我们万分难过，旷视首席科学家、旷视研究院院长孙剑博士因突发疾病抢救无效，于2022年6月14日凌晨，永远离开了我们。
孙剑博士一生专注于科研工作。他的不幸离世，让旷视失去了一位在人工智能技术领域探索和创新的领路人。每一位和他共事过的旷视同学，失去了一位智慧谦和的师长。旷视研究院的墙上一直挂着孙剑博士奠定的研究使命：持续创新拓展认知边界，非凡科技成就产品价值。这句话将永远激励我们，勇攀科研高峰！
谨此讣告。
孙剑博士生平
孙剑博士1976年10月出生，今年45岁。他曾任微软亚研院首席研究员，此前两次获CVPR最佳论文奖。他最为人所熟知的成就，是与何恺明、张祥雨等人做出的残差网络ResNet。ResNet在2015年提出之后，拿下过ImageNet冠军，并斩获了CVPR 2016最佳论文奖。
2003年，孙剑博士毕业于西安交通大学人工智能与机器人研究所。随后，孙剑博士加入微软亚洲研究院，随后带领团队完成了一系列AI相关的研究。2009年，他带领团队完成的“去雾”论文Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior获得了亚洲第一个CVPR最佳论文奖。2016年，ResNet又拿下这一奖项。
2016年7月，孙剑加入旷视，任首席科学家、旷视研究院院长，全面负责旷视技术研发。旷视研究院推出的多项代表性工作，均在他的带领下完成。包括移动端高效卷积神经网络ShuffleNet、开源深度学习框架天元MegEngine、AI生产力平台Brain++等。Google Scholar数据显示，孙剑博士论文引用量达到284559次，h-index为121。
研究感悟
一般情况下我的报告到这里就结束了，但今天是回家汇报，那我就再继续分享一些对人工智能更个人的看法。我也一直在问自己一个问题，我们当下研究 AI 方法，是在爬树还是在造火箭。……
我把大多数人做的、特别是工业界研究人工智能的方法概括为方法一。
什么是方法一？方法一就是：从实践到理论。
靠不断地实践来得到理论，不过严格意义上讲，其实是没理论。由于人工智能这个大问题过于复杂，我们也比较现实地把它拆分为很多很多子问题：如语音、视觉、自然语言等等。这就是我们目前研究人工智能的方法。
于是我们问自己有没有方法二，能不能从理论到实践，能不能先有一个理论，然后应用到所有问题当中去。
那现在到底有没有这样的指导性理论呢？我自己是一直不大相信有的，借用我的博士导师沈向洋的一句话：哪儿有那么多随便就能指导实践的理论。
直到我最近重新读了一遍 Jeff Hawkins 写的《人工智能的未来 On Intelligence 》，我有些相信了。……
当下我们都苟且在方法一上，我以前不是那么相信从理论到实践；但现在我相信从理论到实践的方法二是存在的，而且就像大脑皮层简单复制自己一样可能没有那么复杂。方法二的到来比我们想象的更快。
科研领域也有自己的“华山论剑”。每个领域每年都有其“旗舰”会议，例如计算机视觉领域的CVPR，机器学习领域的NIPS，大家都会在上面通过发表论文比试一番，看看谁现在做的最好，谁站在华山之巅。
做研究也需要有些“论剑”精神，尤其是阅读到本领域最新的好工作，会不由地产生“为什么我没有想到？”，“这帮家伙跑到我的前面去了”，会加大紧迫感和焦虑感，从而激发自己的好胜心，迫使自己重新审视对问题的理解，加大思考的时间和强度。只有脑子投入到一定的强度，才会出来更多的想法。……
最后再分享一个观点：很多知识分子在其成长阶段都曾经下苦功、进行了“过量阅读”，那么科研工作者作为知识分子的一员，也应该“过量阅读”。
所获主要奖项
各方学者缅怀
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