孙剑：博观而约取，厚积而薄发

作者：2013级工科试验班学生 蒋雪莹

孙剑，1993年进入西安交通大学学习2003年毕业于西安交通大学人工智能与机器人研究所，先后获得学士、硕士、博士学位。（2019年6月更新）

“在清华读完本硕博叫‘三清’的话，那么我就是‘三交’了。”孙剑风趣的开场白，道出了他与西安交通大学10年的缘分。1993年，孙剑考入西安交通大学，2003年毕业于西安交通大学人工智能与机器人研究所，先后获得本科、硕士和博士学位，毕业后加入微软亚洲研究院至2016年。今年7月，孙剑加入旷视科技担任首席科学家(Chief Scientist)和Megvii Research负责人。2010年曾被美国权威技术期刊MIT Technology Review评选为“全球35岁以下杰出青年创新者”，拥有四十余项国际或美国专利，他和他的团队的研究成果被广泛应用在微软Windows、 Office、Azure、 Bing、 Xbox等产品中。落其实者思其树，饮其流者怀其源，今年是西安交大人机所成立30周年，孙剑身着30周年纪念衫，回到母校，为研究所献上祝福。

愈挫愈勇，砥砺前行

科研，对于孙剑来说，既是学业，也是事业。百折不挠，勇于尝试的毅力，是他在十几年的科研工作中最闪光的品质。孙剑告诉记者，在读博期间，他和大多数博士生一样，一开始非常迷茫。知识有限，创新不足，谁也不知道哪个项目是自己的“命中注定”，除了不断尝试，别无他法。硕士期间，他从事人脸检测的识别研究，博士期间钻研立体匹配，而毕业后的近五年时间，孙剑都在开展关于计算摄影学的研究。就这样，孙剑在不断地尝试中愈挫愈勇，前行不止。

2015年，孙剑带领的团队斩获了图像识别国际大赛五项冠军（ImageNet分类，检测和定位，MS COCO检测和分割）。然而，这并非一帆风顺。在视觉智能这个领域，核心技术有三部分：深度学习平台，视觉理解核心问题和关键视觉应用，而孙剑所带领团队主要的突破口，在于深度神经网络的改进。

说到深度神经网络，重点是要“深”。这个深度往往受到计算资源和训练算法的双重限制。孙剑和他的团队尝试回答一个问题：“是否越深的网络，错误率一定越低呢？”团队的实验性结果发现原来并非如此——过深的网络容易出现欠拟合等现象，反而降低了正确率。

为了解决这一问题，孙剑与他的团队从对问题的重新定义角度出发，研发出了深度残差学习的方法，解决了“网络越深，错误越多”这一矛盾。在2015年的国际大赛中，他们的“图像识别的深度残差学习”系统达到了152层的深度，而错误率仅有3.5%！要知道，普通人眼的错误率约为5.1%。

困难、瓶颈，永远与科研相伴而行。从研究生时进入西安交大人机所接触科研，到毕业后进入微软亚洲研究院，十余春秋，孙剑坚持在科研道路上。“抗击打能力很重要，因为挫折和瓶颈太多了，做每一个实验前，我们都做好失败的思想准备，但若不尝试，就注定失败。”他坚定地说。毕业十几年来，孙剑累积在CVPR、ICCV、SIGGRAPH、 PAMI等世界顶级学术会议和期刊上发表了学术论文90余篇，并于2009和2016年两次获得CVPR计算机视觉年会的最佳论文奖。

厚积薄发，“神鬼”兼并

工作时是受人敬仰的“大神”，生活中是平易近人的学长。孙剑回到母校，很多在校的研究生和博士生纷纷围上来，请教研究中遇到的难题，孙剑都十分耐心地一一解答学弟学妹们的问题。

在接受采访时，孙剑也从多年经验出发，分享了很多从事科研的心得。在寻找方向上，他建议大家可以通过观察下一个五年内，那一个领域会有巨大的应用前景来决定自己大体的研究方向。找到方向之后，就要坚持长时间的积累。科学界也遵从“一万小时定律”：成为某个领域的专家，需要投入一万小时的精力。“那么研究要出成果，就算不要一万小时，三千小时也得有吧。”孙剑说，“认准目标，不断积累，或早或晚就会取得突破。”

此外，孙剑还讲述了一套颇有意思的“神鬼”论，来诠释科研过程中研究与实践的关系。“既要做鬼，也要做神。”这句话是孙剑上学时老师讲的，他一直铭记在心。“做神”是指基础问题研究，“做鬼”是指解决实际问题 。

“神”与“鬼”，在顺序上的差异对科研有重要影响。孙剑在微软亚洲研究院时师从当时的院院长沈向洋，而他的做法是不强调那个在先。即便是“先鬼后神”：出现实际问题，先以“鬼”的做法，不求理论做出结果；而成功之后，再回到“神”的思路，反过来推理其背后的原理，往往对问题会产生全新的认识。这样的作风也极大地影响了孙剑。孙剑说，“先神后鬼”还是“先鬼后神”因人而异，但是一定要“神鬼兼顾”，只有综合经验和理论，才能在科研路上越走越远。（原文刊登于《校友之声》2017-2018第1期）