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作者：SME
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高考
向來只是表演前的一次彩排
…
狀元，從來都是放榜后人們茶余飯后的談資
年復一年，從科舉到高考，亙古未變
十年寒窗苦讀無人問，一舉成名天下知
這也的確是如今高考制度下的真實寫照
高考狀元被記者圍堵
然而對于廣大平庸的學生而言，狀元也許是遠處的酸葡萄
不論何時總有人會從不同的角度抨擊高考狀元
而高考狀元畢業后的工作生活則是重災區
知名游戲主播女流是2006年內蒙理科狀元石悅
2011年，中央教科院做過一個關于高考狀元的調查
其結果發表在《上海教育》雜志上，其稱
“我們調查了恢復高考以來的3300名高考狀元，沒有一位成為行業領袖”
這份調查報告的可信度有多高我們并不知道
但2000年以后至少有一位高考狀元成為了業界翹楚
他是何愷明，也是2003年廣東省理科高考狀元
何愷明
2009年，在IEEE舉辦的國際計算機視覺與模式識別會議上
何愷明以一篇圖片暗通道先驗去霧算法論文技驚四座
當年會議投稿的論文多達1450篇，只有393篇被收錄
而何愷明的論文是當年唯一的最佳論文
第一次完全由中國人組成的團隊獲得此項獎項
難以置信的是，這是何愷明的第一篇論文
成文時，他還只是微軟亞洲研究院的一名實習生
…
何愷明在廣州長大，家住在歷史悠久的荔灣區
他的父母都在一家企業里從事管理工作
作為獨生子，何愷明在父母的精心呵護下長大
荔灣區古韻猶存的荔枝灣
也許是受到家族多名從事教育的親戚影響
年幼的小何在其父老何的鼓勵下，早早就進入了少年宮學習
在少年宮，何愷明學習的是繪畫，他也的確非常享受于此
經常一個下午甚至大半天都花費在寫生臺前
荔灣區少年宮
何愷明向來沉穩耐心的性格也許是成就他的一個重要因素
據他的班主任說，何愷明的成績非常穩定基礎十分扎實
在執信中學就讀時期也獲得過全國物理競賽和省化學競賽的一等獎
因此他在高考前的5月份就已經被保送清華大學
可他仍舊參加了高考，也許正是因為已經被保送清華
高考時心態放松毫無負擔，發揮出了極佳的水平
一舉斬獲廣東省理科狀元，那年的日歷上印著2003
與何愷明同年的狀元還有豌豆莢CEO王俊煜
以狀元的身份進入清華大學
何愷明放棄了原本保送的機械工程及其自動化專業
選擇了更有挑戰性的基礎科學班
基礎科學班是清華大學于1998年開始設立的為培養數學、物理等基礎科學培養人才的尖子班，課程壓力大，同時要學習數學系、物理系的大部分基礎課程。
何愷明在清華大學的學習依舊是穩健而刻苦的
他在03至05年期間，連續三年都獲得了獎學金
而更輝煌的未來即將到來
清華大學
在2007年，還沒有畢業的何愷明作為實習生加入了微軟亞洲研究院（MSRA）
微軟在亞洲設立的大型基礎研究機構，由90%的中國人組成
出于興趣，大學曾選修計算機圖形圖像的相關課程
入職后，他也選擇了加入視覺計算組
微軟亞洲研究院
可是由于之前主修的都是物理數學基礎科學
那些知識根本不足以應對在MSRA的研究工作
在閱讀文章的時候，我常常都不知道哪些是大家都在用的方法，哪些才是作者的貢獻。對我來說，我看見的每一樣東西都是新的。
在實習的頭一年里，何愷明在導師孫劍的指導下
做過些許不同的課題，但是無一例外都沒有成功
曾為MSRA首席研究員的孫劍，現已高價跳槽至Face++
雖然事實是令人沮喪的，但何愷明卻坦言學習到了很多
這些失敗的課題讓他嘗試了很多不同的方向
這也是導師孫劍一直鼓勵實習生去做的
正是這種輕松自由的研究氛圍，為他日后的研究打下了堅實的基礎
何愷明
雖為普世認為的“天才”，但愷明從不是那種只會讀書的書呆子
很難相信何愷明對最早對去霧的研究源于電腦游戲
當然也許和他在北京上學脫不開干系
游戲《靜寂嶺》中的迷霧
一次， 他在打游戲的時候觀察到，游戲中不乏霧氣彌漫的場景
這些場景顯然是虛構的不存在的，但是也能實現逼真的霧氣效果
進一步分析證實了這些生成的圖像與自然照片有著迥異的統計規律
因此他堅信，人的視覺一定有一種有效的機制用于感知霧氣的存在
而這種機制可以用作去除圖像的霧氣，定會優于現存的方法
北京的霧霾
于是他便開始研究圖像中關于霧的方程
漸漸地他發現霧的方程似曾相識，仿佛在哪里見過
原來其與自己早前研究的matting方程非常相似
這給去霧算法的研究帶來了很大的便利
這樣一來，他只需要估算圖像局部的霧濃度就可以了
帶霧照片以及其暗通道
此前，最有效的去霧方法是通過檢測全圖最暗的對象
并以此估算霧的濃度，從而去除全局分布均勻的霧氣
但實際上很多情況下，圖像中的霧氣并不是均勻的
這也是圖像去霧的難點所在，但是何愷明想要挑戰
由于霧氣的不均勻性，愷明自然就會想利用局部暗對象檢測的方法處理
讓人吃驚的是，大量的實驗證明這個簡單想法是成功的
這算是讓何愷明撞對了方法，可是困難才剛剛開始
雖然得出了簡單高效的方法，實驗結果也非常漂亮
但導師孫劍卻并沒有急于讓愷明將方法寫成文章發表
而是反復地追問方法成功背后的本質原因
無霧圖像的暗通道
于是何愷明又帶著問題重新開始研究
既然局部暗對象檢測去霧是成功的
那么就說明去霧后圖像的每個局部確實有暗對象存在
這也就意味著在沒有霧的圖像中有相應的統計規律
無霧圖像的暗通道強度統計規律
為此，何愷明統計了超過5000幅圖像，驗證了猜想的規律
從先知道怎么辦再理解為什么，何愷明總算是完成了完整的研究
提出了Dark Channel Prior的高效的去霧算法理論
根據何愷明算法處理的圖像，上為原圖下為處理后
但在論文寫作的過程中，何愷明卻經常和自己吵架
反復質問自己的觀點是否正確，是否合理
好不容易說服了自己，還會遭到孫劍的再度質疑
就在這樣掙扎著的循環中，這篇優秀的論文總算是成文了
何愷明的論文
正是這樣苛刻的要求，才會有令人驕傲的成果
何愷明這篇論文得到了三個審稿人最高的評分
同時愷明在邁阿密的演講被觀眾認為是那屆CVPR上最有趣的演講
這份Best Paper Award的獎項來得當之無愧
也是中國人首次在CVPR獲此殊榮，實為華人的驕傲
愷明的成果被廣泛認可
鑒于何愷明一向穩定的作風，這次最佳論文獎絕不是偶然
本科畢業后何愷明進入香港中文大學攻讀研究生
期間繼續在微軟亞洲研究院參與相關的研究
近幾年，何愷明在微軟亞洲研究院參與計算機視覺識別的研究
其團隊在2015年末舉辦的ImageNet圖像識別大賽中
以“圖像識別深度差殘學習”系統傲立群雄
一舉擊敗谷歌、英特爾、高通，榮獲第一名
再一次，全部由中國人組成的團隊站在了世界巔峰
曾經風靡過的年齡檢測就有其團隊的貢獻
次年，團隊的論文在2016年的CVPR會議上獲得最佳論文獎
而文章的第一作者依舊是我們的高考狀元何愷明
他也以第一作者的身份兩次獲得CVPR最佳論文獎！
今年八月，何愷明離開了自己的福地微軟亞洲研究院
加入了Facebook旗下的AI研究團隊（FAIR）
有理由相信他的才能絕不會是“傷仲永”般的曇花一現
高考，從來都只是一場演習
獲得優秀的成績就驕傲得沾沾自喜
巴不得將自己所有的怪癖通告媒體
將高考帶入一種求神拜佛的玄學氣氛
這很難讓人相信他們能成就一番事業
為高考求神拜佛
不知道啊，很多人都問過這個問題，但我一直都不太清楚，可能是悟性好吧
這是何愷明成為高考狀元回答記者關于學習秘訣時的回答
他在微軟亞洲研究院的光景，一直是抱著學習的心態
細讀大量論文，不斷提高英語水平，反復推敲自己的成果
正是這種謙遜的秉性造就了他如今的成績
牛！
實戰，從來不以分數論英雄
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