朱松純

1968年，朱松純出生於湖北鄂州梁子湖邊的長嶺鎮 ^[22]  。小時候，聽城裏來的人説計算機能和人下國際象棋，他感到十分好奇，長大了想當科學家的想法在年少的朱松純心裏紮根 ^[31]  。

1977年，高考制度恢復，讓剛上小學三年級的朱松純也受到觸動，並下決心，要好好讀書，考大學，當科學家 ^[43]  。完成初中學業後，成為鎮上同年級唯一升入湖北省鄂州高中就讀的學生 ^[32]  。

1986年，考入中國科學技術大學計算機科學技術系。大學期間，他對人工智能產生了興趣，不僅去旁聽人工智能導論課程，還選修了研究生課程——神經網絡課。大三時，他給生物系認知科學實驗室老師寫信，申請獲得了參與早期視覺注意機制研究的機會 ^[31]  ，在此期間讀到英國學者大衞·馬爾的著作《視覺》 ^[43]  。

1991年，從中國科學技術大學計算機科學技術系畢業 ^[33]  ，獲得學士學位。並以全系第二名成績被保送攻讀碩士學位，但當時無法在中國國內找到視覺與認知交叉方向的導師，於是放棄保送研究生的資格，一心想出國深造，連續兩年的申請都沒成功 ^[48]  ，他只好一邊做研究，一邊尋找機會 ^[43]  。

1992年3月18日，收到了來自美國哈佛大學的大信封，成功被哈佛大學錄取；9月，前往哈佛大學（Harvard University）計算機專業攻讀碩、博士研究生，師從數學家大衞·曼福德（David Mumford，1974年獲得菲爾茲獎，1975年當選為美國國家科學院院士）教授 ^[34]  。

1993年，在哈佛大學完成全部課程，獲得碩士學位 ^[48]  。

1996年，從哈佛大學畢業，獲得博士學位。

1996年，博士畢業後跟隨導師大衞·曼福德前往美國布朗大學（Brown University）應用數學專業從事博士後研究工作。

1997年，進入美國斯坦福大學（Stanford University）工作，擔任計算機系人工智能實驗室講師。

1998年，進入美國俄亥俄州立大學（The Ohio State University）工作，擔任計算機系與認知科學中心助理教授。

2002年，進入美國加州大學洛杉磯分校（University of California, Los Angeles）工作，擔任統計系與計算機系副教授，在此工作期間在加州大學洛杉磯分校建立了視覺、認知、學習和自主中心。

2006年，晉升為美國加州大學洛杉磯分校統計系與計算機系正教授。

2007年，獲得國家自然科學基金優秀青年科學基金項目（海外）資助。

2008年，帶領團隊轉向認知領域的研究 ^[51]  。

2005年，與沈向洋（Harry Shum）等在自己的家鄉鄂州創建了民辦、非營利性國際交流平台湖北蓮花山研究院，並出任院長。

2010年—2015年，首次擔任美國視覺、認知科學、AI領域跨學科合作項目MURI首席科學家。

2015年—2020年，第二次擔任美國視覺、認知科學、AI領域跨學科合作項目MURI首席科學家（Principal Investigator）。

2017年7月，在美國洛杉磯創立暗物智能科技（DMAI） ^[10]  ，並於2018年7月落户廣州南沙，2020年同時入選廣州“未來獨角獸”創新企業和廣州“高精尖”企業榜單 ^[51]  。

朱松純(5張)

2020年9月，以人工智能戰略科學家的身份回國，創建北京通用人工智能研究院，出任院長；同時擔任北京大學講席教授 ^[5]  、北京大學人工智能研究院院長 ^[11]  、清華大學基礎科學講席教授 ^[4]  。

2021年1月，在北京大學元培學院設立通用人工智能實驗班，並於4月在清華大學設立通用人工智能因材施教培養計劃；11月，創建北京大學智能學院，出任院長 ^[8-9]  。

2022年12月21日，北京大學武漢人工智能研究院第一屆理事會第一次會議召開，研究院落户光谷，朱松純擔任首席科學家 ^[52]  。

2023年1月，創建跨媒體通用人工智能全國重點實驗室，出任實驗室主任；1月，當選為中國人民政治協商會議第十四屆全國委員會委員 ^[15]  ；3月，當選為中國人民政治協商會議第十四屆全國委員會提案委員會委員 ^[17]  ；8月，當選為亞洲社會仿真學會名譽會長 ^[19]  。

朱松純的研究成果集中在以下四個時期和領域：

1995年—2005年期間，朱松純與導師大衞·曼福德、同事以及博士生，為計算視覺創始人大衞·馬爾（David C. Marr）提出的早期視覺（early vision）概念，包括紋理（texture）、圖像基元（Texton）以及原始簡約圖（primal sketch）等建立了一個統一的數理模型；提出統計建模的最小最大熵原理（minimax entropy principle）；將神經學和心理學的發現，植入統計物理的吉布斯模型（Gibbs Model），從而導出一類新型的馬爾科夫隨機場的概率模型（FRAME），並將該模型擴展到中層視覺模型，描述形狀與格式塔（Gestalt）組成原則；發現自然圖像的尺度不變與尺度變化的統計規則，將各種視覺模式及其對應的數理模型映射到一個連續的熵頻譜（entropy spectrum）和信息尺度（information scaling）；進一步研究了各種模型之間跳轉和感知轉化（perceptual transition）的機制，與博士生王亦洲導出感知尺度空間理論（perceptual scale space）。

1990年代，朱松純發展了兩類新的非線性偏微分方程（PDE）。一類用於圖像分割，將PDE連接到統計圖像模型的這項工作在ICCV 2013上獲得了赫爾姆霍茨獎。另一類稱為GRADE（Gibbs Reaction and Diffusion Equations，吉布斯反應和擴散方程）於1997年發表，並在計算機視覺領域首次採用Langevin動力學方法進行推理和學習隨機梯度下降。 ^[16] 

1999年—2010年期間，朱松純與其首位博士生屠卓文提出用數據驅動的蒙特卡洛馬爾可夫鏈方法（Data-Driven Markov Chain Monte Carlo）求圖像分割和解譯（Image Parsing）問題的全局最優解；與其博士生Adrian Barbu提出了Swendsen-Wang Cut的蒙特卡洛算法，在通用的概率採樣（sampling）計算中，實現大的狀態跳轉，突破傳統方法計算的瓶頸問題。該領域的這一進步使拆分合並運算符在文獻中首次可逆，並且比吉布斯採樣器和跳躍擴散方法快了100倍。這一工作獲得第九屆國際視覺大會頒發的馬爾獎，並重新激起了同行對於圖像解譯工作的興趣。

2006年—2015年間，朱松純提出了概率隨機的與或圖（and-or graph）模型來表達上下文相關圖語法（graph grammar），重啓了模式識別領域創始人傅京孫倡導的句法模式識別框架；提出時空因果與或圖（Spatial，Temporal，Causal And-or graph STC-AOG）為物體、場景、事件和因果關係建立統一的模型，並用於場景與事件的解譯任務。 ^[16] 

自2010年以來，朱松純將計算機視覺與認知科學、自然語言理解、機器人等學科相結合。

•視覺與認知科學的結合：實現物理常識的推理（比如物體和場景的物理屬性、使用功能、行為的因果率）和社會常識的推理（比如人的意圖、動機、目的），由此豐富了對場景和事件的理解的內涵。

•視覺與自然語言理解的結合：通過人機情景對話來獲取常識，並於2010年率先從圖像和視頻的解譯圖中自動產生文本描述的I2T （Image Parsing to Text Generation）方法。

•視覺與機器人的結合：提出了自主機器人與人類深度協作的認知構架和通訊協議，以達到共境（shared situation）、共識（shared model）、共行（shared plan）、和共同價值觀（shared value）。

四、探索邁向通用人工智能的新的研究路徑——“小數據、大任務”範式 ^[3] 

2017年，朱松純發表了一篇AI科普文章 《淺談人工智能：現狀、任務、構架與統一》在文中，朱松純將行業中流行的數據驅動型深度學習研究稱為“大數據、小任務”範式。該範式使用大量標註的數據為每個特定任務訓練神經網絡，導致AI模型無法解釋、應用範圍狹窄等。與之相反，朱松純提出了“小數據、大任務”的範式，主張以此範式來實現通用人工智能。

朱松純團隊構建了一個大規模、物理逼真的VR/AR環境，用於訓練和測試負責執行大量日常任務的自主AI智能體。這些智能體整合視覺、語言、認知、機器學習和機器人技術等領域的能力，在此過程中發展物理常識和社會常識，並使用認知架構與人類進行交流。該項工作獲得2019年ACM圖靈大會最佳論文獎。

朱松純團隊還提出了構建通用智能體的“心”與“理”的UV雙系統理論。其中U系統表徵客觀世界和人類社會的狀態和規律，簡稱“理”，即勢能函數。V系統表徵智能體的主觀價值，簡稱“心”，即價值函數；智能體應該由“心”（V系統）驅動“理”（U系統），即由價值驅動其決策和行為，讓智能體自主產生和完成任務，實現為機器立“心”，從而邁向通用人工智能 ^[3]  。

根據2022年2月北京大學人工智能研究院網站顯示，朱松純先後在國際頂級期刊和會議上發表論文350餘篇 ^[3]  ，代表性論文如下：

（參考資料來源： ^[23]  ）

2023年2月11日，朱松純在北京大學智能學科戰略研討會上的講話以署名文章《以有組織科研推進原創性、引領性創新》刊登在2023年2月18日在《光明日報》上，他提出疑問“為什麼近年來世界各國科研人員成倍增長、經費越來越多、科研條件越來越好，卻產生不了根本性的科學發現？” ^[45]  。在他看來，重大基礎性原創性科學成果“難產”的主要原因在於，與過去相比，當前的科研驅動力、科研組織模式、科學問題的複雜性均發生了改變。尤其是在現行科研組織模式下，科學研究在全球範圍內成為一種職業，“寫本子”“數論文”“比引用量”之風日盛，羣體越來越大，而科學研究越來越同質化、“內卷”，產生了顯著的馬太效應 ^[44]  。

朱松純認為，以有組織科研為引領，要重點突破三個方面：（一）站在新的歷史轉折點，凝聚新的戰略驅動力，形成新的戰略思維；（二）堅持自由探索與有組織科研相結合，孕育新的科研範式和評價機制；（三）以有組織的科研模式打通“學研產”創新鏈條 ^[44]  。

2021年年初，清華大學和北京大學兩校聯手深化人才培養體系改革，由朱松純領銜打造通用人工智能實驗班，開設交叉學科課程，探索通用人工智能前沿基礎研究和頂尖人才培養新模式 ^[14]  。

2021年，朱松純分別在北京大學元培學院和清華大學自動化系成立“通用人工智能實驗班”，面向人工智能未來發展方向，打造全新的本博貫通的課題體系，併發布《通用人工智能人才培養計劃》白皮書，培養通用人工智能方向的“通識、通智、通用”型國際頂尖複合型人才 ^[14]  。

2023年，由朱松純領銜，北京通用人工智能研究院與北京大學、浙江大學、上海交通大學、中國科學技術大學、武漢大學、華中科技大學、北京理工大學、電子科技大學和北京郵電大學共9所高校參與的通用人工智能協同攻關合作體人才培養計劃在北京正式啓動，9所高校共同探索通用人工智能人才培養新模式 ^[20]  。

朱松純在加州大學洛杉磯分校、北京大學、清華大學等高校任教期間，先後指導了計算機科學和統計學專業的碩士生、博士生、訪問博士生和博士後 ^[26]  。

2021年9月2日，朱松純作為北京大學元培學院的導師代表，在北京大學元培學院2021級開學典禮上講話時，就“錢學森之問”談到：中國正在走向世界舞台的聚光燈下，中國科技已然躋身世界前列。通過幾代人的積累，國家比任何時候都具備了條件，也有了足夠的底氣和信心：能夠通過內生的機制培養出具有國際視野和勇於擔當的傑出人才與學術領袖 ^[40]  。

2022年6月20日，朱松純作為北京大學智能學院院長，他在北京大學智能學院2022年畢業典禮上的講話給畢業生提了三個問題：“未名之問”“人生之問”“時代之問”。（1）未名之問：湖邊怎麼見不到學生？他希望學生一定要學會慢下來，多給自己一點思考和發呆的時間。不糾結於一時的苦樂，不緊盯眼前的得失，不去爭眼前的高低。要學會選擇，放下那些不重要的事物，才能看得更清、走得更遠。（2）人生之問：我是誰？未來的人生一定不會是一帆風順的，通過不斷調整自己的UV系統，從活着、到活得好、到活得明白、活得有意義的昇華，成就自己精彩的人生。（3）時代之問：我們的高等學府到底要培養什麼樣的人才？答案就藏在入學時都要學唱的《燕園情》的歌詞裏：“眼底未名水，胸中黃河月。”“胸中黃河月”代表了每個中國人應該關注民族的前途和命運，畢業後有一大批同學即將奔赴中國科技企業，以青春之我服務國家科技發展戰略，傳承北大智能人科技報國的傳統 ^[36]  。

2023年7月1日，朱松純作為北京大學智能學院院長，他在北京大學智能學院2023年畢業典禮上的講話選取“智能時代”這個主題，希望畢業生作為北大智能人，要做智能時代的先知、先覺、先行者。先知者，要提前預判時勢的到來；先覺者，要率先覺悟到時代的使命；先行者，要勇於引領時代的變革。希望畢業生不斷提升自我的認知架構和價值體系，形成更大格局的對時代發展趨勢的清醒認知、對時代根本使命的率先覺悟、對引領時代變革的篤志力行，做智能時代的先知、先覺、先行者，以中國之思想，創世界之科技，如此才能在時代的潮起潮伏中不斷做出正確選擇 ^[35]  。

2021年3月12日，朱松純受到北京大學學生工作部邀請，在“教授茶座”與青年學生分享個人求學與研究的經歷、探討科學精神和人生價值，他嘗試從文學、科學、哲學三個層面解讀《赤壁賦》，從蘇軾的經歷與哲思中學習人生的定位 ^[41]  。

2021年7月30日，ACM中國圖靈大會前夜在合肥，大會主席、清華大學劉雲浩教授安排朱松純給青年學生學者做一次“圍爐夜話”式的座談，以三讀《赤壁賦》為主題，探討學術人生 ^[41]  。

2023年3月27日，朱松純參加清華大學自動化系在中央主樓接待廳舉行的“紫冬講壇”該學期的首場活動，作了題為“以中國之思想，創世界之科技”的專題報告 ^[38]  。

2023年9月15日，朱松純參加在北京大學祿島舉行的第四期“臨湖智庫沙龍”，作了主題為“為人文賦理：從通用人工智能視角解讀中國思想”的報告。他總結了指導人工智能的三個哲學思想。第一時期是西方哲學思想為人工智能的邏輯、表達與推理等方面提供了理論框；第二時期是儒家“格物致知”思想承接下產生的數理模型，概率建模與隨機計算佔據主導地位；現階段，智能體必須由“心”驅動，才能研發出自主的AI ^[37]  。

2024年1月5日，朱松純參加在北京舉行的全國政協“委員科學講堂”，以“為機器立心——邁向通用人工智能”為題作講座。他從通用人工智能的基本特徵出發，結合人工智能在中國的發展，闡述對推動原創性、引領性科技創新的思考。他認為每個人都是通用智能體，研究通用人工智能其實也是開啓人類認識自我的新階段，通用人工智能與傳統中華文化都是研究人性的本質， 是一體兩面。他指出，通用人工智能的研究將極大推動文理交叉與學科融合 ^[39]  。

朱松純作為全國政協委員，對於治理網絡暴力，他從技術層面提出建議，如組建平台算法治理獨立專家委員會，發揮人工智能技術效率優勢，擬定網絡生態評價標準。“具體包括制定用户畫像顆粒度、個人隱私採集的範圍標準;制定推送信息的多元化標準，杜絕信息繭房的形成;制定平台生態污染指數，指數涵蓋違規行為數量規模、事件惡劣性與傳播範圍、舉報頻次等因素，定期在顯著渠道發佈，限期整改。” ^[28] 

朱松純在《北京大學校報》第1635期第1版上撰文《為機器立心，為人文賦理——建設世界一流智能學科》，對於加快發展新一代人工智能提出：1.着力打造智能科學領軍人才培養的搖籃；2.以通用人工智能為抓手，建設世界一流智能學科；3.搭建起人工智能與文理醫工交叉平台；4.以有組織科研實現原創性、引領性科技創新 ^[29]  。

2023年全國兩會期間，全國政協委員朱松純遞交了兩份關於人工智能的提案 ^[42]  。

在提案《加強人工智能科教體系建設，助力科技自立自強與高質量經濟發展》中，朱松純提到，當前基礎與高等教育的能力遠遠不能滿足人工智能的科研快速發展以及企業對於人才的需求，存在一些問題。朱松純建議，由教育部牽頭，委託北京大學等頂尖高校制定覆蓋中小學階段的人工智能一體化課程體系，引入社會力量加強教師培訓，加強建設人工智能課程配套設施、研學基地與科普基地，並在有條件的高校加大人工智能專業的本碩博招生錄取規模。同時，他也提出，在北京、上海等教育資源優勢地區可以參照“清華大學丘成桐數學領軍計劃”和“北大物理學科卓越人才培養計劃”機制，進行超常兒童的選材育才體系建設；而在教育資源相對薄弱的地區，可通過AI輔助促進教育的公平性、降低教學成本、補充該地區師資力量 ^[42]  。

在提案《加快通用人工智能戰略佈局，搶佔全球科技與產業發展制高點》中，朱松純則談到了通用人工智能的研究與發展問題。朱松純認為，通用人工智能將會在安全、產業、社會治理等諸多領域產生顛覆性影響，是未來10-20年國際科技競爭的戰略制高點。因此他建議，將通用人工智能提升到當代“兩彈一星”的高度。由中央統籌部署，凝聚人才、科研、產業與資本的優勢力量，規範發展路徑，儘快出台我國通用人工智能發展路線圖，建立測試標準，規劃底層的認知架構、 核心算法、操作系統、編程語音、體系結構與芯片，形成“學研產用”的創新鏈條，在通用人工智能這個新興的戰略領域，搶佔全球科技與產業發展制高點 ^[30]  。

2024年3月10日，全國政協十四屆二次會議第三場“委員通道”集體採訪活動在北京人民大會堂舉行，全國政協委員朱松純接受媒體採訪是説：“通用人工智能是新質生產力的典型代表。當下，通用人工智能已經成為全球科技競爭的制高點，要贏得這一場科技競爭，關鍵還在人才。”朱松純委員表示，“人類社會正在跨入智能時代，相信在我們的共同努力下，一定能夠走出一條符合中國國情的技術路徑，讓通用人工智能安全發展、造福人類。” ^[46] 

朱松純的父親在60歲的時候單位倒閉，靠做小生意供他讀完了大學 ^[48]  。

朱松純是家裏5個兄弟姐妹最小的一個，哥哥大他19歲，中間三個姐姐，最小的也大他6歲 ^[48]  。

朱松純的妻子崔潔畢業於中國科學技術大學 ^[53]  ，後在美國深造拿到美國國籍，2013年崔潔辭去工作後，全職陪伴女兒朱易滑冰 ^[54-56]  。

朱松純的女兒朱易於2002年出生，是中國花樣滑冰運動員。2018年1月奪得全美花滑錦標賽新人組冠軍 ^[6-7]  ， 2022年代表中國參加2022年北京冬奧會 ^[27]  。

朱松純有着深厚的人文素養，這不僅讓他在科學研究中受益良多，也為他打下了愛國、敬業、奉獻的精神底色。他通過三讀《赤壁賦》，對此千古一賦做了人生思考，並非提供一個關於人生意義的統一答案。每個人可以追求不同的平衡態，自得其樂。他的人生態度是積極入世，也希望人們從追求“活着”、到“活得好”、到“活得有意義”、“活得明白”，甚至到達價值的極限——不朽 ^[41]  。

朱松純建議，將通用人工智能提升到當代“兩彈一星”的高度。由中央統籌部署，凝聚人才、科研、產業與資本的優勢力量，規範發展路徑，儘快出台我國通用人工智能發展路線圖，建立測試標準，規劃底層的認知架構、 核心算法、操作系統、編程語音、體系結構與芯片，形成“學研產用”的創新鏈條，在通用人工智能這個新興的戰略領域，搶佔全球科技與產業發展制高點 ^[30]  。

朱松純在認知科學領域，如視覺常識推理、場景理解及人工智能等領域做出重要貢獻 ^[1]  。（中國計算機學會評）

朱松純為計算機視覺在中國的發展與人才啓蒙做出了貢獻 ^[2]  。（清華大學自動化系評）

朱松純是計算機視覺領域的學界泰斗，曾經在美國多個學校任教，後來他放棄在美國的一切，並以“國家戰略科學家”的身份回到國家，是最知名的華人AI教授，是人工智能專家 ^[47]  。（湖州統戰評）