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　　【新智元导读】本文是微软亚洲研究院资深研究员、现任微软亚洲研究院计算视觉组负责人华刚博士在看来朱松纯老师关于计算机视觉的三个起源和人工智能的评论之后写下的文章。华刚博士表示：

　　“从我去年（2015年）回到微软亚洲研究院之后接触到很多聪明的实习生。一方面感受到他们对计算机视觉研究的热情，另方面也有感于他们对计算机视觉研究认知的局限性，或者说大一点，是基本研究方法和思路上的局限性，就有想法要对如何做好计算机视觉的研究写点什么，但一直也没有找到合适的机会。最近计算机视觉领域国际权威、加州大学洛杉矶分校的朱松纯老师发表了一篇关于计算视觉的三个起源和人工智能的评论，引起了很大的反响。朱松纯老师的评论全面深刻，我想借着这个机会，结合朱老师评论的内容和我在计算及视觉领域15年的研究经历，也来谈谈如何做好计算机视觉的研究，希望对领域内的学生和年青的研究员能有所帮助。”

　　作者简介

华刚博士是微软亚洲研究院资深研究员，现任微软亚洲研究院计算视觉组负责人。他的研究重点是计算机视觉、模式识别、机器学习、人工智能和机器人，以及相关技术在云和移动智能领域的创新应用。他因在图像和视频中无限制环境人脸识别研究做出的突出贡献，于2015年被国际模式识别联合会（International Association on Pattern Recognition）授予”生物特征识别杰出青年研究员”奖励，因其在计算机视觉和多媒体研究方面的杰出贡献，于2016年被遴选为国际模式识别联合会院士（IAPR Fellow）和国际计算机联合会杰出科学家(ACM Distinguished Scientist) 。华刚博士已在国际顶级会议和期刊上发表了120多篇同行评审论文。他将担任2019国际模式识别和计算机视觉大会 （CVPR 2019）的程序主席，以及CVPR 2017和ACM MM 2017的领域主席。

此前华刚博士曾担任CVPR 2014、ICCV 2011、ACM MM 2011/ 2012/ 2015、ICIP 2012/2013/2015/2016、ICASSP 2012/ 2013等十多个顶级国际会议的领域主席，以及IEEE Trans. on Image Processing（2010-2014）编委。目前，华刚博士还担任着IEEE Trans. on Image Processing、IEEE Trans. on Circuits Systems and Video Technologies、IEEE Multimedia、CVIU、MVA和VCJ的编委。

　　“如何做好计算机视觉的研究？”

　　要回答这个问题，我们先要对这个问题的关键词进行分析：如果去掉“计算机视觉”这个限定词，这问题就变成了“如何做好研究？”那么，要回答这个问题，我们就要知道“什么是好的研究？”而要定义什么是好的研究，必须回到根本，atv，先要知道“什么是研究？”

　　我们的讨论就从这个问题开始。

　　什么是研究？

　　一个被普遍接受的对研究的广义定义为：研究是为了产生新的知识或者是为已有的知识设计新的应用的系统性的工作。因为我们今天的讨论其实更多集中在科学研究上，先确定狭义的研究的定义为：利用科学的方法来调查解释一个现象或者获取新的知识。

　　综合这两个定义，可以看到科学研究从本质上是由三个基本的要素构成：1) 目的：产生新的知识或者是设计出新的应用; 2）手段：科学的方法。缺少这两个要素任何之一都不构成科学研究; 3) 成果：新的知识。所谓新的知识，必须是前人不知道的东西。

　　我们很多同学和年轻的研究员认为研究就是写论文、研究成果就是论文，这其实是在观念上走进了一个误区。论文是系统阐述新的知识、新的应用，以及阐述获取这个新知识或者新应用用到了什么样的科学方法的一个载体。论文，作为阐述研究成果的主要手段，必须经过同行的评议通过才能正式发表和被认可。