學術橋?qū)W術體檢服務-人才評價
首頁 > 學者風采
關注我們
學術橋-訂閱號
學術橋-小程序
他拒絕百萬年薪留校任教!他曾獲“亞洲唯一”大獎!
未來,他也將在這個極具挑戰(zhàn)的領域,繼續(xù)深耕,不斷創(chuàng)造新成果。

  來源:頭條號@華中科技大學本科招生,整理自華中科技大學新聞網(wǎng)、華中科技大學電子信息與通信學院、華中科技大學教師個人主頁、中國科技網(wǎng)

  當一腔熱血的青年遇到一片可以施展才華的“寶地”,故事便由此開始。他放棄百度、華為、字節(jié)跳動等名企的誘人高薪,選擇站上“三尺講臺”,成為深受學生喜愛的青年教師;他帶領團隊勇闖“高效率視覺目標識別”研發(fā)難關,創(chuàng)造性發(fā)明空間稀疏的視覺自注意力模型,為計算機視覺研究領域“解鎖”更多可能。他是華中科技大學青年學者王興剛,堅持用“青春無悔、只爭朝夕”的奮斗精神,詮釋新時期青年科學家的中國自信。

  王興剛,華中科技大學電子信息與通信學院副教授、博士生導師、碩士生導師。先后在美國天普大學和加州大學洛杉磯分校進行訪問學習。2021年入選國家青年人才計劃,2015年入選中國科協(xié)青年人才托舉工程。曾榮獲中國電子教育學會優(yōu)秀博士論文提名獎、湖北省優(yōu)秀博士論文、微軟學者等榮譽。

  放棄百萬年薪,選擇華中大

  王興剛與華中科技大學的淵源頗深,他在華中大先后完成了本科和博士學業(yè)。讀博期間,他憑實力奪得2012年度全亞洲唯一的計算機視覺領域“微軟學者”獎。

  “一開始不夠自信,當時的對手太強了。”王興剛回憶,剛?cè)ノ④泚喼迣W院實習時,與亞太地區(qū)一流高校的計算機學科博士生競爭微軟學者獎學金。

  功夫不負有心人,一路過關斬將,王興剛最終成為亞洲區(qū)十位獲獎的微軟學者之一,也是唯一一個從事計算機視覺研究方向的獲獎者?!斑@給了我莫大信心——我們?nèi)A中大出來的學生,完全可以跟業(yè)界頂尖選手過招,并爭得一席之地。”王興剛說。

  2014年12月博士畢業(yè)的王興剛,有企業(yè)為他開出百萬年薪,但他放棄了誘人高薪,選擇留校,成為華中科技大學“三尺講臺”上的一員。在王興剛看來,熱愛是他做出這個看似“不劃算”選擇的原動力。

  當前,新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命正在發(fā)生變革,這與我國高質(zhì)量發(fā)展形成歷史性交匯。王興剛認為,加快發(fā)展新一代人工智能是“事關我國能否抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革機遇的戰(zhàn)略問題”,是“我們贏得全球科技競爭主動權的重要戰(zhàn)略抓手”,作為新時期青年科學家,理應當仁不讓、一馬爭先,立足于“四個面向”,踐行科研報國初心。

  “作為80后青年學者,我們經(jīng)歷了中國科研由弱到強的發(fā)展歷程、由不自信到自信的心路歷程。”在王興剛看來,科研自信是土生土長的中國學者的自信,是關于中國科研體系的自信,是“四個自信”在科研領域的集中體現(xiàn)。

  “解鎖”計算機視覺識別巨大潛力

  計算機視覺作為人工智能領域前沿研究學科,是一門關于如何運用照相機和計算機來獲取被拍攝對象的數(shù)據(jù)與信息的學問,好比給計算機安裝上“眼睛”和“大腦”,讓計算機能夠感知環(huán)境。視覺識別是計算機視覺的基礎問題,其研究目的是讓計算機、機器人的“眼睛”能在圖像視頻中精確的定位出感興趣的目標位置并確定目標類別。

  日前,華中科技大學與地平線計算機視覺聯(lián)合研究中心為期四年的合作研究落下帷幕。4月2日,王興剛團隊關于《基于神經(jīng)結(jié)構搜索的高效率人體姿態(tài)估計》論文獲得了《計算機可視媒體》期刊2021年度最佳論文獎。該獎項包含獎金1000美元,將在CVM 2022大會上頒發(fā)。

  目前,全球計算機視覺識別研究主要存在三大難題,即當前的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型難以準確靈活地刻畫復雜的視覺場景特征,視覺識別模型依賴于完美精確的人工標注數(shù)據(jù)來進行訓練和學習,方法需要的計算量大、功耗高,難以在低成本硬件上實時運行。

  剛開始,實驗設備缺乏、團隊經(jīng)費不足、人手嚴重不夠。王興剛團隊摒棄國外競爭對手做大算力大模型的思路,從數(shù)據(jù)高效和計算高效的思路實現(xiàn)獨辟蹊徑。他帶領團隊歷經(jīng)四年研究,提出空間稀疏的視覺自注意力模型,為實現(xiàn)高效率的計算機視覺識別“解鎖”巨大潛力,在圖像視頻語義分割、目標檢測等視覺識別問題中被廣泛采用。

  此外,空間稀疏的視覺自注意力模型的影響力還輻射到生命科學領域,于2021年被《自然》封面文章蛋白質(zhì)結(jié)構預測AI AlphaFold使用,有效解決了人工智能程序AlphaFold的內(nèi)存爆炸和計算速度慢難題。谷歌DeepMind創(chuàng)始人哈撒比斯博士評價:“該模型的成功啟發(fā)了采用注意力方法來解譯蛋白質(zhì)序列的探索。”

  “從最開始的一窮二白、艱難起步,到站上國際舞臺與世界頂尖同行同臺競技,從敢于競爭到善于競爭,我們是華中大精神的踐行者?!蓖跖d剛自信滿滿。未來,他也將在這個極具挑戰(zhàn)的領域,繼續(xù)深耕,不斷創(chuàng)造新成果。

延伸閱讀
特別聲明:本文轉(zhuǎn)載僅僅是出于傳播信息的需要,并不意味著代表本網(wǎng)站觀點或證實其內(nèi)容的真實性。
如果作者不希望被轉(zhuǎn)載,請與我們聯(lián)系。
掃碼關注學術橋
關注人才和科研