世界之外CV，AI 2000 CV全球最具影响力学者榜单出炉Top5旷视研究院独占两席。

近日，旷视首席科学家、研究院院长孙剑荣登AI 2000计算机视觉全球最具影响力学者Top2，孙剑的学生、旷视基础模型组负责人张祥雨位列第四。榜单的Top 5里，旷视就占了两席。

和他们同时入选的，是Facebook AI研究院科学家何恺明、Ross Girshick，斯坦福大学计算机科学系教授李飞飞，香港中文大学信息工程系教授汤晓鸥这样级别的AI专家。

AI 2000榜单覆盖人工智能的20的子领域，收集整理了19世纪以来全球范围内1.3亿学者发表的2.7亿篇学术论文，参考近10年来学术论文的引用情况，旨在遴选出2000位人工智能领域最具影响力的顶尖学者，榜单吸引了全球1000多万独立IP访问，并得到了多所名校和研究机构的认可，权威性不言自明。

下图是榜单Top 10。

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孙剑到底有多厉害，能够超越众多世界AI顶级专家？

年均发表论文10余篇，被引次数10万+，西交大首位AI院长孙剑

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孙剑有多厉害？出任首个西交大AI学院院长，带领旷视研究院勇夺27项世界冠军

2009年，著名的图像去雾工作《Single Image Haze Removal using Dark Channel Prior》，开创性的提出了“暗通道先验”，从单张输入图片恢复去除雾的图像，一举斩获CVPR 2009最佳论文奖，而孙剑也成为亚洲第一个获此殊荣的人！紧接着，2010年，麻省理工授予孙剑MIT Technology Review Young Innovator under 35荣誉。

如果说此前的奖项只是体现了孙剑的个人能力，那么2015年的孙剑，表现出了超强的领导力。他带队征战COCO Challenge 2015，一举斩获包括ImageNet分类，检测和定位，MS COCO检测和分割在内的5项冠军。

同年，孙剑又带队奔赴ImageNet图像识别国际挑战赛，又拿下冠军。而他们的而决胜武器，就是著名的深度残差学习的方法。该方法解决了“网络越深，错误越多”的困境，直接将深度延伸到了不可思议的152层！错误率却只有3.5%，甚至超越了人类（普通人眼的错误率约为5.1%）。

这是深度神经网络在世界上首次超越100层。更不可思议的是，正是深度残差网络的助攻，让Alpha Zero战胜了柯洁。

深度残差学习方法不仅让孙剑带队夺冠，还助力孙剑拿下CVPR 2016年CVPR最佳论文。目前，该论文在Google学术中，被引用数超过1.9万次，成为近五年来在深度学习和计算机视觉领域被引用数最高的论文之一。

孙剑一战成名！

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同年，孙剑又获得国家颁发的《2016年度国家自然科学奖》。2016年7月，孙剑正式加入旷视，开启了旷视“不需要冠军证明自己”的连续夺冠之旅。

加入旷视后，孙剑带领旷视研究院在CVPR、ECCV、ICCV等全球CV顶会上绽放光彩，勇夺27项世界冠军，并且带队直接拿下了COCO and Places Challenges 2017、COCO and Mapillary Challenges 2018、COCO and Mapillary Challenges 2019三连冠。

2019年1月21日，西安交通大学宣布成立人工智能学院，旷视首席科学家、旷视研究院院长孙剑博士成为首任院长。同年，孙剑荣获堪称中国“诺贝尔奖”的何梁何利基金“科学与技术创新奖”。

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拿奖、带团队、教学生、发论文都不耽误

拿奖、带队打比赛、当院长，都没耽误孙剑做学术。

根据AMiner，孙剑被引指数75，发表论文189篇，年均产出论文10+，论文被引用次数10万+。

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孙剑是AI顶会常客。仅仅在CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH、PAMI5大顶级学术会议和期刊上，孙剑发表的学术论文就超过100篇。

仅在刚刚过去的2019年，孙剑就发表论文13篇；今年在疫情的阻挠下，仍有2篇论文发表。

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在孙剑的带领下，旷视研究院在CVPR、ECCV、ICCV等全球CV顶会上绽放光彩，勇夺27项世界冠军，更是取得2017/2018/2019 COCO三连冠的骄人战绩，把深度学习技术由人脸延展至物体检测。

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为什么顶级学府人才都爱去旷视？

2011年，AlphaGo还没有战胜柯洁，距离DeepFake现身还有6年，大部分人只能在科幻电影中见识到人脸识别，而旷视就已经一头扎进了AI这个全新的领域。

成立公司之后，旷视以技术为立足之根本，开始招兵买马，在短短9年时间，从不足20人的小团队，成长为超过2000人的人工智能头部企业，人数增长了十几倍。

为什么像孙剑这样优秀的人才，会选择旷视？

因为旷视能够成就英雄。天才只有和天才在一起，又能迸发出更灿烂的火焰。

本届AI 2000计算机视觉全球最具影响力学者榜单中，旷视占了Top 5名单中的两席。除了孙剑，还有他的学生：张祥雨。

张祥雨的经历，最能反应旷视人才观。

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首先他是一个专业过硬，综合能力超强的人；其次，他的成就得益于导师孙剑的点拨。读博期间，孙剑建议他做深度学习；2017年，孙剑建议他做高性能网络，2018年，孙剑建议做AutoML。

做深度学习，有了152层深度的ResNet；做AutoML，在精度、内存消耗、训练时间、模型搜索的有效性及灵活性方面达到最优，超过了谷歌、Facebook等公司，也催生了旷视算法工厂Brain++。

年仅28岁的张祥雨，成为旷视研究院基础模型组掌门人。

由此可见，旷视已形成完整的人才培养计划，吸引着来自微软、清华、北航，以及世界顶尖院校的计算机人才。他们一方面是冲着心中的梦想而来，另一方面，则是因为旷视研究院对人才的态度。

旷视研究院对人才的态度不是”一个萝卜一个坑“流水线式的工具人，而是侧重于在专业领域能独挡一面研究科学家，以及全栈人工智能工程师。

为此，旷视研究院为AI人才提供了专属的成长体系，并组建了以旷视首席科学家孙剑博士、旷视研究院基础模型组负责人张祥雨博士等为首的全明星专属导师团队。

主动出击大笔投入，在旷视以外培养更多人才

此外，旷视还携手启动北京智源学者计划，为每位入选智源研究院的学者，提供每年50万研究经费。

重视人才的旷视，深谙培养人才要“从娃娃抓起”的道理，已经通过中国高校联盟（C9高校）、奥利匹克竞赛国家队、人工智能联合实验室等渠道招收人工智能领域创新研发人才。

2018年，经中国人力资源社会保障部、全国博士后管理委员会批准，旷视正式设立博士后科研工作站一级站点。此外，旷视还与中国科学院、北京大学、清华大学等共同建立了北京智源人工智能研究院，共同推动人工智能人才的培养与长期储备。

谁也没想到，9年之后，AI成为了各国竞相争夺的战略要地，甚至成为中国抢占世界科技前沿、实现引领性原创成果的重要技术支撑。而旷视的人才观，恰好就为我国当前的AI人才发展战略，提供了有力的支持。

CVPR 2020中16篇旷视研究院成顶会论文收割机；**开源35万行代码，**为普通开发者打造AI界的“炼丹炉”

有了优秀的人才，旷视研究院开始疯狂输出研究成果。CVPR 2020上，旷视研究院有16篇论文入选，其中包括6篇Oral。

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这16篇论文的研究领域非常广泛，涵盖物体检测与行人再识别（尤其是遮挡场景），人脸识别，文字检测与识别，实时视频感知与推理，小样本学习，迁移学习，3D感知，GAN与图像生成，计算机图形学，语义分割，细粒度图像，对抗样本攻击等众多领域，取得多项领先的技术研究成果。

例如在Oral论文《BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition》，在4个基准数据集（包括iNaturalist）上进行了广泛实验，结果表明BBN显著优于当前最佳方法，本文方法获得iNaturalist 2019大规模物种分类竞赛冠军。

论文《DPGN: Distribution Propagation Graph Network for Few-shot Learning》，DPGN的性能大幅超越当前的最佳结果，在监督学习场景下超出5%~12%，在半监督学习场景下超出7%~13%。

而旷视研究院能够不断取得好成绩，与已开放/开源的旷视AI生产力平台Brain++密不可分。

27 项全球 AI 竞赛冠军背后，旷视绝密武器是“三位一体”Brain++

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Brain++是集数据、算法和算力为一体的大平台概念。其核心能力包括数据的处理、清洗和管理能力，算力的共享、调度和分布式能力，算法的训练、推理及部署能力，可覆盖从 AI 生产（输出算法模型）到应用（实现算法工程化封装）各环节，满足工业、金融、能源、通信、零售、教育行业客户的多种场景需求，为普通开发者打造AI界的“炼丹炉”！

基于对Brain++能力的信心，旷视承诺将通过开源和开放的形式，逐步与业界共享Brain++的能力。

目前旷视已经将其深度学习平台天元的35万行代码全部开源。

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天元由3个实习生写下第一行代码，用了不到半年时间开发初代版本，也从另一侧面体现出旷视人才培养的成效。相比其他深度学习框架，天元有以下三大优势：

1. 框架与算法的协同
2. 高效训练系统
3. 大规模能力

天元拓展了深度学习开源框架的新版图，也为开发者们提供了新的选择。孙剑曾说：“旷视1400+名研发人员全员使用，天元就像我们的孩子”。

技术信仰，价值务实，要将科技的社会价值最大化

成立9年以来，旷视始终秉持着“以非凡科技，为客户和社会持续创造最大价值”的使命，和“构建驱动百亿台智能设备的物联网生态系统”的愿景力求将科技的社会价值发挥到最大，希望“技术信仰，价值务实”的旷视基因可以一直传承下去，给AI开发者带来源源不断的启发和动力。

在2011年别人还未见2020年AI领域的繁华时，旷视已经成立。

“关键是你的目光,而不是你的所见”-安德烈纪德如是说。

也许对旷视来讲，预测未来的最好方式，就是去亲手创造未来。