AI大牛颜水成回归学界！重返新加坡国立任特聘教授，专注e-AGI研究

白交
2025-01-21
12:28:14

来源：量子位

白交 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

在产业界兜兜转转几年后，颜水成再次选择回归学界——

重返新加坡国立大学NUS，担任计算机系特聘教授。没错，就是他第一个教职所在地，也是他声名鹊起的地方。

而距离他上一次动向，过去不到三个月。

去年11月份，他突然卸任昆仑万维研究院院长。官方宣布，改任昆仑万维荣誉顾问，继续为公司在AI科研领域的发展提供指导意见。

与此同时，还辞去了天工智能联席CEO。

如今，再次回到NUS，他表示将专注于e-AGI，包括不限于Edge端侧、Embodied具身、Evolving等领域的研究。

从此次官宣来看，他回归学界的同时，还能兼顾产业和个人研究中去。

颜水成再次回归学界

在他谷歌Scholar上状态也已经更新：NUS<—Sea AI Lab<—NUS，正在积极寻找RF/PhD/RA/Visiting的学生。

同时也可以看到，目前他发表论文引用量已经超过110000次。而最高引的论文，还是当年在NUS经典论文NIN，引用数超过9900次。

这个「Network in Network」（NIN）网络结构的核心1×1卷积是近年来几乎所有计算机视觉深度学习模型的标准模块，其思想也被后期的 GoogleNet、ResNet等模型所采用。

作为CV和ML领域的专家，颜水成毕业于北大数学系，2004年获博士学位。其间，他曾在微软亚洲研究院实习。师从微软亚洲研究院创始人之一的张宏江博士。

从北大毕业后，颜水成前往香港中文大学汤晓鸥教授的多媒体实验室做博士后研究，研究方向主要是人脸识别。

一年后，他前往美国伊利诺伊大学香槟分校（UIUC），师从黄煦涛教授。2007年，加入新加坡国立大学，创立了机器学习与计算机视觉实验室，没想到一待就是8年。

随后在2015年，看到深度学习视觉的浪潮，他选择进入工业界——

加入360集团担任集团副总裁、人工智能研究院院长、首席科学家。

两年之后，他加入当年最受瞩目的AI四小龙之一依图，出任依图科技首席技术官CTO。

2021年他加入新加坡Sea集团创立Sea AI Lab。不过按照现在的时间推算，在入职Sea之前，他曾短暂在NUS待过一阵子。

几经辗转之后，2023年他回到国内，在智源研究院任访问首席科学家，并在不久之后正式加盟昆仑万维，被认为奔赴「通用人工智能」浪潮。

在昆仑万维14个月时间里，官方显示，他从0到1搭建了2025全球研究院，围绕下一代模型架构和Agent两个方向展开了深度的研究。

不过在颜水成卸任之后，昆仑万维还没有官宣新的2025全球研究院院长。

离开五年后，重返NUS

此次带着新的目标与期许重返学界，而NUS是他再熟悉不过的地方。

当年他连着在汤晓鸥教授、黄煦涛教授门下做完博士后研究之后，刚刚三十出头选择了NUS第一份教职。

来到NUS之后，很快就开始组建机器学习与视觉实验室（NUS-LV Lab）。

据公开消息称，当时他对团队内学生要求很高，深夜探讨研究论文是常事，除了写文章，还积极参与各种赛事，一举拿下各路顶级国际会议和赛事的冠军，直接让他在整个AI圈里成名。

或许正是这次从零组建实验室的成功经历，决定了之后他在产业界数次被钦点组建公司AI Lab的原因。

而当年他的一些学生们，也已经成为当下产业浪尖上的中坚力量。

陈强，NIN作者之一，现在Shopee/SEA工程总监。他本科毕业于中国科学技术大学，其后在上海交通大学读硕士。当年颜水成团队2010年首次出战国际赛事Pascal VOC，他是夺冠主力。

△图源：谷歌Scholar，下同

林敏，NIN一作，目前是Sea AI Lab首席科学家，他从北大元培班毕业，最开始进入NUS还在专注生物科学专业，随后转向计算机来到颜水成团队，结果意外提出NIN网络架构一举成名。

刘洛麒，目前是美图技术副总裁，也是美图影像研究院（MTLab）负责人，携团队发布了美图视觉大模型MiracleVision。此前曾在360研究院负责计算机视觉在 IoT 和互联网业务的落地。

夏威，摩尔线程AI首席科学家，AI研发副总裁。博士期间，他曾先后获得2012年PASCAL VOC和2014年ImageNet的冠军。去到摩尔线程之前，他曾担任Orbeus首席科学家，后者被亚马逊收购，他也就作为创始主任科学家，负责领导AWS 人工智能云服务Rekognition的算法研发工作。

而当时夏威室友，同年来到颜水成团队的董健，目前是Shopee公司董事。曾在360研究院待过，也曾领导过360智能工程部，负责公司级的AI基础设施建设和中台化AI能力输出。

同样在360待过的还有黄君实，现在在美团视觉智能中心。

……

如今颜水成再次回到同样的老地方，不同的是带着新的目标和期许。

不是深度学习，不是CV，是AGI。

参考链接：
[1]http://xhslink.com/a/54a1gYQj8Mf4
[2]https://www.leiphone.com/category/ai/apAswDK3OJ6nvTFA.html
[3]https://www.linkedin.com/in/shuicheng-yan-123a866/

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