時間：2019-11-14 來源：互聯網 瀏覽量：
整理 | AI科技大本營
出品 | AI科技大本營（ID:rgznai100）
【導讀】11 月 14 日，微軟官方發布公告，宣布公司執行副總裁沈向洋將於 2020 年初離職。離職後，沈向洋表示將“探尋超越微軟、超越商業的新挑戰”。同時，微軟 CEO 納德拉宣布公司 CTO Kevin Scott 將接替沈向洋，領導微軟 AI+Research，任命立即生效。
沈向洋作出回應，在“致員工信”裏表示，「離開微軟是我一生中最艱難的決定。今天，微軟已經如此地成功，在人生的這個階段，我覺得，已經是時候去開啟一個新的篇章；去探尋超越微軟、超越商業的新挑戰；去思考為產業、為下一代計算科學領域的研究員和工程師們，還能多做些什麼。」
沈向洋致員工同事們，
11月，對我來說，在過去的二十三年裏，具有非常特殊的意義。1996年11月4日，我在雷德蒙德加入了微軟研究院；1998年11月5日，我參加了微軟亞洲研究院的創建儀式；2007年11月，我作為搜索產品研發工程副總裁正式加入必應團隊；2013年11月，我成為執行副總裁、加入高級管理團隊，主管技術與研究；而今天，2019年11月13日，一切圓滿始終。
能在這樣一家偉大的公司，縱貫研究院與產品研發團隊，其至上體驗，永生難忘；感恩之情，無以言表，惟有深懷於心。
能與一群計算與技術產業最聰明的人一起共事，能有機會來參與解決人類麵臨的巨大挑戰並幫助公司塑造“下一個未來”，我深感無比榮幸；能夠幫助推動計算科學的發展，尤其是與微軟研究院和學術界這麼多才華橫溢、成績斐然的研究員與學生共同創新，我更感到無上榮光；我們在必應搜索領域的那些鐵尺寸進——提升搜索質量和性能、提高廣告盈利和用戶體驗，以讓對手膽寒之勢持續推出包括Bing for Business在內的全新產品；這一切都讓我倍感難忘。而更讓我珍視和驕傲的，是我們締結的友誼。
離開微軟是我一生中最艱難的決定。今天，微軟已經如此地成功，在人生的這個階段，我覺得，已經是時候去開啟一個新的篇章；去探尋超越微軟、超越商業的新挑戰；去思考為產業、為下一代計算科學領域的研究員和工程師們，還能多做些什麼。
我為你們感到自豪——為微軟、為人工智能和研究事業部、為微軟研究院、為搜索和廣告新聞團隊、為必應團隊、為亞洲互聯網工程院、為亞洲研究院，也為我們共同的成就而自豪！我將會非常想念大家。我相信，大家會在薩提亞和凱文的領導下，繼續取得新成就。
過去二十三年中，我學到了很多，其中最大的心得就是——我們雖無法預卜未來，但能夠做最好的準備：坦蕩、寬容、善待他人。
謝謝你們，我的朋友們！
納德拉回應微軟 CEO 薩提亞·納德拉也感謝了沈向洋對微軟做出的貢獻。
微軟團隊：
今天，我宣布，經過 23 多年的卓越服務，Harry Shum 決定於明年初離開微軟，繼續他在公司之外的新篇章。我已任命 Kevin Scott 在首席技術官之外，另外擔當起領導 Microsoft AI + Research 的責任，立即生效。Harry 和我已謀劃這一過渡很久了，感謝他在 2020 年初離職後將繼續擔任我和比爾·蓋茨的顧問。
Harry 在微軟的職業生涯橫跨二十多年，成就遍布全球。他於 1996 年在 Redmond 加入公司，成為微軟亞洲研究院的創始成員之一。他的“第二職業”是建立必應，這是我們第一次見麵。在Harry 的領導下，必應已成長為一家強大的企業，並已幫助微軟構建關鍵的雲和 AI 技術平台。在微軟 AI 研究成型和加速將研究投資與 AI 創新應用於產品、客戶方麵，Harry 做出重要貢獻。在 Harry 的領導下，微軟研究院的聲譽和影響力不斷加強。微軟沒有一件產品或技術不從 MSR中受益。
在前進的過程中，我們將繼續專注於所有團隊的產品路線圖和研究計劃。Kevin 和整個高管層都致力於 AI + Research 團隊的可持續發展，並對我們快速取得進步的領導能力充滿信心。
Harry 對微軟產生了深遠的影響。他在計算機科學和 AI 領域的貢獻為未來的創新留下了遺產和堅實的基礎。感謝他的領導和合作，以及他為微軟所做的一切。
和微軟大規模重組有關嗎？2018 年 3 月，微軟曾進行大規模重組，當時就有人提出疑問，這將對沈向洋產生什麼影響，有人懷疑，這是沈向洋被邊緣化的開始，並預測一年之內沈向洋將會離開微軟。一語成讖，這個預測如今果然應驗。
回顧一下微軟 3 月份大規模重組，微軟決定把原先的 Windows 團隊拆開，並並從公司 EVP 沈向洋執掌 的 AI + Research 部門抽調資源，將人員分別塞入兩個新成立的部門：體驗和設備部門，以及雲計算人工智能部門。其中，雲計算人工智能部門將成為微軟日後的重心，人員構成也由原先Windows 團隊的核心技術人員組合而成，而沈向洋將繼續領導微軟的第三個工程團隊“人工智能與研發”團隊。這樣一來，“雲計算人工智能部門”與“人工智能與研發”兩個團隊在做同一件事情，如何衡量兩者的產出，如何協調資源等都成為問題。
鮑爾默時期的最後一位執行副總裁
在陸奇離職之後，沈向洋也是美國科技巨頭公司中最高職位的華人高管。他在1996年加入微軟，2007年出任搜索部門研發工程副總裁；2013年成為微軟執行副總裁，進入微軟核心管理層，負責微軟研究院的技術和研究公司。值得注意的是，沈向洋也是鮑爾默時期的最後一位執行副總裁。
學術成就和管理領導力學術經曆
作為計算機視覺和圖形學研究的世界級專家，沈向洋的學術研究和成果眾多。
沈向洋主要專注於計算機視覺、圖形學、人機交互、統計學習、模式識別和機器人等方向的研究工作，曾任國際計算視覺期刊編委會成員，並擔任 2007 年計算機視覺國際會議議程主席。發表關於計算機視覺、計算機圖形學、圖形識別、統計學習和機器人科學方麵 100 多篇論文，擁有超過 50 項美國專利。他的博士論文是世界上最早有關由照片轉換成虛擬現實的研究，所設計的四分樹樣條數函數算法，則是世界上最好的運動參數估計算法之一。
1994 年，沈向洋公布第一個三維全真模型時，幾乎還沒有人在這一領域進行類似的工作。
1996 年，他發明同心拚圖的方法，將四維全光函數簡化為三維函數，從而大幅度地降低了需采集的數據量。在他的帶領下，微軟亞洲研究院在計算機視覺、圖形學、人機交互和統計學習等方向的研究工作取得了令人矚目的成績。
2006 年第六屆中國計算機圖形學大會（Chinagraph’2006），憑借在計算機圖形學領域的突出成績，以及對中國圖形學發展的長期貢獻，微軟亞洲研究院獲得大會組委會特設的“中國計算機圖形學大會特別獎”，成為大會曆史上首次獲得嘉獎的研究機構。
2015 年，微軟亞洲研究院視覺計算組所開發的基於深度卷積神經網絡（CNN）的計算機視覺係統，成為在 ImageNet1000 這項視覺識別挑戰中第一個超越人類視覺能力的計算機係統。
隨之而來的是多項學術榮譽：
美國電氣電子工程協會院士（IEEE Fellow）
國際計算機協會院士（ACM Fellow）
2017年2月，當選美國工程院院士
2018年，當選英國皇家工程院外籍院士
人才培養在人才培養方麵，沈向洋擔任國內外多所著名高校客座教授博士導師。
高校
任職
時間
來源
清華大學
高等研究院雙聘教授
2006年
清華大學高等研究院
北京大學
客座教授
2015年7月31日
北京大學信息科學技術學院
浙江大學
名譽教授
2017年12月5日
浙江24小時
中國科技大學
兼職博士生導師
2008年9月
中國科技大學
西安交通大學
名譽教授
2005年9月21日
西安交通大學新聞網
微軟團隊創辦經曆
1999年，參與創立微軟中國研究院（後更名為微軟亞洲研究院），並於 2004 年升任第三任院長兼首席科學家。
微軟亞洲研究院是微軟公司在亞太地區設立的基礎及應用研究機構，也是微軟在美國本土以外規模最大的一個研究院。微軟亞洲研究院從事自然用戶界麵、智能多媒體、大數據與知識挖掘、人工智能、雲和邊緣計算、計算機科學基礎等領域的研究，致力於推動計算機科學前沿發展，著眼下一代革命性技術的創新，助力微軟實現長遠發展戰略。通過與微軟產品部門緊密合作，微軟亞洲研究院將眾多創新技術轉移到了微軟的核心產品中，如Office、Windows、Azure、Bing、Visual Studio、Xbox Kinect以及小冰、Cortana和Microsoft Translator等人工智能產品。
2013 年 3 月，宣布成立微軟亞洲互聯網工程院蘇州分院。
微軟亞洲互聯網工程院蘇州分院落戶蘇州工業園區。微軟蘇州的研發方向涵蓋了人工智能、機器學習、神經網絡、自然語言處理、語 音識別、圖像識別、自然人機交互、雲計算、大數據等十餘個智慧科學領域，並深度參與 Office365、SharePoint、必應搜索引擎、智能硬件等核心產品的開發和運營，也更注重麵向中國市場的產品開發。
2013年11月，開始領導全球的微軟研究院，負責推動公司中長期總體技術戰略、策略以及前瞻性研究與開發工作。
微軟研究院是微軟公司於1991年創立的基礎及應用研究機構，在過去三十年中影響了幾乎所有微軟發布的產品，是當今世界頂尖的研究中心之一。微軟研究院的研究人員和工程師致力於科學和技術領域的創新，幫助解決計算機科學、醫療保健、經濟學和環境學等各個領域的複雜挑戰。微軟研究院在全球範圍內設有十一個實驗室，研究人員在人工智能、安全性、人機交互等領域取得了重大突破，曾獲得無數有聲望的國家和國際榮譽，包括圖靈獎，麥克阿瑟獎和迪克斯特拉獎等。
2018年9月，宣布創辦微軟亞洲研究院（上海），並與上海儀電合作建立人工智能創新院。
作為全球第八家微軟研究院，微軟亞洲研究院（上海）旨在加速人工智能研究成果的產業化進程，推進計算機科學前沿技術發展。微軟亞洲研究院（上海）致力於把領先的研究成果轉化到微軟的產品和上海市人工智能應用示範項目中，在提升人工智能科技創新能力、發展人工智能融合生態和加強人工智能人才培育等方麵做出實質貢獻。由微軟公司和上海儀電（集團）有限公司共同運營和管理的人工智能創新院旨在共同打造將人工智能研究成果轉化為應用的基礎平台，推動政府和企業的數字化轉型及人才升級，助力上海乃至中國成為全球領先的人工智能創新策源地、應用示範地、產業集聚地和人才高地。
沈向洋給程序員的啟示：我職業生涯裏的七堂課
猶記得今年初，沈向洋曾在一篇自述文章中回顧了自己的夢想從教授轉移到產業，已過知天命年齡（52 歲）的沈向洋從中悟出了七個道理，分享給大家：
從卡內基 - 梅隆大學拿到機器人學博士學位的時候，我曾有個職業目標——成為一名計算機科學教授。這樣，我既可以培養新一代的年輕人，又能為這一領域帶來世界級的科學研究。
我夢想以我的教授們為榜樣，我想成為像 Raj Reddy 先生一樣的人，他精彩的課程讓我畢生難忘。就這樣決定了。我要走這條路，我立下誌願，要在 10 年之內當上終身教授。
但事與願違。
我後來做的一係列選擇，讓我與這個目標漸行漸遠。一開始我並未察覺，但當我以事後諸葛亮的視角去審視時，我發現，有另一種力量，帶著我走上了現在的道路。
很多年前，著名數學家 Richard Hamming 做了一篇題為《你和你的研究》的演講，對我觸動非常大。他提出了一係列的問題：
你的領域中最重要的課題是什麼？如果你在做的事情不重要，你也不認為它將帶來什麼重要的成果，那你為什麼還要搞這個？
我們很多人都會給自己製定一個明確的職業目標——成為經理、當上副總裁，如此之類。但我們卻很少自問：
我想要的是什麼？
或者更進一步：
我的領域需要的是什麼？
如果我們能接受 Hamming 的建議，向自己提出這些直達心靈的問題，那麼它就會指引我們走上內心真正要去的方向。
以下七點收獲，是我在實踐這一理論的過程中學習和領悟到的，希望在此與大家分享。
第一課：你不能做所有事情（要專注）。
剛離開學校時，我決定加入一家研究虛擬現實的初創公司，成為那裏的第四號員工，當時這可是一項領先於時代的技術。
在創業公司，你必須要自己動手做所有事情，但這還不是全部。那時候，我的一個孩子剛剛出生。我很快發現，養孩子和搞創業這兩件事情嚴重互斥。最終我選擇了照顧孩子。
這是我第一次意識到，自己的時間和精力是有限的。你不可能同時做成所有的事情。
第二課：要拓寬、先深入。
我加入微軟研究院（MSR）時，它才剛剛起步，但我相信，這是一個能開創新疆界的地方。
我在這裏見到了很多非凡的人物，比如 Rick Szeliski。他教導我，重要的是真正發掘出事物背後的根本問題，例如計算機視覺中的運動預測。我還從他的身上學習到，在選定一個課題之後，不但要全心投入地深入研究，更要學會用啟發思考的文字將其表述清楚，如果能夠把一項研究做透、做好，它將帶來更大的成就。他是對的。
和 Rick 一起，我寫了很多東西，包括 1997 年發表的一篇頗具影響的論文《創造全景圖像拚接和環境地圖）》。今天當你用手機拍攝全景照片時，其背後所用的可能還是我們的算法。
越多地探究重要問題、越多地解決困難的挑戰，你在成功之路上就走得越快越遠。首先，讓自己成為一個領域中真正的專家，並留下屬於自己的印記；然後，再去拓展更廣闊的影響。
第三課：會講故事很重要，對工程師亦然。
無論是科學研究、商業運營還是日常生活，懂得如何表達自己的想法，可能比要比知道如何做事更重要。
這是我在 SIGGRAPH 大會——相當於計算機圖形學和互動技術領域的 TED 大會——中學到的。在過去的十多年中，SIGGRAPH 大會的演講水平持續提升，也讓我從中學到了講好故事的更高標準。
即使是作為工程師來做技術演講，你也需要有個好故事，才能幫助同行們更好地理解你的想法，並且激勵大家做出更棒的努力，推動你的研究更進一步。如果人們聽不進去，那麼再好的成果也是白搭。
第四課：衡量什麼得到什麼。
我決定受命出任新成立的微軟研究院北京分院的院長——在接下來的四年裏，我慢慢理解了作為“一把手”的意義。
剛起步的時候，我們完全不知道作為一家跨國公司在中國設立的行業實驗室，我們怎樣做才算成功——因為我們是開天辟地的頭一個！於是我們定下了三個目標：
推動計算機科學領域的技術發展；
為微軟的產品貢獻技術；
為中國學術界和產業界的發展貢獻力量。
為了實現這些目標，我們不知疲倦地努力工作。而這些從一開始就定下的目標，鞭策著我們把研究院做大做強。現在，我的中國同事們已經把微軟亞洲研究院（MSRA）發展成了全球領先的科研機構。所以說，一定要認真製定發展目標。
第五課：把握可控的，留心可見的。
後來，我受命返回美國，作為產品開發副總裁負責當時的新產品 Bing 搜索。但那個時候，我在項目管理、測試、開發這些工程學相關流程上的經驗其實非常有限。於是，我不得不從頭開始，學習如何生存、如何更快速地學習、如何提升價值。
我發現，要解決 Bing 搜索所麵臨的最重大的問題，需要太多搜索領域的專業知識：比如要借助機器學習來提升搜索質量，用分布式係統來搭建搜索架構。於是，我又回到微軟研究院，招來了 50 多個專業人才。
要率領一支沒有經驗的團隊挑戰穀歌，我們身上的壓力可想而知。我們必須要撐過最困難的時期，但內部卻充滿意見分歧。那段時間，我有一句口頭禪：“能做多少做多少，能看多遠看多遠，能放下的先放下（Control the controllable, observe the observable, and leave the rest alone）。”
因為總有些東西不能正常工作，還有些事情，你很難推動它的改變，這時人們就很容易變得急躁起來。麵對這種困境，首先要做的，是用心觀察周遭的情況，所謂退一步海闊天空，隻有後退一步，縱覽全局，才有可能找到解決問題的辦法。
第六課：專注於項目，而不是名頭。
在微軟研究院，我遇到了圖靈獎獲得者 Jim Gray，他也是一位偉大的技術領袖。
有一次我問 Jim：“你在微軟研究院工作，同時又負責 SQL Server。既做研究，又做產品，但你似乎一點也不會因此而困擾。”
Jim 認為，你不該用職位或者學科來定義自己的職業，他說：“我隻是在做一些可以有所成就的項目。”他完全不在乎自己做的是產品還是科研。
相反，他想的是自己可以為哪些感興趣的項目貢獻力量，和大家一起組成團隊去攻克最具挑戰的大問題。所以，不要執迷於那些條條框框的束縛，認真投入才是最重要的。
第七課：走中庸之道，不偏不倚。
無論你的職業路徑怎麼走，總有很多事情要做——做決定、寫代碼、搞創新，直到有所成就。但除了做什麼，更重要的是你想成為什麼樣的人？以及你希望自己因為什麼而為人所知？
很多年前，當我還是個年輕學生的時候，就聽過孔子的“中庸之道”。所謂中不偏，庸不易，是要教導我們應該不偏不倚地走在大路的中間，並且始終保持自己的方向。
在我看來，孔子教導的精華，在於我們應該學會聽取自不同方向的聲音，保持內心的中正平和，積極思考，並且心存敬意。兼聽則明，對自己所處的位置有了明確的認知，可以幫助我們保持正直的心態。
與人有路，於己有退。有一天，你的同事可能成為你的老板，實習生也可能創辦一家獨角獸公司。
寬宏大量，胸懷坦蕩，與人為善。
你永遠不知道未來將會怎樣。繼續走下去，或許有一天，我會成為一個更好的教授。
現在看來，在文章末，沈向洋其實早就表達了自己對於未來的設想。
所以，沈向洋會回歸學術界，成為全職的沈教授嗎？
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