最近女性题材实在太火了,这边姐姐们忙着乘风破浪,那边顾佳一个人活出了一支团队的模样。“钢铁侠”马斯克的母亲梅耶也出了一本书,中文书名像她本人一样硬核,叫《人生由我》……究竟是女性力量在各行各业不约而同被关注到?还是时代已经享受到了无性别化发展带来的甜头?

 

在男女比例失衡的高科技领域,人们对工程师、程序员的刻板印象往往是不修边幅的钢铁直男。但事实上呢?“程序媛”们自信、轻盈的力量正在形成,她们用学历学识、专业背景、工作能力把性别标签碾得粉碎。她们信奉技术无性别,既能解算法之美,也抗得起整个团队,一行行代码、一次次调优,她们和男性同事共担职责、势均力敌。

 

和田露的这场对话,与以往采访过的那么多科技大佬很不同。在她刚生完宝宝一个多月的产假期间,我们见缝插针聊了一小时,聊 AI、聊算法、聊女性工程师、聊她作为新手妈妈的感触……一个聪慧、果敢的大女主形象渐渐清晰。

 

学霸光环下成长起来的 AI 算法大拿

 

田露担任赛灵思软件与 AI 产品部门算法总监,带领团队负责 Vitis AI 算法开发,并协助客户进行算法的落地。田露曾就读于清华大学并获得本科、硕士、博士学位,她在赛灵思的从业经历可以追溯到深鉴团队时期,2016 年田露在清华大学攻读博士期间,加入深鉴实习并开始带领团队;2017 年,在清华大学取得博士学位,并继续进行博士后的研究;2018 年 7 月,赛灵思宣布收购深鉴,田露于 2019 年在清华大学完成博士后研究工作,之后正式加入赛灵思。

 

算来田露已经步入 AI 领域近十个年头了。她在大三时就进入当时清华电子系的智能图文实验室,之后读博士、去英国做交换生,都是从事计算机视觉方面的研究工作。可以说经历了 AI 在国内的起步,以及随着深度学习突破后,整个 AI 领域突飞猛进的发展。在她博士毕业后,AI 正处在对算法需求量特别大的阶段,一时间 AI 算法开始蓬勃发展。回顾起当时的抉择,田露谈到她在大厂和创业公司之间选择了后者,而这正是开启她日后在 AI 领域迅速成长的一个重要决策。

 

从深鉴到赛灵思,田露迅速成长,从 0 到 1 逐步建立了 20 多人的团队。在她的带领下,团队为赛灵思 AI 算法研发工作的持续推进以及 Vitis AI 的迭代做出了重大贡献。前不久,在凯捷咨询(Capgemini)的“2020 Women in AI”奖项评选中,田露被提名 AI 研究奖,这对于田露个人、团队、公司都是一件振奋的事情。

 

赛灵思软件与 AI 产品部门算法总监 田露

 

“软硬兼施”的 AI 成长历程

 

近年来,AI 在行业的应用量激增,异构计算、云边协同等成为行业趋势,AI 软件的迭代速度已经大大超过了硬件的更新周期,赛灵思也在积极寻求变化。

 

从深鉴进入赛灵思后,正逢赛灵思向软件平台型的企业转型。一方面,赛灵思更广为人知的一面还是芯片产品;另一方面,田露及其团队所肩负的重任,从以往的定制化算法研发开始转向一个统一的工具链的打造,覆盖从云端到嵌入式端的不同芯片,服务于数据中心、辅助驾驶、安防等不同领域的客户。如何基于赛灵思不同规格、面向不同平台并有着高端工艺的 AI 芯片,在软硬件协同的基础上进行算法设计,使二者结合发挥出最高、最优的性能——这是算法团队面临的最大挑战。

 

田露谈到,与仅仅追求精度的算法优化不同,软硬件协同需要更接近业务和实际需求,更多考虑硬件的实现特性和约束条件,去平衡精度、能耗以及成本等因素。目前,在计算机视觉、语音、自然语言处理这几大 AI 的主流方向,田露团队的算法成果已经输出到了赛灵思开源的 Vitis AI model zoo,涵盖了面向数据中心、终端等多种场景的模型中。

 

由于算法更新迭代非常快,在推进产品落地的同时,团队需要始终紧跟前沿,保持学术研究和产品更新同步推进的节奏,在论文接收率颇低的顶级的 AI 领域学术会议 CVPR、ECCV、AAAI 上,田露的团队成功发表了多篇文章,逐步在产品、用户以及学术圈不断提升影响力。

 

去年 10 月,赛灵思发布了 Vitis 统一软件平台,可以说是近年来最大的软件成果。这一平台的目的就在于创建统一的环境,让用户无需深入掌握硬件知识即可对赛灵思的硬件框架进行自适应,让来自各个领域的程序员和工程师都能够使用自己熟悉的工具和框架共同开发和优化软硬件。
田露的算法团队通过绝对轻量级网络训练的创新,包括模型量化、剪枝、硬件约束下的神经网络结构搜索,以及向低比特、二值网络的设计技术,优化出了最接近实用的模型,整合而成了 Vitis AI 重要的模块 Vitis AI model zoo,目前已包括面向不同深度学习平台的约 50 多个模型。

 

在 Vitis AI 1.2 版本中,增加了 14 个新的 AI model zoo 参考模型,据了解已经吸引到一些重要的汽车零部件厂商和智慧城市领域的客户关注,这背后的主要贡献者正是田露的算法团队。

 

谈到 Vitis 平台的演进,田露介绍到,一方面所面向的客户领域在不断扩展,另一方面,模型本身仍在演进中,会逐步从计算机视觉加入自然语言处理模型的部署及加速,这也符合 AI 现阶段的发展方向。下一步,Vitis 的模型类型、应用方向会进一步扩张,Vitis 涵盖的硬件加速器版本也会更为多样化。

 

工程师文化主导下的必然结果

 

单羿是赛灵思人工智能研发高级总监,也是田露的直接领导。在他看来,这个小他三届的学妹,勤奋、努力又有天赋,从最初面试时将她从其他大公司的 offer 中争取过来,到现在为止,他们给了田露很大的成长空间,而田露也“果然不负所期,从 0 到 1 做得非常好”。甚至在最近一两年,田露已经展露出了从 1 到 N 的新的才能,在培养团队的中层方面做得非常好,团队氛围也很不错。

 

作为一家美国的高科技公司,赛灵思与其他同类型规模的公司相比,研发人数可能只有他们的一半。如何用一半的工程师来保证赛灵思在三四十年的 FPGA 发展史中始终保持领先,并为客户提供稳定、成熟、可靠的产品?

 

单羿分析,赛灵思对于前沿的芯片工艺布局非常重视,有相当一部分费用投入在高端工艺的流片方面。而在这样的布局中,赛灵思的工程师文化就发挥出了重大价值。这也是他个人从深鉴团队入职以来,一直非常钦佩的一点。首先公司内部是工程师导向的氛围,能够让工程师主动进行创新、工程迭代,并进行自我提升。另外公司的管理层,也更愿意鼓励、激发工程师主动思考,当工程师对公司、对产品有强烈的认同感,就有很强的自驱力去成长,这对于有想法、执行力强的年轻工程师是非常关键的一点。

 

“赛灵思非常重视中国本土化的业务发展和团队建设,不论是产品还是团队,希望能够更充分、更接地气,更能接受真实场景的锤炼”,单羿表示。

 

写在最后

 

AI 领域一直有很多让更多女性工作者加入的讨论,而近来的焦点是让更多有专业技能的女性进入 AI。因为开发 AI 系统需要大量的技能,包括产品开发、用户体验、用户测试以及用户界面设计,到成功推出解决方案所需的系统测试和培训。当女性从业者比例较小,同质化、同性别的开发或许会出现某种“惯性”,从而使得 AI 领域的发展出现“失衡”。

 

在今年的人工智能大会上,联合国工业发展组织执行干事办公室首席顾问塞西莉亚·乌加兹·埃斯特拉达(Cecilia UGAZ Estrada)在为大会发来的视频中就指出,如果女性持续在 STEM(科学、技术、工程、数学)方面任职人数不足,并且没有机会参与并引领产业变革,人工智能将会扩大性别偏见,人类则需要承担相关风险。

 

不过,这种现状正在逐渐改善。根据 2018 年发布的全球性别差距报告,AI 领域男性与女性从业者分别占比 78%和 22%,而 2020 年的针对数据和 AI 的报告中,这个数字已经来到了 74%和 26%。

 

Coding girls 正在前所未有地被科技和时代所需要。

 

我想这是时代给女性的最大公平——科技在改变我们的世界,她们在改变科技。

 


以下是部分和田露的快问快答,一并附上:

 

Q:你个人一路从深鉴到赛灵思成长起来,觉得男性和女性工程师有不同吗?

 

A:尽管科技领域女性工程师的数量仍远低于男性工程师,但是在 AI 算法领域,女工程师的数量在逐年增加。由于大部分算法岗位可以有较为灵活的工作环境和工作时间,只要在有网络的情况下,完成工作的自由度较大,对于女性来说,更有利于平衡家庭和工作。

 

从工作状态、工作产出以及解决问题的方式来看,大家没有差别,同样优秀。而抛开工作之外,女性工程师能让整个团队的氛围更活泼、更多样化,这也有利于整个团队的发展和建设。

 

Q:刚刚升级为新手妈妈,对于家庭和职业有什么新的想法?

 

A:现在正在忙碌地做 24 小时待命的新手妈妈,感觉到了妈妈这个角色确实挺不容易的。好在从孕期到现在的过渡比较顺利,一方面工作自由度比较高,可以灵活安排自己的时间;另一方面,从整个家庭的分工,丈夫也好、妻子也好,都在互相分担家庭的压力。

 

工作安排方面,休产假前,就已经规划好了整个团队在未来几个月的研发方向,并划分好了每个方向的具体负责人,另外现在的信息也不是完全闭塞的,休假期间仍然可以看到业界的实时新闻、以及工作群里小伙伴的最新动态,并没有完全与工作和行业相脱节,这也有利于产假结束后迅速进入工作状态。

 

Q:对小孩也好、团队也好,你是比较愿意放手,给他们更大成长空间的类型吗?

 

A:是的。虽然现在这个阶段 90%以上的精力都在孩子身上,但是随着哺乳期过后,家庭的其他成员可以慢慢分担起来,只需要时间和精力分配上做一些调整,我还蛮乐观的。

 

团队方面,现在人数还比较少,但后面还会渐渐壮大,需要一些小伙伴成长起来起到 leader 的作用,他们需要去学着做决策或者主动策划事情,我觉得这也是比较好的机会。

 

时代在变化,对于女生来说,进入职场也好,发展自己的事业也好,机会都越来越多。我身边也有很多科技圈内外的职场妈妈,也都是孩子、工作两不误,这样可以体会到不同生活,自己的圈子也比较多样性。对于我来说,最近还是在新手妈妈的适应中,未来对于我来说,怎么去更好地平衡工作和家庭,还需要再摸索一下,对我来说可能也会有一些挑战。

 

Q:最近《三十而已》这部电视剧在社交媒体上引发了热议,你个人恰好刚刚三十岁,又步入了人生的新阶段,你有哪些感触?

 

A:我目前没觉得平衡家庭和工作有太大的阻力,作为新时代的职业女性,我不觉得需要为了家庭牺牲工作,整个社会环境也好、公司环境也好,都可以让我们更好地去享受在工作中创造价值,同时享受生活、享受家庭的乐趣。

 

因为理工科女生本来就少,所以导致女性工程师在数量方面相对少,也正是如此,各大科技公司现在都在强调更多样化的工作环境,对于女性还会有一些额外的福利。

 

Q:你个人的学习、从业经历中,收获最大的是什么?对于有志于投身 AI 领域的学弟学妹们,有哪些经验可以分享?

 

A:从我个人的职业发展路径来看,是博士期间加入的深鉴科技,但涉足 AI 计算机视觉其实从大三就开始了,只是在博士期间完全专注在了计算机视觉这个方向,并利用一些对外交流的机会去提升自己。博士期间是在一个比较窄的方向上去钻研,其实更多的是知识积累的过程。

 

真正从学术界到工业界的转换是从加入深鉴实习开始的,这时候因为业务上的压力,需要快速完成原型设计,这是从一个研究者到工程师的角色转换。我感觉挑战和压力都会促使人进步,在深鉴以及赛灵思的工作,其实是把我博士期间积累的一些专业知识得到了比较快速的转化,同时还锻炼了我的领导力和技术能力。

 

现在回看,我个人比较庆幸自己选择了一个技术过硬又充满热情的创业团队,快速地成长则来自于公司的信任和自己的坚持,虽然这个过程也很艰辛,但我和小伙伴们从最艰苦的“0”开始打拼,到现在的硕果累累,这也是让我和团队引以为傲的一件事情。

 

至于职业选择方面,我个人选择计算机视觉,一方面是看好它的发展前景,另一方面也是自己的兴趣所在,研究图像、分析图像特征,是自己真的感兴趣。结合了这个之后,不管是面对博士期间论文的压力也好,还是创业初期的艰辛也好,我始终坚持下来了,迄今为止的收获也让我觉得特别满意。

 

Q:如果把人生的不同阶段比作摘取不同的果实,你在学业这条路上已经收获圆满了,家庭也有了甜蜜的小果实。而你所处的 AI 领域,现在正是一个小 baby 的阶段,在中国市场这个大环境下成长可期。未来你有什么新的规划?

 

A:下一阶段收获的速度要加快。团队初期人数比较少,当时选择了安防作为切入点进行开发和研究,当这个方向比较成熟的时候,就开始扩张,去支持更多的领域,比如汽车、自然语言相关等等。

 

当然,团队的成长始终是与公司的大方向相契合,赛灵思在 AI 芯片的工艺、软件等方面不断拔高,算法团队对内需要与之匹配更高效的算法,对外需要帮助客户更好地与实际应用相结合,推进快速落地。为了满足这些需求,算法的开源和工具化首先是一大方向,另外也需要结合硬件优势和场景需求进行定制化,同时也会提供一些参考方案,便于客户快速开发。