在不就之前，艾伦人工智能研究所推出了以人工智能为基础的免费学术搜索引擎。我们使用该引擎生成了李飞飞的论文引用量图解（注：搜索时请注意名字输入格式，Feifei Li 为另一位作者。），如下：

过去 3 年，李飞飞论文的平均引用量为 6738。

基于可用数据，Semantic Scholar 估计李飞飞的引用量在 33215 到 44773 之间。

回溯过去，李飞飞在计算机视觉上的研究已经花费了 15 年。

在 2007 年，李飞飞和一位同事着手开始一项庞大的任务，为来自互联网的十亿张图片进行分类、打标签，从而为计算机提供样本。其中理论基础是如果机器观察到足够的事物，它们就能够在现实世界进行识别。

他们使用亚马逊 Mechanical Turk 这样的众包平台，邀请了来自 167 个国家的 5 万人帮助为其中的数百万张图像打标签。

最终，他们建立了 ImageNet 数据集。今天，这个数据集包含了使用日常英语标记的超过 1400 万张图像，跨越 21,800 个类别。

在我们用 Semantic Scholar 生成的图解中发现，李飞飞被引用最多的论文就是她于 2009 年在 CVPR 上发表的《ImageNet: A large-scale hierarchical image database》。

李飞飞Ted演讲

瓜分学界人才的科技巨头们

谷歌的云业务负责人 Diane Greene 在新闻发布会上说，李飞飞和李佳的加入是谷歌正式将人工智能集团业务正式化的一部分。此后，该团队不会只专注于人工智能研究，而是致力于将尖端技术融入各种 Google Cloud 产品，例如让公司预测销售情况的软件。

而在宣布成立人工智能集团之前，谷歌还围绕着云服务部门产品路线图发布了一系列产品，介绍了他们如何扩大机器学习的使用。对于云计算来说，机器学习是一项关键的技术，它能训练大规模的 AI 网络，不断自我学习和提升。

Google Cloud 及其机器学习团队的产品经理 Rob Craft 也表示，这两名研究者将帮助谷歌「将机器学习的力量带入其他行业」，他们也将成为谷歌整合其研究单位及核心业务努力的一部分。

但是，雇用具有机器学习和相关任务专业知识的人才并不便宜。这一行业内的激烈竞争导致谷歌这样的大公司经常会支付「NFL 球员签字费」级别的巨额资金，而越来越多的顶级学界研究人员也陆续加入了大公司的怀抱。

近年来，学界内重所周知的大牛们基本被科技巨头筛了个遍，方式也是各种各样。

最初，谷歌先是收购了多伦多大学的一家初创公司 DNNResearch。但实际上，这家公司只有三个成员，Geoffrey Hinton 和他的两个刚毕业的、曾经赢得 2012 年的 ImageNet 大赛的学生——Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever（现在加入了 OpenAI）。

如今被称为谷歌最成功一笔收购的 DeepMind 也是竭尽全力的在挖空英国的人工智能人才。前几日 Business Insider 的一篇文章指出，牛津大学与剑桥大学最优秀的人工智能人才一直在被科技巨头收拢。

而且在文章中重点提到，虽然微软和 Facebook 这样的美国科技巨头也正在招募牛津大学的研究生和教授，但是 DeepMind 似乎比其他的公司挖到的人才更多。DeepMind 从被谷歌收购了之后就已经把它的团队规模从在国王十字路时的 100 人扩大到了大约 250 人。

不只是谷歌，以美国、中国为主力的科技巨头们正如同「风暴之眼」一般吸纳着一切尽可能的能量推动着公司在人工智能道路上的快速发展。

微软在人工智能研究中一直处于第一梯队，在 9 月底宣布组建 5000 人规模的专注人工智能的工程和研发团队 Microsoft AI and Research Group。

之前我们觉得已然落后了的苹果，在 作为该公司人工智能研究的负责人，开始招聘人才、组建团队。