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落地的時代，從此我國在該領域一躍而成世界領先地位。

湯教授提出的人臉識別技術，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

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，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。

2008年，在深圳先進技術研究院多媒體集成技術研究室，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)技術落地的時代。

2020年，湯曉鷗入選「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習領域追夢的故事。

何愷明開發(fā)了CV領域的流行架構——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)性論文關于「有霧圖像」的特性有了嶄新發(fā)現(xiàn)。

去霧技術對于日常照片處理、戶外閉路電視系統(tǒng)及分析圖像等范疇，具有重要的應用價值。

此技術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)二維圖片轉化成三維模型，這是該領域的另一大突破。

2015年，何愷明等人提出了ResNet，被AI界奉為經(jīng)典架構。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. 。