今日快讯:独家丨知名AI科学家叶杰平、薄列峰,加入阿里达摩院

2022-09-08 08:49:02   来源:商业新知网

城市大脑和XR掌门人更迭。


【资料图】

雷峰网独家消息,近日,达摩院新增两位AI 科学家,原贝壳技术副总裁、首席科学家叶杰平,前京东数科 AI 实验室首席科学家薄列峰已于近日入职阿里,分别担任达摩院城市大脑实验室和XR实验室(X Lab)负责人。

达摩院城市大脑实验室与XR实验室的原负责人分别为华先胜、谭平,两人先后于5月和8月离职。 而叶杰平、薄列峰的加入,弥补上 AI 领军人才的空缺,表明达摩院将持续推进城市大脑和XR两大领域研发工作。

叶杰平和薄列峰均为人工智能领域的领军人物,二人在推动AI技术落地方面各有建树。

阿里达摩院成立于2017年10月11日,关注机器智能、数据计算、机器人、金融科技和X实验室五大研究领域,其中,城市大脑是机器智能研究领域下设的实验室之一,XR实验室隶属于X Lab。

新任城市大脑掌门人叶杰平:

机器学习、数据分析领域国际知名学者

叶杰平,美国密歇根大学教授、IEEE Fellow、ACM杰出科学家。

1993年,叶杰平考入复旦大学数学系,1999年在新加坡国立大学获得硕士学位后,前往美国明尼苏达大学攻读博士学位,彼时他所选的方向正是机器学习。 博士毕业后,他加入亚利桑那大学,由此开启了十年的高产学术生涯。

图注:叶杰平

他在机器学习、数据挖掘和大数据分析领域的研究取得了丰硕的成果,尤其在大规模稀疏模型学习中处于国际领先地位,曾获得KDD和ICML的最佳论文奖、2019年度国际运筹学领域顶级实践奖项--瓦格纳运筹学杰出实践奖(Daniel H. Wagner Prize)。 当前,他的Google Scholar被引用次数已超过3.1万次。

不仅如此,在十年的执教研究期间,叶杰平也培养了一批优秀的AI 人才; 其中,快手AI平台负责人刘霁正是他在亚利桑那大学任教时所带的学生。

2015年,叶杰平被密歇根大学聘为终身教授。 同年暑期,回国探亲的他在同滴滴的一次技术交流后,离开学术界加入了滴滴。

2016年4月13日,滴滴研究院正式设立,何晓飞担任创始院长,叶杰平和弓峰敏(现滴滴出行信息安全战略副总裁)为副院长。 叶杰平加盟滴滴后,帮助滴滴实现从抢单到智能派单的转变,对滴滴最终战胜中Uber中国起到关键作用; 滴滴AI Labs在他的带领下也获得了很大的发展,在多个技术研究及应用均有较好的落地应用。

2020年9月7日,叶杰平从滴滴离职,并在一个月后正式加入贝壳找房,任贝壳技术副总裁、首席科学家,向贝壳找房CTO闫觅汇报。

在贝壳找房就职期间,叶杰平带领团队结合特定的服务场景和角色,以“人工+智能”为核心,加快AI在居住行业的应用创新。

时间来到今年四月份,在许多企业纷纷提出“降本增效”的大环境下,贝壳找房也成了当中的一员。

对此有业内人士猜测,叶杰平的离开,或在一定程度上与贝壳找房的大规模人事变动与业务收缩有关。

新任XR负责人薄列峰:

机器学习、计算机视觉领域大牛

另一位AI 大牛薄列峰,博士毕业于西安电子科技大学,先后在芝加哥大学丰田研究院和华盛顿大学从事博士后研究,在国际顶会和期刊论文80余篇,论文被引用超1.1万次。

其中,他的博士学位论文曾获得全国百篇优秀博士论文奖,RGB-D 物体识别论文荣获机器人权威会议ICRA最佳计算机视觉论文奖。

图注:薄列峰

在加入京东数科前,薄列峰就职于就职于亚马逊西雅图总部,任首席科学家,从事 Amazon Go 无人零售店的基础算法研究和工程落地。

2017年,京东数科提出产业数字化,定位“数字科技”,布局智能城市、数字营销等多个新兴产业领域。

同年10月,薄列峰正式加入京东数字科技集团AI实验室(京东数科AI实验室),任首席科学家。 薄列峰的研究领域包括机器学习技术、自然语言处理、以及语音、计算机视觉,他带着团队里AI、数据技术、物联网等各领域专家开始了前沿技术的探索。

此前,他曾 做客雷锋网《AI金融评论》公开课,分享在联邦学习领域的研究成果与最新进展。

据雷峰网了解,达摩院XR实验室的研究领域涵盖计算机视觉方向,旨在研发面向下一代互联网的前沿技术。 而薄列峰在这一领域的技术研发颇有建树,或能为XR实验室带来新的发展探索。

变动:达摩院的新机会?

达摩院原归属于阿里的云与科技板块,在2021年年底,达摩院升级为阿里巴巴一级组织; 城市大脑和XR实验室分别隶属于达摩院的机器智能领域和X Lab。

雷峰网了解到,过去半年多的时间里,达摩院发生了一轮组织架构变动,阿里巴巴级别最高的技术高管之一周靖人出任副院长,统一分管大AI领域的研究,包括城市大脑实验室和XR实验室。

此次叶杰平、薄列峰的加入,弥补了达摩院 AI 领军人才的空缺,对达摩院的研究创新、落地变现等方面均有重要影响 。

关键词: 机器学习 计算机视觉

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