图森面试官| 图森未来首席科学家王乃岩
前10年：保送浙大、港科大直博、百度IDL、CMU
这个标题开的很大，颇有“你的同龄人正在甩开你“的味道。但其实你会发现，他并没有”甩开“谁，只是比普通人更”幸运“，更早一步找到了自己的兴趣所在。可就像蝴蝶效应一般，这从来不是什么偶然事件。
虽然的确在大一的时候，他并没有想好到底要做什么。这样的”没有想好“在现在看来，其实都是那个年纪自带的属性。本科通过计算机竞赛被保送进浙江大学的他，一开始就很明确计算机这个方向，也就自然而然将本科前两年的时间，放在了ACM竞赛上，直到拿到当年的亚洲区域赛金牌后，竞赛这件事对他来说，才算告一段落。
张志华教授那年刚从UC Berkeley回国，一直从事机器学习和其在数据挖掘、计算机视觉中的应用。回国之后，张志华教授在浙江大学开设了一门数值分析课，从没有系统性接触过机器学习的乃岩，带着好奇，去选听了张教授的课。他或许也不知道，命运在那天，就埋下了种子。
那节课之后，乃岩对数据分析产生了浓厚的兴趣，张教授在机器学习方向的建树，也让乃岩对这片未知的领域，更加着迷。现在，他也常常用张志华教授的话来告诫所有新人：读博应该是源于自己对未知问题的兴趣，而绝不是迫于家庭期望或逃避工作进入社会的现实。读博是兴趣与好奇心的perfect match.
如此一来，乃岩在博士前两年，接触了很多看似和现在不相干的工作。但恰恰是这些不相干，拓宽了他的视野。他做过数据挖掘的推荐系统、也尝试过Bayes图模型的研究，虽然并不深入，但这些尝试在后来的科研过程中，都起到了很大的帮助。最直接的影响便是他的毕业论文。
一次无意中，他看到一篇关于稀疏表示在目标追踪工作相关的文章，可乃岩觉得这篇文章中的工作并没有做透，很多关键的本质原因并没有解释清楚。而他之前在Bayes图模型上的研究经历，恰好可以给予一个不同的视角来解决这篇工作中的不足。于是他在博二下学期，基于他发现的问题，开始了研究。最后将把Bayes矩阵分解运用到了目标追踪上来。就像开枝散叶一般，乃岩在目标追踪领域的研究逐渐更深入，论文的产出也自然变成了水到渠成的事情。
他说他相信，播下去的种子，早晚会开花。
在IDL实习期间，他参加了ImageNet发起的挑战赛ILSVRC，这项比赛的目的在于，在给定的数据集上，评估参赛者在几项视觉识别挑战任务中，其算法的准确性。 ImageNet在学界被称为深度学习热潮的关键推动者之一，它最早源于2009年，由斯坦福大学计算机科学系教授李飞飞，在CVPR2009的一篇论文中提出的大规模数据集项目。也是挑战赛ILSVRC的开端。2012年，深度学习第一次在ImageNet比赛中展现了远超传统方法的实力，这样深度学习才渐渐走入主流计算机视觉研究的视野。正因为这场比赛，众多 ImageNet 挑战赛的参与者发展成了创业公司，这其中包括后来被Google收购的DNN Research。
两年后，乃岩和他当时在IDL实习期间的伙伴参加了这项比赛，并获得了不错的成绩。这是他第一次真正深入接触到做计算机视觉技术的人的想法中。原来思考问题的方式可以如此不同，评判工作好与不好的角度也跟在实验室里完全不一样。同样地，在CMU的半年访问，又在他科研的道路上，留下了厚重的一笔。后来他在他的博士总结里这样说道，CMU的每个老师想的是怎样做有影响力的研究，怎样做十年、二十年后还会让人记得的研究，而并不是非理性地去追求顶会论文的接收数量。在他亲身体会到如此纯粹的科研态度、接触到工业界真正做计算机视觉人的想法之后，至此，他的科研道路才正式开启。
首席科学家：不畏惧做No One
对科研的纯粹，让乃岩认识了拥有同样对未知领域具有敬畏之心并且想要用科学技术解决实际问题的侯晓迪。侯晓迪，图森未来CTO，博士毕业于加州理工大学计算与神经系统专业。
和晓迪的认识，源于人人网。乃岩在人人网上看到当时晓迪的工作，觉得很感兴趣，两人就聊了起来。直到现在回想起来，乃岩说只有用“冥冥之中注定”来形容他们的创业过程，因为真的太神奇了。一个大家都感兴趣的研究领域、几个想法一致的伙伴，在“公司”这个实体还并不存在的时候，他们就开始了创业。所以当问到他为什么要创业的时候，乃岩说他没有考虑太多，“我只是想发挥我的能力和特长，做的开心就好”。但是一开始，团队必须要经历一个No One的过程。解决问题本来就是这个团队的初衷，也是他们一直以来信奉的工作态度。没有人知道他们，那就想办法让别人知道。2016年初，从没有做过检测分割任务的乃岩，带领几个实习生和北美同事一起，在当时国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集KITTI和计算机视觉语义分割数据集Cityscapes上打破十项无人驾驶领域世界纪录。这些成绩对于别人来说意味着什么，我们无从而知。而对于乃岩来说，最大的意义并不是在技术上积累了多少，而是从那个时间点开始，他对所有未知都不再畏惧。“任何事情只要我们想去做，我们一定可以做成”。
自动驾驶行业本身就是会遇到很多新的问题，这和做科研很像。每天都要不停去学习新的知识来解决新的问题。很多人把我们做的事情比作是登月，乃岩却有他自己的看法“Apollo登月计划，成功了6次就名垂千古，但是对于自动驾驶来说，我们要保证10000次里也不能失败一次。从这个角度来说，自动驾驶是比登月更有挑战的事情。所以这个事情做好了，我们真的是可以被历史记住的。”
用正确的方法做正确的事
受博士期间实习和交流访问经历的影响，让乃岩看到一个好的实习或是工作的地方，带给人的影响是非常大的。不论是当年和他一起实习的同僚，还是当年的mentor，现在都已成为各大明星AI公司中，独当一面的负责人了。所以到现在，当他的角色反转，变成一个mentor的时候，他也希望每一个在图森未来实习或者工作的同学，都能有自己的收获。“我们希望大家是双赢的状态”。
所以乃岩一直在他的团队，推行1对1的导师制度。通常，他和团队会给新人一个2-3个值得去做的topic，大家在讨论之后，选择最终的topic进行工作。在这里，最优秀的实习生曾经用1年半的实习时间，发了4篇论文。而平均来看，每一位在这里实习过一年的同学，都会有至少一篇科研论文的产出。乃岩说这是一个很自然的过程，“如果一直在正确的方向努力，产出是必然的，我也希望离开图森的同学，在5年10年之后，回过头来看，也会像我感激MSRA和IDL一样，感激在图森的经历”。
正因如此，为了给所有在图森未来实习或者工作的同学，创造一个正如当年IDL或者CMU那样的环境，面试的筛选门槛自然也很高。“我不会创造一个平庸的环境，大家应该一起为公司的成长负责。”乃岩如是说。
除了竭尽全力创造一个好的科研环境，他最大的职责在于确保团队的行进方向是正确的。避免浪费时间最关键的步骤是，决定什么事情不做。选择最有价值和前途的事情远比做事情本身更重要。如果一个技术花了3个月做完发现没有用，他说他会觉得很自责。“我最大的责任是帮助大家减少战略上的愚蠢，我不喜欢用所谓hard working去弥补内心的不安，盲目努力是没意义的”。
如何减少战略上的愚蠢？要做到这件事，就不得不提到Research taste这个词。这个词，是他读完《禅与摩托车维修艺术》这本书之后总结的。（传送门：https://zhuanlan.zhihu.com/p/86026116）乃岩认为，taste代表的就是一个人对于自己关心的某个领域最顶层的认知以及发展趋势，它完全贯穿于一个好的研究者的工作中。他们往往都是用最简单的方法解决最本质的问题，没有刻意的包装。作为一个公司的首席科学家，他希望带给团队的，也正是这样的讯息：提出正确的问题，用正确的方法解决问题。
乃岩负责的算法组，团队年龄平均25岁。这一代职场人拥有和父辈非常不同的成长经历，所以他们对于自己的工作会更有想法，更聪明，也更直接。面对“自己是如何管理好这样年轻的团队”的问题时，乃岩没有思考太久，就说了两个字：信任。"人多了之后，每个人都会有自己想做的事情，但是我会确保让大家在目标一致的情况下，给予他们充分的自由，这也是我博士老板Dit-Yan Yeung教会我的”他补充道。乃岩非常重视职场中“人”的因素，所以在人才选拔上他坦言自己更偏好于年轻人，因为他们更加“think out of box”。
CV岗位过热了吗？最后，引用知乎上这个热议的问题，作为这篇的结尾。竞争的激烈难免带来焦虑，这些焦虑，有来自外界的，也有来自同龄人的。乃岩也说自己会在一些特定时期感到焦虑，他说只有当自己看不清楚问题的本质时，才会感到焦虑，但是即便这样，这个过程也不会持续太久。因为这些问题最后都会被分解成：
1.问题是什么？
2.问题涉及到的范围是什么？
3.它的输入输出是什么？
4.如何建立评价标准
5.解决问题
乍一听起来，可能有点一头雾水。乃岩说这就是做博士研究的步骤，同时也是做任何事的方法论。解决问题是所有环节的最后一步，真正重要的是定义清楚第一步。那么，我们再回头看看这个问题。CV岗位过热这个问题的本质是什么呢？我们更愿意这样定义这个问题：能够帮助公司业务产生价值的人，还是非常稀缺。为什么这么说？ The Hype Cycle早就将这个过程定义的非常清晰，任何事物的发展都会经历从诞生、过热、泡沫、重来、实际产生价值的5个不同阶段。所以的确，现在CV这个领域的赛道看似已经拥挤不堪，但真正那些可以最终给公司带来价值人，却凤毛麟角。
如此，这个问题的答案就非常明朗了。 对于普通人来说，是，的确存在盲目涌入赛道的现象； 而对于金字塔顶尖人才来说，则赢者通吃。 那么，如何从容不迫地去面对来自外在环境的压力？乃岩用洋葱打了一个比方。最核心的是修炼自己的内功，就像是洋葱的最里面，这里面包含了一些基本的素质，例如好奇心、自驱力、分析和逻辑能力；中间一层则是针对问题的一些基础，例如对于数据的敏感度，Coding和数理的基础等等，所谓行业应用，像是人脸识别、自动驾驶等等，才是最外层的。无论外部的应用如何改变，内核的基础才是最值得花时间去攻克和讨论的。 所以，或许所有正在担忧CV岗位是否过热的人都可以这么问问自己的内心，现在自己在什么位置，以及自己即将或者可以到什么位置。修炼自己的内功，才是以不变应万变的重中之重。毕竟，我们有理由相信，播下的种子，早晚都会开花。
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