麻省理工學院（MIT）近日宣布，計算機視覺領域的國際頂尖學者何愷明（Kaiming He）榮獲該校終身教職，進一步鞏固他在全球學術界的領導地位。幾乎同時，科技巨頭谷歌旗下的人工智慧實驗室 DeepMind 宣布，何愷明將以兼職身份加入，擔任傑出科學家（Distinguished Scientist）。消息一出，無論在學術界還是產業界均引發高度關注，再次凸顯出當今AI領域對高端人才的迫切渴求，以及MIT鼓勵產學融合的獨特文化氛圍。
作為計算機視覺（CV）領域的傳奇人物，何愷明的學術之路起步於清華大學物理系，博士階段則於香港中文大學深造，師從著名教授湯曉鷗。早在2009年，他就與導師及同門孫劍共同發表《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》，榮獲當年CVPR最佳論文獎，創下亞洲研究學者首次獲獎的紀錄。
2011年博士畢業後，他進入微軟亞洲研究院任研究員，並於2016年轉投Meta（Facebook）旗下的AI實驗室FAIR，繼續深耕計算機視覺研究。在此期間，他的研究成果影響深遠，最為人熟知的莫過於2015年提出的ResNet（深度殘差網絡），該技術徹底改變了深度神經網絡的訓練方式，至今已被廣泛應用於Transformer、AlphaGo Zero、AlphaFold、以及各類生成式AI模型。該篇論文目前在谷歌學術上的引用次數已超過28萬次，堪稱AI領域最具影響力的研究之一。
MIT：產學合作的沃土
2023年，何愷明正式加入MIT電子工程與計算機科學系（EECS），這一舉動不僅引發了學界的高度關注，更讓人看見MIT在全球學術與技術領域持續吸納一流人才的決心。MIT向來以開放、自由且極具創新力的學術文化著稱，特別強調學術與產業的緊密合作。該校鼓勵教職人員在科研之餘參與企業研發與創業計畫，從而形成一種「學界與業界互補、協同發展」的科研氛圍。
何愷明此次以兼職形式加入DeepMind，正是MIT這種靈活制度的最佳體現。這不僅讓教授得以將學術前沿理論與產業應用相互結合，也使企業能直接汲取最尖端的研究成果，以加速產品與技術的革新。這種雙向流通的機制，對人工智慧這類快速演進的領域尤為重要。
事實上，何愷明與DeepMind的合作早已展開。他近年與DeepMind多次合作發表重磅研究，包括2024年與黎天鴻、范麗杰等人共同發表的《Fractal Generative Models（分形生成模型）》便是一例。該研究突破性地實現了逐像素生成高分辨率影像，採用參數化神經網絡學習分形規律，展示出在材料、蛋白質等高維非序列資料建模方面的潛力。目前該研究成果已開源，在全球學術界引發熱烈反響。
AI人才搶奪戰白熱化
從Meta到MIT再到DeepMind，何愷明的「流動履歷」正是當前AI領域高端人才競爭激烈的縮影。隨著人工智慧逐步滲透醫療、金融、交通、製造等各個產業，企業對能夠將前沿技術落地應用的科學家需求日益迫切。根據美國勞工部數據，AI與資料科學相關職位的年均增長率已超過35%，遠高於其他技術職位。而對如谷歌DeepMind、OpenAI等科技巨頭而言，能否吸引並留住如何愷明這樣的學術領袖，將直接影響其在未來AI競賽中的技術優勢與市場份額。
在這場全球性的AI人才搶奪戰中，MIT所展現出的制度彈性與開放合作的姿態無疑成為一大優勢。相比某些學術機構強調「象牙塔」式的純學術研究，MIT更加強調與實際應用場景的接軌，其鼓勵教授參與創業、與企業共研的制度，使得研究不僅停留在論文中，更能轉化為改變世界的技術成果。正如一位MIT教授所言：「我們不是培養寫論文的機器，我們在培養未來能引領變革的人。」
何愷明的學術成就與產業影響力，使他成為MIT與DeepMind理想的橋樑人物。他的加盟，代表的不僅是一名傑出學者的職涯轉變，更象徵著學術與產業融合的未來方向。在AI技術日益成為全球競爭焦點的今天，像MIT這樣的學術機構，若能持續推動產學合作、吸納頂尖人才，無疑將在下一輪科技革命中佔據有利位置。本報記者李強波士頓報道
MIT教授何愷明。 檔案圖片
