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【新智元導讀】商湯科技創(chuàng)始人、著名人工智能科學家湯曉鷗于12月15日因病救治無效不幸離世，終年55歲。
沉痛悼念！
2023年12月15日23時45分，商湯科技創(chuàng)始人湯曉鷗教授因病救治無效不幸離世，終年55歲。
天妒英才，繼孫劍博士2年前意外辭世后，中國AI界再失一位領(lǐng)軍人物。
計算機視覺的開拓者
毫不夸張地說，湯曉鷗教授是中國計算機視覺的開拓者和探路者。
2014年6月，湯曉鷗實驗室發(fā)表的DeepID算法，開啟了人臉識別技術(shù)落地的時代，從此我國在該領(lǐng)域一躍而成世界領(lǐng)先地位。
湯教授提出的人臉識別技術(shù)，是世界上第一個超過人眼識別能力的計算機算法。
同時，他也是自然語言處理領(lǐng)域的重要研究者之一。他提出的詞向量模型和序列到序列模型，在機器翻譯、問答系統(tǒng)等應用中得到了廣泛的應用。
湯教授和他的學生，在AI領(lǐng)域做出了許多原創(chuàng)貢獻，極大影響了AI世界。
中國CV界的半壁江山，皆與他有關(guān)
根據(jù)公開資料，湯曉鷗出生于遼寧鞍山，1990年獲得中國科學技術(shù)大學學士學位，1991年獲美國羅切斯特大學碩士學位，1996年獲MIT博士學位，隨后進入香港中文大學工作。
2001年，湯曉鷗創(chuàng)立香港中文大學多媒體實驗室。而這間實驗室的初創(chuàng)團隊，就是商湯科技的前身。
該多媒體實驗室2016年與麻省理工學院、斯坦福大學等一道入選世界十大人工智能先鋒實驗室，并且是亞洲區(qū)唯一入選的實驗室。
陶大程、顏水成、王曉剛、高新波、徐東、李學龍、林達華、何愷明……這些由港中文多媒體實驗室培養(yǎng)出的青年才俊，如今星光熠熠的名字，更是讓我國在全球的CV領(lǐng)域叱咤風云。
而建起港中文多媒體實驗室的湯曉鷗，就做出了不可磨滅的貢獻。
2005-2007年，湯曉鷗在微軟亞洲研究院工作，擔任視覺計算組主任。
他同微軟亞研院合作研發(fā)的圖像識別技術(shù)，已被用于微軟圖像搜索引擎，成為世界上第一項被大規(guī)模商用的圖像識別技術(shù)。
2008年，在深圳先進技術(shù)研究院多媒體集成技術(shù)研究室，擔任主任和研究員。
2014年，人工智能公司商湯科技成立。
在全球范圍內(nèi)，湯曉鷗團隊都做出了大量深度學習的原創(chuàng)技術(shù)突破。
2014年3月，團隊發(fā)布GaussianFace人臉識別算法，在LFW數(shù)據(jù)庫上準確率達98.52%，在全球首次突破人眼識別能力。
同年6月，湯曉鷗實驗室發(fā)表的DeepID系列算法，逐步將人臉識別準確率提升至99.55%，開啟了整個人臉識別行業(yè)技術(shù)落地的時代。
2020年，湯曉鷗入迅人工智能全球2000位最具影響力學者榜」。
根據(jù)2023年11月香港中文大學多媒體實驗室網(wǎng)站數(shù)據(jù)，湯曉鷗迄今已發(fā)表論文400余篇。
三位高徒，桃李滿天下
在7月舉辦的2023世界人工智能大會（WAIC）上，湯曉鷗曾分享了自己引以為傲的三位學生，以及他們?nèi)绾卧谏疃葘W習領(lǐng)域追夢的故事。
何愷明開發(fā)了CV領(lǐng)域的流行架構(gòu)ResNets（深度殘差網(wǎng)絡），攻克深度網(wǎng)絡梯度傳遞問題。
王曉剛開發(fā)的DeepID系列，讓機器的人臉識別首次超越了人類眼睛。
林達華的計算機開源算法體系OpenMMLab成為國際上最具影響力的項目之一。
其中，被AI界奉為大神的何愷明，在整個人工智能發(fā)展領(lǐng)域做出了非常突出的貢獻。
2003-2007年，何愷明就讀于清華大學物理系基礎(chǔ)科學班，連續(xù)3年獲得清華獎學金。
那時，還未畢業(yè)的何愷明入職微軟亞洲研究院（MSRA）實習。出于對計算機圖形圖像課程的興趣，他選擇加入MSRA視覺計算組，師從孫劍博士。
隨后，他進入香港中文大學攻讀研究生，師從湯曉鷗，在此期間仍然在微軟亞洲研究院參與相關(guān)研究。
2009年，何愷明的第一篇「Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior」論文摘得CVPR頂會的年度最佳論文。
值得一提的是，這是CVPR創(chuàng)辦25年以來，華人學者首次獲獎。
令人唏噓的是，這篇論文的二作孫劍和三作湯曉鷗，在短短兩年內(nèi)相繼離開。
論文地址：https://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/2011/Haze.pdf
這篇開創(chuàng)性論文關(guān)于「有霧圖像」的特性有了嶄新發(fā)現(xiàn)。
去霧技術(shù)對于日常照片處理、戶外閉路電視系統(tǒng)及分析衛(wèi)星圖像等范疇，具有重要的應用價值。
此技術(shù)計算得出的霧氣濃度更適用于估計相片中景物之間的相應距離，從而實現(xiàn)二維圖片轉(zhuǎn)化成三維模型，這是該領(lǐng)域的另一大突破。
2015年，何愷明等人提出了ResNet，被AI界奉為經(jīng)典架構(gòu)。它解決了深度CNN模型難訓練的問題，是CNN圖像史上的一個里程碑之作。
論文地址：https://arxiv.org/abs/1512.03385
這篇論文不僅拿下了ImageNet冠軍，還獲得了CVPR 2016最佳論文獎。如今，ResNet的全球被引數(shù)近20萬。
而何愷明本人的總被引數(shù)已經(jīng)超過了50萬。
除此之外，何愷明還曾在2017年獲得ICCV最佳論文獎（馬爾獎），2018年獲得CVPR大會PAMI青年研究者獎，2022年入選AI 2000人工智能全球最具影響力學者榜單，綜合排名第一。
今年，因提出ResNet，何愷明榮獲了未來科學大獎數(shù)學與計算機科學獎。
中國AI界痛失英才，損失無法估量！
湯曉鷗教授，R.I.P. 。
