曾获ACM世界冠军，打造百度AI大脑，这位80后科学家要让AI人人可用

他是上海交通大学首届ACM班毕业生，2005年在第29届ACM总决赛夺得世界冠军。在迁移学习领域，他的学术论文多次被国际顶级学术会议收录，单篇论文引用排名世界第三。

研究生毕业后，他选择加入百度，曾帮助百度建立起中国最大最成功的机器学习系统，成为T10级百度科学家。

此后，他放下百度工作期间获得的“巅峰”成绩、加入华为，成为华为诺亚方舟实验室主任科学家。从华为离开后，他创立 “第四范式”,致力于降低使用人工智能的门槛，让更多企业享受到人工智能的便利。

这个人就是第四方式创始人戴文渊。

[b][b][b][b][b][b][b][b][b]▍[/b][/b][/b][/b][/b][/b][/b][/b][/b]从小就是学霸

2005年，上海交通大学代表队夺得第29届ACM国际大学生程序设计竞赛世界冠军。戴文渊正是代表上海交大出战的三名学生之一。在最后8分钟，顶着落后对手一题的压力，力挽狂澜实现反超，戴文渊和交大ACM队成功谱写了传奇。

然而鲜有人知，学生时代的戴文渊心理素质并不强大，他也是花了大工夫才克服了这一点。

他坦言，从小学就开始参加比赛，但经常会因为比赛时心态不佳而导致比赛名次并不如一些实力可能逊于自己的选手。但比得多了他慢慢发现，在比赛的时候最没用的，就是去想比别人落后了几道题。

“压力并不能让你做得更好，所以要学会选择性忽视。”想通了这一点，戴文渊试着在比赛时说服自己 “选择性去想什么，不想什么”，心中仅存获胜的目标，排空任何杂念。这种超越比赛本身的训练对他未来的人生有着深远的影响。在创业面临巨大压力时，他已然能够专注于当前的目标，不让过多的焦虑压垮自己。



除了心理素质的加强，戴文渊及他的团队能够夺冠的另一个原因要归功于他们的师兄，林晨曦，带给他们观念上的转变。

“他告诉我们，他过去很享受做出一题，又做出一题，但是后来兴趣点变了，变成了享受赢比赛。” 而以“赢比赛”为目标导向，团队合作所产生协同效应比单打独斗来得有效的多。

团队中解题技巧最强的戴文渊也不再满足于个人英雄主义，转而成为队友们的支持者。

他和队友们住在同一个宿舍内，同步作息以训练行动力的统一;他看队友们爱看的漫画来达成理解，他还确保那个喝了可乐小宇宙就会爆发的队友随时能喝到可乐——在长达一年的训练期内，在某种程度上，戴文渊就像一个超级保姆。可正是这种谦逊随和换来的默契，支撑着他们走上了冠军的道路。

自ACM训练时，戴文渊就懂得“以终为始，将目标拆解，然后逐步实现”的重要性，这也被他直接沿用到研究生阶段的AI研究中。

当时，他的第一个小目标是发一篇论文，第二个目标是发更好的论文。

后来，当他几乎把AI领域所有相关的核心期刊都发了一遍，他的第三个目标便是发更多的论文。“虽然现在看来挺俗的，但也是一个人成长的过程吧。”而如今，他正努力将科研成果应用于工业界，“下一步目标是做出真正有价值的东西，真正落地。都是一步步来的。”

[b][b][b][b][b][b][b][b][b]▍[/b][/b][/b][/b][/b][/b][/b][/b][/b]结缘人工智能

 十年前的AI绝非研究热点，甚至是一个不被看好的领域。

而在AI的诸多研究方向中，最火的绝非迁移学习，而是凸优化（机器学习中的最优化问题）。比如参加学界会议，一半以上的人都在讨论凸优化，就和现在一半以上的人都会在探讨深度学习一样。

而且，即便是深入多年的学者，自己也不相信基于这条路AI可以做出来。因为AI可以建出非常好的数学体系，却没有能力为它提供知识的内容。

戴文渊和AI意外结缘，是在大三。当时，他就读于计算机系的首届ACM实验班，这个班的学生到了大三可以按个人喜好来选择实验室。那时最火的方向之一是图形学（即CG，Computer Graphics），学好了也许能去闯荡好莱坞。然而戴文渊的整个大三都在准备ACM竞赛，等竞赛结束热门的专业早就选完了，只剩下AI。

“没有人相信AI能做成。毕业以后，成绩好的，能当个老师，成绩不好，那就算白学了。”戴文渊调侃起当年的选择，可他却“因祸得福”，结识了人工智能的坚定信仰者——香港科技大学杨强教授。



作为一个目标导向的人，戴文渊承认自己有时会想着投机取巧，然而导师杨强却始终是个走直线的人——我的目标是这个，我就这么往前走；哪怕前面是个坑，掉下去，爬起来，再往前走。

无论外界对人工智能是漠视还是追捧，这种郭靖式“耿直”的钻研精神贯穿在杨强教授三十年如一日的研究中。

的确，选择这种模式并不能使得每一步都会成功，然而拉长周期来看，“笨办法”反而更扎实，能走得更远。

“义无返顾地往前走就行了。”戴文渊感慨到，“他30年来就是这么做的，并且他现在很成功。” 如今，在迁移学习领域，论文引用数世界排名第一的，正是杨强教授，同时他也是华人界首位国际人工智能协会院士。

而戴文渊，凭借10年前发表的一篇论文（Boosting for Transfer Learning），单篇论文引用排名世界第三。杨强对戴文渊的影响远非仅仅停留在科研层面，更重要的是，他自身的坚定让戴文渊看到了更大格局，有了更长远的目光。

如今，戴文渊成立“第四范式”，杨强也欣然成为了“第四范式”的首席科学家，师徒二人并肩走在AI的取经路上。

[b][b][b][b][b][b][b][b][b]▍[/b][/b][/b][/b][/b][/b][/b][/b][/b]获得百度百万美金奖

在戴文渊的职业生涯中，他做过几件令人意象不到的事。2009年研究生毕业后，他放弃了读博，转而加入百度。而在当时，相比谷歌、微软，当时的百度吸引力还比较有限。这样一番选择，用导师杨强的话说，是“需要非常大的勇气的”。

05年的AI纯粹是学术，而到了07、08年戴文渊看到了互联网发展的趋势。“不能再呆在实验室里了，因为形势变化太快了，需要尽快找到一个场地，这个场地里有足够多的数据能让我把我的研究真正利用起来。”

多年的积累和强大的判断力，让他意识到数据在AI这条路上的强大助力。用他自己的话说，“这时候一些大型互联网公司，数据的累加对人工智能会做的贡献，开始比在学术圈做算法的技巧，更有意义，会有最大的提升”。而他认为，当时国内只有百度符合条件，数据量足够大到能让他证明自己过去的研究能在产业界发挥作用。

和很多从实验室去实业界的人不同，戴文渊仍然是带着科学家的想法投身百度。

他把百度当作新的实验室，并通过将深度学习应用于凤巢广告系统，为百度提升了约十个百分点的广告质量，最终使得百度的变现能力提升了8倍，他所在的团队也因此获得了百万美金的“百度最高奖”。



这是戴文渊第一次利用象牙塔内的“深度学习系统”创造出商业价值，同时也证明了AI可以“for someone”（特定的公司或组织）。这一令人欣喜的结果也让戴文渊更有底气相信，有可能进一步普及AI，实现AI “for everyone”（所有的公司或组织）。

对于未来愿景的描述，戴文渊举了一个形象的例子。“在100年前，只有非常专业的人才会使用照相机，也只有极少数的人能够用。

现在，人人都能使用照相机是得益于技术的发展，但这不一定是成像技术的发展，而是照相机使用的门槛大大降低了。从傻瓜机到相机到手机的摄像头，这之间是有着巨大的技术层面的飞越。

那就AI而言，现在我们看到Facebook、Google等公司在开源都相当于是在使用100年前的东西，目前我们只能等着他们或是BAT 把东西做出来了，然后用。但是怎么把100年前的东西变成今天人人能使用的手机、照相机，就是我想做的事情。”

比起人们普遍担心的未来AI会不会取代人类、控制人类的恐慌，戴文渊担心的是AI有被科技巨头公司掌控的趋势。反其道行之，他要做的正是普及AI，降低使用AI的技术门槛，让有建模、数据分析基础的人能够自如运用。

“从价值上说，总是需要有人来做这样的事的。”依旧是照相机的例子，“100年前的照相师不顺应时代的发展也就失业了。”戴文渊很清楚，与其守着自己的一技之长不如主动去创造价值，而且如果真的能为社会带来很高的价值，根本不用担心会没有回报。

为了检验AI能否为更多家公司乃至全社会带来价值，戴文渊做了第二个出人意料的决定——放弃百度T10级科学家这一凤毛麟角的头衔，自己出来创业。而在创业之前，他先去了华为取经，学习华为服务全世界的商业模式。

“管理3个人，我可以用在ACM队的经验，但是管理300甚至3000人，就不能按这样军事化管理的模式，我得学习如何让更多人的潜能被激发出来。”如今，他创办的“第四范式”聚集了大批87、88后和90后，他发现只要是员工认同的事，大家就会愿意为之奋斗，而他要做的就是让员工做得开心，让他们感受到在为了一个宏大的目标而努力。



虽然现在又多了一重企业管理者的身份，但戴文渊一直觉得，自己仍然是一名科学家， “我的性格是喜欢很安静地研究世界的本质”。

探索世界本质的初心并没有改变，只是为了更深入地研究并将科技的价值最大化地普及，他需要调动更多资源，并承担更多责任。 

[b][b][b][b][b][b][b][b][b]▍[/b][/b][/b][/b][/b][/b][/b][/b][/b]守正出奇

这个穿着格子衬衫、戴着黑框眼镜的“理工男”，谈吐娓娓温和，目光坚定自信。谈及自己走过的路，他的话不多，似乎一切都顺理成章，正如他微博和微信上的签名——守正出奇。

他坚定地研究人工智能，无论是热潮还是冷穴，此为“守正”；他放弃读博，在百度默默无名时加入，如日中天时又选择离开，自己创业，此为“出奇”。

每一个出人意料的选择背后，不变的是做这些选择的源动力，是他作为科学家的理想主义。

为了做更好的研究寻找更好多的数据，而为了找到更多的数据选择更合适的环境，他从学术界再到工业界经历了一次又一次转型，但本质上还是在进行科学的探索，是在做着自己喜欢的事情。

把握好大方向，做自己应该做的，然后最重要的，把它做到最好，无论身处什么样的时代与环境，都值得我们学习。

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