断被挖掘，然后以流畅的通路最终走向了产业应用，推动各行各业智能化升级加速。3、行业探索引导，不仅推动百度突围也引导行业前路经过持续一年的总体上扬，到目前为止，百度股价已经突破800亿美元，这其中，对AI技术发展和落地应用的信心是重要驱动力量。多年的“隐忍”让百度正在迎来以技术为能力核心的商业价值爆发，百度在产业智能化、自动驾驶等方面的生态不断丰富，口碑持续向好，而对向来看重市场领导力量的资本而言，百度在行业层面的“领头羊”地位更加重要，这种认可最终又回到百度研究院对整个AI发展所起到的作用上。百度研究院不仅在推动百度技术深耕和价值突围，还代表AI不断突破，引导前路，承担对应的行业领导者责任，一些时候，它所探索的技术成果，不仅是百度的突破，也是整个AI领域的突破。这种地位，从权威趋势预测也可见一斑，每年，百度研究院的趋势预测都颇受行业关注，对2020年科技趋势的预测所提到的技术、产业方向都在一一应验，1月13日百度研究院又发布了2021年十大科技趋势预测，包括数字人、交通产业、AI芯片等内容，试图为行业树立清晰的技术路标，挖掘和洞察新的机遇，科技领域的头部平台地位进一步彰显。回过头来看，在一系列“动荡”后，企业AI研究院中能够承担起这种职责的，可能也只有百度研究院了。从企业价值到国家价值，技术研究院成为联动的触点前段时间，因为在社区买菜这件事上闹哄哄的争抢，从官方到民间都对互联网企业们大量资本投入盯住团购、买菜等业务有些想法，业界形成了一种共识，科技公司更应该关注星辰大海。前沿技术的探索和发展，即可以是一家公司的发展基础，在宏观层面，又何尝不是整个国家的“立身发展之本”、发展基石。换句话说，一个国家的技术竞争力是宏观的概念，它最终落实到的可能还是科研机构、企业们的各种自有的技术上，例如华为的5G，百度的AI等等，而最终，这种落实，到达的是企业内部的技术研发部门身上。AI研究院作为企业AI能力的底层来源，同样是国家AI竞争力的来源之一。多年来一直秉持技术信仰，和对未来技术发展的信念，百度开始收获企业价值，同时也成为中国技术力量的代表，勇于到国际上去竞争。2020年底，百度飞桨对外发布了开源框架V2.0RC版，提供“编程一致、动静统一”的全新开发体验，新框架下，深度概率编程、量子机器学习等前沿学术研究将获得更好的支持。飞桨还推出业内首个通用异构参数服务器架构，可以大幅提升训练效率，节约成本，开源算法库也实现全面升级，官方算法数量从140+扩展至200+，而飞桨的硬件生态伙伴则达到了20家，适配或者正在适配的芯片/IP型号达到29种。有权威科技媒体通过分析GitHub上的开源项目数据集GitHubArchive得出2020年度全球深度学习框架排名榜单，百度飞桨已经超越谷歌TensorFlow，紧随FacebookPyTorch之后：在芯片领域，2020年百度发布了自研的AI芯片百度昆仑2，采用7nm先进工艺，较2018年的百度昆仑1提升3倍，且与飞桨实现了软硬件一体的深度适配，2021年上半年即将量产。此外，还有百度首款针对远场语音交互研发的百度鸿鹄芯片落地应用，其在小度智能音箱2红外版上的应用，使得语音唤醒率更高、识别错误率大幅度降低、功耗相比传统芯片下降90%。这些，都直接代表了中国AI技术能力的竞争优势和潜力。总而言之，从硬件芯片，到软件算法，到技术与业务框架体系，到产业应用落地，从百度研究院起始，百度AI在2021年开启的关口，已经完成了完备的体系化构建和业务路径打通，既具备AI深度创新能力，也能让AI快速走向产业应用，惠及千行百业，推动宏观产业升级和社会进步。*本文图片均来源于网络*此内容为【科技向令说】原创，未经授权，任何人不得以任何方式使用，包括转载、摘编、复制或建立镜像。【完】曾响铃1钛媒体、品途、人人都是产品经理等多家创投、科技网站年度十大作者；2虎啸奖评委；3作家：【移动互联网+ 新常态下的商业机会】等畅销书作者；4《中国经营报》《商界》《商界评论》《销售与市场》等近十家报刊、杂志特约评论员；5钛媒体、36kr、虎嗅、界面、澎湃新闻等近80家专栏作者；6“脑艺人”（脑力手艺人）概念提出者，现演变为“自媒体”，成为一个行业；7腾讯全媒派荣誉导师、多家科技智能公司传播顾问。

据外媒报道，包括Facebook、Twitter和Snap在内的社交媒体巨头多年来来面临多起诉讼，从破坏用户隐私、将用户的个人数据出售给第三方，到审查言论自由、干预政治选举等。本周，施乐帕克研究中心（Xerox PARC）向美国加州中区地方法院提起诉讼，指控Facebook在其应用和网站上使用了其多项专利。具体来说，这些专利与Facebook在News Feed、通知、群组功能、自动内容过滤等核心功能中使用的技术有关，以及其主要的收入驱动力：个性化和针对性的广告服务。PARC在法庭文件中解释说，它 "50多年来一直站在技术创新的最前沿。除了发明了第一台个人电脑，PARC还负责许多我们现在认为日常生活中不可或缺的尖端技术，比如激光打印机、以太网、构成今天电脑 "桌面 "的窗口、弹出式菜单和图标；导致微软Word的文字处理程序；以及后来赢得艾美奖和奥斯卡奖的电脑动画系统。"相比之下，Facebook被视为一家 "相对年轻的社交媒体公司"，它的成功很大程度上要归功于Xerox PARC在几十年的研究中获得的专利。施乐还起诉Twitter和Snap侵犯了大部分相同的专利，但关于这些具体投诉的细节很少。目前看来，施乐正在寻求与这两家公司达成协议，但这可能需要几年时间才能实现。

文 | 曾响铃来源 | 科技向令说智能化越是深化发展，承担最底层技术创新责任的企业内部AI研究院或类似的部门，就越能表达出一个企业的AI底色。例如，不久前，阿里AI实验室被传出关闭，引发业内广泛关注，随后阿里方面予以否认，称只是组织架构调整，它“并入”了阿里云智能，可见阿里可能调整了其AI战略定位。这些过去深埋在企业内部、较少出现在聚光灯下的AI研究院们，其身世浮沉、在企业组织架构中的位置，很大程度反映了企业对待AI的价值取向。显然，阿里对AI的定位，开始更加侧重快速、直接的商业价值落地。如果是偏重于技术的长期价值，则企业可能长期保持AI研究院或类似部门的组织独立性，这方面，地位不断凸显的百度研究院则较为典型。从AI研究院的种种价值表现切入，或许给了我们更好地理解巨头企业AI发展战略的一个可行视角。技术研究院们的不同命运，早已注定？纵观当下企业内部的技术研究院所处的“位置”，主要包括三种：业务板块各自配套：不同的业务条线各自配备技术研发部门，这方面以腾讯为代表，例如微信就有自己的AI部门；核心板块的组成部分：技术研究院承担企业全局的底层技术研发任务，但不是独立的机构，这方面以组织变革后的阿里为代表，AI实验室地位降低成为云计算业务板块的附属；独立的底层机构：技术研究院作为企业技术发展和创新的统一底层驱动力量来源，地位独立且享有整体化的架构和体系，这方面以百度研究院为代表。不同的“位置”，BAT各占一份，而这种不同根本上来源于企业对技术深耕的价值选择。美国曾经有一个“施乐研究中心”，先后研发出AIto（第一台个人计算机）、Xerox Ethernet（以太网前身）、图形界面、鼠标，客户端/服务器架构，通信协议……对互联网的发展有着深远的影响，但因为缺乏外部资源支撑等原因最终破产，这说明，底层技术的创新向来是一件引重致远的事，负载沉重而到达远方。从这个角度看AI底层技术的研发和突破，它伴随的是长时间的静默，需要对技术的预判，在高瞻远瞩下能够隐忍短时间内看不到回报的现实，进行长期的成本和资源投入，而这就是“技术信仰”的体现，它的强烈程度不同，会决定AI研究院们的“命运”不同。2013年初，百度董事长兼CEO李彦宏决定成立了世界第一个深度学习研究院IDL，这成为百度研究院的前身，目前，百度在这上边已经持续投入了8年，其背后，还有百度在AI方面长达11年的投入。在NLP、CV等领域，百度都在成为国内AI的开拓者和领军者，源源不断输出前沿技术创新，既服务企业内外部发展，也在行业层面成为AI领军者。与施乐研究中心相比较，百度研究院是幸运的，它拥有百度在技术信仰下的不计短期回报的持续输血，因而可以长期持续地研究那些前瞻性、方向性、引领未来的技术，面向星辰大海。不过，需要强调的是，把AI研究院摆在什么位置，取决的是企业对技术与商业化关系的导向选择，它没有根本上的对错之分。在整体并入阿里云智能后，阿里AI实验室就声称已经孵化了全息店铺、天巡机器人等产品，直接挂钩商业应用，这对阿里来说，也未尝不是最好的选择。引重致远，独立技术研究院三大维度掘进AI仅从希望AI技术实现更多创新突破的朴素视角看，企业内部独立的AI研究院应当是AI更好地实现引重致远的载体。以百度研究院为案例，这种载体价值，体现在三个方面。1、技术研究本身，可以构建立体化的研究体系坚定的支持、持续的投入，让AI研究院可以在AI技术方面形成体系化而非碎片化的研究体现，实现全面的技术创新突破。根据2020年11月国家工业信息安全发展研究中心、工信部电子知识产权中心发布的《2020人工智能中国专利技术分析报告》，在人工智能专利申请量和授权量方面，百度以9364件专利申请和2682件专利授权处于第一位，这也是百度连续三年在该报告中总申请量蝉联第一。此外，百度还在CVPR，ACL，ECCV等顶级学术会议上发表了260多篇论文，在30多个竞赛中名列前茅。如果在底层技术层面再进行由深到浅的划分，百度研究院在技术方面的探索，大致包括实现整体闭环的三个层面。首先，是非常前沿的技术探索方面，2020年，百度发布了国内首个云原生量子计算平台量易伏Quantum Leaf，同时量子脉冲计算服务量脉Quanlse、量子机器学习工具集量桨Paddle Quantum也获得全面升级，开启了属于中国的量子时代。2020年4月，Analytics Insight公布了2020全球十大量子计算公司名单，其中包括埃森哲、亚马逊、谷歌等巨头企业，中国两家公司上榜，百度是其中之一。然后，还有AI基础技术研究方面，百度研究院在多模态（即让机器像人类一样具备理解和思考的能力，这需要融合语言、语音、视觉等多模态的信息，而非单一认知能力）方面有较大突破，多模态模型ERNIE-ViL登顶视觉常识推理权威榜单VCR；以及对话智能方面，发布超大规模开放域对话生成网络PLATO-2，端到端问答方面提出RocketQA等等。在应用型技术方面，百度则将AI技术广泛与现实需要相结合，出产大量快速部署的新技术应用。典型的如针对疫情，其开源的线性时间算法Linearfold，提供了世界上现有最快的病毒RNA二级结构分析能力；服务于流动人口密集场所的AI测温，在两个月检测2700万人次；智能外呼系统帮助基层社区群防群控支持随访500万次，等等。总体而言，在智能语音、机器视觉、NLP、知识图谱、深度学习等多个领域，百度的AI都在出产大量技术应用。2、产业应用协同，可以形成从技术传导至业务的统合体系独立而自成体系的AI研究院，很容易与企业整体多种业务产生协同，形成全局化的AI应用落地。在百度研究院不断“出产”技术成果的基础上，百度构建了百度大脑、百度智能云的“云智一体”，对外深度赋能产业智能化。百度AI技术经过多年的积累，通过百度智能云以清晰化的路径走向全场景产业落地，也获得更广泛的认可。在金融产业，AI加持下，百度智能云已经服务了近200家金融客户，其中包括国有6大银行、9大股份制银行、21家保险机构，涉及营销、风控等十几个金融场景。其中，百度合成虚拟形象技术实现了可量产的真人形象虚拟人，与浦发银行共同打造了业内首个“金融数字人”此外，百度的未来银行解决方案还率先落地百信银行，打造未来银行体验店。目前，百度智能云智能制造解决方案已经覆盖14大行业，100多家客户和30个合作伙伴，触达50多类垂直场景，在3C、汽车、钢铁、能源等行业已规模落地。2020年年底，百度与贵阳市政府正式签署战略合作协议，将承接贵阳经开区工业互联网项目建设，助力贵阳打造3个千亿级产业集群。在能源领域，百度智慧能源已覆盖电网、发电、新能源、清洁能源、石油、化工等场景。基于能源AI中台，国家电网山东电力公司快速搭建起属于自己的AI中台，AI快速落地在各个业务场景，例如输电通道可视化平台，帮助实现户外各种复杂场景下的安全巡检。此外，还有智慧医疗服务300+家医院和1500+家基层医疗机构等多产业落地成果，等等。可以说，从百度研究院到百度大脑到百度智能云，AI技术创新不断被挖掘，然后以流畅的通路最终走向了产业应用，推动各行各业智能化升级加速。3、行业探索引导，不仅推动百度突围也引导行业前路经过持续一年的总体上扬，到目前为止，百度股价已经突破800亿美元，这其中，对AI技术发展和落地应用的信心是重要驱动力量。多年的“隐忍”让百度正在迎来以技术为能力核心的商业价值爆发，百度在产业智能化、自动驾驶等方面的生态不断丰富，口碑持续向好，而对向来看重市场领导力量的资本而言，百度在行业层面的“领头羊”地位更加重要，这种认可最终又回到百度研究院对整个AI发展所起到的作用上。百度研究院不仅在推动百度技术深耕和价值突围，还代表AI不断突破，引导前路，承担对应的行业领导者责任，一些时候，它所探索的技术成果，不仅是百度的突破，也是整个AI领域的突破。这种地位，从权威趋势预测也可见一斑，每年，百度研究院的趋势预测都颇受行业关注，对2020年科技趋势的预测所提到的技术、产业方向都在一一应验，1月13日百度研究院又发布了2021年十大科技趋势预测，包括数字人、交通产业、AI芯片等内容，试图为行业树立清晰的技术路标，挖掘和洞察新的机遇，科技领域的头部平台地位进一步彰显。回过头来看，在一系列“动荡”后，企业AI研究院中能够承担起这种职责的，可能也只有百度研究院了。从企业价值到国家价值，技术研究院成为联动的触点前段时间，因为在社区买菜这件事上闹哄哄的争抢，从官方到民间都对互联网企业们大量资本投入盯住团购、买菜等业务有些想法，业界形成了一种共识，科技公司更应该关注星辰大海。前沿技术的探索和发展，即可以是一家公司的发展基础，在宏观层面，又何尝不是整个国家的“立身发展之本”、发展基石。换句话说，一个国家的技术竞争力是宏观的概念，它最终落实到的可能还是科研机构、企业们的各种自有的技术上，例如华为的5G，百度的AI等等，而最终，这种落实，到达的是企业内部的技术研发部门身上。AI研究院作为企业AI能力的底层来源，同样是国家AI竞争力的来源之一。多年来一直秉持技术信仰，和对未来技术发展的信念，百度开始收获企业价值，同时也成为中国技术力量的代表，勇于到国际上去竞争。2020年底，百度飞桨对外发布了开源框架V2.0RC版，提供“编程一致、动静统一”的全新开发体验，新框架下，深度概率编程、量子机器学习等前沿学术研究将获得更好的支持。飞桨还推出业内首个通用异构参数服务器架构，可以大幅提升训练效率，节约成本，开源算法库也实现全面升级，官方算法数量从140+扩展至200+，而飞桨的硬件生态伙伴则达到了20家，适配或者正在适配的芯片/IP型号达到29种。有权威科技媒体通过分析GitHub上的开源项目数据集GitHubArchive得出2020年度全球深度学习框架排名榜单，百度飞桨已经超越谷歌TensorFlow，紧随FacebookPyTorch之后：在芯片领域，2020年百度发布了自研的AI芯片百度昆仑2，采用7nm先进工艺，较2018年的百度昆仑1提升3倍，且与飞桨实现了软硬件一体的深度适配，2021年上半年即将量产。此外，还有百度首款针对远场语音交互研发的百度鸿鹄芯片落地应用，其在小度智能音箱2红外版上的应用，使得语音唤醒率更高、识别错误率大幅度降低、功耗相比传统芯片下降90%。这些，都直接代表了中国AI技术能力的竞争优势和潜力。总而言之，从硬件芯片，到软件算法，到技术与业务框架体系，到产业应用落地，从百度研究院起始，百度AI在2021年开启的关口，已经完成了完备的体系化构建和业务路径打通，既具备AI深度创新能力，也能让AI快速走向产业应用，惠及千行百业，推动宏观产业升级和社会进步。*本文图片均来源于网络*此内容为【科技向令说】原创，未经授权，任何人不得以任何方式使用，包括转载、摘编、复制或建立镜像。【完】曾响铃1钛媒体、品途、人人都是产品经理等多家创投、科技网站年度十大作者；2虎啸奖评委；3作家：【移动互联网+ 新常态下的商业机会】等畅销书作者；4《中国经营报》《商界》《商界评论》《销售与市场》等近十家报刊、杂志特约评论员；5钛媒体、36kr、虎嗅、界面、澎湃新闻等近80家专栏作者；6“脑艺人”（脑力手艺人）概念提出者，现演变为“自媒体”，成为一个行业；7腾讯全媒派荣誉导师、多家科技智能公司传播顾问。

“IBM智慧大脑”的女高管高科技领域的女性领导人总是备受关注。尤其是当她们以技术和管理方面的才能掌管高科技公司的关键业务，而并非女性具备传统优势的营销、财务等领域的时候，更是令人刮目相看。2个月前，IBM的“智慧大脑”——全球研究院迎来了一位女性首席运营官——Sophie V. Vandebroek博士，此举在业界可以说引发了不小的震动。业内人士纷纷猜测这位IBM全球12个研究院的女性运营官，将会带来哪些新的改变？数天前，趣味科技在IBM中国研究院采访到了IBM研究院首席运营官Sophie V. Vandebroek博士，以及IBM中国研究院院长、IBM大中华区首席技术官沈晓卫博士。热情、坦诚、富有感染力的笑声，是Sophie博士给人的第一印象。接下来，趣味科技希望能够通过以下6大关键问题，为读者朋友们简单勾勒IBM研究院的运营机制、战略优先领域以及Sophie博士的管理风格。Q1：IBM研究院的成功之处？IBM研究院堪称IBM的智慧大脑，也是全球第一个认知计算系统Watson的诞生地。目前其在全球六大洲拥有12个研究院，3000多名研究人员。在全球科技巨头的研究院中，IBM研究院素来以顶尖人才多、创新专利多著称。如若不信，可以看看这些令人瞠目结舌的数字：6个诺贝尔奖获得者、10个美国国家技术奖、5个美国国家科学奖、6座图灵奖、3个卡弗里奖、19位美国国家科学院成员、20人入选美国发明家名人堂……2016年，IBM研究院产出创新专利8088项，让IBM连续24年成为全球产出专利数量最多的公司，平均每天都有20+个专利诞生。Q2：如何结缘IBM研究院？作为IBM研究院的首席运营官，Sophie博士参与并负责制定及执行IBM研究院的整体研究策略，管理全球12家研究院以及由17家合作伙伴的运营工作。谈到为什么IBM选择了自己时，Sophie博士简单介绍了自己的经历和优势。在加入IBM研究院之前，Sophie博士一直担任施乐公司的首席技术官。近30年在高科技领域的积淀，让Sophie博士在技术领域有着积累丰厚，包括化学、分子、材料、机械、电子、人工智能、人机交互等领域均有涉猎，同时还兼备很多不同的垂直行业的经验，包括医疗、交通、政府等等。Q3：如何运营世界上最成功的商业研究院？如何让全球范围内数千位多位顶尖的科研工作者发挥创造性？Sophie博士提倡的是快乐工作哲学：“首先要让这些个员工来公司的时候，不仅仅把他们的智力、大脑带过来，而且把他们的心、热情都带到工作中，工作的时候是非常快乐的，无论说什么样的语言、什么样的文化、什么样的宗教信仰，都能够非常好的合作。”“如果你做到真实的自我，你就会特别有创造力，就会有很多好的想法，也愿意和同事们合作。所以IBM研究院致力于打造一个非常开放、非常诚实、坦诚的环境，然后让最顶尖的科学家能够密切合作。” Sophie博士说道。目前，IBM研究院重点发力的技术领域包括认知计算、人工智能、量子计算和区块链等技术领域。Q4：在IBM，一个改变世界的想法是如何落地的？技术与客户的具体需求结合，方可实现真正的商业价值。而IBM研究院正是这样一家能够将商业与科技进行出色结合的机构。如何让一个飘在空中的伟大想法真正落地，并且改变世界？Sophie博士提到了IBM GTO（全球技术展望）流程。具体来说，经过顶尖研究人员的深度探讨，初步推导出哪些方向是颇具前景的新业务，或者下一代颠覆性的技术创新，然后IBM研究院会向总部提出建议，建议批准以后，IBM研究院会通过和相关业务部门合作，同时与相关领域客户进行沟通，与行业客户共同创造新的创新或应用实践。IBM Watson许多成功的应用案例，最初都是按这种流程一步步实现的。在医疗领域，人类的医疗健康的数据不到三年就会翻一番。仅仅癌症方面的出版物每年新增数量都非常多，导致一位专业的肿瘤医生即使穷尽一生，也不可能读完这么多的专业读物。那么要怎样才能通过认知能力，来助力医生更好地进行癌症诊疗？在提出这个关键问题后，IBM研究院投入了大量资金研发Watson Health相关的软件、平台及服务。目前，Watson health已经可以快速阅读大量专业的癌症相关文献，包括图像、核磁共振、超声波等图像资料的读取，从而为肿瘤医生提供准确、专业的个人化诊疗建议。Q5：人工智能会取代人类吗？随着人工智能的快速发展，在某些领域AI已经开始渐渐取代人类的工作岗位。甚至有人认为，人工智能将在未来十年取代人类50%的工作，二十年后取代人类80%的工作。那么，人工智能最终会取代人类吗？虽然目前人类还无法造出一个智能达到8岁孩子程度的机器人，但是人工智能技术已经在很多特定领域得到了非常成熟的应用，能够很好地解决此前人类不能解决的问题。这也就是为什么在IBM看来，人工智能（Artificial Intelligence）可以更多地被理解为增强智能（Augmented Intelligence）。所谓增强智能，就是增强人的能力和智力。在很多领域，增强智能可以增强专业人士在某一专业领域的能力，进而帮助行业升级。Sophie博士将IBM增强智能的发展分为不同的阶段。在前面几个阶段，人工智能借助IBM的云认知平台，可以帮助改造医疗、金融、教育、交通等各个行业，并且赋能律师、医生、教师等专业人士。最终，人工智能将变得更具有创造力。比如自己能够编曲、写诗或者引领潮流，甚至是创造一些新的发明，同时还具有“同情心”，能够理解人类的感情，当然这些目前还处在实验室阶段。Q6：IBM研究院在中国的计划？对于Sophie博士而言，IBM中国研究院给她留下了深刻印象，这里充满了创新精神和专业企业家的精神，有很多重要项目——包括具有全球引领性的项目，比如“绿色地平线”都是在中国研究院诞生的。与此同时，IBM中国研究院在与生态伙伴的合作方面做得非常好，包括与企业客户、政府、医院等都保持着很好的合作关系。IBM中国研究院院长、IBM大中华区首席技术官沈晓卫博士表示，IBM中国研究院的优势在于把认知计算、人工智能和大数据进行了有机结合，包括 IBM绿色地平线计划和认知医疗等等。与此同时，在时下大热的区块链技术领域，IBM中国研究院也同样是技术先行者，并且是能够与合作伙伴携手创造解决方案的先行者。每一次社会变革的背后，都离不开科技与商业两大驱动力。Sophie博士表示，未来IBM研究院的关键挑战，就是研究如何将好的想法更快地转变成为现实，为世界带来更好的影响。随着人工智能应用的爆发期到来，相信人才济济的IBM研究院也将诞生更多创新科技，并应用到商业场景，一边改变世界，一边造福人类。

李根 乾明 夏乙 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI马上，就是微软亚洲研究院的20岁生日了。作为人工智能的“黄埔军校”，微软亚洲研究院（MSRA）这20年来，走出了无数传奇人物。从创始一代的李开复、沈向洋，到别人家的实习生何恺明；从在MSRA干到退休的许峰雄，到投身创业浪潮汤晓鸥余凯周剑，都是微软亚洲研究院给整个行业带来的财富。量子位盘点了这20年来，从业经历与微软亚洲研究院密不可分的20人。他们之中，有人依然身处研究院，有人在致力于探索技术的商业化之路，也有人进入了创投领域，为更多创业者提供支持。他们是——李开复创新工场创始人、董事长兼CEO，创新工场工程院院长，全球AI领域最富影响力的中国人。李开复是微软中国研究院(微软亚洲研究院前身)的创办者，并担任创始院长。李开复，1983年硕士毕业于哥伦比亚大学计算机系，1988年获CMU计算机博士学位，师从图灵奖得主Raj Reddy，博士毕业成果——世界上第一个“非特定人连续语音识别系统”， 被《商业周刊》授予当年最重要科学创新奖。1990年，李开复加盟苹果公司，担任交互式多媒体部门副总裁，负责Apple Pippin项目，是苹果在语音交互领域的最早尝试之一，亦在当年美国引起舆论关注，直至28年后罗永浩发布TNT，让李开复在苹果时期的语音交互展示再度受到关注。其后，李开复加盟硅谷图形公司SGI，任职互联网部门副总裁兼总经理，Cosmo软件公司总裁，主要负责多平台、互联网三维图形和多媒体软件的研发工作。1998年7月，李开复正式入职微软，创建并领导了微软中国研究院，招募了张亚勤、沈向洋、洪小文等大批在美人才回国加入，该研究院其后成为中国乃至全球的计算机研究机构。2000年被微软调回总部，2005年离职，李开复微软生涯结束。2005年9月，李开复以Google全球副总裁兼大中华区总裁身份，创办并开始运营Google中国。在Google中国初创期间，李开复延续了微软中国研究院成功经验，吸引大牛，招募学生，从而实现人才的快速培养。至今为止，Google中国亦走出了不少人才。2009年，李开复离职Google，同年宣布创业，创办创新工场，以天使投资+孵化模式，继续复制人才培养和创新模式。2017年，以AI为核心，创办创新工场AI工程院，并成功在AI商业化落地中，分拆出子公司创新奇智。围绕AI人才建设，还展开了DeeCamp、AI Challenger全球AI挑战赛等活动。2018年，北京前沿国际人工智能研究院正式宣布成立，李开复任研究院首任院长。值得一提的是，自1998年正式回国创办围绕中国研究院以来，李开复在计算机研究院创办、人才培养中，屡次发挥了开创性作用。“开复老师”也成为比科学家、企业家更知名的称号。张亚勤史上最年轻IEEE Fellow、百度总裁。张亚勤，全国知名的少年天才，12岁入读中科大少年班，23年获乔治·华盛顿大学博士学位，31岁获美国电气和电子工程师协会院士称号，成为该协会百年史上最年轻科学家。1999年1月，张亚勤毅然回国加盟刚刚组建的微软中国研究院，出任该院首席科学家。2000年，接替李开复成为微软研究院院长。2001年11月，微软中国研究院升级为微软亚洲研究院，张亚勤出任首任院长。2004年，微软亚洲研究院被MIT科技评论评为全球最顶级的计算机科学研究院。2004年1月，升任微软公司全球副总裁，进入微软决策层，成为比尔盖茨的智囊团核心成员。负责统领微软全球移动通信及嵌入式产品业务（微软七大部门之一）。2006年，张亚勤回国成立微软亚太研发集团。并在2014年之前，担任微软公司全球资深副总裁同时，兼任微软亚太研发集团主席，负责微软在亚太地区的科研及产品开发工作。2014年9月，张亚勤正式加盟百度，出任公司总裁。目前在百度，分管百度云、无人车等AI相关的新兴业务。在微软亚洲研究院发展历程中，张亚勤是与创始院长李开复同样重要的那一个。他不仅参与创立了微软中国研究院，而且在李开复之后接过交接棒，成为第二任院长。此外，张亚勤回国加盟，也是微软中国研究院初期人才号召力的来源之一。为微软亚洲研究院成为全球计算机一流的研究机构、为中国和全球计算机，互联网和AI领域培养了大量顶尖科学家和企业领袖，奠定了基础。张宏江曾经的微软亚太研发集团CTO，退休的金山软件CEO，如今的源码资本投资合伙人。张宏江是视频检索领域的开创者，国际计算机协会（ACM）和电气电子工程协会（IEEE）院士。1999年初，张宏江回国加入微软亚洲研究院，一年后出任副院长，2003年创立了微软亚洲工程院。2006年，微软中国研发集团成立，张宏江任首席技术官，也就是后来的微软亚太研发集团。2011年，他被雷军从微软请了出来，加入金山集团，任CEO。2016年12月，56岁的张宏江从金山退休，加入源码资本，认投资合伙人。沈向洋微软目前唯一的华人执行副总裁，带领着5000多人的人工智能团队，“微软在中国的形象大使”。沈向洋是视频检索领域的开创者，也是ACM和IEEE院士。他博士毕业于卡耐基梅隆大学（CMU），是图灵奖得主Raj Reddy的学生，与李开复、洪小文同门，研究的却不是语音。1996年，沈向洋加入美国雷德蒙得（Redmond）的微软研究院。1999年，他回国参与创立了微软亚洲研究院（当时叫微软中国研究院），2004年升任第三任院长兼首席科学家。沈向洋之后在微软的职业发展也非常顺利：2007年升任全球资深副总裁，负责必应搜索引擎全球产品研发；2013年被任命为全球执行副总裁，主管微软技术与研发部门，并主要负责推动公司中长期总体技术战略、策略以及前瞻性研究与开发工作。洪小文微软亚洲研究院现任院长，微软全球资深副总裁，微软亚太研发集团主席。和沈向洋一样，洪小文也是李开复的同门师弟，毕业于CMU，师从Raj Reddy。不一样的是，他研究的领域是语音识别，和李开复一起推进基于统计和机器学习的语音识别系统Sphinx。当时团队里的黄学东后来也进入了微软。1995年，洪小文在黄学东“多顾茅庐”之后，从苹果跳槽到微软，2004年加入微软亚洲研究院并担任副院长，2007年升任院长。之后就是在微软的一路升迁：2014年，接替张亚勤任微软亚太研发集团主席；2015年升任资深副总裁。许峰雄在微软亚洲研究院退休的“深蓝”之父。许峰雄，人机大战史上最知名计算机科学家之一，IBM“深蓝”之父，首位荣获美国计算机协会Grace Murray Hopper奖的亚裔科学家；推出的超级计算机 “深蓝”，击败国际象棋特级大师卡斯帕罗夫。2003年正式加盟微软亚洲研究院。许峰雄1980年毕业于台湾大学电机系，1985年入CMU攻读博士学位，开始“人机博弈”的研究，也是后来微软亚洲研究院创建者——李开复、沈向洋、洪小文等人的学长。1988年，研制出超级计算机 “深思”，首次战胜人类国际象棋特级大师本特·拉尔森。1989年，获美国卡内基梅隆大学计算机科学博士学位，同年加入IBM研究院，开始“深蓝”项目的研究。1991年，成为首位荣获美国计算机协会Grace Murray Hopper奖的亚裔科学家。1997年，推出超级计算机 “深蓝”，击败国际象棋特级大师卡斯帕罗夫，一是名震全球，此后人机话题中，必有此光辉一笔。2003年4月17日，正式宣布加盟微软亚洲研究院，任高级研究员，负责硬件计算领域研究。 谈及原因：“它是设立在亚洲的研究院，在中国。”直至在微软亚洲研究院退休。王坚阿里巴巴合伙人之一、技术委员会主席、被称为“阿里云”之父。王坚，出生于1962年月10月，1992年成为浙江大学心理学系教授，并于次年成为博士生导师。1999年，横跨心理学和计算机两大学科，加入微软亚洲研究院。负责负责用户界面、机器学习、大规模数据处理等方面的研究，成果斐然，深受比尔·盖茨信任。2008年，辞去微软亚洲研究院常务副院长加入阿里巴巴，现任阿里巴巴技术委员会主席。王坚加入微软亚洲研究院之后，负责负责用户界面、机器学习、大规模数据处理等方面的研究，以及北京adCenter实验室，成果斐然，深受比尔·盖茨信任。2008年，王坚加入阿里巴巴担任首席架构师一职，负责阿里云计算项目。最初几年，因为技术攻关艰难，也没有商业前景，阿里云在阿里内部成了一个笑话，以至于很多人都认为“马云被骗了”。但不到5年，云计算项目取得里程碑式的进展，最后一台IBM小机正式下线。目前，阿里云已经成为全球云计算领域的领军者之一。2010年启动“YunOS”项目，进展困难，不断碰壁，以至于在2012年被任命为阿里巴巴CTO时，引发了巨大的争议。2016年，“YunOS”智能终端已经超过了1亿台，成为了世界第三大移动操作系统。同年，王坚牵头在杭州发起“城市大脑”项目。马维英今日头条副总裁、前微软亚洲研究院常务副院长、计算机科学与电子领域顶级科学家。1997年，在获得美国加州大学圣芭芭拉分校（UCSB）博士学位后，马维英加入硅谷惠普实验室。2001年4月加入微软亚洲研究院。负责信息检索、互联网搜索技术、移动信息浏览等方面技术的研究。许多研究成果都被应用到Windows Live图片搜索、移动搜索和学术搜索等服务中。2017年，辞去微软亚洲研究院常务副院长职务，加入今日头条。现任今日头条副总裁，负责今日头条人工智能实验室。汤晓鸥香港中文大学信息工程系主任、商汤科技创始人。汤晓鸥，2005年至2008年期间在微软亚洲研究院担任视觉计算组负责人，并在2009年CVPR中夺得最佳论文，是该顶会的亚洲首篇。汤晓鸥1990年本科毕业于中科大，1991年在美国罗切斯特大学获硕士学位，1996年获MIT博士学位，其后出任香港中文大学信息工程系教授。2005-2008，汤晓鸥在微软亚洲研究院担任视觉计算组负责人，期间门下实习者，后来成为了中国头部AI视觉公司的核心创始人。汤晓鸥于2014年以创始人身份创办商汤科技，其学生徐立、杨帆等出任联合创始人。目前商汤科技整体估值超60亿美元，是全球估值最高的AI初创公司之一。商汤还承建了智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台，是当前5大国家平台中，唯一由创业公司承办的平台。不过，汤晓鸥更耀眼的仍是学术领域的成就。汤晓鸥发明的人脸识别技术，是世界上第一个超过人眼识别能力的计算机算法。其在香港中文大学创办的多媒体实验室，2016年与麻省理工、斯坦福等著名大学一道，入选世界十大人工智能先锋实验室。汤晓鸥的研究领域包括多媒体、计算机视觉、模式识别及视频处理，已在这些领域发表论文200余篇。同微软合作已申请近40项专利。同微软亚洲研究院合作研发的图像识别技术已被用于微软图像搜索引擎，成为世界上第一项图像识别技术被用于大规模商业应用。2012年国际计算视觉与模式识别会议（CVPR）上仅有的两篇深度学习文章均出自其实验室。2013年国际计算机视觉大会（ICCV）上全球学者共发表8篇有关深度学习的文章，其中6篇出自汤教授实验室。2011—2013年间在计算机视觉领域两大顶级会议ICCV和CVPR上发表了14篇深度学习论文，占据全世界在这两个会议上深度学习论文总数（29篇）的近一半。2014年3月，其团队发布GaussianFace人脸识别算法，在LFW数据库上准确率达98.52%，在全球首次突破人眼识别能力。2014年6月起，汤晓鸥实验室开始发表的DeepID系列算法，逐步将人脸识别准确率提升至99.55%，是全球准确率最高的算法。孙剑旷视首席科学家、旷视研究院院长，前微软亚研院首席研究员，两次获CVPR最佳论文奖。孙剑最为人所熟知的成就，是2016年带领何恺明等人做出的残差网络ResNet。ResNet在2015年提出之后，拿下过ImageNet冠军，斩获过CVPR 2016最佳论文奖。他加入微软，是在2003年毕业于西安交通大学人工智能与机器人研究所之后。2009年，孙剑带领团队完成的“去雾”论文Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior获得了亚洲第一个CVPR最佳论文奖。2016年，ResNet又拿下这一奖项。2016年7月，孙剑正式加入旷视，任首席科学家、旷视研究院院长。王海峰百度高级副总裁，AI技术平台体系(AIG)总负责人，百度研究院院长，自然语言处理领域权威专家。1999年3月从哈尔滨工业大学获得博士学位后，王海峰加入微软亚洲研究院，进行自然语言处理方向的研究。之后离开微软亚洲研究院，历任isilk.com研究科学家，东芝（中国）研究开发中心副所长兼研究部部长等职位。2010年1月加入百度，先后为百度创建了自然语言处理部、互联网数据研发部、推荐引擎和个性化部、图片搜索部、语音技术部等研究部门。2013年协助创建了百度深度学习研究院（IDL），为百度人工智能发展打下了基础。2014年，转岗搜索业务群组，担任副总经理，负责百度搜索、手百、百度信息流等百度的核心业务。2017年3月负责组建AIG，2018年5月晋升为百度高级副总裁。王海峰曾任ACL主席，2018年起任国际计算语言学协会亚太地区分会（AACL，The Asia-Pacific Chapter of Association for Computational Linguistics）创始主席。累计发表学术论文120余篇，授权或公开的专利申请200余项。林斌小米集团创始人、总裁、手机部总经理，联合创办微软亚洲工程院。1992年，林斌从美国费城Drexel大学毕业后加入微软，任职软件开发工程师。2000年，接受李开复邀请加入微软亚洲研究院，在3年之内推动超过70多项技术转移，对数十个微软核心产品，如Office，MSN、Xbox等产品都有技术贡献。2003年，和张宏江，张亚勤一起创办了微软亚洲工程院，任工程总监，主管微软亚洲工程院的工程团队组建与管理工作。2006年，加入谷歌，任谷歌中国工程研究院副院长，工程总监、谷歌全球技术总监。2010年11月，林斌离开谷歌，公开小米总裁的身份。在小米早期，林斌负责组建团队，公司日常运营等事务，之后负责供应商、运营商的合作以及海外销售工作。2014年之后，负责小米的销售、营销、物流等方面工作。2015年，林斌开始探索小米新零售之路，为小米业绩重回高速增长奠定了坚实的基础。2017年11月24日，小米架构调整，林斌兼任手机部总经理。赵峰海尔集团CTO、副总裁，前微软亚洲研究院常务副院长，物联网领域的领军人物。赵峰，从美国麻省理工学院获得博士学位之后，加入施乐帕洛阿尔托研究中心，担任首席科学家，并任教于美国俄亥俄州立大学和斯坦福大学。2009年加入微软亚洲研究院。带领团队研发多种移动与云处理系统，开发了微软传感尘埃、微型网络服务等。发表了百余篇技术论文和专著，拥有超过30项美国专利技术。2015年9月，辞去微软亚洲研究院常务副院长职务，加入海尔集团；现任海尔集团CTO、副总裁。负责海尔的超前研发和智慧生活产业。李世鹏科大讯飞副总裁、讯飞AI研究院联席院长CTO，前微软亚洲研究院副院长，智能硬件行业顶级科学家。1996年，李世鹏从美国宾州Lehigh大学获取博士学位后，加入美国Sarnoff公司多媒体技术实验室。1999年5月，加入微软亚洲研究院，发起了P2P传输流媒体的研究工作。2001年带领团队率先成功研发了横跨太平洋的基于可伸缩视频编码的流媒体系统原型。2006年提出的5“D”多媒体2.0概念，对新一代互联网多媒体的研究和发展指出了方向。在在图象/视频处理、压缩和通信、数字电视、多媒体及无线通信领域，发表出版的学术论文超过200多篇，获得的相关美国专利百余项。2015年10月，辞去微软亚洲研究院副院长职务，加盟硬件供应链资源链接平台硬蛋，担任硬蛋CTO。2018年5月加入科大讯飞，担任副总裁、讯飞AI研究院联席院长。周明现任微软亚洲研究院副院长，国际计算语言学协会（ACL）候任主席、中国计算机学会理事。周明主要的研究方向是机器翻译、自然语言处理。他曾经任教于清华大学，也曾在日本高电社公司领导中日机器翻译研究。1989年，周明在哈尔滨工业大学创造了中国第一个中英翻译系统CEMT-I。1991年，获得哈尔滨工业大学博士学位后，周明成为清华大学博士后研究员，1993年开始任副教授。1996年到1999年间，他访问日本高电社公司，领导中日、日中机器翻译项目，还开发了商业化翻译软件J-北京。1999年，周明加入微软亚洲研究院，负责自然语言研究组。芮勇联想集团CTO、高级副总裁，前微软亚洲研究院常务副院长，人工智能领域权威专家。1999年，芮勇从美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校获得博士学位，加入微软美国研究院。2006年，出任微软亚太研发集团首任战略总监、研发总监。2010年，出任微软亚洲工程院副院长，之后加入微软亚洲研究院担任常务副院长；芮勇在微软工作了18年，参与了微软多项核心产品技术的开发，并带领团队在互联网、移动设备及医疗系统孵化开发出了多项新产品。加入微软亚洲研究院之后，芮勇回归基础科学研究，负责多媒体搜索、大数据挖掘等领域的研究，以及全院各领域的工程创新项目。2016年11月，芮勇接受杨元庆的邀请，加入联想集团担任CTO。带领团队研发了联想Xiaole智能客服系统、daystAR、SmartCast+等多款承载联想人工智能战略的知名产品。余凯地平线机器人创始人及CEO，参与组建和创办NEC加州实验室、百度IDL，机器学习领域世界级学者。余凯于1998 年和2000年分别在南京大学获得学士和硕士学位，2004年在德国慕尼黑大学获得计算机科学博士学位。2002年，余凯以实习生身份，开始在微软亚洲研究院实习，进行图像搜索方面的研究。博士毕业后，余凯先在西门子任职中央研究院高级研究科学家。2006年至2012年3月，余凯出任美国NEC高级研究员及部门主管，NEC美国研究院也是世界上最早从事卷积神经网络研发的 5 个实验室之一。余凯还率队在在PASCAL VOC视觉识别竞赛中获得第一名，ImageNet(2010)第一名。2012年4月，余凯回国加入百度，任职多媒体部和图片搜索产品部高级总监。2013年7月，参与组建百度深度学习研究院(Institute of Deep Learning, IDL)，成为其后百度研究院前身，李彦宏亲自任院长，余凯任常务副院长。百度IDL，也是国内最早组建的明确以深度学习为方向的前沿技术研究院。百度IDL创立后聚集了大批人才，在语音、图像和自动驾驶等领域，为中国AI创新及创业输出了大批领军人才。2014年7月，余凯还帮助百度力邀无人大加盟，担任百度首席科学家。2015年6月，余凯离职百度，其后创办地平线机器人，任职CEO。目前，地平线机器人发布了2款AI处理器，估值逾20亿美元。学术成就方面，余凯发表论文被引用超过14000次，获著名的国际机器学习大会ICML-2013的最佳论文奖银奖，余凯曾任机器学习两大会议ICML和NIPS的领域主席。余凯还兼是科技部国家新一代人工智能战略咨询委员会委员，中国证监会科技监管专家咨询委员会委员。何晓飞飞步科技创始人及CEO，最早NIPS发文的中国籍学者之一。2001年至2004年期间，何晓飞以实习生身份加入微软亚洲研究院，在微软亚洲研究院合作提出的laplacianfaces（拉普拉斯脸）人脸识别算法，是当时计算机视觉领域最有影响力的算法之一。因为成绩卓著，当年还以实习生身份，代表全体员工作年度汇报。2005年，29岁的何晓飞受聘浙大计算机系正教授，是浙大历史上最年轻正教授之一；2011年何晓飞获国家杰出青年基金，这是该官方荣誉1994年创办以来最年轻的获得者之一。2015年，何晓飞入职滴滴，成为第一个技术方面的高级副总裁，负责滴滴出行平台核心交易引擎建设，成为滴滴击败Uber中国的关键。2016年4月，滴滴研究院建立，任创始院长，建滴滴无人车团队，在滴滴招募建立起AI人才团队。2017年7月，正式创立无人驾驶公司飞步科技，任创始人、CEO。贾佳亚香港中文大学终身教授，腾讯优图实验室杰出科学家，IEEE院士。贾佳亚是香港科技大学和微软亚洲研究院联合培养的博士。他有两位导师，一位是香港科大的教授邓智强，另一位，是微软亚洲研究院沈向洋。同年加入香港中文大学前后，贾佳亚在微软亚洲研究院做了一年半的访问学者。贾佳亚在香港中文大学从助理教授做起，2010年升任副教授，2015年任教授。他还曾担任计算机视觉顶级学术期刊TPAMI和IJCV的编辑，多次担任计算机视觉学术顶会CVPR和ICCV的领域主席（area chair）。2017年5月，贾佳亚加盟腾讯优图实验室，任杰出科学家。何恺明当年的微软亚洲研究院实习生，如今的Facebook AI Research研究员，拿下众多计算机视觉学术奖项。看看一下他这些年的开挂历程：2003年，已经保送清华的何恺明以满分的成绩，成为广东高考状元。2007年，成为了微软亚洲研究院实习生，由孙剑指导。2011年从香港中文大学获得博士学位之后，何恺明正式成为MSRA研究员。前面提到的孙剑两次带领团队获得CVPR最佳论文奖，第一作者都是何恺明，分别是2009年的照片去雾算法，作者何恺明、孙剑、汤晓鸥；2016年的残差网络，作者何恺明、Xiangyu Zhang、任少卿、孙剑。这两项研究，孙剑和汤晓鸥在离开微软之后依然常常提起。而ResNet作者之一的任少卿，后来成了Momenta研发总监。2016年8月，何恺明加入Facebook AI Research，任研究员（Research Scientist）。他和RBG（Ross Girshik）合作的Mask R-CNN，获得了ICCV 2017最佳论文，参与的另一篇论文获得了ICCV 2017最佳学生论文。在今年的CVPR 2018上，何恺明获得了PAMI青年研究者奖。— 完—

36氪专门为读书设立了新的栏目【36氪领读】，筛选一些值得读的书，并提供一些书摘。希望你手边有一本称心的书，让读书这场运动继续下去。内容简介：这个世界的杂乱无章，无法测量、不协调，即兴，缺憾，不连贯，粗糙，凌乱，随意，模棱两可，暧昧不明，麻烦，变化多端，甚至肮脏……它们，也是这个世界的一部分。人们总是喜欢整齐，总觉得有序比混乱好，总是从有序中获得好处，却忽略了无序带给我们的益处。作者认为，有序、整齐意味着过分僵硬、脆弱和无创意。这本书揭示了响应能力、应变能力和创造力比以往更大的价值，这些价值与无序有着很多内在联系，甚至可以说正是来自无序和混乱。作者的理论对个人和企业寻求创意前沿有许多潜在的益处，对社会的发展影响深远。作者简介：幽默的生活经济学大师蒂姆·哈福德（Tim Harford），深受读者追捧的著名的卧底经济学家，被誉为“当前幽默的生活经济学大师”。他主笔的“亲爱的经济学家”专栏已成为《金融时报》关注度极高的专栏之一，在专栏中，他用前沿的经济学理论为读者五花八门的疑问和牢骚提供轻松诙谐的经济学解读。著有《卧底经济学》，这本书已经被翻译为30 种语言，在世界多国发行。他还曾在世界银行工作，担任牛津大学的经济学教授，为国际知名金融公司担任首席经济学家。目前他与妻子及两个孩子一起住在伦敦。罗振宇书评：混乱—应对复杂世界反向创造力崇尚秩序，热爱整洁，偏爱有条不紊、井然有序，对大部分人来说，就像一种根植于内心的本能，因为这通常意味着情势尽在掌控。受这种“本能”驱使，我们从来没有质疑过秩序带给我们的好处，以及混乱带给我们的麻烦。很多读者热衷“断舍离”的生活方式，迷恋整理术的方法技巧， 秩序让生活更舒适高效；还有的读者执着钻研自控力、专注力、刻意练习、思维导图，试图建立一种思考和学习习惯上的秩序。不得不承认这些东西的确有用，很多年轻人都相信并执行着。然而我们这座迷恋秩序的认知“大厦”，在我看完《混乱》这本书的时候轰然倒塌了。为什么“常识”也要被质疑？因为人类几乎所有的常识，都成型于工业时代，而今天的世界已经远超任何一个人可以理解的范围。《混乱》的作者蒂姆·哈福德是著名的“卧底经济学家”，他 2016 年在罗辑思维上架过一套《卧底经济学》，这本书全球累计销量已经超过150 万册。蒂姆这次奉上的《混乱》是一本跨界之作，书中用大量的经济学、心理学、社会学、神经科学等十几个专业领域的前沿研究和实验，以及各种真人真事，向我们展现了一个问题：我们小看了混乱。蒂姆认为，这种对混乱的忽视和本能拒绝，让我们远离了这个时代最需要和最珍贵的品质：创造力、应变力、适应力。我一口气读下来，有一种大开眼界的感觉。比如以下： 注意力无法集中的人其实更有潜力利用突发情况，不少人认为抗干扰能力弱是缺点，但事实上，这样的人更具有创造力。 顶尖的科学家总是在不停改变自己的研究课题，因为如果科学家想不断发表重量级的论文，就要探索更多新领域。多任务同时工作，可以相互影响和促进，在一项任务中获取的知识可以运用到另一项中。 我们都觉得随性会损害工作效率，比如文件夹不整理效率低，邮件不分类效率低，不制订工作计划效率低。实际上，这是一种普遍的误解，研究发现，循规蹈矩的生活效率更低。 把文档分类整理纯属浪费时间。因为花很多时间分类整理，保留的很可能是一大堆将来根本就不会用到的文档，而且因为整理花了心思，还舍不得扔。其实文件多了，最好的办法就是随手堆在桌子上，用什么拿什么，用完再放在一堆的最上面。这个办法能自动保证最常用的文件在最上面。 无聊是创意的天敌，警惕则是创意的朋友。怎样才能让自己保持警醒？方法就是给自己制造意外，让自己对眼前的局面失去控制，这样你才能仔细观察这一局面，看清它的细节，然后找到出口。 认知多样性是提升创造力的秘方，在团队决策时，为了维持团队和谐，成员会倾向于和团队观点保持一致，不愿提出有争议的观点，这可能导致错误决定，因为谁都懒得进行批判性思考，都试图做个老好人。 在面对一个极其复杂的问题时，聪明绝顶的人可能束手无策，而新鲜血液的注入则可能帮我们打破僵局。书中提到的故事不只关乎多样性，还揭示了我们对多样性的态度和反应。今天，无论是公司、组织、市场还是个人，都在不断享受着井然有序为生活带来的便利和短期利益，却没有注意到，它同时也为这些体系埋下了脆弱易毁的种子。在很多人看来，多样性意味着“失控”—让一千种花朵自由绽放，任何事情都有可能发生！谁喜欢这样呢？还是让我们稳妥一些吧，把杂草除掉，种上自己喜欢的花朵，这样会显得更美观、更整洁。但是，消除了多样性，无论对于生物系统，还是社会、文化，或者市场而言，都是一场灾难。强调单一的文化认同关闭了学习的大门，也削弱了人类社会的适应力。任何系统，包括生物、经济或社会，如果变得如此单一，也会变得僵化、难以自我进化；如果某一系统，在结构上鄙视、限制实验，不允许差异和多样性的存在，并消除了这一创新的原材料，从长期来看，将注定灭亡。要记住，我们生活的这个星球是高度多元化的。蒂姆之所以用一整本书来告诉我们混乱的魔力，是因为我们的确对此知之甚少，但绝不是说混乱就是解决一切问题的灵药，我们只是需要走出内心的“舒适区”，身处混乱，拥抱混乱，发现它赐予我们的独特魔法。我的好朋友万维钢说：“作为一个人，身处这个充满机械化、标准化、规则化的现代世界之中，你对自己的生活方式有一个什么样的选择？具体来说，就是你是选择循规蹈矩，还是选择自由独立。整洁的背后是循规蹈矩，是把人机械化；混乱的背后是自由独立，是让人更像人。”这个说法点透了《混乱》的本质。一味追求秩序往往会丧失创新能力。混乱不是用来消除的，而是可利用的创新资源。混乱的本质是其他方向的秩序，只不过你没有理解那个秩序。总有一些秩序在我们视野之外，你没理解它所以觉得是混乱。有自己独特秩序的混乱，其实你根本消除不了，只能善加利用。相信通过这本书，大家可以学到一种应对复杂世界的反向思考能力，这种能力可以帮助我们“灰度认知”、清醒思考，同时“重装”了一套掌控失控局面的操作系统，这套系统可以让我们从乱中获益，明智行动。书籍摘录别让“追求整洁的习惯”害了你相信我们身边有不少这样的朋友，处女座式的洁癖者，生活里不能出现一点乱。办公桌收拾的一尘不染，文件夹按照颜色分类、摆放整齐，工作计划写的比我们高中笔记还认真，做任何事都要列好计划安排。他们迷恋整洁有序的生活方式，他们相信整理术、收纳方法、日常表和任务单会带来整齐的办公桌、清爽的生活环境，他们害怕失序，害怕没有应对干扰的能力，害怕突然出现的混乱局面。在混乱和整齐规律之间，绝大多数人认为规律和整齐能让自己的生活更美好，工作效率更高，变得更成功，事实却恰恰相反。越来越多人说自己焦虑了，越是害怕意外和混乱，意外来的越多。喜欢整理的人工作效率真的更高吗？无论书桌还是办公室，凌乱不仅揭示了我们的工作方式，还能提高工作效率。有时候，归类的确可以帮助我们，但是别忽略了时间成本，也就是说，节省下来的时间是否超过整理所用的时间？一些研究人们在工作场所表现的学者有时候会将员工分成两种类型：整理者和堆叠者。几年前，AT&T 实验室的研究人员史蒂夫·惠科特（Steve Whittaker）和朱利亚·赫兹伯格（Julia Hirschberg）研究了一组员工如何处理纸质文件。谁更喜欢堆放文件？谁的文件柜利用率更高？当公司要迁址时，谁能在最短时间将重要文件打包带走？最后一个问题的答案大大出乎两位研究人员的意料：“我们本来以为整理者的表现会更好，因为他们会评估每一份新到文件然后归档，理应能在更短时间内找到所有重要文件。”事实刚好相反。整理者只是在机械做功，任何文件—重要的也好，没什么用的也好—都会归档。很多文件第一次使用之后就已经失去了价值，却还霸占着空间。如此一来，整理者很难在短时间内从一整柜的文件中迅速挑出重要的。整理者将如此多的时间和精力花费在文件归档上，以致有些人甚至产生了强迫症，不整理就不舒服。和整理者相反，堆叠者喜欢把文件放在桌子上，下次拿起来的时候，扫一眼，没用就直接扔进垃圾桶，有用则继续放在桌子上。如果再结合亚伯拉罕森和弗里德曼提到的方法，最近使用的就放在最上面，要搬办公室的时候，他们就轻松了，带走文件堆上半层的文件即可，压在下面的就可以不管了。由于堆叠者的办公区总是乱七八糟的，一些实在看不下去的同事可能会偷偷帮他们整理，对堆叠者来说，这等于蓄意破坏。在现代社会，不仅纸质文件的归档让人头痛，还有电子邮件。怎么归档电子邮件呢？这可是个巨大而错综复杂的工程。对于整理者来说，不断增加的不仅是文件，还有文件夹。一项研究发现，人们每5 天就会建立一个新的文件夹保存电子邮件。施乐帕克研究中心的研究人员发现，归档电子邮件的时间占了处理电子邮件总时间的10%。有人可能觉得，10% 还好吧。错！史蒂夫·惠科特和IBM 研究中心的研究人员联合发表了一篇论文，标题为《我是在浪费时间整理电子邮件吗？》，他们给出的答案是：大体来说，是的。在获得了几百位白领的同意之后，惠科特和同事在他们的电脑上安装了追踪软件，软件一共追踪到85000 次寻找电子邮件的尝试，要么是挨个浏览文件夹，要么采用其他方法，比如直接查看收件箱、查找发件人或利用邮箱的搜索功能。惠科特发现搜寻文件夹每次平均花费的时间接近一分钟，而其他方法只需17 秒。那些用文件夹归类邮件的白领寻找文件花费的时间多得多，成功率却并未因此提高。换句话说，就算你把所有文件都存在一个文件夹，也比分级保存节约时间。每天做好紧密的工作计划真的有用吗？为了不分心，我们总在按照轻重缓急为自己罗列工作计划，但计划往外赶不上变化快。日程表的管理大致有两种方法。第一种是只记录严格确定了时间的事项，比如和医生的预约、航班以及商务会议，其他事情灵活安排。第二种是无论大事小事，都提前计划好，一个时间段安排一个任务。哪一种方法效率更高呢？研究人员做了一组实验，他们找来了三组大学生学习一个短期课程，第一组是控制组，研究人员只告诉了他们一些非常简单的时间管理技巧，比如每半小时至一个半小时就休息5~10分钟。第二组和第三组是实验组。研究人员不仅告诉了他们时间管理的技巧，还给他们讲了具体如何操作。研究人员预测，试验组的表现应该比控制组更好，在两个实验组中，第三组的表现又会胜过第二组。实验结果推翻了三位心理学家的预设。第三组的表现最糟糕。一开始，第三组学生每周学习20个小时，但到后期减少到了8小时。控制组的表现也没好到哪里去，虽然学生的学习更连贯，但学习时间从每周15小时减到了10小时。第二组表现最好，他们以月为单位制订学习计划，每周学习25个小时，到课程末期学习时间还略有增长。可以看到，第二组的学习时间是第三组的两倍。实验结束后，研究人员继续跟踪了一年，发现学生的成绩表明实验发现的三种趋势依然在延续：第二组学生成绩最好，控制组的学生原地踏步，而第三组学生成绩继续下滑。为什么会这样？研究人员提供了两种解释。第一，每天制订学习计划太花时间和精力，大部分学生放弃这种做法是迟早的事。第二， 一旦学生没跟上日程表的进度，他们就会对自己感到失望，学习动力也没了。这两种解释听上去都挺合理。这里引出了另一个问题：为什么每天制订计划的学生总是跟不上进度呢？ 天有不测风云。今天你感冒了，明天水管工要来修水管，后天有朋友突然要来你所在的城市。一个太过具体的日程表是容不下这些突发情况的。所以，计划要宽松一点，留些余地给突如其来的麻烦，也留些余地给突如其来的机会。抗干扰能力差真的是缺点吗？不少人认为抗干扰能力弱是一个缺点，但事实上，这部分人恰恰具有更强的创造力。研究人员做过一个实验，25个较早表现出创意天赋的学生中，有22 人过滤干扰源的能力偏弱。他们很容易分心，很容易受到“无关”之事的干扰。但是，谁能肯定这些无关之事就是真的无关呢？来自密歇根大学的霍莉·怀特以及来自孟菲斯大学的普拉特·沙阿在实验中也得到了类似的结论。他们研究了一些患有重度注意缺陷多动障碍（ADHD ）的成年人，这些人已经在接受专业帮助。和谢利·卡森实验中的受试者一样，这部分注意缺陷多动障碍患者创造力更强，因此也更容易取得成功。从作品被刊载在《纽约客》上的诗人，到百老汇舞台剧导演，种种迹象表明，注意力难以集中的人往往是非常具有创造力的人。显而易见，注意力缺失并没有成为他们成功路上的绊脚石。当我们跌至山谷，要想到达山峰必然需要攀登。看看这部分人所取得的成就，“多动”更像是一种优势而不是劣势。美国洋葱新闻网刊登过一篇文章，标题极具讽刺意味—“吃下哌甲酯，就别想成为毕加索”。心理学家通过实验也发现，干扰或者挑战可以激发人们的创造力。在查兰·内梅特（Charlan Nemeth）和朱莉安· 科万（Julianne Kwan）的实验中，两名受试者为一组，工作人员向受试者播放蓝色或者绿色的幻灯片，受试者需要大声说出所看到幻灯片的颜色。受试者不知道的是，自己的搭档是实验人员假扮的，他们会故意给出错误引导，比如看到蓝色的幻灯片硬说是绿色。进行一番干扰之后，研究人员问受试者绿色和蓝色能让他们联想到什么，有人回答：天空、大海或眼睛，那些被刻意干扰的人给出的回答更有创意：爵士乐、火焰、悲伤、毕加索。研究证明，刻意制造的干扰开启了受试者的想象力。在心理学家埃伦·兰格（Ellen Langer）组织的实验中，研究人员会给受试者分配不同的任务，然后在受试者执行任务时不断干扰他们。比如，一位受试者接到的任务是画一只猫，画到一半，研究人员却说：“啊，你得画生活在水里的动物！”还有一些受试者接到的任务是写一篇关于“早餐”的文章，接着却被研究人员临时告知写的文章得和“清晨”有关。写到一半，受试者又被要求快速完成一份调查问卷，描述写与“青橙”有关的文章感想如何。如果受试者指出研究人员在命题上的反复，研究人员便会解释说：“人都会犯错，试着把它们融入工作吧。”研究证明，被这样安抚过的受试者更加出色地完成了任务，也在实验过程中得到了更多乐趣。关于做事的学问，各种研究、文章和书籍等的主流思想，很多时候我们都是在强调笨功夫。比如下面这些思想：专注力、自控力、习惯的力量、任务列表工作法、极简式生活……人类似乎有一种与生俱来的冲动，要创造一个有条不紊、可以量化分类、以便规划和预测的世界，这些思想都很好，但是你也不得不承认，它们都有点机械化的特征。然而，如果我们仅凭直觉，只受秩序驱使，错过的是更广阔的天地：这个世界的杂乱无章、无法测量、不协调、即兴、缺憾、不连贯、粗糙、凌乱、随意、模棱两可、暧昧不明、麻烦、变化多端，甚至肮脏……它们，也是这个世界的一部分。万维纲说：“整洁的背后是循规蹈矩，是把人机械化；混乱的背后是自由独立，是让人更像人！”现代社会需要混乱，一定的混乱才能带来自由独立激发想象力，过分的追求整洁有序更像是浪费时间，且容易产生焦虑感。从今天开始尝试下放下规则和框架，解放自主性，拥抱混乱，不仅能提升效率和创造力，更是一种独立的生活方式。

2020被众多社会学家认为是人类历史长河中的转折之年，同时也是世界被数字化和智能化深刻改造的一年。以机器学习为代表的人工智能经过多年发展，正在深入地革新着各个行业。为此，全球机器学习技术大会将于2021年4月16-17日在金茂北京威斯汀大饭店隆重登场！全球机器学习技术大会规模大会特邀近 40 位机器学习领域的技术领袖和行业应用专家，与 1000+来自电商、金融、汽 车、智能制造、通信、工业互联网、医疗、教育等众多行业的精英参会听众，共同探讨人工智能领域的前沿理论以及最佳实践。全球机器学习技术大会将会成为2021年最具影响力的人工智能技术会议。第一批演讲嘉宾AutoX的全球副总裁 潘坚伟潘坚伟博士是AutoX的全球副总裁。他曾任Roadstar.ai的研发总监，波音公司的飞机无人技术的算法架构负责人、高级技术专家和首席研究员。潘博士是美国Virginia Tech无人车实验室博士，有着15年多无人驾驶技术的研发经验。Tennesee State University电气与计算机工程系的客座教授、博士生导师，Liebherr的无人矿车Tech Lead和国际组织ISO的无人技术顾问。潘博士是AAAI和IJCAI委员和MLDAS的联合主办人。他拥有60多份AI相关出版物和专利。趋动科技CEO 王鲲王鲲于2019年创立趋动科技。在此之前，王鲲博士担任Dell EMC中国研究院院长，负责管理和领导Dell EMC在大中华区的所有研究团队。在加入Dell EMC之前，王鲲博士曾供职于IBM中国研究院和微软亚太研发中心，历任研究员，高级研究员以及研究经理。王鲲博士是计算机体系结构，GPU和FPGA虚拟化，分布式系统等领域的资深专家，在业界最早开始推动FPGA虚拟化相关研究。王鲲博士毕业于中国科学技术大学计算机系。Boolan首席AI咨询师 方林方林博士现任Boolan首席AI咨询师，长期从事深度学习、贝叶斯网络、进化学习、类脑学习、脉冲神经网络和谓词逻辑的研究和技术咨询，涉及自动驾驶、人脸识别、自然语言处理等多项前沿AI行业应用，曾主导研发了人工智能博弈软件框架、通用问题求解框架、Prolog逻辑语言编译器和运行环境等。在加入Boolan之前，方林博士担任深兰科技AI资深研究员、首席科学家、深兰大学校长。南京大学计算机软件博士毕业。Appen全球首席技术官 Wilson Pang数据与人工智能专家，现任人工智能数据公司Appen首席技术官，领导全球产品及技术研发。前携程集团首席数据官(CDO)，负责整个集团的数据仓库，数据分析，数据产品及数据科学。利用数据和人工智能革新旅游行业的用户体验，并带来巨大的业务增长。在加入携程之前，他在eBay加州总部任资深总监，分别领导数据及数据服务部门，搜索科学部门以及市场科学部门，负责整个公司的的数据建设以及数据驱动。他也是纽约上海大学以及旧金山州立大学客座顾问。LinkedIn人工智能工程总监 洪亮劼现任LinkedIn人工智能工程总监，为多个核心产品群提供人工智能解决方案。曾任Etsy数据科学与机器学习总监，提供个性化与推荐、搜索、计算广告、图像处理和文本挖掘等基于机器学习的产品优化方案。历任Yahoo研究院资深科学家和高级研发经理，领导多项大规模机器学习系统研发工作。洪老师是推荐系统、搜索引擎、计算广告、自然语言处理等领域的资深专家，在国际顶级学术会议发表重要论文近50篇，长期担任多个国际著名会议及期刊的评审委员和审稿人。腾讯PCG事业群AI平台负责人 潘欣腾讯平台与内容事业群（PCG） AI平台技术负责人，主要关注机器学习平台，推荐系统，算法应用等工作。曾在Google Core Infra从事大数据系统开发。在Google Brain从事深度学习研究和TensorFlow开发。在百度负责PaddlePaddle开发。在腾讯PCG担任部门技术负责人。SmartNews AI算法负责人 周涵宁SmartNews 人工智能算法研发负责人，主导基于内容理解和知识图谱的推荐和广告排序。在加入SmartNews之前，周博士历任施乐硅谷研究中心研究员，亚马逊美国总部高级研发经理，盛大创新院产品总监，智谷公司研发副总裁，宝宝树CTO，Hulu北京研发中心算法研发负责人， Facebook 人工智能平台工程经理。旷视 MegEngine负责人 田忠博全面负责旷视科技Brain++ AI 生产力平台及开源深度学习框架天元（MegEngine）的发展及运营，并带领团队推出Brain++ AI生产力平台商业版。加入旷视前，田忠博曾先后任职百度、网易、豆瓣等企业。在高性能计算(HPC)、弹性计算基础设施、高可用高性能可伸缩分布式存储系统、微服务体系等领域拥有十余年丰富经验。全球机器学习技术大会部分演讲嘉宾更多专家讲师，登录大会官网大会主题本次大会将聚焦AI前沿技术、产业化和商业化的最新动态和落地实践，围绕AI模型与算法、AI架构与工程实践、AI产品设计与创新、计算机视觉、智能语言与语音等8大主题，为企业AI落地赋能。全球机器学习技术大会-大会8大主题大会简介全球机器学习技术大会（ML-Summit）作为人工智能界影响力最强的技术会议之一，以强大的嘉宾阵容、高水平的参会群体、广泛的会议影响力而赢得业界的一致好评。>> 技术领袖与行业大咖领衔大会邀请国内外机器学习领域，富有实战经验的资深技术专家，包括机器学习之父Michael I.Jordan，以及来自Google、Microsoft、Facebook、Uber、Netflix、阿里、腾讯等的技术领袖和一线行业应用专家，权威汇聚，阵容强大。Michael I.Jordan 2018全球机器学习技>> 汇集业界一线案例与实践分享所有演讲均来自业界一线实战专家现身说法，分享各领域的实践案例。多方位深度解析、头脑风暴，帮助参会者收获前人经验，干货满满。>> 聚集高质量人脉资源大会汇聚全球机器学习领域的企业决策者、技术总监、研发主管、技术专家，现场进行以技术交流为纽带的深度社交，搭建高质量人脉网络。大会主办方大会主办方Boolan秉承“全球专家、连接智慧”的宗旨，汇聚国内外顶尖技术与产品专家，在IT科技与互联网领域拥有很强的行业号召力。旗下有【全球产品经理大会】、【全球C++及系统软件技术大会】、【全球机器学习技术大会】、【全球软件研发技术峰会】等多个高端技术会议品牌，并致力于为广大企业用户提供高端IT技术和产品领域的技术咨询、企业培训服务。大师智慧+实践干货，全球机器学习技术大会，就等你来!时间：2021年4月16-17日地点：金茂北京威斯汀大饭店

“怀揣远大的愿景，与团队及投资人、合伙人共同分享，才能把事情做好。”中山瑞科新能源有限公司高级工程师齐鹏飞是纳米建筑材料领域的技术工匠，领衔打造了我国拥有完全自主知识产权的百兆瓦级碲化镉薄膜组件生产线。在他看来，分享是工匠精神的一种体现方式。　突破技术瓶颈实现国产替代2001年，获得“郭沫若奖学金”的中国科技大学高才生齐鹏飞收到斯坦福大学全额奖学金邀请，赴美留学。博士毕业后，齐鹏飞在美国硅谷施乐帕克研究中心任资深研究科学家，专攻半导体材料，研究光伏及能源，并主持建立该中心首个纳米反应装备。正处于事业发展春风得意之时，2015年齐鹏飞毅然决定回国，并创建了中山瑞科新能源有限公司。当时正值国内绿色建筑材料兴起，齐鹏飞和他的团队扎根南粤大地，全情投入环保节能的绿色建材、建筑光伏一体化产品的开发利用，为广东省战略性新兴产业发展壮大辛勤耕耘。“最难的是无可借鉴，技术本身就是瓶颈。”从无到有，齐鹏飞带领团队在两年多时间里，把数十万个零部件整合在一起，设计了几百万张二维、三维图纸，最终搭起了一条变形金刚似的自动化量产线。量产线开通仅半年，公司就实现了国内领先的电站级薄膜组件效率和产能，并有接近20%的实验室转化效率，接近16%的量产组件效率。这是我国国内第一条拥有完全自主知识产权的百兆瓦级碲化镉薄膜组件生产线，也是目前国内发电玻璃领域最先进的生产线。这条生产线填补了同类设备的国内技术空白，打破美国垄断，成功实现了国产替代。　赋能绿色光电产业助力低碳建筑发展2020年，齐鹏飞带领团队参加北京冬奥会主场馆——国家速滑馆“冰丝带”光伏项目竞标。在设计主场馆时，齐鹏飞别具匠心地为它“披”上22条由1.2万块宝石蓝色的光伏发电幕墙玻璃拼接而成的“冰丝带”，既兼具高效发电性能，又符合现代建筑审美，得到了业内的好评。“玻璃作为非常重要的建筑材料，发展过程中有几次技术飞跃，在玻璃上面镀CdTe（碲化镉）膜，制成CdTe发电玻璃，是赋予玻璃新的生命。”齐鹏飞也在思考：如何让CdTe膜这种新材料，应用到广大百姓的生活当中，让普通老百姓受益？在齐鹏飞看来，未来的建筑都可以成为绿色发电体，都可以是主动产生清洁能源的房子，再加上安全环保的高性能低成本储能系统，能源互联网的实现将加快其进程。齐鹏飞和团队为绿色光电产业、光电建筑行业持续不断注入的新鲜血液，将助力我国绿色低碳建筑的发展进入快车道。“把绿色建筑变成一座座‘青山’和‘金山’，让CdTe膜这种新材料造福百姓，并不是一件遥远的事情。”齐鹏飞说。南方日报记者 曾美玲 通讯员 段松连 史红杰

继亮风台AR战疫黑科技被《人民日报》等多家媒体报道后，近日，亮风台又以浦东张江创企代表登上央视《焦点访谈》，以及《科技日报》头版头条。（科技日报头版头条）2020年，是浦东开发开放三十周年，作为改革开放和现代化进程的代表，浦东创造了一系列“全国第一”，以占全国1/8000的土地，创造了全国1/80的GDP、1/15的外贸进出口总额。而在很多人眼中，浦东广为人知的“优等生”还有张江科学城，和其中的数万家企业、四十余万“张江人”。4月18日，浦东开发开放三十周年之际，《焦点访谈》推出最新一期内容《浦东：前进的步伐》，其中，重点报道了以亮风台为代表的张江创企、“张江男”。4月20日，《科技日报》头版头条聚焦浦东开发开放，亮风台是代表性创企，也是浦东黑科技战“疫”的典型。《焦点访谈》中这样评价到，很多"张江男"的思维方式，就是把自己相信的事情让大家看到…………这个充满符号性的人群，正在将智力变成资本，用科学创造生活。访谈中，亮风台联合创始人兼CEO廖春元介绍到：“我们是想打造我们下一代的计算的平台，希望能够在人类计算机的发展史上留下我们的一笔。”（CCTV 1 《焦点访谈》）廖春元拥有20余年智能人机交互经验累积，是国际知名人机交互、AR专家，在任职富士施乐硅谷研究院期间三获杰出成就奖，还曾两获ACM顶级国际会议奖。他始终坚信科技是有温度的，在一次朋友聚会后，廖春元毅然选择回国，于2012年创立亮风台，致力于推动中国AR产业化和国际化。2012年，亮风台入驻浦东，那时候人们对于AR技术，还知之甚少。在自研技术的基础上，亮风台2015年推出国内AR行业首个开发平台HiAR SDK，后陆续发布国内第一款双目智能AR眼镜、HiAR Cloud正式规模化商用、AR实时通讯与协作产品HiLeia，到2020年建成国内唯一以AR云为数字中枢、端云结合的AR平台HiAR Space。8年时间，亮风台深耕行业，立足AR场景，开放平台能力，让AR走进了更多人的工作和生活，“用科学创造生活”。创业以来，亮风台人用坚持和创新书写着敢闯敢试，自我超越的“张江男”精神，书写着中国AR人的坚毅与梦想。如今，亮风台已累计为近千家企业与机构提供服务，覆盖公共安全、汽车、机械制造、智慧城市、文化旅游等诸多行业。同时，联合5G、IoT、大数据等新兴技术与产业合作伙伴，使AR更深入广泛地赋能行业、服务生活，其中，中国移动、中国联通、中国电信、华为、中国铁塔等都是亮风台5G+AR推广应用的重要合作伙伴。在新冠肺炎疫情期间，亮风台的技术和产品也成为“战疫”的突出黑科技。亮风台研发了相关AR防疫方案与产品，例如非接触式AR测温设备已在全国各地应用，如上海地区的虹口1929园区、浦东金桥管委会、东方万国企业中心、张江集电港北大园区等一些园区、企业工厂落地，协助抗击疫情应对返工潮。同时，亮风台针对工业、安防等重点行业的解决方案也在各大企业、公司内进行大规模运用。AR远程通讯与协作平台HiLeia，已经在海尔集团复工后用于展开远程售后维修监督指导、质量稽核等工作，覆盖海尔全国各地工厂与供应链企业。云南消防也在复工后也使用了亮风台的远程通讯与协作平台实现AR远程消防设备巡检。（上海虹口1929园区）此外，亮风台与云南三甲医院昆明医科大学附属第一医院联合上线了云南首个AR+5G互联网三维数字化新冠肺炎远程会诊系统。产品与方案在落地后收到了很多正面的社会反馈，人民日报点赞称其“中国硬核抗疫九大黑科技”之一，登上微博热搜获1亿关注，入选互联网周刊”年度人工智能案例TOP100“榜单。人民网、第一财经、解放日报等纷纷对亮风台进行了专访报道。以科技助力战疫工作的实践一方面为亮风台产品打造产品和企业发展提供了宝贵的机遇，另一方面，科技先行走向抗疫一线，得到广泛应用，助力战疫工作，展现了科技在社会发展中的力量。浦东三十年，如果正在改革开放再出发，践行“排头兵中的排头兵，先行者中的先行者”新定位，浦东在行动，如亮风台这样的张江创业在行动、张江人在行动。近期，中共中央政治局常务委员会会议指出，要加快7大项新型基础设施建设进度。4月20日，国资委和国家发展改革委首次明确新基建三大范围，新基建中5G、物联网、人工智能、云计算等内容，皆与AR密切相关。5G商用如火如荼，新基建蓄势待发，亮风台AR也将把握市场机遇，乘势奋起，迎接市场需求大量增长的挑战，以新产品、新技术、新应用，迅速投入市场，加速落地，和浦东、和中国科技共成长。来源：江西网络广播电视台