百度AI人才图鉴

Posted 2020-11-03

前年的时候，手机百度曾经推出过一个“为你写诗”的应用，可以通过用户给出的关键字自动生成文言诗，引发了不小反响。而去年春节的时候，百度又率先推出了“智能春联”应用，可以根据任何用户给出文字生成对仗严谨、意象生动的春联，在春节的流量大战中占尽眼球。

类似神奇的技术背后，实际隐藏着神经网络机器翻译技术（Neural Machine Translation，NMT）在特定领域的强化应用。

以写诗为例，其NMT算法需要在生成框架时兼顾几个维度：押韵、流程性、内容意义、主题抽取等等。神奇功能的背后，隐藏着举重若轻的AI语义技术能力。

类似的创新，经常都是在百度身上发生，总是令AI爱好者非常好奇。假如我们走到这些技术的背后，会发现他们往往都来自一个“机密部门”：百度研究院。

这个江湖中流传着不少传说的地方，也是今天中国AI的重镇之一。今天让我们来搞个百度AI人才图鉴，看看这个神秘门派里，有哪些高手隐身其中。

守卫者和开拓者：他们雕刻中国AI

在舆论惊讶于百度这两年在AI领域突飞猛进的“中国速度”时，会努力寻找其背后的各种原因。但有一个因素大家很可能忽略，那就是在今天的AI世界，百度毫无疑问坐拥着中国最懂技术的管理层。

百度始终坚持的技术基因或许是今天局面的开始，而陆奇本人也是世界顶级的AI专家。在企业价值观和技术战略的催动下，百度逐渐形成了不同于其他科技企业的人才结构。

让科学家成为企业中坚实力，让内行领导内行，或许在今天整个科技世界中还是相对激进的方案，但却是AI技术价值的明确呼吁。

这个方向上的最佳例证，大概要数王海峰博士与AIG、百度研究院的纵横捭阖。

在AI学术世界，王海峰博士之所以知名，或许因为他是作为NLP领域顶级科学家，成为了NLP领域世界上最具影响力的国际学术组织ACL（Association for Computational Linguistics）50多年历史上唯一出任过主席（President）的华人，是截至目前最年轻的ACL会士（Fellow），同时也是唯一来自中国大陆的ACL会士。

但在学术界享有盛名的同时，王海峰博士在产业界的身份是百度副总裁，AI技术平台体系(AIG)总负责人，百度研究院院长，负责百度研究院、语音技术部、自然语言处理部、知识图谱部、大数据部、视觉技术部、人脸技术部、增强现实技术部、AI技术生态部、及若干创新业务部门。

相比于今天很多科学家“学而优则商”，王海峰博士的履历却表明，顶级科学家和科技企业高管这两个身份是可以一并成长起来的。早在2010年就已经加入百度的王海峰博士，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、多媒体部、图片搜索部、语音技术部等。

2013年上半年，王海峰作为执行负责人协助创建了著名的百度深度学习研究院(IDL)。2014年，王海峰转岗至搜索业务群组任副总经理，先后负责了百度搜索、手机百度、百度信息流、自然语言处理、百度翻译、互联网数据挖掘、知识图谱、语音搜索、图像搜索、度秘、小度机器人、百度新闻、百度手机浏览器、商业平台、糯米技术平台、Hao123等。

同时做到推动科技巨头业务发展，并成为NLP领域世界级权威这两件事，大概在今天找不出第二个人。某种程度上来说，王海峰博士已经是一面旗帜，昭示给世人在AI世界中科学与产业的紧密关系，以及在跨入下一幕科技蓝图时候二者间桥梁的重要性。

百度AI体系中的另外一张技术大牛名片，是担任百度技术委员会主席、百度自然语言处理部技术总监的吴华。作为自然语言处理领域的著名科学家，其负责的百度翻译项目翻译质量处于世界领先水平，并获国家科学技术进步奖二等奖。而在学术界，其在语法语义分析、智能交互、自动问答等方向上进行了多项创新。并曾担任自然语言处理领域国际会议ACL 2014年的程序委员会主席，多次受邀担任ACL、IJCAI、AAAI等国际会议的领域主席或者资深审稿人。

曾登上国内各种“AI人物榜”的百度深度学习研究院杰出科学家徐伟，是百度异构计算团队的主要负责人，负责深度学习框架PaddlePaddle的开发以及算法的研究。

徐伟曾服务于NEC lab高级研究员，期间将深度学习技术应用于图像识别产品。之后，徐伟在Facebook任职，创建并负责大规模推荐平台，并广泛应用于多个产品中为上十亿的用户提供个性化服务。2013年加入百度后，逐渐成为百度在深度学习开发当中的中坚力量。

百度深度学习研究团队资深专家李平，在斯坦福大学获得了统计学博士学位。李平博士曾经获得海军研究办公室（ONR-YIP）颁发的年轻研究者奖和空军科学研究办公室（AFOSR-YIP）颁发的青年研究者奖。曾经在2014年，于人工智能顶级会议NIPS获得最佳论文奖。其研究方向包括机器学习，信息检索，随机算法，压缩感知，知识与推理，NLP等。

在机器视觉领域，可能必须要提到百度计算机视觉首席科学家杨睿刚。在北卡罗来纳大学教堂山分校获得了博士学位，后成为肯塔基大学计算机科学专业教授。作为机器视觉专家，他主要从事与三维重建相关的工作，在AR、VR、无人驾驶领域具有大量研究成果。2016年年底进入百度后，杨睿刚教授领导机器人和自主驾驶实验室（RAL），成为百度研究院科学家，并担任多种学术职务。

这些顶级科学家，同时作为百度AI能量的供给源头。让百度的AI图景里具备了一种独特的光亮：作为科学家的AI人才，守护着学术的真实和技术的本然；同时作为项目管理者的他们，探索着AI世界应用化、商业化的广袤未来，而这一切，都发生在百度。

大手笔和世界范儿：AI人才的顶层攻略

由于AI技术的种种特殊性，世界级的科技巨头早早就开始把目光移向了象牙塔中的科学家。无论是谷歌还是Facebook，抢夺最顶尖科学家成立AI实验室，早已经变成了硅谷游戏中近几年最热闹的部分。

而在中国，一切似乎才刚刚开始。技术实体发展的滞后，以及与欧美顶级学术氛围中的文化差异与话语距离，很大程度上会导致中国企业在争夺顶级AI人才的战场上落人一头。当然，除了百度。

从百度深度学习研究院，到美国研发体系，再到百度研究院。百度始终在AI顶级科研能力这场前瞻性十足的战斗中不落人后。

在今年1月，一个世界AI圈的爆炸性新闻，是Ken Church、浣军、熊辉三世界级AI科学家×××百度研究院，并设立商业智能实验室（Business Intelligence Lab，BIL）和机器人与自动驾驶实验室（Robotics and Autonomous Driving Lab，RAL），达成了百度研究院的“史上最强阵容”。

Kenneth Ward Church这个名字，稍微了解AI和语言学的读者都不会陌生。他可谓自然语言处理领域的大师级人物，著名的经验主义方法的奠基人之一。其先后在贝尔实验室、微软研究院、约翰霍普金斯大学、IBM Watson Research Center工作，并创立了自然语言处理领域最重要的学术会议之一EMNLP（Empirical Methods on Natural Language Processing），多年担任主席，Church还曾在2012年担任自然语言处理领域最顶级的国际学术组织ACL（Association for Computational Linguistics）主席，现为ACL Fellow。

浣军教授，是美国堪萨斯大学电子工程和计算机系正教授、博士生导师。曾任美国国家基金委项目主任，主管大数据， 此前任堪萨斯大学终身教授。

作为数据挖掘领域的权威，浣军教授研究方向涉及机器学习的理论、算法和应用，并涉足大数据，生物信息学、药物基因组学等跨学科研究。曾任美国国家基金委项目主任堪萨斯大学数据科学中心主任， 生物信息学和计算生命科学实验室主任， 国家分子探针研究中心化学信息学部主任等职。

熊辉教授，是美国罗格斯·新泽西州立大学终身正教授。目前为美国罗格斯·新泽西州立大学信息安全中心主任、罗格斯商学院管理科学与信息系统系副系主任、正教授（终身教授）、RBS院长讲席教授，并担任中国科学技术大学大师讲席教授。其主要研究领域涵盖数据挖掘、大数据、人工智能等领域。

囊括5大顶级实验室，7名世界级专家的百度研究院，或许可以被看做是AI世界里中国企业首次完成的全球人才争夺战。从中国AI到世界AI的核心还是人才，这场变革，已经由百度吹响了号角。

当人才成为一种制度

根据去年公开资料，百度已经拥有1300多名AI研发人才，位居中国科技公司之首。无论是对顶级人才的吸引力、内部培养AI人才的体系化，以及对通过人才流动对国内AI产业形成造血机制，百度都已经占据国内当之无愧的首席。

当人才流动和引入成为百度的一种机制，甚至成为一个企业符号和产业制度。我们无法不深究其被背后原因，看看这张人才图鉴到底是怎么构建起来的。

也许我们可以从三个维度，去透视百度AI背后的人才战略，甚至人才思想。

首先，最根本的还是百度愿意在人才战上撒真金白银，这是一切的基础。但是也应该看到，对于AI大牛来说，钱绝不是做出决定的首要原因。想要吸引人才，除了待遇之外还要有良好的人才氛围。比如实验室和研究环境可以满足专家的不同研究方向。而百度显然在数据积累、计算计算、产业应用空间上拥有着比很多顶级学府更好的资源环境，同时也有意愿进行前沿研究，不会禁锢人才的研究方向。

同时，百度很早就深入硅谷，建立研发中心和人才引入政策。真正到顶级人才身边去吸引他们，而不是依靠虚无缥缈的待遇隔空对话。简单来说，围绕人才百度愿意并且做了很多事，这种将“领头羊”视为战略资源的企业传统，是很多科技公司难以复制的。

其次，我们应该看到百度在吸引大牛之外，还重视人才的梯队培养、群组培养，并不是认为有了大牛就有一切。并且随着百度AI产业链的不断变化，也会实时调整人才培养和招募方向，保证人才储备与产业应用高度贴合。

最后，我们在百度身上可以很容易见到今天AI世界迫切需要的产学研高度一体化特征。AI是一个严重去工程环节，技术创新可以快速转化为产业动力的技术种类。区别于互联网和半导体为王的时代，顶级科学家必须在这个时代起到更大的管理与企业决策作用，同时产业需要更多科学家的深入。从王海峰博士对AIG业务群组和百度研究院的统一管理和势能打通上，我们可以看到百度的新时代技术态度。这在今天对于大多是科技公司来说，还是一种相当超前的战略思维。

耀眼的人才图鉴背后，是思维、价值观和制度在起作用。只有当学术人才成为价值本身，成为企业的基因和大脑，AI这个东西，才有未来可言。