北京智源人工智能研究院理事长分享海归经历！张宏江，毕业于中国郑州大学，获电子工程学士学位，之后就读于丹麦科技大学，获电子工程博士学位。张宏江博士是世界多媒体和人工智能研究领域一流的科学家，是计算机视频检索研究领域的“开山鼻祖”，曾担任微软亚洲研究院副院长和金山软件CEO；2018年出任北京智源人工智能研究院理事长。

2021年10月17日，智源研究院理事长张宏江博士在清华大学交叉信息学院与“智90班”（2019级清华“智班”）同学们做了主题为《漫话职业规划》的报告与交流。在报告中，他介绍了个人经历，对人工智能研究与投资趋势进行了分析，并把他对职业的思考融入其中。

01 个人选择与时代大趋势

站在同学们面前，我想谈谈自己的经历和体会。我上学那年正好文革开始，11岁就随着父母去了三线，到农村上小学四年级时，一个屋子两个班，老师给一个年级的班布置完作业后，再到另一个年级的班讲课。

从小学到高中，我基本上没经历过严格意义上的考试。唯一一次有挑战的考试是高考，我因此成为新中国恢复高考后的第一批大学生。

大学毕业以后，我很幸运地到电子部五十四所工作，并很快被推荐到丹麦留学。丹麦是一个小国，在那里的生活非常舒适。我的本科和博士专业都是电子工程，偏系统，博士研究方向是遥感图像处理。但我的兴趣在读博时发生了非常大的转变，我想朝计算机方向发展。

在丹麦取得博士学位后，我面临着选择，要么继续在丹麦生活，要么另谋他处转换方向。最终，我毕业后决定去新加坡，我当时拿到了新加坡几个学校的offer，其中一个是新加坡国立大学系统研究所，在那里我转向了计算机。

我在新加坡做了三年多的研究，并且在自己的学术研究领域稍微做出了点成绩。之后我进入工业界，加入了硅谷的惠普实验室。

在这期间，中国通过十几年的改革开放，取得了瞩目的成就，于是我在1999年决定回国，加入了微软。

这里我想强调的是先后顺序，首先我决定回国，然后是选择加入微软。先是看中了大趋势，其次才是平台的选择。在微软工作12年之后，我又加入了金山，担任金山CEO。

回顾经历，好像我每一步的点踩得都很好。从1999年到现在，尤其在中国加入WTO以后，是中国经济腾飞的二十年。彼时微软亚洲研究院也开始起飞，中国的教育，中国的平台也在起飞。

在这个平台上，我的好运才得以体现——这种好运很大程度上依靠国运。

但是，请注意，从博士毕业到微软研究院这期间依然有过许多选择，比如是去新加坡还是留在丹麦，去新加坡后是继续留下去还是再去美国，是选择去学术界还是工业界，是在美国还是在中国……

回过头来看，很多人对我说“你回国真是明智”，不过在彼时，很多美国留学生朋友都断言我最多回国一年，还将重返美国。但我在1998年回国几次以后，就看到了国内起兴的征兆。那之后我便开始着手准备。

02 具备选择的能力之后持续苦干

当运气到来，很重要的一点是有选择的能力。然而即使能做出正确的选择，却未必能到好成果。这里的另外一个关键点，在于能否持续苦干——我们不能寄望于运气，如果你没准备好，或者不能持续苦干，机会来了也会错过。

当你作出正确的选择，接下来的就是苦干，持续的苦干。考出国，我失败了两次才成功，有了这个经历，我对坚持和苦干的意义有深刻体会。在座的同学都非常聪明，多数人免试入学，还有不少各地状元。然而即使具备如此好的天分，在技术突飞猛进发展时，在选择了自己的事业后，如果不能持续苦干，这个机会仍然可能不属于你。

刚才我们提到Geoffrey Hinton。他的学术路程历程非常艰辛——研究生物学出身，早年在英国求学，对神经网络感兴趣之后，就持续地研究和追求。因为这个领域美国做得最好，所以他首先选择去了CMU。

CMU以做系统著称，有很多美国国防部和海军研究项目，但由于Hinton的背景，在那里申请研究经费非常困难，所以之后他转往了多伦多大学。但他依然在追求自己的选择，即使是无法获得充裕经费的时候，即使是他的文章还不太受待见的时候，他依然选择持续刻苦努力。

另外一个例子是2019年的图灵奖获得者Yann LeCun，他读博士时开始研究神经网络，但他的导师对神经网络并不了解，LeCun只能靠自己探索。

另外，他进入这个领域的时间点也不好，当时正好是第二波人工智能浪潮的末尾，人们已经逐渐看到神经网络的局限，开始减少研究经费。他博士毕业后在Hinton那里做博士后，之后也是辗转多地，最后到贝尔实验室才有了充足的经费与计算资源。后来我们看到了，在那里，LeCun继续追寻他的神经网络的梦，发明了卷积神经网络。

总的来说，当你选择一件事之后，接下来就要持续苦干，耐得住寂寞，这个逃不掉。以我自己的经历为例，当我来到新加坡决定做视频检索时，我在1993年发表了一篇文章，这是对前面两年工作的总结，这篇文章基本奠定了这个领域的框架。之后我的15年学术生涯，所有工作都沿着这一个方向，从各个角度尝试定义和解决其中的问题，无论是图像分析，人脸识别，相关反馈等。只有这样坚持，持续苦干之后，所做的结果才能够逐渐呈现给同行，被大家接受，成为主流。

大部分人所做的扎实的、瞩目的工作，往往是在他不知名时完成的。其实，成名之后的人很容易犯一个错误——只想做非常重要的工作，只想做了不起的题目，于是很容易在不断寻觅了不起的题目的过程中，一个项目也没完成。

03 忘掉passion 做好手头事

持续在一个领域耕耘，工作才会有积累，才会逐渐有影响力。很多自信的年轻人把“追寻Passion”挂在嘴边，“这个方向我不喜欢，所以我不做”；“这个职业我不喜欢，我也不做”。但假如问他要做什么，又说不出清晰的答案。

我想告诉大家，先forget about your passion，你需要做的第一件事，就是把现在的工作做好，比之前所有人更好。假如每门计算机课程都学不好，却在谈自己的Passion，这样走下去很容易一事无成。

我所从事视频检索领域，既有过1990年代的轰轰烈烈，也有过2000年之后的低潮。其中的关键问题，直到深度学习出现后才得到较好的解决。但这并不影响我们所做的推动，也不影响我们在这个领域的贡献。也正是因为这种持续的努力，我们才能搭建起一个领域的框架，不断地发现新的可研究的问题，让后人来用更先进的方法解决问题。

当我2005年离开学术界，投身微软工程院时，许多人认为这是简单的产品研发工作，会比在研究院容易许多。但做好这件事，一点也不比研究简单。所以在2010年我获得IEEE“技术成就奖” 后接受人民网采访时，我提到做工程院，做系统，做技术，做产品很大程度上是依靠每件事进取，点点滴滴积累。

做大事和做好手头的“小事”不矛盾，持续认真刻苦地去做“小事”是在为“大事”打基础。认真地做小事，或许有更高的概率去发现做“大事”的机会 。

04 打造自己的朋友圈

我们人生很重要的一点，就是要有自己的朋友圈。我有导师、Mentor的朋友圈，早期同行的朋友圈，有多媒体学术领域的朋友圈，有微软研究院的朋友圈。建立朋友圈的目的，不是吃吃喝喝，重要的是彼此交流，获得反馈、支持、信任与合作。

合作的秘诀在于具备同理心，消除嫉妒心，这样才能够建立起广泛合作的朋友圈，你需要非常大方的把credit分享给同事，分享给朋友，分享给你的上下级。

05 读博士未必适合所有人

读博士完全是个人的选择。今天我们的问题在于要面对周边环境，有太多的世俗压力。

很多同学上大学前的成绩非常好，到清华后成绩也很好，然后读博士、博士后。这样一路走来，也许回头才突然发现，好像这不是自己的选择，而是因为自己的学习能力很强，被推到了这个位置上。

我建议大家在学习过程中，在自己思考职业发展的过程中，经常要花些时间停下来看一看，到底什么是自己的特长。我们培养的博士人数并不少，甚至可能已经很多超过美国了。我们不妨问一下，这些博士，是不是真正达到了博士的标准？是否能够也成为领域内所研究问题的专家？如果达不到，为什么要读这个博士呢?

当然，在计算机、AI领域，读博士是一个很好的选择，因为计算机领域的问题非常多，有很好的问题值得解决。但这一定得是你自己的选择，是你和你的导师，和你的同学，和你能找到的，在这方面能够跟你一起分享思考的人共同讨论的结果，而不应该是随大流，因为世俗的要求去读博，更不应该是仅仅为了拿一个学位而去读博。

读博士未必适合每个人。不适合读博士的人，未必是IQ有问题，或者是学习成绩有问题。有些人的热情就在于在实际的工作中解决实际的问题，这点我觉得没有任何问题，这是他自己的选择。而且，我们社会也需要更多的像各位一样有资质的工程师。如果没有大量的工程师作为AI发展的中坚力量，技术也无法向前发展。

文章转载自：【魔都择校观】