AI后浪推前浪 | 一代大师远去另一代大师崛起

作者：房叔话安防

在科技界能掀起“浪”的当属大师级的人物，而在AI世界里，就有4位大师，1位已经远去，另外3位大师已经崛起，一代又一代，一浪又一浪。

发布/AI智道

做学问是一种能力，会赚钱是另一种能力，学问高和赚钱多不一定有必然关系。最近有2个热点引起笔者的关注，一个是B站的后浪说，另一个就是CV大师Tom的离去。而斯人已去已有13日，笔者没大搞明白什么样级别的人才可以称之为“浪”，Z世代算是后浪吗？显然不是。在科技界能掀起“浪”的当属大师级的人物，而在AI世界里，就有4位大师，1位已经远去，另外3位大师已经崛起，一代又一代，一浪又一浪。

前浪 | 一代CV大师黄煦涛远去

（美国东部时间）2020年4月25日，CV（计算机视觉）之父，华人视觉宗师黄煦涛（Thomas S. Huang）去世，享年 84 岁。一代计算机视觉大师离我们远去。至人无己，神人无功，圣人无名（庄子《逍遥游》）。

笔者有感而发，追忆黄先生，写下此文。

引用AI科技评论消息：在我国计算机视觉历史上，起到关键作用的有2位重要人物，分别是：傅京孙（1930-1985）和黄煦涛（1936-2020）。如果说傅京孙（模式识别之父、普渡大学）是中国模式识别的引路人，那么也曾在普渡任教的黄煦涛则是中国计算机视觉的“关键先生”。

黄煦涛（Thomas S. Huang，Tom），1936年生于上海，1956年从国立台湾大学电机系毕业后赴美留学，在麻省理工学院（MIT）获得硕士、博士学位并在MIT留美任教，1973年起任普渡大学电机系教授、信息处理实验室主任，1980年，黄煦涛担任伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）杰出讲座教授、Beckman研究院图象实验室主任。黄煦涛是美国国家工程院院士、中国工程院外籍院士、中国科学院外籍院士、中央研究院院士四院院士。黄先生发明了预测差分量化（PDQ）的两维传真（文档）压缩方法，该方法目前已发展为国际G3/G4FAX压缩标准；在多维数字信号处理领域中，提出了关于递归滤波器的稳定性的理论；80年代后期建立从二维图像序列中估计三维运动的公式，这为图像处理和计算机视觉开启了新领域。由于在图像处理、模式识别和计算机视觉领域作出的开创性研究贡献，黄煦涛也被华人计算机界誉为“计算机视觉之父”。

作为人师黄先生可谓桃李满天下（华人部分）：

翁巨扬。密歇根州立大学，1982年本科毕业于复旦大学，是黄先生最早在国内招收的博士生
吴郢。西北大学，1994年本科毕业于华中科技大学，后来到UIUC黄先生门下攻读博士，吴的学生则有华刚（微软亚洲研究院首席研究员）
陈长汶。香港中文大学（深圳）理工学院院长，陈的学生则有罗杰波（罗切斯特大学，毕业于纽约大学水牛城分校）
田奇。德克萨斯大学圣安东尼奥分校计算机系教授、华为诺亚方舟计算机视觉首席科学家
韩旭。文远知行CEO
宁华中。文远知行，前Facebook人工智能科学家，前Google资深软件工程师
芮勇。联想集团CTO
庄越挺。浙江大学教授
颜水成。依图科技首席技术官，原360集团首席科学家、人工智能研究院院长
周曦。云从科技创始人

黄先生的一生都在教书育人，做学问。

2016年教授八十华诞之时，朱松纯教授曾撰文称“在我们这个领域，不论年龄大小、学历高低，都叫他Tom，平时没人称他黄教授，更没有听到谁称他黄院士。”唯愿先生一路走好，与夫人伉俪天国再见。RIP Tom！有些大师选择学术，比如黄煦涛；有些大师选择学术商业化，比如下面这三位：姚期智、朱松纯和王生进。 后浪 | 另一代AI大师崛起黄先生是计算机视觉之父（CV），而AI智道关注的是更大范围的AI人工智能，小编能够想到的大师大约有三位，而且碰巧均深入实业。

1.图灵奖得主姚期智

姚期智，1946年生于上海，祖籍湖北孝感，1967年毕业于台湾大学，1972年获得哈佛大学物理博士学位；1975年获得伊利诺依大学计算机科学博士学位。2000年图灵奖获得者，美国国家科学院院士、美国艺术与科学学院院士、中国科学院院士，清华大学交叉信息研究院院长。研究方向包括计算理论及其在密码学和量子计算中的应用，最先提出量子通信复杂性，提出分布式量子计算模式。

2004年9月，正在普林斯顿大学攻读博士学位的张胜誉像往常一样与导师姚期智碰面交流近期研究进展。姚突然对他说：“我要回中国了，permanently（永远地）。”而姚能回国则和杨振宁有很大的关系，杨与姚都是放弃美国国籍成为中国科学院院士的，“杨振宁是目前健在的20世纪最伟大的科学家之一，他放弃外国国籍的决定可能会为其他华裔科学家作出榜样”有人这样评价杨，而姚先生回国在很大程度上是杨先生做工作的结果，清华大学在一开始引进高端海外人才还是面临很多困难的，杨先生就和清华大学的领导讲，你们看上了谁，如果引进有困难，我亲自去做工作，后来姚期智就是这样被引进到清华的。

2005年，姚期智主导，和微软亚洲研究院（MSRA）共同合作开设的“软件科学实验班”在清华大学计算机系成立，先后招生大一、大二两班学生，后更名为“计算机科学实验班”，也就是被人津津乐道的“姚班”，而姚班正是中国AI发展历程中划时代的标杆。

不过本文要聊的是姚先生任职的企业。

小编用启信宝查了查，姚期智任职的企业只有一家：华控清交信息科技（北京）有限公司。启信宝信息显示姚先生是华控清交的创始人兼首席科学家，担任董事，不过深入查询并未显示有任何持股。

进一步查询，官网显示华控清交信息科技（北京）有限公司是由清华大学、清华大学交叉信息研究院和清华大学五道口金融学院于2018年6月联合发起并控股的信息技术公司。专注于研究、开发和营运基于现代密码学和博弈论的大数据安全融合技术、标准和平台。公司由领头创始人、图灵奖获得者、中国科学院院士、美国科学院外籍院士、清华大学交叉信息研究院院长、清华“姚班”创建人姚期智教授领衔担任首席科学家。姚先生终浮出水面，第一次亲自参与创业活动。

左四为姚期智（图片来源：www.tsingj.com）

笔者却更加关注的华控清交产品方向，据了解，华控清交的目标是“开发非互信数据安全融合（多方安全计算）的技术和标准，使多个非互信数据源和使用方之间既分享数据，又保证被分享的数据不流失，而且可以规定数据的用途和用量。在大数据安全融合的基础上，构建合理高效的全加密环境的数据运算分析平台，使多方用户可以在融合的大数据基础上进行多维度、多特征的分析和提炼，为人工智能的进一步发展和飞跃开拓道路。”

PrivPy多方安全计算平台是华控清交目前主推的解决方案。PrivPy多方安全计算平台实现了支持通用计算类型、高性能、集群化和可扩展的解决方案。支持标准的Python语言和SQL操作，兼容NumPy和Pytorch等函数库，能够支持包括绝大多数机器学习算法在内的计算类型和系统实现，极大的降低了用户使用密文计算的学习曲线，实现了多方安全计算产品的实际可用性和商业易用性。同时，PrivPy自主灵活的模块化组合模式和多种部署方式能够满足广泛用户群体在使用和部署中的多样化需求。这正是笔者感兴趣的领域，和智慧社会相关。

多方安全计算（MPC：Secure Muti-Party Computation）理论正是姚先生于1982年通过提出和解答著名的百万富翁问题而创立的。后经Oded Goldreich、Shafi Goldwasser等学者的进一步研究和创新，多方安全计算逐渐发展成为现代密码学的一个重要分支。多方安全计算的原理来源于六个方面：

同态承诺

同态承诺是一种允许一个人向其他人提交任何选定数值而又不泄露该值的密码协议，承诺提交后不能更改，且事后可公开验证。同态承诺允许在提交的承诺上进行计算而不失去承诺的保密、不可更改及事后可验证的特征。

私密分享

秘密分享的基本思想是将数据切割成多份，并分发给不同的参与者，每个参与者持有其中一份，协作完成计算任务（比如加法、乘法运算）。因为参与者看不到数据全量信息，从而实现数据隐私保护。

不经意传输

不经意传输是一种可保护隐私的双方通信协议，能使通信双方以一种选择模糊化的方式传送消息。不经意传输协议是密码学的一个基本协议，它使得服务的接收方以不经意的方式得到服务发送方输入的某些消息，这样就可以保护接受者的隐私不被发送者所知道。S每次发送2个信息m0和m1，而R每次输入一个选择b。当协议结束的时候，S无法获得关于b 的任何有价值的信息，而R只能获得mb ，对于m1-b，R也一无所知。

同态加密

同态加密即为各参与者将自己的输入加密后一起发给某计算服务器，服务器直接在密文上进行计算，计算后将得到的结果的密文发送给指定结果方，结果方再将结果的密文解密，即可得到最终的计算结果。如此一来，计算服务器一直在密文上操作，无法看到任何有效信息，而参与者也只拿到最后的结果，看不到中间结果。

混淆电路

混淆电路的基本思想是将计算电路的每个门都加密并打乱，保证计算过程中不会泄露原始输入和中间结果。双方根据各自输入依次进行计算、解密方可得到唯一的正确结果，无法得到结果以外的其他信息，从而实现双方安全计算。

零知识证明

零知识证明是由S.Goldwasser、S.Micali及C.Rackoff在20世纪80年代初提出的。它指的是证明者能够在不向验证者提供任何有用的信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的。零知识证明实质上是一种涉及两方或更多方的协议，即两方或更多方完成一项任务所需采取的一系列步骤。证明者向验证者证明并使其相信自己知道或拥有某一消息，但证明过程不能向验证者泄漏任何关于被证明消息的信息。

最有意思的是这一张图，可以解决新型智慧城市最难解决的数据孤岛问题，打通数据提供者、使用单位和管理单位之间的壁垒。

大数据共享开放平台（图片来源:华控清交）

当然实际应用肯定不是这一个方向，AI智道将会持续关注。

2.朱松纯

朱松纯，1968年生于湖北鄂州市，1991年毕业于中国科学技术大学，1996年获美国哈佛大学计算机博士学位，1997年获得美国布朗大学应用数学专业博士后。计算机视觉专家，统计与应用数学家、人工智能专家，现任美国洛杉矶加州大学(UCLA)统计系与计算机系教授，UCLA计算机视觉、认知、学习与自主机器人中心主任。在90年代率先将概率统计建模与随机计算方法引入计算机视觉研究，提出了一系列图像与视频的结构化解译的框架、数理模型和统计算法，发展了广义模式理论“General Pattern Theory”。在认知科学领域，如视觉常识推理、场景理解等领域做出重要贡献。2017年7月，朱松纯教授在美国洛杉矶创立暗物智能科技DMAI，并于2018年7月落户广州南沙。朱先生在创业的道路上来得更直接一些，担任董事长和首席科学家。

而AI智道关注的正是DMAI，看看这会不会是AI发展的一个方向。

“日常生活中，人类视觉系统受很多任务所驱动，视觉表达和计算机制等都源自于各种各样的任务。物体和场景的设计都由潜在的功能（Functionality）和物理（Physics）所决定，人类活动由潜在的社交意图（Intents）、因果（Causality）、和价值取向（Utility）所决定。这些潜在的、不可见的FPICU就是一种智能的暗物质‘Dark Matter’，这些因素和变量在感知中是看不见的，却控制着那些看得见的物体和场景的几何和外观特征。”朱松纯这么认为，也是暗物质理论的基础。“基于统计概率模型的大数据分析方法，包括机器学习和深度学习等，可以针对某个特定的任务，例如人脸识别，设计一个简单的价值函数，用大量数据进行训练这一特定的模型，这一模式的应用可称为‘大数据、小任务范式’，并不能产生真正意义上的智能。这种方法对某些具体的问题上很有效果，但是这个模型不能适用于更广泛的任务，更不能适用复杂的任务执行，这一思路对于人工智能的发展并不能起到跨越式的前进。”朱教授认为，“小数据大任务”范式才是人工智能统一的目标。

官网介绍，DMAI的目标是为教育与医疗领域开发具有认知能力的AI智能助理与平台，它们将具有类似人类的认知架构和统一的技术基础。根据DMAI的设想，他们要开发的认知AI将能够帮助小孩的教育发展，帮助在学校获得更好的表现。

对于DMAI名字的来源，官网上写道：“DMAI试图探索智慧中的暗物质（dark matter）、占据总量的 95% 但却无法直接观察到的东西，比如功能性、物理规律、意图、因果关系以及对人类的作用。DMAI将通过自上而下的推理论证，理解能够被传感器捕捉的那另外5%。”听上去非常深奥、晦涩难懂。

据AI科技评论报道：现阶段的智能助理还在语音识别、多轮对话、逻辑与计算、空间识别与感知等方面存在诸多问题，而另一方面基于深度学习计算机视觉的医疗影像相关技术已经越来越多地做出成果。这正是笔者所关注，教育和健康会不会成为未来的一种发展方向。

据AI智道了解的信息，DM的团队堪称豪华，除了朱先生之外，还包括联合创始人Dr. Mark Nitzberg任集团/美国CEO，联合创始人UCLA电子与计算机工程系教授何磊，加州大学洛杉矶分校博士赵明天任CTO，UCLA视觉认知学习与自动化中心博士、朱松纯教授学生 Nishant Shukla任美国工程副总裁，UCLA博士、朱松纯教授学生朱毅鑫任美国运营副总裁与研究总监，UCLA博士后刘昌松任研究员等。

DMAI在南沙注册的公司名叫暗物智能科技（广州）有限公司，启信宝查询显示，成立于2018年07月13日，注册资本2.63亿元，法定代表人是夏文华。

3.王生进

王生进，1985年毕业于清华大学无线电电子学系，清华大学电子系教授，媒体大数据认知计算研究中心主任，兼任中国图象图形学学会视频监控与安全专委会主任、北京图象图形学会副理事长、全国安防标委会人体生物特征识别应用分技术委员会委员、公安部安全防范技术与风险评估公安部重点实验室学术委员会委员、自动化学会国防大数据分会副主任委员、危爆品扫描探测国家工程实验室副主任。多年从事图像分析、目标检测与识别、智能视频分析、生物特征识别、计算机视觉和模式识别等方面研究工作。在行人再识别（ReID）研究领域具有国际领先的研究成果，贡献了ReID研究领域3个大型公开图像数据集。作为起草人之一，制定中华人民共和国公共安全行业标准《安全防范系统生物特征识别应用术语》和国家标准《安全防范视频监控数字视音频编解码技术要求（SVAC）》。

王先生在2017年的深圳安博会上有个极为有名的演讲《人像态势识别及其在智能视频监控中的应用》，轰动一时，王提出“以人为中心的安防理念与人像态视识别”理论，基于以人为中心的安防理念，提出人像态视识别新概念。安防的重点是人，特别需要关注和获取重点人群的全面信息。例如以下的相关信息：关注人物出现在公共场所和交通卡口；他的行为和举止是否异常；携带包裹进入公共场所，走出后箱包是否消失；其面部表情和神态如何；近期是否有过敏感接触、过激言语等。

王先生在接受雷锋网采访的时候表示：“学术研究侧重理论，关注技术的前沿性探索，从研究中寻找并构建相关的方向、方法与理论体系。产业研究侧重应用，依据相关技术理论实现产品化、应用化落地的方法与流程体系，并且关注实现的成本。这两种研究可理解成上下层的关系，也是各有所长，互为因果，相互促进的关系。”“对于做学术研究的人来说，大家的侧重点是理论研究和技术研发，所以在产品化、系统化、商业化方面，起初的关注度不会很强，在实践中边学边进步，也算正常，流行说法是新常态。”

官网显示紫为云是依托清华大学电子工程系AI核心技术，由清华控股投资，依托清华大学媒体大数据认知计算研究中心、智能技术与系统国家重点实验室、深度学习技术及应用国家工程实验室的AI使能平台。另官网显示紫为云提供的AI技术服务（包括不限于）多达14项。