孙剑纪念专题回顾人工智能巨匠的学术贡献与人生
十六年前，黄煦涛教授在香港度过圣诞节时，偶然注意到聚会中几位计算机视觉领域的领军学者年龄恰好相隔十岁：1936年出生的黄煦涛本人、1946年出生的马颂德、1956年出生的高文，以及1966年出生的沈向洋。大家随即展开讨论，期待下一次聚会能否迎来另一位更年轻十岁的领军人物。讨论很快聚焦于一个人选——沈向洋的学生、1976年出生的孙剑。
2020年夏季，在全球人工智能与机器人大会（GAIR）的“Thomas S. Huang纪念专场——中国计算机视觉的四十年传承”环节，陈长汶教授向与会者讲述了这段关于“四十年传承”的渊源。
作为这段传承故事中的关键人物，孙剑博士曾连续三年（2017年至2019年）在GAIR大会的讲台上，用上百页详实的幻灯片，向数千名青年学子和研究者无私分享他的研究成果与行业洞察。
然而，就在一周前的6月14日，孙剑博士因疾病突然离世。消息传出，整个人工智能学术界与工业界无不深感痛惜与哀悼。
生平与学术贡献
孙剑博士毕生致力于科学研究，是人工智能、计算机视觉及深度学习领域国际公认的顶尖科学家。他的研究工作扎实而深远，切实推动了AI技术的演进与产业落地。其主要研究方向集中于计算机视觉与计算摄影学。自2002年起，他在CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH、IEEE PAMI等国际顶级会议与期刊上累计发表学术论文百余篇，谷歌学术引用次数超过28万，H指数高达121，并两度荣获CVPR最佳论文奖（2009年、2016年）。
2016年7月，孙剑博士加入旷视科技，出任首席科学家及旷视研究院院长。在他的引领下，研究院从一支十余人的团队，迅速发展成为业内领先的计算机视觉研发机构。其间产生的多项创新成果，如移动端高效卷积神经网络ShuffleNet、开源深度学习框架旷视天元MegEngine、AI生产力平台Brain++等，均引领了人工智能技术的应用潮流。更为重要的是，孙剑博士亲手培育了研究院开放、平等、自由的学术文化，并明确了其核心使命：通过持续创新拓展认知边界，以卓越科技创造产品价值。
里程碑之作：ResNet
根据谷歌学术数据，孙剑博士的论文总引用量已超过28.6万次，其中被引最高的便是那篇具有划时代意义的《深度残差网络（ResNet）》。ResNet是首个成功训练超过百层的深度神经网络，被誉为深度学习发展史上的关键里程碑之一。
在2017年的GAIR大会上，孙剑曾介绍ResNet的研究背景：早期，学界普遍认为极深的神经网络难以有效训练。直到2012年，8层结构的AlexNet取得突破，才扭转了这一观念。但受当时训练技术的限制，网络深度在20层左右便遇到性能瓶颈。ResNet的提出，通过创新的“残差连接”设计，从根本上解决了深度网络中的梯度消失与网络退化问题，使得训练数百甚至上千层的网络成为可能，从而将神经网络研究带入“深度自由”的新纪元。
这一切源于神经网络领域一个朴素而坚定的理念：“越深越好”。网络层数的增加意味着更强的特征表达与更高的抽象能力；同时，更多的参数也提供了更大的优化空间。在一定程度上，深度可以弥补网络架构设计上的某些不足，这也使得模型调优成为AI研发者的重要工作。正如知名学者李沐所言，如果你在使用卷积神经网络，那么有一半的可能性，你正在使用ResNet或其衍生模型。
然而，网络深度的增加也伴随显著挑战：梯度消失或爆炸、过拟合，以及更难以解决的“退化”问题——即随着深度增加，模型性能不升反降。ResNet的核心突破，正是通过简洁而巧妙的残差学习模块，优雅地化解了深度网络的退化难题，为超深层网络的训练铺平了道路。
我们可以这样比喻：在神经网络中引入隐藏层，解决了“单层网络无法拟合异或函数”的根本局限，这是从0到1的突破；AlexNet证明了深度学习的强大潜力，实现了从1到10的跨越；而ResNet，则开启了从10到100乃至1000的无限拓展空间。
除ResNet外，孙剑博士在目标检测框架Faster R-CNN、空间金字塔池化（SPP）、基于暗通道先验的图像去雾算法、轻量化网络ShuffleNet等方向上的开创性工作，同样在计算机视觉的多个关键领域做出了卓越贡献。
为了不曾忘却的纪念
我们始终相信，纪念是为了不被遗忘。
在近日凌晨开幕的CVPR 2022大会上，组委会特设简短环节，以致敬和缅怀孙剑博士。作为CVPR社区的活跃成员及两度最佳论文奖得主，他的离去是整个学术界的重大损失。个人的身影或许会随时间淡去，但他留下的智慧与成果，已成为推动世界向前的一部分。
孔子有云：“君子疾没世而名不称焉。”留名青史，是对人生价值的一种激励。在历史长河中，唯有那些推动进步、为世界留下深刻印记的思想与成就，方能真正不朽。
为此，我们特别策划推出孙剑博士纪念专题，旨在回顾其生平，缅怀其贡献，解读其学术思想，并期待将其探索精神传承发扬。
本期专题涵盖以下四个部分：
生平与贡献。本文已作简要梳理，若有疏漏之处，敬请谅解。
研究解读。对于众多AI研究者而言，孙剑是成长路上的良师益友。我们选取其最具代表性的研究工作进行分析解读，亦如其学生张祥雨在悼文中所寄望的：愿后来者能承接薪火，砥砺前行。
怀念文章。我们最初考虑特邀撰文，但最终决定汇集其亲友、同事已公开发表的追思文字，整理那些真挚的回忆片段。
演讲整理。汇总孙剑博士关于研究理念、前沿进展以及对学术与产业结合的深度思考的公开演讲内容。
作为内容创作者，我们深信文字的力量。将孙剑博士的研究、故事与思考汇聚于此，是我们所能想到的最好的纪念方式。也期望每一位读者能借此对照自身，见贤思齐，并沿着先驱开拓的道路，继续求索前行。
研究解读
残差网络究竟解决了什么问题？其为何如此有效？
怀念与追忆
R.I.P, Jian. We already miss you.
忆孙剑
Rest In Peace！ResNet In Use！| 学术人生
孙剑亲自撰文：我在 Face++ 的这半年
演讲内容汇编
2016 孙剑：登上“人工智能之月”，我们爬树还是造火箭？
2017 孙剑：如何在大公司和创业公司做好计算机视觉研究
GAIR 2017｜孙剑：计算视觉的革命与挑战
CVPR 2018 旷视「盐城湖AI之夜」｜孙剑致辞
GAIR 2018｜孙剑：如何打造云、端、芯上的视觉计算
2018 孙剑：物体检测中很难用函数逼近去解决的几大问题
孙剑：“吾将上下而求索” | 二十一世纪计算
GAIR 2019｜孙剑：深度学习视觉变革视觉计算
2019 新一代人工智能院士高峰论坛｜孙剑：视觉计算的前沿进展
2020 孙剑 ：视觉计算的前沿进展
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