何恺明

中国AI领域科学家、获CVPR最佳论文奖

何恺明

1984年，何恺明出生于中国广州，2003年广东省的高考状元，毕业于清华大学和香港中文大学，人工智能科学家。[3][7][8][2]2003年，何恺明以满分900分成为广东省的高考状元，本科就读于清华大学物理系基础科学班。[3][7][8]之后，何恺明进入香港中文大学多媒体实验室攻读博士学位。[3]2009年，何恺明与汤晓鸥、孙剑共同完成的论文《基于暗原色的单一图像去雾技术》拿到了国际计算机视觉顶尖会议CVPR的最佳论文奖，这是该会议创办25年来首次有华人乃至亚洲学者获得最高奖项。[9][4]2011年，何恺明获得香港中文大学信息工程哲学博士学位。[6][3]之后进入微软亚洲研究院任研究员。2016年，何恺明关于残差网络（ResNet）的论文，获得CVPR的最佳论文奖，该论文是计算机视觉历史上被引用最多的论文，而该项技术解决了深度网络的梯度传递问题。[1][10]2016年8月，何恺明转投Facebook人工智能实验室，任研究科学家。[3]他开发出Mask R-CNN算法（实例分割算法），把基于掩码的自编码思想用于视觉领域的非监督学习，开启了计算机视觉领域自监督学习的大门，并被用于相关领域。[10]2017年，何恺明以此获得过ICCV的最佳论文马尔奖（Marr Prize）。[10]截至2023年7月，何恺明一共发表了73篇论文，H指数为67，他的研究引用次数超过46万次。[4][6]期间，他曾任职IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）领域主席等职务。[6]2023年7月，何恺明宣布于2024年加入麻省理工学院（MIT）电气工程与计算机科学系EECS担任教职。2023年8月，何恺明获得未来科学大奖数学与计算机科学奖，奖金33.3万美元；同年10月，在香港中文大学以“深度残差学习及其对人工智能领域的影响”为题发表得奖演说。[11]2025年6月，何恺明取得了麻省理工学院（MIT）终身教职。[12]

1984年，何恺明出生于中国广州，2003年广东省的高考状元，毕业于清华大学和香港中文大学，人工智能科学家。[4][8][9][3]

2003年，何恺明以满分900分成为广东省的高考状元，本科就读于清华大学物理系基础科学班。[4][8][9]之后，何恺明进入香港中文大学多媒体实验室攻读博士学位。[4]2009年，何恺明与汤晓鸥、孙剑共同完成的论文《基于暗原色的单一图像去雾技术》拿到了国际计算机视觉顶尖会议CVPR的最佳论文奖，这是该会议创办25年来首次有华人乃至亚洲学者获得最高奖项。[10][5]2011年，何恺明获得香港中文大学信息工程哲学博士学位。[7][4]之后进入微软亚洲研究院任研究员。2016年，何恺明关于残差网络（ResNet）的论文，获得CVPR的最佳论文奖，该论文是计算机视觉历史上被引用最多的论文，而该项技术解决了深度网络的梯度传递问题。[2][11]2016年8月，何恺明转投Facebook人工智能实验室，任研究科学家。[4]他开发出Mask R-CNN算法（实例分割算法），把基于掩码的自编码思想用于视觉领域的非监督学习，开启了计算机视觉领域自监督学习的大门，并被用于相关领域。[11]2017年，何恺明以此获得过ICCV的最佳论文马尔奖（Marr Prize）。[11]截至2023年7月，何恺明一共发表了73篇论文，H指数为67，他的研究引用次数超过46万次。[5][7]期间，他曾任职IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）领域主席等职务。[7]2023年7月，何恺明宣布于2024年加入麻省理工学院（MIT）电气工程与计算机科学系EECS担任教职。2023年8月，何恺明获得未来科学大奖数学与计算机科学奖，奖金33.3万美元；同年10月，在香港中文大学以“深度残差学习及其对人工智能领域的影响”为题发表得奖演说。[12]2025年6月，何恺明取得了麻省理工学院（MIT）终身教职。[13]

2022年，何恺明在由清华大学计算机系AMiner团队联合智谱AI、清华-中国工程科技知识中心知识智能联合研究中心发布的2022年人工智能全球最具影响力学者榜单被列为榜首。[14][15]他曾表示自己的研究的长期目标是用能力更强的 AI 来增强人类智能。[3]香港中文大学教授汤晓鸥[16]评价：何恺明应该是世界上唯一一个在毕业不到10年内3次以第一作者身份获得CVPR和ICCV最佳论文的人。[17]

早年经历

何恺明出生于广州，父母均在企业里从事管理工作，从小就接触到优良的教学环境。他年少时就被送到少年宫学习绘画，有时一待就是大半天，这样的经历不断使他练就出沉稳的性格。上学时，他的学习成绩优秀而且稳定。[2]在广州执信中学读书时，他曾获得全国物理竞赛和省化学竞赛的一等奖。[5][2]2003年5月，他凭借全国物理竞赛一等奖被保送清华大学机械工程及自动化专业。在2003年高考中，何恺明以满分900分成为广东省的高考状元，被清华大学物理系基础科学班录取。[4][8][9]大学期间，何恺明继续着自己沉稳而优秀的表现，不仅连续3年获得清华奖学金，2007年，还未毕业的他就进入了微软亚洲研究院（MSRA）实习，出于对计算机图形图像课程的兴趣，他选择加入MSRA视觉计算组，实习导师为孙剑博士。[2]同年，他获得清华大学学士学位。[4]毕业后，何恺明进入香港中文大学多媒体实验室攻读博士学位，师从香港中文大学教授汤晓鸥，期间仍然在微软亚洲研究院参与相关研究。[4]2009年，何恺明与汤晓鸥、孙剑共同完成的论文《基于暗原色的单一图像去雾技术》拿到了国际计算机视觉顶尖会议CVPR（IEEE Conference on ComputerVision and Pattern Recognition，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议）的最佳论文奖，成为CVPR最佳论文首位华人得主，这是该会议创办25年来首次有亚洲学者获得最高奖项。[10][5]2011年，何恺明获得香港中文大学获得博士学位，并获得了学士学位。[7][4]

何恺明
何恺明

科研工作

2011年，何恺明在香港中文大学博士毕业，他加入微软亚洲研究院任研究员。在2015年的ImageNet图像识别大赛中，何恺明和他的团队凭借152层深度残差网络ResNet-152，击败谷歌、英特尔、高通等业界团队，荣获第一。[2]何恺明发布的有关残差网络（ResNet）的论文。当时，深度学习[注1]最多只能训练20层，而CNN（卷积神经网络）模型ResNet在网络的每一层引入了一个直连通道，从而解决了深度网络的梯度传递问题，他因此获得了2016年CVPR的最佳论文奖，是计算机视觉历史上被引用最多的论文。[11][10][4]2016年8月，何恺明离开微软亚洲研究院，转投Facebook人工智能实验室，任研究科学家。[4]2017年3月，何恺明和同事公布Mask R-CNN算法（实例分割算法），提出了一个概念上简单、灵活和通用的用于目标实例分割（object instance segmentation）框架，能够有效地检测图像中的目标，同时还能为每个实例生成一个高质量的分割掩码，是一个真正高性能的物体检测算法框架。Mask R-CNN把基于掩码的自编码思想用于视觉领域的非监督学习，开启了计算机视觉领域自监督学习的大门，并被推广到3D领域、音频领域，甚至是AI for science（人工智能用于科研）领域。[11]何恺明以此获得过ICCV（ IEEE International Conference on Computer Vision，即国际计算机视觉大会） 2017年的最佳论文马尔奖（Marr Prize）。[11][5]2018年，何恺明在美国盐湖城召开的CVPR上，获得了PAMI青年研究者奖。[2]2021年11月，何恺明以一作身份发表论文《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》，提出了一种泛化性能良好的计算机视觉识别模型，刚刚发表就成为了计算机视觉圈的热门话题。[5]截至2023年7月，根据Google Scholar的统计，何恺明一共发表了73篇论文，H Index数据为67，他的研究引用次数超过46万次，每年增加10万次以上。[5][7]2023年7月，何恺明宣布，于2024年2月加入麻省理工学院电气工程与计算机科学系（MIT EECS），担任副教授；同年7月，获颁道格拉斯·罗斯软件技术职业发展教授席。2023年8月，获得未来科学大奖数学与计算机科学奖，奖金33.3万美元；同年10月，在香港中文大学以“深度残差学习及其对人工智能领域的影响”为题发表得奖演说。[12]2025年6月，何恺明取得了麻省理工学院（MIT）终身教职。[13]

何恺明获奖照
何恺明获奖照

社会任职

时间担任职务2016-2019年计算机视觉国际期刊（IJCV）副编辑2016年IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）领域主席2017年IEEE国际计算机视觉大会（ICCV）领域主席2018年IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）领域主席2018年欧洲计算机视觉国际会议（ECCV）领域主席2020年IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）领域主席2021年IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）领域主席2022年IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）领域主席2023年神经信息处理系统大会（NeurIPS）高级领域主席2023年IEEE国际计算机视觉大会（ICCV）议程主席机构任职信息来源[7][13]

研究方向

2023年3月，何恺明表示自己的研究方向是AI for science（人工智能用于科研），将聚焦计算机视觉、NLP（自然语言处理）和self-supervised（自监督学习）。[4]他也表示自己研究的长期目标是用能力更强的 AI 来增强人类智能。[3]

学术论文

发表时间论文名称发表刊物合作学者
2011年使用暗通道清除单一图像烟雾[19]计算机学会汤晓鸥等
2015年图像识别的深度残余学习[20]康奈尔大学孙剑等
2017年密集物体探测的焦点丢失[21]康奈尔大学林宗义等
2020年探索简单的暹xiān罗代表性学习[22]康奈尔大学陈新蕾
何恺明发表论文数量众多，仅列举部分，论文来源 [23][24][7]

人物评价

何恺明应该是世界上唯一一个在毕业不到10年内3次以第一作者身份获得CVPR和ICCV最佳论文的人。[17]—商汤科技创始人[11]、香港中文大学教授[16]汤晓鸥评

何恺明始终以他沉稳而优秀的表现，为学术界带来许多重磅的研究成果。[2]—《清华校友总会》评

通常我们会祝贺某人加入 MIT，但这次我要祝贺 MIT 拥有何恺明。[3]—英伟达 AI 科学家金范（Jim Fan）评

荣誉奖项

honor2022年人工智能全球最具影响力学者榜单（榜首）
名称清华大学计算机系AMiner团队联合智谱AI、清华-中国工程科技知识中心知识智能联合研究中心
time2022年[14][15]
honorAI2000人工智能全球2000位最具影响力学者榜单（计算机视觉）Top1
名称清华-中国工程院知识智能联合研究中心和清华大学人工智能研究院
time2020年[25]
honor香港中文大学工程学院杰出校友
名称香港中文大学工程学院
time2017年[26]
honor微软学者奖学金
名称微软公司
time2009年[27]

参考资料 27

  1. AI大神何恺明:2024年加入麻省理工学院EECS任教职 — 澎湃新闻
  2. 何恺明:从高考状元到CV领域年轻翘楚，靠“去雾算法”成为“CVPR最佳论文”首位华人得主 — 何恺明：从高考状元到CV领域年轻翘楚，靠“去雾算法”成为“CVPR最佳论文”首位华人得主
  3. 「AI 大神」回归学术界:“祝贺 MIT 拥有何恺明!” — 新浪
  4. 澎湃新闻 — 百家号
  5. AI科学家何恺明将从Facebook回归学界:明年起执教麻省理工学院 — 澎湃新闻
  6. 何恺明官宣加入MIT，正式回归学术界 — 澎湃新闻
  7. Kaiming He 何恺明 — github
  8. 参考 8
  9. 参考 9
  10. 汤晓鸥在WAIC上开启另类凡尔赛:我的三位学生对“深度学习”有贡献…… — 上观新闻
  11. 澎湃新闻 — 百家号
  12. AI科学家何恺明将从Facebook回归学界:明年起执教麻省理工学院 — 网易
  13. The tenured engineers of 2025 — 麻省理工学院
  14. 何恺明第一!2022年人工智能全球最具影响力学者榜单公布 — 凤凰科技
  15. 何恺明第一，2022年人工智能全球最具影响力学者榜单出炉 — 界面新闻
  16. 陈茂波、姚期智、汤晓鸥等重磅发声 — 百家号
  17. 汤晓鸥：我入睡前听于谦，机器怎么可能超过这样有趣的灵魂？ — 百家号
  18. 基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究 — 知网空间
  19. CSDL | IEEE Computer Society — 计算机学会
  20. Access Denied — 康奈尔大学
  21. Access Denied — 康奈尔大学
  22. Exploring Simple Siamese Representation Learning — 康奈尔大学
  23. 何恺明论文查询 — 康奈尔大学
  24. CSDL Search | IEEE Computer Society — 计算机学会
  25. 清华发布AI全球最具影响力学者榜单，杨强何恺明入选 — 澎湃新闻
  26. 中大工程学院表扬二十五位杰出校友 — 香港中文大学
  27. 微软公司首席研究暨策略长蒙迪于中大演讲分享电脑科技未来发展的愿景 — 香港中文大学

注释

  1. 深度学习(DL, Deep Learning)是计算机科学机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标-人工智能(AI, Artificial Intelligence)。[18]
广告位：底部（ad-bottom）—— 请到中台「公共区块」编辑此内容