01從成都到普林斯頓：一個(gè)跨越文化與語(yǔ)言的求知旅程

Fei-Fei Li出生于1976年的北京，兒時(shí)在四川成都長(zhǎng)大。父母是中學(xué)教師與化工廠計(jì)算機(jī)部門員工。她在少年時(shí)期，就展現(xiàn)出對(duì)數(shù)理與科學(xué)的濃厚興趣，并且在學(xué)校表現(xiàn)優(yōu)異。12歲那年，她的父親移民到了美國(guó)。為了更好的教育機(jī)會(huì)，她和她母親在16歲（1992年）時(shí)一起移民到了父親那里，整個(gè)家庭搬入新澤西一個(gè)只有一間臥室的小公寓。

作為第一代中國(guó)移民，李飛飛一家三口都不會(huì)說英語(yǔ)，家庭微薄的收入難以為繼。剛到美國(guó)的最初兩年，家庭生活拮據(jù)，她曾到餐館打工，做過家庭清潔工；父母后來(lái)跟親友借錢，開了一家干洗店經(jīng)營(yíng)。初到美國(guó)的她需從頭開始學(xué)習(xí)英語(yǔ)，就讀位于新澤西的帕西帕尼高中，1995年以全班第六名的成績(jī)畢業(yè)，SAT取得1250分，其中數(shù)學(xué)得滿分800分。在她的努力下，考進(jìn)了普林斯頓大學(xué)物理系并獲得全額獎(jiǎng)學(xué)金。洗衣機(jī)的噪音、熨斗的蒸汽與化學(xué)溶劑的刺鼻氣味，構(gòu)成了她大學(xué)生活的另一面。這個(gè)物理系的優(yōu)等生或許并未想到，這段“腳踏實(shí)地”的經(jīng)歷，會(huì)在未來(lái)與她“仰望星空”的科研事業(yè)產(chǎn)生深刻共鳴——她終其一生所追求的，正是讓機(jī)器學(xué)會(huì)“看見”并理解我們身處的這個(gè)復(fù)雜、具體、充滿物理規(guī)律的真實(shí)世界。

普林斯頓大學(xué)畢業(yè)時(shí)的李飛飛，來(lái)源湖南科技大學(xué)

1999年，大學(xué)畢業(yè)時(shí)，她以優(yōu)異成績(jī)獲得普林斯頓大學(xué)授予的物理學(xué)榮譽(yù)學(xué)士學(xué)位。畢業(yè)后曾贏得獎(jiǎng)學(xué)金前往西藏研究西藏傳統(tǒng)藥物。隨后，她進(jìn)入加州理工學(xué)院（California Institute of Technology）深造，攻讀電氣工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)方向的博士學(xué)位，師從計(jì)算機(jī)視覺業(yè)內(nèi)專家Pietro Perona教授和克里斯托夫·科赫教授，并于2005年完成博士學(xué)業(yè)，博士論文為"視覺識(shí)別：計(jì)算模型與人類心理物理學(xué)（Visual Recognition: Computational Models and Human Psychophysics）。

02 ImageNet：讓機(jī)器第一次“看清世界”

2005年8月至2009年6月，她先后在伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校電氣與計(jì)算機(jī)工程系和普林斯頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系擔(dān)任助理教授，在這兩所院校還同時(shí)兼任過心理學(xué)系的助理教授。

那時(shí)候，人工智能的寒冬尚未完全過去。當(dāng)時(shí)主流的計(jì)算機(jī)視覺研究，大多依賴于精心設(shè)計(jì)的手工特征和有限的小規(guī)模數(shù)據(jù)集，機(jī)器能識(shí)別的物體種類不過寥寥數(shù)十種。李飛飛敏銳地察覺到了行業(yè)的盲區(qū)：當(dāng)時(shí)的學(xué)術(shù)界與AI領(lǐng)域都在狂熱地打磨算法，卻唯獨(dú)忽視了“數(shù)據(jù)”的價(jià)值。李飛飛意識(shí)到，如果數(shù)據(jù)無(wú)法映射真實(shí)世界，再精妙的算法也是空中樓閣。她決定另辟蹊徑——構(gòu)建一個(gè)囊括“全世界所有物體”的龐大數(shù)據(jù)庫(kù)。這便是ImageNet的雛形。

李飛飛說，“我們決定做一件史無(wú)前例的事情。我們的對(duì)象是全世界的物體。”當(dāng)時(shí)的圖像識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)只有上萬(wàn)張圖片，而她想建一個(gè)百萬(wàn)級(jí)、標(biāo)注完備、覆蓋整個(gè)世界物體的圖像宇宙。ImageNet的野心不僅在于識(shí)別熊貓、教堂等實(shí)體，更試圖囊括“愛情”這類抽象概念。

起初，李飛飛試圖以時(shí)薪10美元聘請(qǐng)本科生手動(dòng)收集圖片。但現(xiàn)實(shí)很快給了她一記重?fù)簦喊催@個(gè)速度，完成項(xiàng)目需要整整90年。人力走不通，團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)而嘗試算法，試圖讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)抓取圖片，人類僅做審核。但幾個(gè)月后，這條路也被堵死了——他們意識(shí)到，用現(xiàn)有的算法去生成數(shù)據(jù)，未來(lái)的模型將永遠(yuǎn)無(wú)法超越現(xiàn)有水平，陷入死循環(huán)。

困境接踵而至：人工太慢，算法太笨，資金也斷了鏈。李飛飛四處奔走，卻未能申請(qǐng)到任何聯(lián)邦撥款。冷嘲熱諷隨之而來(lái)，有人甚至譏諷普林斯頓研究這種課題簡(jiǎn)直是“恥辱”，更有人刻薄地評(píng)價(jià)：這個(gè)項(xiàng)目唯一的優(yōu)勢(shì)，僅僅因?yàn)槔铒w飛是個(gè)女性。

就在項(xiàng)目瀕臨流產(chǎn)時(shí)，一次與研究生的閑聊帶來(lái)了轉(zhuǎn)機(jī)。學(xué)生提到了亞馬遜的Mechanical Turk（眾包服務(wù)）——一個(gè)能以低廉成本動(dòng)員全球網(wǎng)民完成簡(jiǎn)單任務(wù)的平臺(tái)。

“她給我看網(wǎng)站的那一刻，我知道ImageNet成了。”李飛飛回憶道，“我們終于找到了那個(gè)能撬動(dòng)地球的杠桿，這是普林斯頓的本科生哪怕花上一個(gè)世紀(jì)也無(wú)法做到的。”

亞馬遜

Mechanical Turk

的圖像分類界面，來(lái)源：騰訊云

即使有了眾包平臺(tái)，ImageNet的建設(shè)并非一鍵生成的坦途。李飛飛的博士生Jia Deng和Olga Russakofsky不得不面對(duì)棘手的質(zhì)控難題：一張圖片究竟需要幾雙眼睛審核？辨認(rèn)一只貓或許兩人足矣，但要確認(rèn)一只體型特殊的哈士奇，可能需要十輪反復(fù)驗(yàn)證。為了防止眾包人員“劃水”作弊，團(tuán)隊(duì)專門開發(fā)了一套統(tǒng)計(jì)模型，以此確保每一張入庫(kù)圖片的純度。這是一場(chǎng)漫長(zhǎng)的攻堅(jiān)戰(zhàn)。歷時(shí)兩年半，涵蓋5247個(gè)類別、12個(gè)子樹的320萬(wàn)張標(biāo)記圖片終于匯聚成塔。

2009年，當(dāng)團(tuán)隊(duì)帶著這篇日后改變世界的論文亮相CVPR時(shí)，并未迎來(lái)預(yù)想中的掌聲。作為頂會(huì)，CVPR甚至沒有給他們上臺(tái)演講的機(jī)會(huì)，只允許在角落張貼海報(bào)。團(tuán)隊(duì)不得不靠分發(fā)印有Logo的鋼筆來(lái)以此博取關(guān)注。當(dāng)時(shí)的主流學(xué)界對(duì)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”嗤之以鼻，正如Jia Deng所回憶的那樣：“人們質(zhì)疑，如果連識(shí)別一個(gè)物體都做不到，搞幾千幾萬(wàn)個(gè)又有什么意義？”

為了將影響力推向大眾，李飛飛遠(yuǎn)赴歐洲，尋求與當(dāng)時(shí)最權(quán)威的圖像識(shí)別大賽PASCAL VOC合作。相比于ImageNet的浩瀚，僅有20個(gè)分類的PASCAL雖顯袖珍，卻擁有極高的數(shù)據(jù)質(zhì)量。這次聯(lián)手讓ImageNet迅速站穩(wěn)了腳跟。隨著競(jìng)賽推進(jìn)，研究人員意外發(fā)現(xiàn)了一個(gè)改變行業(yè)認(rèn)知的現(xiàn)象：凡是經(jīng)過ImageNet預(yù)訓(xùn)練的模型，在處理其他識(shí)別任務(wù)時(shí)，只需微調(diào)便能表現(xiàn)驚人。正如Berg所言：“這不僅是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突破，更是認(rèn)知的飛躍。”——這便是后來(lái)被廣泛應(yīng)用的“遷移學(xué)習(xí)”。

真正的“奇點(diǎn)”發(fā)生在首屆大賽兩年后的2012年。如果說AI的繁榮需要一個(gè)引爆點(diǎn)，那無(wú)疑是AlexNet公布成績(jī)的那一刻。多倫多大學(xué)的Geoffrey Hinton與其學(xué)生Ilya Sutskever、Alex Krizhevsky提出的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以領(lǐng)先第二名41%的碾壓性優(yōu)勢(shì)奪冠，徹底終結(jié)了舊時(shí)代。

今天所有的視覺AI應(yīng)用：自動(dòng)駕駛、醫(yī)學(xué)影像、安防識(shí)別、手機(jī)相冊(cè)分類……都站在ImageNet的基礎(chǔ)上。這是她改變整個(gè)行業(yè)的第一次。

03從學(xué)界到產(chǎn)業(yè)—為“AI為人類”而努力

2013年，李飛飛正式出任斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室（SAIL）主任，在這里她并不僅是管理者，更像一個(gè)帶著顯微鏡和望遠(yuǎn)鏡的探路者：一邊帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)讓視覺理解從簡(jiǎn)單“識(shí)別”逐步走向更深層次的“理解”，推動(dòng)AI愈發(fā)能感知世界的細(xì)節(jié)；另一方面，她開始思考一個(gè)更大的問題——AI不應(yīng)該只是少數(shù)人的專利。在她看來(lái)，讓人工智能服務(wù)更多人類群體，才是真正值得投入心血的方向。

在這個(gè)時(shí)間段，李飛飛并沒有只局限于實(shí)驗(yàn)室的白板和代碼里。2015年，她與他人聯(lián)合創(chuàng)立了AI4ALL，一項(xiàng)非營(yíng)利教育項(xiàng)目，旨在將AI教育帶給更多女性、少數(shù)族裔與普通青年，讓這個(gè)領(lǐng)域的未來(lái)構(gòu)建者來(lái)自更廣泛的背景，而不是集中在少數(shù)精英圈層里。這個(gè)倡議從根本上應(yīng)對(duì)了AI教育與參與的結(jié)構(gòu)性不平衡問題。

2017年，李飛飛給自己安排了一段特別的“假期”——她從斯坦福暫時(shí)離開，在Google Cloud 擔(dān)任AI/ML首席科學(xué)家兼副總裁，這是真正將學(xué)術(shù)洞見帶入產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的階段性役使。她參與制定谷歌云在人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)上的戰(zhàn)略方向，同時(shí)推動(dòng)了一系列旨在降低AI技術(shù)門檻的產(chǎn)品與工具。

其中最為人熟知的成果，當(dāng)屬Google Cloud AutoML。這個(gè)產(chǎn)品的誕生，不再需要開發(fā)者精通復(fù)雜算法，只需上傳數(shù)據(jù)，便可自動(dòng)生成定制化機(jī)器學(xué)習(xí)模型。2018年初AutoML Vision正式發(fā)布，并在隨后擴(kuò)展出了文字與翻譯等功能，這一設(shè)計(jì)正中她長(zhǎng)期倡導(dǎo)的“AI普惠化”理念：AI的價(jià)值不在于炫技，而在于讓更多企業(yè)、開發(fā)者乃至普通用戶都能用得起、用得好。與此同時(shí)，她還和團(tuán)隊(duì)推動(dòng)成立了Google AI中國(guó)中心，表態(tài)“AI沒有國(guó)界”“AI應(yīng)該是每個(gè)人的”，體現(xiàn)了她對(duì)AI全球共享價(jià)值的思考。

2018年，當(dāng)她返回斯坦福繼續(xù)教學(xué)與研究時(shí)，李飛飛已經(jīng)不只是一個(gè)學(xué)術(shù)主理者，而是一個(gè)連接學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)、技術(shù)與公民、機(jī)器智能與人類價(jià)值的“橋梁建造者”。她在斯坦福和谷歌之間的這段旅程，既是技術(shù)落地的底色，也是讓AI更貼近真實(shí)世界與更多人的起點(diǎn)。

圖片來(lái)源：領(lǐng)英

04人性、倫理與未來(lái)—她對(duì)AI的另一種思考

2025年春，一場(chǎng)在倫敦圣詹姆斯宮舉行的頒獎(jiǎng)典禮將全世界目光聚焦在了李飛飛（Fei-Fei Li）身上——這位被媒體稱為“AI教母”的華裔科學(xué)家，與黃仁勛等AI先驅(qū)一同榮獲伊麗莎白女王工程獎(jiǎng)（Queen Elizabeth Prize for Engineering），成為全球工程界最受矚目的人物之一。該獎(jiǎng)項(xiàng)常被譽(yù)為工程領(lǐng)域的“諾貝爾獎(jiǎng)”，以表彰對(duì)科技與人類福祉作出深遠(yuǎn)貢獻(xiàn)的創(chuàng)新者。

李飛飛的名字與ImageNet密不可分。這個(gè)在2000年代初啟動(dòng)的大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，讓機(jī)器“看見”世界成為可能，并為深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的突破建立了基準(zhǔn)。ImageNet不只是一組數(shù)據(jù)，更是讓AI能理解圖像語(yǔ)義的通用“語(yǔ)料庫(kù)”，推動(dòng)了算法從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

對(duì)李飛飛來(lái)說，AI的進(jìn)步不止于技術(shù)的加速，更關(guān)乎人類自身的價(jià)值與倫理。在領(lǐng)獎(jiǎng)現(xiàn)場(chǎng)及隨后接受BBC等采訪時(shí)，她強(qiáng)調(diào)自己對(duì)被稱為“AI教母”既感到自豪，也意識(shí)到這個(gè)稱號(hào)帶來(lái)的責(zé)任：它不僅代表技術(shù)成就，更代表推動(dòng)更多女性和少數(shù)群體在科技領(lǐng)域獲得認(rèn)可的機(jī)會(huì)。在談及AI的未來(lái)時(shí)，李飛飛并不迷信技術(shù)的無(wú)限擴(kuò)張。她指出，AI發(fā)展不應(yīng)陷入兩極化的極端論述——既不盲目悲觀地視其為“滅絕風(fēng)險(xiǎn)”，也不單純以技術(shù)奇點(diǎn)作為幻想終點(diǎn)。她認(rèn)為，AI的真正挑戰(zhàn)在于如何將創(chuàng)新與人性、倫理、社會(huì)價(jià)值深度融合，讓技術(shù)服務(wù)于更廣泛的公共利益，而不是僅為算力或商業(yè)增長(zhǎng)服務(wù)。

這種思想源于她長(zhǎng)期倡導(dǎo)的“以人為本的AI”理念。早在2019年，李飛飛就與同事共同創(chuàng)立了斯坦福人本AI研究所（HAI），推動(dòng)跨學(xué)科對(duì)話，讓工程師、社會(huì)科學(xué)家、政策制定者一同參與AI的未來(lái)設(shè)計(jì)。這一切的背后，是一位科學(xué)家對(duì)技術(shù)與社會(huì)關(guān)系的深刻洞察：當(dāng)AI能夠處理語(yǔ)言與視覺之后，下一個(gè)挑戰(zhàn)是讓它真正理解人類生活的復(fù)雜性。在這個(gè)過程中，技術(shù)應(yīng)成為增強(qiáng)人類能力、而非削弱人類價(jià)值的力量。

05 “AI教母”李飛飛集結(jié)WorldLabs，劍指AI新圣杯——空間智能

回看李飛飛過去二十年的研究軌跡，你會(huì)發(fā)現(xiàn)她幾乎每一次關(guān)鍵選擇，都踩在技術(shù)范式轉(zhuǎn)移的臨界點(diǎn)上。這種“踩點(diǎn)”并非直覺或運(yùn)氣，而是一種高度結(jié)構(gòu)化的判斷邏輯：當(dāng)一個(gè)技術(shù)突破完成從“可行”到“規(guī)?；钡能S遷后，新的瓶頸必然會(huì)出現(xiàn)在系統(tǒng)能力的邊界處。在語(yǔ)言模型解決了“理解與生成語(yǔ)言”、視覺模型完成了“看見與分類”之后，人工智能仍然缺失一個(gè)核心能力——對(duì)真實(shí)世界空間關(guān)系與物理結(jié)構(gòu)的理解。如果機(jī)器無(wú)法理解“物體在何處”“彼此如何關(guān)聯(lián)”“在物理規(guī)則下會(huì)發(fā)生什么”，那么推理與行動(dòng)就無(wú)法真正閉環(huán)。

基于這一判斷，李飛飛提出：人工智能的下一個(gè)邊界不是更大的模型，而是空間智能（Spatial Intelligence）。它并非簡(jiǎn)單的“看見世界”，而是讓機(jī)器理解世界中的位置、關(guān)系、結(jié)構(gòu)乃至物理規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)感知—推理—互動(dòng)的一體化能力。正是在這一邏輯之下，李飛飛聯(lián)合前Meta科學(xué)家、密歇根大學(xué)教授Justin Johnson等人，于2024年創(chuàng)立了World Labs，系統(tǒng)性地推進(jìn)空間智能的研究與產(chǎn)品化探索。

圖片來(lái)源：

worldlabs

官網(wǎng)

Marble是World Labs的首款商業(yè)產(chǎn)品——一種基于“世界模型”的生成式AI工具，它能從文本提示、圖像、視頻甚至3D布局圖中自動(dòng)創(chuàng)造出可編輯、可探索的三維世界。用戶不僅能生成高度逼真的3D場(chǎng)景，還可以在其中自由導(dǎo)航、調(diào)整元素，并導(dǎo)出為可用于游戲、影像制作或虛擬現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的資源。與傳統(tǒng)的3D設(shè)計(jì)工具不同，Marble不再依賴人工繪制模型，而是借助AI的“空間理解”直接構(gòu)建物理合理、細(xì)節(jié)豐富的三維環(huán)境，從而大幅降低創(chuàng)作者構(gòu)建虛擬世界的門檻。它目前已面向公眾推出免費(fèi)增值（freemium）和付費(fèi)訂閱模式，覆蓋從輕量試用到專業(yè)創(chuàng)作的多種需求。

圖片：來(lái)源

Marble

網(wǎng)站

對(duì)于World Labs來(lái)說，Marble只是邁向空間智能時(shí)代的第一步。未來(lái)，這類世界模型不僅能助力電影、游戲、建筑設(shè)計(jì)等創(chuàng)意行業(yè)，還可能深刻影響機(jī)器人導(dǎo)航、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）、自動(dòng)駕駛模擬，以及科學(xué)研究中的三維推理任務(wù)。李飛飛和團(tuán)隊(duì)正在將這一領(lǐng)域從實(shí)驗(yàn)室前沿逐步推向產(chǎn)業(yè)和社會(huì)應(yīng)用的前端。

AI的發(fā)展從來(lái)不是單一維度的突破，而是多個(gè)能力融合的長(zhǎng)期演進(jìn)。隨著空間智能成為新的推動(dòng)力，我們或許正迎來(lái)AI認(rèn)知體系的第三次大躍進(jìn)——一次讓機(jī)器真正“理解世界空間”的革命。李飛飛的World Labs和Marble，不只是技術(shù)產(chǎn)品，更是新一代智能時(shí)代理想的方向標(biāo)。

reference：

Stanford Medicine RAISE Health

Fei-Fei Li — RAISE Health Leadership Profile, Stanford Medicine RAISE Health. https://med.stanford.edu/raisehealth/leadership/fei-fei_li

[2] 新浪財(cái)經(jīng)

李飛飛最新訪談：追逐AI的“北極星”—從ImageNet到三維世界的空間智能 | 附全文+視頻, 新浪財(cái)經(jīng). https://finance.sina.com.cn/stock/t/2025-07-02/doc-infeanhm4426226.shtml

[3] Britannica

Laura Payne , Fei-Fei Li, Encyclopaedia Britannica. https://www.britannica.com/biography/Fei-Fei-Li

[4] Princeton University News

John Hopfield and Fei-Fei Li win Queen Elizabeth Prize as pioneers in modern AI, Princeton University.

https://www.princeton.edu/news/2025/02/06/john-hopfield-and-fei-fei-li-win-queen-elizabeth-prize-pioneers-modern-ai

[5] Stanford News / Queen Elizabeth Prize

Shana Lynch , Fei-Fei Li wins Queen Elizabeth Prize for Engineering, Stanford Report. https://news.stanford.edu/stories/2025/11/fei-fei-li-queen-elizabeth-prize-engineering

[6] Wikipedia

Fei-Fei Li, Wikipedia (English). https://en.wikipedia.org/wiki/Fei-Fei_Li

[7] Queen Elizabeth Prize Official Website

Queen Elizabeth Prize for Engineering: Winners and Information, Official QEPrize.org site. https://qeprize.org/

[8]湖南科技大學(xué)

【IT行業(yè)名人傳記】執(zhí)著理想，純粹當(dāng)下—— AI女神李飛飛的逆襲之路

https://computer.hnust.edu.cn/xsgz/kcsz/ITxygsh/0d0eb972f0fa4329808c4d9ce447fca1.htm

[9]騰訊云

ImageNet這八年：李飛飛和被她改變的AI世界

https://cloud.tencent.com/developer/article/1077004

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