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| 本文作者： 汪思颖 | 编辑：郭奕欣 | 2017-10-09 16:54 | 专题：CNCC 2017 |
雷锋网 AI科技评论按：由中国计算机学会（CCF）主办，福州市人民政府、福州大学承办的2017中国计算机大会（CNCC2017）将于10月26-28日在福州举行。
延续2016年大会的顶级嘉宾阵容，CNCC 2017 将会迎来更多国内外知名专家学者。在未来一段时间，雷锋网 AI科技评论将陆续放出嘉宾介绍。继上一期介绍完数学王国的凯撒大帝：哈佛大学终身教授丘成桐之后，今天将为大家介绍另一位重量级嘉宾——美国国家工程院院士、ACM/IEEE Fellow、微软全球执行副总裁沈向洋博士。
图1：微软全球执行副总裁、微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋博士
提到沈向洋博士，相信大家并不陌生。
计算机视觉和图形学研究的世界级专家，拥有50余项专利，发表100多篇论文
创立微软在美国本土以外规模最大的研究机构——微软亚洲研究院
目前为微软全球执行副总裁，为微软公司级别最高的华人
微软人工智能事业部领军人，学界、商界和产业界的AI跨界创新领导者
……
1980年，13岁的沈向洋考进了当时的南京工学院（现东南大学），此后考入香港大学电机电子工程系。研究生毕业后，他进入卡内基梅隆大学计算机科学学院，成为图灵奖获得者、著名计算机专家罗杰•瑞迪(Raj Reddy)教授的学生，主要专注于计算机视觉方面的研究工作。
1993年，博士生期间，他做出了第一个三维场景中的全真模型——利用几百张照片，通过计算机处理之后做出了卡内基梅隆大学计算机学院主楼的一部分。当他公布第一个三维全真模型时，几乎还没有人在这一领域进行类似的工作。
沈向洋的博士论文的主题是将照片转换成虚拟现实，这是世界上最早基于这一领域的研究，他在论文中所设计的四分树样条数函数算法，则是世界上最好的运动参数估计算法之一。
在获得卡内基梅隆大学计算机学院机器人专业博士学位之后，他曾短暂加盟一家创业公司，但很快便作为研究员加入微软美国研究院视觉技术组。那时是1996年，此后便是21年的微软路。
21年微软路
1998年，沈向洋与李开复等人共同创立坐落于北京的微软中国研究院（后更名为微软亚洲研究院），此后先后担任微软亚洲研究院形象计算组主任研究员，高级研究员，微软亚洲研究院副院长，主要负责计算机视觉、图形学、人机交互、统计学习、模式识别和机器人等方向的研究工作。
最初就职于微软亚研院期间，技术团队将空间任意拍摄的二维图象进行全真的三维复原时，使用的方法是全光函数，但这需要四维采样，对图象数据的需求特别巨大，数据采集十分困难。沈向洋在不断思考与探索之后，在这方面取得了突破性进展：他发明了一种称为同心拼图的方法，将四维全光函数简化为三维函数，从而大幅度地降低了需采集的数据量。利用这一方法，只需用一个摄像机作一个平面旋转，就可以采集到所需的数据，达到在真实场景中的连续漫游。
之后，在他的引领和指导下，微软亚洲研究院图形学相关课题组在SIGGRAPH上发表了多篇高质量论文。不仅如此，他还应SIGGRAPH组织者的邀请，于2002年担任了大会的论文委员会（Technical paper commitee）委员。
2004年，微软亚洲研究院被MIT科技评论称为“世界上最火的计算机实验室”。同年，沈向洋接替张亚勤升任第三任微软亚洲研究院院长兼首席科学家。在他的带领下，微软亚洲研究院在计算机视觉、图形学、人机交互和统计学习等方向的研究工作取得了令人瞩目的成绩。
图2：沈向洋博士担任微软亚洲研究院院长期间公开致辞
2007年，他升任微软全球资深副总裁，在微软应用与服务部门负责微软必应搜索引擎的全球产品研发工作，同年，他担任2007年计算机视觉国际会议议程主席。在领导必应团队期间，当时谷歌已经全面压制住搜索市场了，他顶住压力，带领团队持续奋战7年之久。在必应的第四个年头，他获得第十届“全美亚裔年度杰出工程师奖”。
2013年11月，微软公司正式宣布任命沈向洋博士升任微软全球执行副总裁，接替退休的微软前首席研究和战略官克雷格·蒙迪（Craig Mundie），主导技术和研发部门，并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。在就任该职位的第二年，他便获得微软公司年度“技术领袖奖”。
2016年，微软成立全新的AI研究部门——微软人工智能及微软研究事业部，而沈向洋博士则受命负责整个团队，带领微软在这一波人工智能的浪潮中不落下风。近期，沈向洋博士也多次在公开演讲中谈及现在大火的AI。
沈向洋博士看AI
在最近的公开演讲中，沈向洋博士表示，“当人工智能真的开始进入我们的生活和人类社会，它必将为我们带来非凡的机遇和严峻的挑战。”他也在多次专访和公开演讲中向大众传达了对AI的看法：
人工智能拥有无穷潜力，将成为未来科技公司的大杀器
在今年5月接收媒体采访时，谈到人工智能，沈向洋表示，“云计算与日俱增的强大威力、运行于深度神经网络的强力算法，再加上今天能够获取到的海量数据，在这三股强大动力的交织驱动下，今天，我们终于有能力实现人工智能的梦想。人工智能拥有无穷的潜力，它有能力颠覆任何现有的垂直行业。”
而在今年9月华盛顿大学主办的创新峰会上，他还提到，微软、谷歌、脸书等几乎所有的科技巨头公司都在全力投入研发人工智能技术，世界正在往智能方向走，这毋庸置疑。未来所有领域都会被人工智能技术改变，比如商业领域，改变的不仅是产品本身，销售模式、服务和流程都会被改变。
目前尚处于人工智能初级阶段
尽管目前人类在人工智能方面已经取得了一些进展，但沈向洋博士明确提出现在尚处在人工智能工具与技术发展的初级阶段。
虽然人工智能技术已经可以很好地完成一些具体的任务，例如正确地识别一副图像或者是分辨出对话中的词语。但是，如果将其与人类儿童靠触觉、视觉和嗅觉来了解世界并与之互动的方式进行比较，今天的技术仍相去甚远。目前，由于技术瓶颈依然存在，人工智能依然停留在积累和攻关时期。
人工智能主要依赖数据
在今年对话微软实习生时，他表示，“时至今日，人工智能仍主要依赖数据，如果没有数据，人工智能技术将难为‘无米之炊’，而越来越庞大的数据，其实就凝结在产品之中。近年来，计算机领域不断迎来新的突破，比如新算法的产生、深度学习等等，使人工智能具有更大的潜能，从而得以解决之前无法想象的难题，并在垂直与水平两个维度上颠覆着整个产业。”
不必担心人工智能威胁论
而对于最近甚嚣尘上的人工智能威胁论，沈向洋博士则持正面观点：
人工智能是用来帮助人类的，而不是替代我们，这是基本原则。未来，相应的技术界限和社会公约都会随之完善，人类对此不必担心。
总结
离开卡耐基梅隆大学之后，沈向阳博士从微软研究员做起，历经微软亚研院院长、微软全球资深副总裁、微软全球执行副总裁，再到引领微软全球AI布局与发展，他的每一步都是传奇。不仅只是成为传奇，他也想让传奇延续下去——目前，沈向洋担任多所国内外著名高校(清华大学、中科大、西安交大等)和中科院客座教授及博士导师。作为清华大学高等研究院双聘教授，他所带领的在读博士生完成了一系列高水平的研究工作，并在ACM TOG, SIGGRAPH, TVCG, CVPR, ICCV, ECCV, PAMI, IJCV等计算机图形学和计算机视觉的国际知名会议和期刊上共发表了多篇论文，涵盖了计算机图形学、计算机视觉和信息可视化的各个研究前沿。
图3：沈向洋博士于近日对话微软实习生
MIT科技评论曾这样评价他，“如果你在感情上难以支持微软，那是你还未曾遇见沈向洋。”
是否想更进一步，当场听沈向洋博士讲述他的学术理念和对AI的布局？2017年10月26-28日，2017中国计算机大会（CNCC2017），沈向洋博士将作为特邀讲者出场。在未来的一段时间，雷锋网将陆续放出嘉宾介绍，敬请期待。
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