1993年，孫劍考入西安交通大學，2003年畢業(yè)于西安交通大學人工智能與機器人研究所，先后獲得本科、碩士和博士學位，畢業(yè)后加入微軟亞洲研究院至2016年。2016年7月，孫劍加入曠視擔任首席科學家和Megvii Research負責人。

微軟亞洲研究院時期的孫劍

十年扎在書堆里，13年磨礪成首席。在該讀書的年紀不斷吸收知識，從學士到碩士，并研究到底直到博士，十年的人生完全用來夯實基礎(chǔ)；而在該貢獻的年紀也拼命貢獻，并不心猿意馬、走馬觀花，而是把自己所學結(jié)合崗位所求，十三年來，他在不斷地升值中既進一步鞏固了知識，又增加了實踐經(jīng)驗。

科研，對于孫劍來說，既是學業(yè)，也是事業(yè)。

百折不撓，勇于嘗試的毅力，是他在十幾年的科研工作中最閃光的品質(zhì)。在讀博期間，他和大多數(shù)博士生一樣，一開始非常迷茫。知識有限，創(chuàng)新不足，誰也不知道哪個項目是自己的“命中注定”，除了不斷嘗試，別無他法。碩士期間，他從事人臉檢測的識別研究，博士期間鉆研立體匹配，而畢業(yè)后的近五年時間，孫劍都在開展關(guān)于計算攝影學的研究。就這樣，孫劍在不斷地嘗試中愈挫愈勇，前行不止。

2015年，孫劍帶領(lǐng)的團隊斬獲了圖像識別國際大賽五項冠軍（ImageNet分類，檢測和定位，MS COCO檢測和分割）。然而，這并非一帆風順。在視覺智能這個領(lǐng)域，核心技術(shù)有三部分：深度學習平臺，視覺理解核心問題和關(guān)鍵視覺應用，而孫劍所帶領(lǐng)團隊主要的突破口，在于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的改進。

說到深度神經(jīng)網(wǎng)絡，重點是要“深”。這個深度往往受到計算資源和訓練算法的雙重限制。孫劍和他的團隊嘗試回答一個問題：“是否越深的網(wǎng)絡，錯誤率一定越低呢？”團隊的實驗性結(jié)果發(fā)現(xiàn)原來并非如此——過深的網(wǎng)絡容易出現(xiàn)欠擬合等現(xiàn)象，反而降低了正確率。

為了解決這一問題，孫劍與他的團隊從對問題的重新定義角度出發(fā)，研發(fā)出了深度殘差學習的方法，解決了“網(wǎng)絡越深，錯誤越多”這一矛盾。在2015年的國際大賽中，他們的“圖像識別的深度殘差學習”系統(tǒng)達到了152層的深度，而錯誤率僅有3.5%！要知道，普通人眼的錯誤率約為5.1%。

困難、瓶頸，永遠與科研相伴而行。從研究生時進入西安交大人機所接觸科研，到畢業(yè)后進入微軟亞洲研究院，十余春秋，孫劍堅持在科研道路上。

“抗擊打能力很重要，因為挫折和瓶頸太多了，做每一個實驗前，我們都做好失敗的思想準備，但若不嘗試，就注定失敗?！彼麍远ǖ卣f。畢業(yè)十幾年來，孫劍累積在CVPR、ICCV、SIGGRAPH、 PAMI等世界頂級學術(shù)會議和期刊上發(fā)表了學術(shù)論文90余篇，并于2009和2016年兩次獲得CVPR計算機視覺年會的最佳論文獎。

在微軟亞洲研究院做到了首席的孫劍，為什么要離開已經(jīng)熟悉了13年的舞臺？離開這個舞臺之后，為什么也沒有自己去創(chuàng)業(yè)，而是選擇了曠視？

首先毋庸置疑的是他的專業(yè)能力。那么，接下來就是選擇的問題了。現(xiàn)在看來，但凡有點水準或?qū)哟蔚目茖W家都已經(jīng)選擇了“下海單干”，因為自身資歷就足夠讓他們吸引投資商。

加入曠視后的孫劍

可以說，對于優(yōu)秀的科研、技術(shù)人員，只要他們想創(chuàng)業(yè)，錢是最不需要擔心的，如果項目好、團隊好、切入點好，一定找得到錢。也就是說，他們分分鐘都可以成為聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO之類的。

雖然“研而優(yōu)則創(chuàng)業(yè)”的大潮流如此，但是我們必須問一句：技術(shù)人才都適合創(chuàng)業(yè)么？答案當然是否定的。創(chuàng)新工場CEO李開復就認為計算機領(lǐng)域的技術(shù)人員都適合創(chuàng)業(yè)，但不一定適合做CEO。

的確如此。且不說現(xiàn)在很多技術(shù)型CEO遭遇的架空案例，其實術(shù)業(yè)有專攻，相對于與投資人對接、談未來的企業(yè)發(fā)展方向，也許學術(shù)型的人更擅長做研究，而不是談生意。

而對于孫劍這種實力加持的人，也許成為一個生意人或者學術(shù)人之間，還是更傾向于后者。因為后者將可以把所有的精力都用在研發(fā)上，也將更有時間去研究整個行業(yè)的未來，而不是一個公司的存亡。

對于社會而言，對于一個行業(yè)而言，有一個執(zhí)著于行業(yè)研究與技術(shù)進步的人，也許比起成為一個生意人的影響力更大！

工作時是受人敬仰的“大神”，生活中是平易近人的學長。

在接受采訪時，孫劍也從多年經(jīng)驗出發(fā)，分享了很多從事科研的心得。在尋找方向上，他建議大家可以通過觀察下一個五年內(nèi)，那一個領(lǐng)域會有巨大的應用前景來決定自己大體的研究方向，找到方向之后，就要堅持長時間的積累。科學界也遵從“一萬小時定律”：成為某個領(lǐng)域的專家，需要投入一萬小時的精力?！澳敲囱芯恳龀晒?，就算不要一萬小時，三千小時也得有吧。”孫劍說，“認準目標，不斷積累，或早或晚就會取得突破?！?/span>

此外，孫劍還講述了一套頗有意思的“神鬼”論，來詮釋科研過程中研究與實踐的關(guān)系。“既要做鬼，也要做神。”這句話是孫劍上學時老師講的，他一直銘記在心?！白錾瘛笔侵富A(chǔ)問題研究，“做鬼”是指解決實際問題 。

“神”與“鬼”，在順序上的差異對科研有重要影響。孫劍在微軟亞洲研究院時師從當時的院長沈向洋，而他的做法是不強調(diào)那個在先。即便是“先鬼后神”：出現(xiàn)實際問題，先以“鬼”的做法，不求理論做出結(jié)果；而成功之后，再回到“神”的思路，反過來推理其背后的原理，往往對問題會產(chǎn)生全新的認識，這樣的作風也極大地影響了孫劍。

孫劍說，“先神后鬼”還是“先鬼后神”因人而異，但是一定要“神鬼兼顧”，只有綜合經(jīng)驗和理論，才能在科研路上越走越遠。

本文整理自：

人工智能機器人聯(lián)盟《10年扎在書堆里，13年磨礪成首席，離開微軟成為曠視首席科學家》 

西安交通大學新聞網(wǎng)《【校友之聲】孫劍：博觀而約取，厚積而薄發(fā)》