這兩天人工智能學(xué)術(shù)界一起天價轉(zhuǎn)會案想必大家人一定有所耳聞，傳聞是這樣的：國內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)公司曠視科技（Face++）以天價合同（高額年薪+一定數(shù)目的股權(quán)）招募了微軟亞洲研究院首席研究員——孫劍。目前孫劍本人、曠視科技以及微軟都沒有公開確認(rèn)該消息。

對此，慧眼科技CEO單霆在朋友圈作出評價：

“我們?nèi)匀粫３掷硇?，從解決實際問題的角度去考慮問題，招攬人才。但是這個行業(yè)，沒有錢是萬萬不行的。把錢花在人才和科技身上，總比大把燒錢去補貼好吧?！?br/>

言下之意，在單霆或者慧眼科技眼里，這錢花得值得。

當(dāng)然，小編就不在這里討論商業(yè)層面的事了，近期學(xué)術(shù)專家轉(zhuǎn)投企業(yè)的案例實在太多，大家習(xí)慣就好。但本著八卦的心我們還是來聊一聊這位“千萬元先生”到底是何方神圣。

孫劍

孫劍是1977年出生的，18歲考入了西安交通大學(xué)之后，他在這里一共待了十年，并且先后拿到了學(xué)士、碩士和博士學(xué)位。

但對他來說最難忘也是最高光的時刻還是讀博那段時間。

孫劍的博士研究生專業(yè)是模式識別與智能控制專業(yè)，而且作為微軟亞洲研究院和西安交通大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)的研究生曾師從沈向洋博士。

說到這里就不得不提一下沈向洋博士了，他是界級的頂級計算機視覺和圖形學(xué)專家，也是微軟中國研究院（現(xiàn)微軟亞洲研究院）聯(lián)合創(chuàng)辦人。

沒錯，孫劍就是這樣一個幸運兒。

一向刻苦專研的孫劍自然不會錯過這個機會，在全球一流的科研中心里，他很快就從一位懵懂的學(xué)生成升級成一名混跡學(xué)術(shù)界的研究人員。

2001年，孫劍和沈向洋博士做的第一個項目——利用置信傳播（belief propagation）進(jìn)行立體重建時就一鳴驚人，他成為業(yè)界第一個將貝葉斯置信傳播用來解決立體視覺問題，這在當(dāng)時來說是最好的方案。憑借這樣出眾的表現(xiàn)，孫劍在這一年獲得了“微軟學(xué)者”獎。

與此同時，微軟亞洲研究院的學(xué)術(shù)氛圍也成功俘獲了孫劍的心。

2003年博士畢業(yè)后，他毅然選擇繼續(xù)在這里繼續(xù)潛心科研工作，研究的方向是交互式計算視覺和網(wǎng)絡(luò)計算視覺。

一年后，孫劍第一次以博士的身份參與了一項圖形學(xué)的研究項目，并且逐漸在業(yè)界的名聲漸長，不久就成為了微軟亞洲研究院的主管研究員。

2010年，33歲的孫劍獲得了權(quán)威技術(shù)期刊頒發(fā)的麻省理工學(xué)院《科技評論》的“全球35歲以下杰出青年創(chuàng)新者”獎。

對于耐得住寂寞的孫劍來說，基本上保持了每年都出論文的節(jié)奏，他在CVPR，ICCV，ECCV，SIGGRAPH等會議上一共發(fā)表了五十余篇學(xué)術(shù)論文。

那這些論文的含金量如何？

就拿CVPR，ICCV，ECCV來說吧，它們是計算機視覺三大頂級會議，論文的收錄率基本維持在20%上下。更值得一提的是，孫劍發(fā)表的論文還多次獲獎：

2006年入圍全國百優(yōu)博士論文；

2009年獲得CVPR最佳論文獎；

在剛剛結(jié)束的CVPR 2016上，憑借《圖像識別的深度殘學(xué)習(xí)》（Deep Residual for Learning Image Recognition）又獲得了這一屆的最佳論文獎。

再來看看他的研究成果：

2015年，孫劍和何愷明、張祥雨、任少卿這三位研究員利用修正神經(jīng)元 (rectifier neuron)開發(fā)的“基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的計算機視覺系統(tǒng)”在ImageNet2012分類數(shù)據(jù)集中的錯誤率降低至4.94%，而相同的實驗下，人眼辨識的錯誤率大概為5.1%。據(jù)了解，這個數(shù)據(jù)集包含約120萬張訓(xùn)練圖像、5萬張驗證圖像和10萬張測試圖像，分為1000個不同的類別，這是ImageNet1000挑戰(zhàn)首次超越了人類進(jìn)行對象識別分類的能力。

2015年年底，他們的“圖像識別的深度殘差學(xué)習(xí)”系統(tǒng)在又在ImageNet多個類別的測試中擊敗了谷歌、英特爾、高通以及學(xué)術(shù)實驗室的系統(tǒng)，成為識別準(zhǔn)確率（分類錯誤率為3.5%）最高的系統(tǒng)。這一系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級達(dá)到了152層，而一般情況下只有20-30層的水平。

除此之外，他還曾參與研發(fā)了一款名噪一時的“顏齡機器人“How-Old.Net” ，這款產(chǎn)品相信大家都有體驗過，它可以根據(jù)用戶上傳的照片來迅速定位、檢測、識別并且判斷年齡，將計算機視覺的方法與強大的云支持相結(jié)合。

這樣的孫劍，拿這樣一份天價合同，你還不服？

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