选择学术这条路,意味着经济上的妥协。换言之,这批青年教师的成就,拿到工业界其实可以换取更好的待遇。“如果选择到工业界,家里人的生活条件会比现在好上许多。”许辰人坦言道。施柏鑫分享了一件让他记忆尤深的事情:读博期间还是单身的他获得了东京大学的全额奖学金,由于奖金丰厚,当时他的“收入”甚至比在国内当大厂软件工程师的收入要高,一个人的生活质量很有保障;但一切从他组建家庭后开始后变得紧张起来——施柏鑫16年在东京工作时候的生活成本基本没变,但北京的生活成本却发生了天翻地覆的变化。“16年那会,如果大家知道北京当时房价以一个多么疯狂的程度在上涨时,就会明白要拿学术这条路的工资去面对很多现实问题的话,压力是很大的,所以能够走到今天真的离不开家人的支持。”施柏鑫笑言道。这批青年教师不是没有收到过硅谷级别的工业界 offer,但他们很清楚鱼与熊掌不可兼得,他们还是更享受可以自由自在探索科研“无人区”的畅快感。“很多时候在工业界的一个 team 里,要做什么哪些研究你自己是没有任何选择的,而且还有可能因为一个不可控的因素,一夜之间整个项目或者整个 team 直接被取消。”许辰人过去在业界的一些经历,让他更早洞悉在业界做科研的局限性。图注:许辰人与学生在赶寒假论文Deadline之前的实验室聚餐。更重要的是,他们清楚自己要些什么。“读博期间我有一位同实验室的同学,他的乐趣是写程序解决现实问题和帮别人找bug,而我则更享受看看新发表的论文,去思考可能出现什么样的一些科研新思路。”施柏鑫坦言兴趣导向是让他坚定学术这条道路的原因之一。 4
进高校不等于没有野心
曾经跟许辰人一起做研究的两名学生,有一名去了斯坦福读博,有一名获得了 MIT 的PhD offer,这都让他感到自豪。“获得 MIT offer 的那位最终因为研究兴趣的原因最终选择了华盛顿大学,我不为他觉得遗憾,反而为自己能够培养出这么一位具有独立思考能力的学生而感到开心。”施柏鑫准备等自己的研究组规模稳定后,要进一步在计算摄像学领域开发一些更实际的成品,比如相机原型系统或者成像芯片,他希望通过落地新型的成像设备,给手机或相机用户全新的摄像体验、给视觉计算系统更丰富的输入信息。董豪近期带领一批本科生与博士生继续深耕生成模型方面的工作,并开拓了强化学习机器人相关领域的工作,这些成果会在不久的将来会陆续与大家见面。此外,在本科生的协同开发下,董豪的 TensorLayer 悄悄更新了 2.0 版本,并在此基础上支持了大量应用,比如全套的强化学习算法,而深圳鹏城实验室的大力支持,也让这个开源社区有了更多可能性。一场由下至上的变革,正在燕园酝酿着。