她們，在」圖形「科研的征途里灑下堅定信仰

作者 | 琥珀

出品 | AI科技大本營（公眾號id：rgznai100）

當我們提起中國的女科學家時，首先映入我們腦海的應該是我國首位諾貝爾生理學或醫學獎獲得者屠呦呦吧，但如果再問起所熟知的女科技工作者還有誰，可能絕大多數人一時都答不上來。

在我國，從事科研工作的女性工作者的比例正不斷上升，根據最近的一組數字，中國已有超過 4000 萬的女科技工作者。女性不再被認為只能從事文學、藝術相關的工作，在計算機領域、電子信息領域、航空航天領域、多媒體領域，正活躍著越來越多的女性。實際上，我國並不缺乏重量級的女科學家，只是我們沒有關注到她們而已。

2019 年 3 月 8 日，在中科院自動化所召開的「石青雲女科學家科技沙龍」現場，五位來自圖象圖形領域的女科技工作者獲得本年度「中國圖象圖形學學會石青雲女科學家獎 - 青年獎」。

據悉，以中科院院士石青雲名字而設立的獎項，也是希望鼓勵廣大圖象圖形學科技工作者繼續永攀科學的高峰。而選擇的這一天，也恰恰是被譽為「女神節」的日子。

女性正成為越來越重要的科學創新力量。

這五位女性分別是中科院計算所副研究員、碩士生導師闞美娜，湖南大學教授、博士生導師李軍，北京大學計算機科學技術研究所副教授劉家瑛，國防科技大學系統工程學院副教授劉麗，西北工業大學副教授孫瑾秋。

科研上，她們在各自專攻的領域榮獲各項殊榮，參與組織項目攻關並取得了一定的成果落地；教學上，她們懂得如何因材施教，幫助培養學生理解、發現和解決問題的能力……

她們為何如此出色？讓我們一起來領略這五位「科技女神」的風采。

▌闞美娜

通過研究基礎性的科學問題，推動技術進步，可以帶來直接的社會效益。

闞美娜是中科院計算所的副研究員，同時也是一名碩士生導師，她的研究工作主要關於視覺圖像尤其人臉圖像中的分布差異建模問題，如個體差異、場景差異、模態差異等。

相關成果除了在國際主流期刊與會議上得到發表，還多次獲得相關國際競賽的冠亞軍。

在基礎理論與方法層面，她主要從遷移學習與多視圖學習方面開展研究，提出了協同一體化的多視圖判別分析框架以及非參數化的場景分布差異度量準則，對現有的理論框架進行了有效的補充與完善。以此為支撐，針對人臉識別具體任務進行個性化的分析建模，在人臉檢測、面部關鍵點定位、人臉識別等問題上達到了國際前沿水平，部分成果也在多家企業單位得到了應用與轉化。

在闞美娜看來，具體到人臉識別以及類似的分類問題，目前基於深度學習的技術在多數場景已經可以取得很好的性能，但在適應性、自主學習、魯棒性等一些方面還存在很大的發展空間。反觀人類視覺可以靈活地適應不同場景的物體分類、推理、聯想，可以不斷學習吸收新的知識。這也是國內外眾多學者正在關注的問題。

她認為高校科研人員的作用有大致兩方面：一方面，科技進步是一個持續的過程，需要大量的人才，因此培養學生是很重要的一個責任。此外，通過研究基礎性的科學問題，推動技術進步，可以帶來直接的社會效益。和應用結合比較緊密的方向，在目前良好的大環境下，也很容易進入企業、甚至創業，進行快速的轉化與迭代。

▌李軍

基於實際問題來進行研究是基礎科研的重要方向。

李軍是湖南大學教授、博士生導師，2013 年，她成為國家 「青年千人」 計劃入選者。主要研究方向為遙感圖像處理。

乍一聽，大家對這一領域其實並不熟知。李軍舉例道：「我國發射的許多衛星，具有獲取大量數據的能力，同時，遙感對地觀測在資源、環境、災害、區域、城市等各個方面又有重大的應用需求。那麼，連接衛星與對地應用的橋樑就被稱為』遙感圖像處理『。」在遙感數據的開發利用方面，我國正處在快速發展的階段。

對於這份科研工作，李軍表示，首先，教書育人、為社會培訓優秀的青年科研力量是高校科研人員的本職，也是為社會做出的最大貢獻。其次，學術研究人員可以進入企業機構研究院，研究的最終目的是為生產生活服務，科研人員進入一線企業，可以更加深入的了解生產生活的需求。國防科技大學於起峰院士說：「科學問題本質來源於工程問題，工程問題來源於實際應用。」因此基於實際問題來進行研究是基礎科研的重要方向。

同樣，科研帶給學生的是具有發現問題、理解問題和解決問題的能力；對於自己，科研是一個日積月累的過程，但也是最公平最公正的，只要堅持和努力，就總會前進。

▌劉家瑛

科研從某種意義上應該主要還是我們工作的主線，而教學反過來對我們也有幫助，給我們帶來了很多更好的學生、更深入的思考和更多的互動。

北京大學副教授，從 2010 年畢業於北大獲理學博士起，劉家瑛就一直在北京大學計算機科學技術研究所承擔教學科研工作。很多學生們熟知的是她在 2014 年開設並主講的全球 MOOC 課程《程序設計實習》，後獲教育部首批 「國家精品在線開放課程」，與此同時，劉家瑛在科研工作上也收穫頗豐。

劉家瑛的主要研究方向為智能影像計算，其中包括圖像編碼優化、增強重現與行為視頻分析理解等。例如圖像增強方面的具體技術已應用於快手 App；實時超解析度增強技術，則與北京正奇聯訊科技有限公司合作，支撐其公司下屬的部分省市電視台。

談及自己多年以來科研與教學的出色成果，劉家瑛更認為」 教學應該叫做無心插柳 「，所在的計算機科學技術研究所是以做科研為主，並希望能夠產學研結合、科研落地。不少企業包括華為、微軟都與北大有合作框架，在這個層面上，老師們開展項目課題也相對非常便利。

「所以從某種意義上講，科研應該主要還是我們的工作，但教學反過來對我們也有幫助，給我們帶來了很多更好的學生，更深入的思考和更多的互動。

在學校里，教書和科研結是密切不可分的，教學本身也是學校教師非常重要的一個環節。我自己其實一直試圖去平衡兩者，並且在各自之中都找到很多樂趣相互支撐，至少目前還比較 enjoy 自己的狀態。」劉家瑛坦言。

▌劉麗

科研生活在很多人看來是單調乏味的，但是我覺得我是真的對她熱愛和喜歡。

劉麗在國防科技大學度過了她的本碩博生涯之後，曾訪問芬蘭奧盧大學，並獲得了模式識別領域最高獎 King-Sun Fu 獎獲得者 Matti Pietik?inen 教授的教導和培養，這對她也今後希望成為一名純粹的科學家，一名好的導師產生了重要影響。

劉麗目前正在研究的科研項目包括國家自然科學基金、湖南省自然科學基金傑出青年基金、國防科技大學校預研重點項目等。研究領域為視覺模式分析與識別，涉及計算機視覺、模式識別與機器學習等。

談及深度學習技術在視覺識別任務的應用是否有可突破的研究方向時，劉麗認為，儘管視覺識別領域取得如此顯著進步，但是，目前最先進的基於深度神經網路的計算機視覺系統與人類視覺系統在功能與性能上仍存在巨大的差距。當前最先進的深度學習技術還存在數據、能耗、泛化、可解釋性、可靠性等諸多瓶頸，這些方面都期待新的突破。人類能夠在非常少量的樣本或者先驗信息（弱監督）驅動下獲得物體認知能力。在獲得一定（初步）認知能力的基礎上，人類視覺認知機制能夠通過自學習不斷增強認知能力。減少人工干預（如人工標註數據）的自主學習方法，提高機器智能對環境的自主學習能力，讓機器能夠具備類人的學習能力，是未來可突破的研究方向。

科研生活在很多人看來是單調乏味的，但劉麗卻並不這麼覺得，「我覺得我對她是真的熱愛和喜歡。我的科研生涯是有很多挫折的，但是我一直在堅持，也一直在成長和進步。」

▌孫瑾秋

科研工作和家庭生活之間該如何權衡？首先要學會溝通，懂得取捨，平衡心態很重要。

這位來自陝西西安的女性——孫瑾秋，不僅是西北工業大學的副教授，同樣還是微小衛星技術及應用國家地方聯合工程實驗室副主任。所以，在很大程度上，孫瑾秋目前從事的科研工作往往是國家級重大項目。

2014 年，她入選西北工業大學首批「翱翔新星」人才計劃，2018 年，又入選陝西高校「青年傑出人才支持計劃」，孫瑾秋一直致力於光學目標高精度探測與清晰化重建研究。

她還承擔了 973、863 重大項目、國家自然科學基金、空間碎片計劃、總裝預研等項目。相關研究成果有力支撐了我國首個試驗衛星在軌任務及某型號體系任務的圓滿完成，支撐了後續 5 個國家系列專項立項，並推廣應用於六個 「國家計劃」和 10 余家單位。

對於女性工作者而言，所做的工作能夠得到更多學術同行的認可，莫過於是一種極大的鼓勵。然而，對於絕大多數她們而言，科研、教學、生活，尤其是子女教育，在這樣的一個更加多遠開放的社會裡，卻也仍然面臨困惑。孫瑾秋坦言，科研工作和家庭生活之間如何權衡，首先要學會溝通，懂得取捨，平衡心態很重要。「當然，如果說人生中最有意義的一件事，我想還是陪伴孩子一起成長，參與孩子的成長過程。」

▌後記

科研工作有時是枯燥的，如果沒有身邊曾經幫助過她們的老師，給她們提供了很好的平台和指引，如果沒有身邊的同學、家人，甚至是學生，給予她們的支持和幫助，如果沒有她們自己鍥而不捨對待問題的精神，上下求索，這五位科技女神或許也很難將自己變成別人眼中的「不瘋魔不成活」。

正如中國模式識別與計算機視覺專家、中國科學院院士譚鐵牛所期待的那樣：希望越來越多的女性像石青雲教授一樣，能夠繼續為這個領域做出突出的貢獻。而今，如日中天的人工智慧技術已經成為圖象圖形學領域的重要方向之一。

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