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线上受聘,十万人见证:沈向洋任清华大学双聘教授

「我将帮助塑造年轻人的思想,并为该领域贡献世界级的研究成果。」对于沈向洋来说,在正式离开工作了 23 年的微软之后,更重要的身份可能是「沈向洋教授」。

今天上午 9 时,「沈向洋双聘教授聘任仪式暨春风讲堂第四讲」在清华大学工字厅如期举行。清华大学校长邱勇将向沈向洋颁发了双聘教授续任聘书。在简短的聘任仪式结束后,沈向洋通过多个在线直播平台(bilibili、快手、抖音、微博等)进行了主题为「Engeering Responsible AI」的在线学术报告。

受疫情影响,这场仪式的举行方式比较特别,是清华大学历史上第一次以视频会议的形式举行聘任仪式。清华大学校长邱勇等参会者通过视频连线的方式,向位于大洋彼岸的沈向洋正式颁发聘书。这场线上仪式在全网吸引了十多万人的观看。

作为微软职位最高的华人高管,自从去年 11 月宣布离开后,沈向洋的去向一直备受关注。根据此前消息,沈向洋在今年的 2 月 1 日正式离开微软,离职后也会继续担任微软 CEO 纳德拉和创始人比尔盖茨的顾问。

这是清华大学第二次向沈向洋颁发聘任证书。清华大学高等教育研究院的官方网站显示,沈向洋博士早在 15 年就开始担任清华大学双聘教授,已经担任过多位清华博士生的导师。2019 年,该网站「招生信息」一栏也公布了沈向洋招收 2020 年计算机视觉计算机图形学博士生的消息。

招生信息还显示,沈向洋所指导的博士生在清华大学完成相关的课程学习和其他培养环节后,会在高等研究院和微软亚洲研究院进行课题研究工作。

微软职位最高的华人高管

读博期间,沈向洋就读于美国卡内基梅隆大学,师从计算机专家、图灵奖得主 Raj Reddy 教授,是 Raj Reddy 在 AI 领域的第一个学生。

1996 年,他获得计算机科学院博士学位并加入微软研究院。三年后回到北京一手创立微软中国研究院(2001 年升级为微软亚洲研究院),历任微软亚洲研究院院长兼首席科学家、微软全球资深副总裁、微软全球执行副总裁。

在培养人才方面,沈向洋也颇有建树,先后培养了旷视科技首席科学家孙剑、原腾讯优图实验室杰出科学家贾佳亚等众多 AI 学者。

沈向洋是 Raj Reddy 在 AI 领域的第一个学生。Raj Reddy 培养出了沈向洋洪小文、李开复等一众计算机科学和人工智能领域的领军人物,微软亚洲研究院 20 年来的 4 任院长,有三位都是他的学生。微软期间,沈向洋培养出了旷视科技首席科学家孙剑、原腾讯优图实验室杰出科学家贾佳亚等众多 AI 学者。

微软的 23 年里,沈向洋凭借对计算机视觉计算机图形学的研究以及开发必应搜索而闻名。2016 年 9 月,微软将「技术与研发部门」和「人工智能(AI)研究部门」合并,组建了新的微软人工智能与研究事业部(Microsoft AI & Research Group),沈向洋担任部门主管,主要负责人工智能的整体战略和研发工作。在他的领导下,团队开发了智能助手小冰。

在学术方面,迄今,沈向洋共在国际会议和期刊上发表论文 200 多篇,是计算机视觉计算机图形学研究的世界级专家。近年来,他还一直活跃在网络搜索和数据挖掘研究的领域。其设计的四分树样条函数算法是世界上最好的运动参数估计算法之一。

因其学术影响力,沈向洋先后成为了美国电气电子工程协会院士(IEEE Fellow)、国际计算机协会院士(ACM Fellow)、美国工程院院士、当选英国皇家工程院外籍院士,还分别在清华大学、北京大学、浙江大学等国内高校担任客座教授和名誉教授。

「我会成为一名更好的教授」

2019 年 3 月,沈向洋曾在他的 LinkedIn 上分享了自己在实现职业目标的道路上得到的七个教训。当时,他就曾写到「当我从卡内基梅隆大学获得机器人学博士学位时,我的职业目标是成为一名计算机科学教授。我将帮助塑造年轻人的思想,并为该领域贡献世界级的研究成果。我渴望效仿我的教授,比如 Raj Reddy(雷伊·雷蒂),他给我上了人生中最重要的一些课。一切都安排好了。我将在十年后成为一名终身教授。」

这七个教训分别是:

第一个教训:你不能什么都做

一出校门,我就决定成为一家致力于 VR(虚拟现实)技术的初创企业的第 4 号员工,当时,VR 是一项远远超前于时代的技术。

在一个创业公司,你必须做所有的事情,但这仍然不够。那时,我有了一个孩子。我很快意识到:照顾孩子和创业是无法兼顾的。我选择了孩子!

我第一次意识到,我的时间和精力并不是无穷无尽的。你不能同时做所有的事情。

第二个教训:要想走得宽广,先要走得深入

我加入微软研究院(MSR)时,它才刚刚起步。不知怎的,我认为这将是一个开辟新天地的地方。

我遇到了很多杰出的人,比如 Rick Szeliski(里克·赛利斯基),他们教会了我真正深入挖掘计算机视觉中运动估计等基本问题的重要性。我学到了,当你接受一些东西,理解它,用令人信服的方式书写它,并且把它做得真的非常好,你将会取得更大的进步。他是对的。
我和 Rick 一起,写了很多东西,包括 1997 年一篇很有影响力的论文,题目是「创建全景图像马赛克和环境地图」(Creating full view panoramic image mosaics and environment maps)。今天,当你用手机拍摄全景照片时,你可能正在使用我们的算法!

你越是寻求迫切的问题、解决艰难的挑战,你就越能走上领导的道路。成为某方面的专家,真正做出自己的成绩,然后拓展业务。

第三个教训:讲故事很重要,即使对工程师来说也是如此!


在研究、商业和生活中,你如何传达自己的想法可能比工作本身更重要。

这是我从 SIGGRAPH(计算机图形学与交互技术领域的 TED)中学到的一点。十多年来,SIGGRAPH 通过高标准的演示文稿教会了我新的质量标准。

即使是工程师做技术报告,你也需要故事来向同行解释你的想法,激励人们为你的工作做出贡献,推进你的工作。如果没有人相信,即使你做的工作再好,它也什么都不是。

第四个教训:你的定位是什么,就会得到什么。


在北京担任微软亚洲研究院院长的四年多时间里,我真正明白了,作为第一负责人意味着什么。

当我们出发的时候,我们不知道一个跨国公司在中国的工业实验室会取得怎样的成功——我们是第一家!我们定了三个目标:(1)推进计算机科学领域;(2)为微软的产品贡献技术;(3)使中国学术界和本土产业受益。
我们为实现这些目标不懈努力。在早期定义成功的度量标准,确实能让实验室出名。我在中国的同事们将把微软亚洲研究院变成世界领先的实验室之一。明确地定义你的目标。

第五个教训:控制可控制的,观察可观察的,不去管其他的


尽管我在项目管理、测试或开发方面几乎没有工程经验,但我还是被要求回到美国,加入微软当时的新项目 Bing,担任产品开发副总裁。我必须重新学习最基本的东西:如何生存、快速学习和增加价值。

我发现解决 Bing 中最重要的问题需要深入的研究知识: 搜索质量的机器学习和搜索基础设施的分布式系统,而我们只有几个人!所以我回到微软研究院(MSR),招募了 50 多人。
我们这支缺乏经验的队伍在与谷歌的竞争中承受着巨大的压力。我们必须在最困难的时候坚持下去,但是我们意见不一致。在这段时间里,我总结了一句话:「控制可控的,观察可观察的,不去管其他的。」人们太容易被那些没有意义的事情弄得焦躁不安,或者他们会抵触那些很难改变的事情。你必须先看看你周围发生了什么。如果你不能退一步观察全局,那么你也就无能为力了。


第六个教训:把你的职业生涯想象成一系列的项目

我在微软研究院遇到了 Jim Gray(吉姆·格雷),他是图灵奖得主和伟大的技术领袖。

我曾经问过 Jim,「你在 MSR 工作过,也在 SQL 工作过。你似乎从不担心自己是在产品团队还是研究团队。」

Jim 的回答是,你不应该用头衔或学科来定义你的职业生涯,他说:「我关注那些我能产生影响的项目。」他并不担心是产品还是研究。

相反,他会思考,有哪些有趣的项目可以参与,有哪些大的难题可以由团队一起解决。不要被类别所束缚。相反,你应该投入其中。

第七个教训:秉承中庸之道

无论你在职业生涯的哪个阶段,你都会做很多事情——你会做决定,你会写代码,你会创造,你会实现目标。但不仅仅是做,比这更重要的是,你会是谁? 你会因为什么而为人所知?

很久以前,当我还是一名年轻的中国学生的时候,我初次受到孔子的教导:中庸之道。中庸之道的字面意思是,走在路中间,并坚持你的方向。

在我看来,孔子教导的精髓是倾听、平衡、不偏不倚、有思想、恭敬。人们可能会在不知道自己的极端立场是否正确的情况下走极端。
你永远不知道将会发生什么。也许有一天,我会成为一名更好的教授。

入门清华大学沈向洋微软清华
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微软亚洲研究院机构

微软亚洲研究院于1998年在北京成立,是微软公司在亚太地区设立的基础及应用研究机构,也是微软在美国本土以外规模最大的一个研究院。微软亚洲研究院从事自然用户界面、智能多媒体、大数据与知识挖掘、人工智能、云和边缘计算、计算机科学基础等领域的研究,致力于推动计算机科学前沿发展,着眼下一代革命性技术的创新,助力微软实现长远发展战略。

http://www.msra.cn
Microsoft机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
沈向洋人物

微软全球执行副总裁,美国工程院院士。

洪小文人物

微软公司资深副总裁,微软亚洲研究院院长。

孙剑人物

孙剑,男,前微软亚研院首席研究员,现任北京旷视科技有限公司(Face++)首席科学家、旷视研究院院长 。自2002年以来在CVPR, ICCV, SIGGRAPH, PAMI等顶级学术会议和期刊上发表学术论文100余篇,两次获得CVPR最佳论文奖(2009, 2016)。孙剑博士带领的团队于2015年获得图像识别国际大赛五项冠军 (ImageNet分类,检测和定位,MS COCO 检测和分割) ,其团队开发出来的“深度残差网络”和“基于区域的快速物体检测”技术已经被广泛应用在学术和工业界。

贾佳亚人物

香港中文大学计算机科学工程系终身教授,腾讯优图实验室杰出科学家。

计算机图形技术

图像数据处理、计算机图像(英语:Computer Graphics)是指用计算机所创造的图形。更具体的说,就是在计算机上用专门的软件和硬件用来表现和控制图像数据。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

参数技术

在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

虚拟现实技术

虚拟现实,简称虚拟技术,也称虚拟环境,是利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界,提供用户关于视觉等感官的模拟,让用户感觉仿佛身历其境,可以及时、没有限制地观察三维空间内的事物。用户进行位置移动时,电脑可以立即进行复杂的运算,将精确的三维世界视频传回产生临场感。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

旷视科技机构

旷视成立于2011年,是全球领先的人工智能产品和解决方案公司。深度学习是旷视的核心竞争力,我们打造出自研的AI生产力平台Brain++并开源其核心——深度学习框架“天元”,实现了算法的高效开发与部署。在持续引领技术进步的同时,我们推动AI产业的商业化落地,聚焦个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大赛道,为个人用户带来更出色的美学体验与安全保障、让城市空间更有序、并帮助企业实现工业、仓储数字化升级。我们提供包括算法、软件和硬件产品在内的全栈式、一体化解决方案。

https://www.megvii.com
腾讯机构

腾讯,1998年11月诞生于中国深圳,是一家以互联网为基础的科技与文化公司。我们的使命是“通过互联网服务提升人类生活品质”。腾讯秉承着 “一切以用户价值为依归”的经营理念,为亿万网民提供优质的互联网综合服务。 腾讯的战略目标是“连接一切”,我们长期致力于社交平台与数字内容两大核心业务:一方面通过微信与QQ等社交平台,实现人与人、服务及设备的智慧连接;另一方面为数以亿计的用户提供优质的新闻、视频、游戏、音乐、文学、动漫、影业等数字内容产品及相关服务。我们还积极推动金融科技的发展,通过普及移动支付等技术能力,为智慧交通、智慧零售、智慧城市等领域提供有力支持。

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