CVPR华人包揽最佳论文，中国AI未来可期

    近日，计算机视觉和模式识别的顶级学术会议，CVPR 2019 会议开幕式暨颁奖仪式在美国洛杉矶举行，经过 CVPR 2019 专门的最佳论文奖评选委员会（Best Paper Award Committee）评审，评委们从50 篇最佳论文候选名单中评选出 4 篇获奖论文，分别是 2 篇最佳论文荣誉提名、1 篇最佳学生论文和 1 篇最佳论文。
    今年的CVPR上，华人收获颇丰，几乎包揽了最佳论文、最佳学生论文和最具影响力论文奖，分别由来自CMU的辛书冕等人、加州大学圣巴巴拉分校的王鑫等人和李飞飞团队等人摘得！
    
    华人包揽三大奖项第一作者，李飞飞成经典
    
    最佳论文奖
    CVPR 2019年最佳论文奖为《A Theory of Fermat Paths for Non－Line－of－Sight Shape Reconstruction》，作者来自卡内基梅隆大学，多伦多大学和伦敦大学学院，论文一作辛书冕是卡耐基梅隆大学机器人研究院的博士二年级学生。
    这篇文章提出了一种新的光费马路径（Fermat path）理论，来估计非视距物体（non－line－of－sight）的形状。非视距问题就是摄像头无法直接看到某些场景导致很多光子会因为散射或反射等情况朝着与镜头相反的方向前进。该方法首次做到精确恢复一些隐藏在角落里或者隐藏在漫射器后面的物体的形状。
    
    最佳学生论文奖
    最佳学生论文奖授予《Reinforced Cross－Modal Matching ＆ Self－Supervised Imitation Learning for Vision－Language Navigation》，作者来自加州大学圣巴巴拉分校，雷德蒙德微软研究院和杜克大学，一作王鑫。
    本文获奖理由是在视觉语言相结合的导航中作出了跨越性进步。它结合了强化学习和自我监督模仿学习的优点，使机器人能够通过遵循引用环境地标的自然语言指令来导航到现实环境中的目标位置，模仿人类如何给出和遵循指示。该论文在同行评审中获得了所有三个“Strong Accept”，在投稿文章中审稿得分排名第一。
    
    经典论文奖：李飞飞ImageNet十年后再获殊荣
    Longuet－Higgins 奖是 IEEE 计算机协会模式分析与机器智能（PAMI）技术委员会在每年的 CVPR 颁发的 “计算机视觉基础贡献奖”，表彰十年前对计算机视觉研究产生了重大影响的 CVPR 论文。奖项以理论化学家和认知科学家 H． Christopher Longuet－Higgins 命名。
    2019 年的 Longuet－Higgins 奖授予邓嘉、李飞飞、李佳等人的ImageNet工作：ImageNet： A Large－Scale Hierarchical Image Database。ImageNet可以说是计算机视觉领域最负盛名的工作，这篇论文发表于 2009 年CVPR，目前已有11508次引用。
    中国AI实力屡获认可
    作为计算机视觉的顶级会议，CVPR 2019 盛况依然，中国学者斩获颇丰也代表了中国学术影响力的不断提高。今年的CVPR对论文作者机构和论文主题做了双向筛选，根据外部不完全统计，国内学校、学术机构、企业投稿都非常积极，也收获颇丰。
    其中，阿里巴巴（含蚂蚁金服）被接收口头报告论文4篇，海报论文8篇；中国科学院被接收口头报告论文11篇，海报论文46篇；清华大学被接收口头报告论文9篇，海报论文47篇，表明了国内学校、机构和科技企业在计算机视觉领域的研究实力和学术能力，凸显了中国学者的国际影响力越来越强。
    作为世界人工智能第一梯队，除了在CVPR上的学术表现，中国的人工智能实力在各个维度屡获认可。在专利申请上，中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家。据《日经亚洲评论》统计，中国的人工智能专利数目其实在2015年就曾经超过美国，位居环球第一。
    在论文文献上，根据科技部发表的《中国新一代人工智能发展报告2019》，在2013－2018 年，全球人工智能领域的论文文献产出共 30．5 万篇，其中中国发表 7．4 万篇，居全球最高。另外，在企业数量、融资规模上中国居全球第二。中国已成为名副其实的全球人工智能产业大国。
    未来的中国AI：人才是关键因素
    中国的AI正步入快速发展的轨道，虽然，在各项指标上都居于世界前列，但目前我国人工智能人才培养与美国相比还是远远落后的，无论是在高校研究者的数量上还是研究成果上，都有较大的差距。根据CS ranking数据，在全球人工智能研究排名前20的高校中的顶级学者数量进行比较，美国占68％，中国占24％；而人工智能人才的从业人数上，美国也是中国的近两倍。
    人工智能产业的竞争，说到底是人才和知识储备的竞争。人工智能领域的技术门槛比较高，更是需要多学科、多领域联合的复合型高端人才。短期来看，人才缺口会持续放大，供给压力凸显，持续的人才培养，才能让人工智能的发展更好地适应可能面对的新挑战。
    人工智能带来了第四次工业革命浪潮的汹涌之势，众多传统行业借助AI赋能产业结构，不断升级换代与创新变革，国内更是诞生了诸如旷视科技、商汤科技、极链科技、依图科技等优秀人工智能创新企业。加强人才培养，才能从根源上领跑，让中国成为全球人工智能赛道上一个最强有力的“先锋”，有望在国际科技竞争中掌握主动权。