在人工智慧（AI）的黃金時代，人才競爭日益白熱化，每一位頂尖科學家的動向都牽動著業界的神經。近日，計算機視覺領域的傳奇人物何愷明正式官宣加盟谷歌DeepMind，擔任傑出科學家的訊息，無疑在全球AI界投下了一顆重磅炸彈。這一里程碑式的合作，不僅進一步鞏固了谷歌在AI領域的領先地位，更預示著未來AI技術可能迎來新的突破。何愷明此次以兼職身份加入DeepMind，同時繼續保留其麻省理工學院（MIT）電子工程與計算機科學系終身副教授的頭銜，這種“學界+業界”的雙軌並行模式，彰顯了他持續推動前沿科研與實際應用結合的決心。
何愷明：深度學習的“拓荒者”與基石奠定者
要理解何愷明加盟DeepMind的深遠意義，首先必須回顧他在計算機視覺和深度學習領域所做出的開創性貢獻。何愷明被譽為“天才型”人物，他的成長軌跡充滿了傳奇色彩。他出生於1984年，2003年以滿分900分的成績成為廣東省高考狀元，並獲得保送清華大學的資格。在清華大學物理系基礎科學班完成本科學習後，他前往香港中文大學攻讀博士學位，師從知名人工智慧科學家湯曉鷗教授，並於2011年獲得資訊工程博士學位。
他的卓越才華在學術初期就已顯現。早在2009年，他提出的“暗通道先驗”（Dark Channel Prior）影像去霧技術，便在國際頂級計算機視覺會議CVPR上獲得了最佳論文獎，使他成為首位獲此殊榮的華人學者。此後，在微軟亞洲研究院（MSRA）擔任研究員期間（2011-2016年），他帶領團隊完成了被載入人工智慧發展史的重要成果——深度殘差網路（ResNet）。
深度殘差網路（ResNet）的革命性影響
ResNet的核心在於其獨特的設計理念，它解決了深度神經網路訓練中長期存在的“效能退化”問題。傳統神經網路在層數增加後，往往會出現梯度消失（或爆炸）以及訓練準確率下降的現象。何愷明及其團隊在2015年提出的ResNet架構，透過引入“殘差連線”（Residual Connection），即“跳躍連線”（Skip Connection）的概念，巧妙地規避了這一瓶頸。這種連線允許網路的輸入直接跳過某些層，與這些層的輸出相加合併，使得網路能夠學習“殘差”而非完整的對映，從而大大簡化了深層網路的訓練。
這項技術使得訓練上百層的深度神經網路成為可能，並且能夠保持甚至提高準確度。《自然》雜誌的統計顯示，2016年發表的ResNet論文是21世紀迄今為止引用量最高的論文。其影響力遠遠超出了計算機視覺領域，如今幾乎所有深度學習模型都在不同程度上借鑑了ResNet的殘差結構。我們今天所熟知的ChatGPT、AlphaGo、AlphaFold，以及BERT、GPT系列等Transformer模型，都離不開ResNet的深遠影響。這種將身份對映引入前向和反向傳播路徑的設計，顯著緩解了梯度消失問題，確保了訊號在深層網路中的有效傳遞。
除了ResNet，何愷明在其他領域的貢獻同樣舉足輕重。2016年加入Facebook AI Research（FAIR，現為Meta AI）後，他繼續深耕計算機視覺，於2017年推出了Mask R-CNN，這項成果在目標檢測和例項分割領域樹立了“黃金標準”，對自動駕駛、影像編輯等場景至關重要。他還在自監督學習方面做出了突出貢獻，相繼提出了MoCo（Momentum Contrast）和MAE（Masked Autoencoder）等框架，顯著提升了無監督視覺表徵的質量，這對於資料稀缺場景的AI模型訓練尤為重要。
近期，何愷明的研究成果依然高產且富有突破性。例如，他與Yann LeCun合作提出了一種“無需歸一化的Transformer”新思路；他在今年2月帶領團隊提出了“分形生成模型”，將畫素級影像生成的計算效率提升了4000倍；此外，他與CMU團隊合作提出了MeanFlow框架，實現了單步影像生成，挑戰了擴散模型的逐步生成方法。截至目前，他的論文總引用次數已超過71萬次，這無疑奠定了他作為全球AI學術圈內最具影響力人物之一的地位。
谷歌DeepMind：全線出擊，引領AI新浪潮
何愷明的加盟，無疑為谷歌DeepMind在AI領域的多方面佈局增添了新的動力。谷歌DeepMind是全球頂尖的AI研究機構，其願景是加速實現通用人工智慧（AGI），DeepMind執行長Demis Hassabis曾公開表示，AGI可能在未來5-10年內實現。谷歌的AI戰略並非無序，而是呈現出清晰的規劃，從基礎研究到商業應用，全面出擊。
根據谷歌DeepMind在2024年11月釋出的《發現的新黃金時代：抓住 AI for Science 的機遇》報告，AI正在多維度革新科學研究。這包括：
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改變科學家消化和交流知識的方式：AI助手能大幅提高科學家獲取和利用知識的效率，例如在一天內從20萬篇論文中提取所需資料，重塑研究者的“閱讀”和“寫作”方式。
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助力大型科學資料集的生成、提取和註釋：AI工具能使現有資料收集更準確（如DNA測序），並能將非結構化資料轉化為結構化資料集，甚至生成新的科學資料（如AlphaProteo蛋白質設計模型）。
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加速科學實驗程序：AI透過精準篩選（如AlphaMissense分析基因變異預測疾病）和強大的模擬能力（如重現託卡馬克聚變反應堆物理現象），極大縮短實驗迭代週期，開啟“虛擬實驗室”探索物理邊界。
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助力複雜系統建模：AI憑藉對海量資料的學習能力，能準確對氣候、經濟行為、生態系統、基因網路等複雜系統進行建模，如DeepMind的AI天氣預測模型在精確性和計算速度上遠超傳統方法。
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為大型搜尋空間問題提供新解決方案：對於需要從龐大潛在選項中尋找最優解的問題（如蛋白質設計），AI能幫助科學家更快地鎖定最有可能可行和有用的解決方案，例如AlphaProof和AlphaGeometry 2利用Gemini LLM架構為數學問題生成大量想法和潛在解決方案。
此外，谷歌雲在《2025年AI商業趨勢》報告中，錨定了企業AI將發揮重要作用的五個關鍵領域：
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多模態AI：能像人類大腦一樣處理文字、影像、音訊和影片資訊，實現更直觀的互動和更高的AI輸出準確性，預計2025年全球多模態AI市場規模將達到24億美元。
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AI代理：從聊天機器人發展為處理複雜工作流程的智慧體，將簡化內部流程、提供跨渠道支援並提升設計與生產效率。
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AI輔助搜尋：允許使用影像、音訊、影片和對話提示進行內部資料搜尋，將提高轉化率並最佳化產品資料目錄。
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AI驅動的客戶體驗：預測客戶需求，提供個性化推薦和搜尋功能，最佳化客戶支援，甚至改變製造業的生產和客戶服務模式。
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AI增強的安全功能：透過AI加強防禦、識別和打擊威脅，實現安全任務自動化，加速響應時間，應用於金融、製造、媒體娛樂等行業。
在具體的產品和研究上，谷歌DeepMind也持續展現其強大的實力：
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具身智慧機器人技術：谷歌作為投資者參與了Apptronik的A輪融資，DeepMind與Apptronik建立了技術戰略合作關係，並加碼了具身智慧VLA系列模型Gemini Robotics的創新。何愷明在Mask R-CNN和自監督學習領域的創新，將補強DeepMind在多模態對齊與具身智慧方面的短板。
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AGI和多模態大模型：Gemini 2.5 Pro作為谷歌2025年的旗艦AI模型，在多項關鍵領域實現效能趕超，並佔據了市場份額。旗下還有Veo3影片生成模型和Imagen4影像生成模型。何愷明的到來，將推動殘差結構在多模態大模型中的深度最佳化，並有望將他提出的分形生成模型和MeanFlow框架整合到Gemini下一代架構中，大幅改進影像/影片生成效率。
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AI驅動的數學與科研突破：AlphaGeometry2在幾何問題解決上超越了金牌選手水平。DeepMind還與華人數學家陶哲軒等學者合作打造了AlphaEvolve，解決了300年未解的數學難題，重新整理了矩陣乘法紀錄。最新推出的DNA序列模型AlphaGenome，有望在疾病理解和合成生物學領域帶來新突破。
何愷明的深厚研究經驗和創新能力，將為谷歌DeepMind的大模型研發注入更多可能和動力。他的研究理念，如主張生成模型應實現端到端訓練而非依賴逐步生成，若與DeepMind的自主進化演算法AlphaEvolve結合，可能催生更高效的AGI訓練正規化。
華人科學家：全球AI發展中日益增長的關鍵影響力
何愷明的加盟，也再次凸顯了華人科學家在全球AI發展中日益增長的關鍵影響力。長期以來，華人學者和研究人員在世界AI舞臺上扮演著舉足輕重的角色。根據智庫平臺MacroPolo釋出的《全球人工智慧人才追蹤》報告，2024年美國頂尖AI機構中，關鍵專案團隊的華人佔比高達27%-40%。
具體而言：
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OpenAI的GPT-4o團隊17名核心成員中，有6位是華人。
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馬斯克xAI創始團隊12人中，有5位是華人。
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谷歌Gemini專案的技術報告作者多達837位，其中據統計包含140餘位華人研究員。
在學術獎項方面，華人科學家的貢獻也備受矚目。2025年的ICLR傑出論文獎，三篇論文均為華人一作。此外，AAAI Fellow（被譽為國際AI領域的名人堂）2025年的全球16位入選AI學者中，有4位是華人學者。
更值得關注的是，在AI算力層面，全球主要的晶片巨頭和科技公司的高層中，也有著顯著的華人身影。例如，英特爾CEO陳立武、英偉達創始人兼CEO黃仁勳、AMD董事長兼CEO蘇姿豐以及博通CEO陳福陽等，都是華人或華裔。英偉達CEO黃仁勳曾公開強調，“全球頂尖AI研究人員中有一半都是中國人”，呼籲美國要正視華人貢獻。
業內分析普遍認為，華人科學家正以其獨特的角色和貢獻，在演算法創新、AGI探索、前沿實驗室及產業突圍等多個層面，深刻地重塑著全球AI權力圖譜。這種影響力在未來有望持續增強，成為推動全球AI技術進步不可或缺的力量。
結語
何愷明加盟谷歌DeepMind，是谷歌AI戰略佈局中的又一重磅落子，它不僅是頂尖人才與領先平臺的強強聯合，更標誌著AI技術在深度學習、多模態融合以及科學研究等領域將邁向更深層次的探索。對於金融行業而言，密切關注這類頂尖人才的流動以及AI巨頭的戰略方向至關重要。AI技術的發展正在深刻改變各行各業的運作模式、競爭格局和價值創造方式。何愷明和DeepMind的協同效應，無疑將加速AI從數字世界走向物理世界，推動人工智慧在更廣闊的應用場景中釋放其顛覆性潛力，進而帶來新的投資機遇和市場變革。
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