千里之行，始于足下，揭秘地平线联合创始人杨铭的“平凡”之路

2017-02-16 10:43:05 作者： 来源：HorizonRobotics 浏览次数：0 网友评论 0 条

中华PE:

“我本硕博读了十一年，和黄畅比正常了许多。”杨铭微笑着说出这句让我至今仍记忆犹新的话，之后便静静看着我们，依旧淡定若常。共事了那么久，幽默、举重若轻、彬彬有礼是他留给我最深的印象。

谈及之前的求学工作经历，他这样说：“学习工作呢，和做人是一样的，最重要的就是开心，但认真投入努力争取的态度是必须的。点滴小事些许机会，用心对待全力以赴，都可能会有出乎意料的收获。”确实，一路走来，他一直在开心的努力着并且收获着:

1997年，杨铭作为天津一中年级第一名保送至清华大学，作为优秀毕业生毕业于清华电子工程系本科，后继续读研取得清华大学硕士，2004年赴美国西北大学攻读博士学位。博士毕业后，他先后就职于NEC Labs America和Facebook，从事计算机视觉机器学习研究与产品开发；在Facebook工作时，参与创建了Facebook AI Research，主导DeepFace项目，应用深度学习算法使人脸验证正确率在LFW库上达到97.35%，接近人工测试水平。2015年，他回国加入地平线机器人技术，和余凯一起创业。迄今共发表50余篇学术论文，引用超2600次，并获得13项美国或国际专利。

越“玩”越大

清华读书的日子，除了繁忙的学业之外，也许和很多同学一样，杨铭留下的最美好的回忆是和兄弟们一起打游戏（而不是…，你懂的），从泡泡龙、皮卡丘、侍魂，到帝国时代、星际争霸。研一暑假时，大家觉得总是玩游戏也不是个事儿，而且独乐乐不如众乐乐，于是杨铭和几个同学组队参加了第一届微软创新杯大学生软件开发比赛。他们学习了微软新推出的C#语言和.Net框架，编写了一个开放的通用游戏平台，用户不仅可以在这个平台上下象棋、打扑克、进行俄罗斯方块对战等等，还可以自己定制扑克牌的规则灵活地编出新的扑克打法。

由于他们的编程水平和创意，这个游戏平台获得了中国区比赛一等奖，获得了去微软西雅图总部参观一周并向李开复展示作品的机会。之后，杨铭和队友们又参加了亚洲区决赛，并在颁奖时见到了比尔·盖茨。虽然在西班牙举行的世界决赛由于非典的影响没有成行，杨铭和小伙伴们还是觉得很开心，“一直觉得这件事很神奇，开始时只是暑假大家想找点事做，没想到竟然能越走越远，而且在亚洲区决赛中我们是唯一没有指导教师的团队，看来敢去尝试还是很重要的，很有可能有意想不到的收获。”

扎实的学术之路

2004年从清华电子系硕士毕业后，他来到美国西北大学跟随吴郢教授研究计算机视觉，攻读博士学位。吴教授专注于计算机视觉领域研究，年轻有为，也是非常刻苦要求很高的。杨铭刚到美国，教授就要求他在适应美国生活学习的同时，争取在三个月内发表一篇顶级国际会议CVPR的文章，这对刚入学的博士生来说简直就是一个不可能完成的任务。

但是天性乐观认真努力的杨铭，把自己关在实验室里，踏踏实实的钻研突破每一个技术难点，推敲每一句学术用语，虚心向实验室师兄请教。吴郢教授也每星期和他开三次讨论会，并在关键技术节点上给予详细的指导。最终他不负教授期望，成功在CVPR上发表学术文章，博士生一年级就能发表顶级国际会议论文，是非常少见的，这使他的学术之路有一个很好的开端。“这篇文章也许不是我最受人关注的工作，但确实是我文章被接收时最开心的一次，感觉很幸运开始时有吴老师指明研究方向，这次成功才真正坚定了我的学术之路”。

博士毕业后，杨铭加入了NEC美国研究院，继续计算机视觉和机器学习研究与产品开发。在这里，他结识了很多人工智能领域的牛人，比如他工作后的第一个Mentor，现任百度杰出科学家的机器学习专家徐伟，与伟哥亦师亦友的那段工作经历，每次提起来都让杨铭津津乐道。也是在这里，他结识了余凯，正是这段共事的经历，铺垫了之后他加入地平线机器人技术一起创业的契机。

杨铭一贯作风低调，对待工作踏实又执着，挠头的事情交给他，他总有办法攻克。但又从不听他抱怨或叹息，仿佛谈笑之间，问题已迎刃而解。和他共事，总暗暗感叹他的聪明肯干，又平和幽默，让人如沐春风。“他看起来是一个很安静的人，但是经常会做些让你刮目相看的事情。他在计算机视觉领域内扎实稳健的研究工作，及取得的一系列成就让我非常钦佩。地平线能有杨铭这样的人才加入共同创业，我非常高兴，也对未来充满了信心。”地平线创始人兼CEO余凯，这样评价他心中的杨铭。

主导Facebook DeepFace项目

随着近年人工智能科学的快速发展，以及在工业界的大规模应用，很多互联网巨头都建立了自己的人工智能实验室，Google、微软、百度IDL、Facebook都是其中的佼佼者。2013年杨铭加盟Facebook，在扎克伯格的重点关注下，参与创建Facebook人工智能实验室，主导人脸识别项目DeepFace的研发。Facebook的员工年轻奋进，充满朝气和冲劲，他幽默的个性和扎实的编程能力在那里如鱼得水。

识别人脸对于人来说不是什么难事，但换成计算机就不是一件容易的事情了。作为排名世界第一的照片分享网站，Facebook运行着世界上最大规模的商用人脸识别系统（没有之一），如何持续地提高识别系统性能成为重要的任务。基于深度卷积神经网络的图像识别在学术界ImageNet一千类物体分类评测取得突破性进展，随之而来的问题是深度学习能否提高已经高度优化的实际商用图像识别系统性能。

2013年，杨铭与Facebook AI Research（FAIR）同事Yaniv（前Face.com创始人兼CTO）、Omry（前Face.com首席工程师）、Marc'Aurelio（前Google Brain科学家）一起开始了DeepFace项目的研究工作。他们通过创新的3D人脸建模方式对齐人脸，有效地解决人脸朝向差异问题，然后通过深度神经网络学习了一个通用的人脸表达特征，区分不同的人脸。在一个包含4030个人的440万张标定的人脸库中，DeepFace使用9层的卷积神经网络来获得人脸表征，该神经网络处理的参数高达1.2亿，这也是当时最大规模的人脸训练库得到的神经网络。这个新方法将LFW标准测试集上人脸验证的错误率降低了25%，识别率最终达到了 97.35%，而人工进行相同测试时的成绩为97.5%，已经接近人工测试的识别水平。

这项工作在世界范围业界产生重大影响，被一百多家媒体广泛报道，包括Science Magazine、MIT Tech Review、Forbes等。“我的同事Yaniv创立的Face.com应该是第一个成功的以云服务方式提供人脸检测识别的计算机视觉创业公司，并为Facebook的应用进行了专门算法优化，DeepFace这个工作的主要意义在于，验证了深度学习在此基础上可以更进一步明显提高商用图像识别的性能。”

2015年，听闻杨铭要离开Facebook，跟随余凯回国创业，Facebook CTO与扎克伯格都出面挽留杨铭，希望他能留在Facebook，继续人脸识别的研究工作。对于Facebook的挽留，他非常感激也深受感动，这说明他的工作得到同事们的认可。但回国创业，定义机器人时代的“大脑引擎”，是未来他更想努力为之拼搏的事。最终他获得了同事们的理解和支持，回国开始人工智能领域的创业之路，成为余凯之后，地平线工号为0001的员工。

人工智能技术实际应用

和余凯一样，杨铭也认为人工智能技术实际应用的突破口是在软硬件相结合的定制化平台上。

近年来以深度学习为代表的人工智能研究取得巨大突破，大幅提升了语音、图像识别的性能，使其接近实用，这主要是海量数据积累、算法能力进步和硬件性能提升到达了一个临界点的结果。然而，深度学习的算法还很少应用于日常生活中，人们生活中接触到的各种设备还远不够智能，有非常大的改进空间。将深度学习算法模型进一步丰富和改进，并推动本地化人工智能的实现，使人工智能技术真正为人所用，成为地平线定义机器人时代“大脑引擎”的原始动力。

人工智能的本地化，意味着以手机为中心的时代将慢慢过渡到生活中各种智能设备相互协同互动，它的实现将是人工智能在消费者场景中得到普及的关键一步。在余凯的感召下，像杨铭这样一批有能力有梦想的人聚集在地平线，小步快跑，不断寻求技术和应用的双端突破。尤其是杨铭，领导地平线软件团队的他不仅能发挥计算机视觉领域积累的强大的技术能力，更要双管齐下，带领团队进行对现有应用场景的发掘，提升对用户与场景的综合理解，在与算法硬件等团队的紧密合作中，不断推动地平线软硬件相结合的研发和通用平台的搭建。地平线的曙光，触目可及。

2015年6月，杨铭回国加入余凯的创业团队，“能和志同道合的人一起工作一起拼搏，很开心。”

九层之台，起于垒土；千里之行，始于足下。从天津一中到清华大学，从美国西北大学到NEC Lab America，从Facebook人工智能实验室到地平线，杨铭一直淡定自若、脚踏实地的一步步实现自己的梦想。他行走在自己的“平凡之路”上，终将实现非凡的人生。