张祥雨，本科至博士就读于西安交通大学，如今是旷视研究院base model组卖力人，带领组里30多位年轻人为旷视探求下一个兼具学术和家当代价的算法模型。
在高智商选手云集的AI领域，自诩靠“刷题”成功的张祥雨接连在CVPR、NIPS等顶会“中奖”，28岁就担当小组leader，为公司开辟根本算法新路。

跟旷视研究院院长孙剑的经历一样，张祥雨也是一名“土生土长”的西安交大人，从本科到博士都在西安交大就读。
在大三那年（2011年），张祥雨拿下了美国大学生数学建模竞赛（MCM）特等奖提名奖（Finalist），当时创下西安交大参加该项竞赛以来历史最好成绩。

凭借这次获奖经历，张祥雨得到了后来到微软亚洲研究院演习的资格。
当时得到演习资格的有三人，但终极只有一个人能留下。
当时还在微软亚洲研究院担当首席研究员的孙剑给这三人出了一道题：用一个月的韶光，将人脸检测的速率提升十倍。
这个任务现在来看比较随意马虎实现，但当时还没有引入深度学习，张祥雨就靠着对模型调参，用了三天旁边的韶光完成任务，孙剑看过之后当场决定留下张祥雨。

到了微软之后，张祥雨加入了视觉打算组，这个小组里的每一位成员名字放在当下来看都是业界大牛：小组卖力人孙剑，组员包括何恺明、危夷晨、代季峰、袁路、曹旭东、任少卿等。
在组里，张祥雨尤其善于编程，并且还是唯一一个会CUDA人。
刚加入小组时，就凭借这一技之长成为多个项目的核心成员，比如帮助危夷晨做Head Dance游戏，为袁路做浏览器图片布局等。

2013年，张祥雨面临一个主要选择：博士课题。
当时受微软亚洲研究院事情的一些影响，张祥雨方向于做人脸这个领域。
但是导师孙剑果断让他去做深度学习，“孙老师认为Deep learning往后一定会火，他一贯非常有前瞻力，我很相信他”。
于是，张祥雨就成了孙剑组里第一个做深度学习的博士生。

张祥雨在VALSE 2019

2016年7月，孙剑加盟旷视，担当首席科学家，张祥雨也在博士毕业后追随导师，开启了在旷视事情的进程。
技能有时候是为了跟上业务需求，但对旷视和张祥雨而言，须要做出一些超前的底层技能，能够让技能预见到公司未来几年计策需求，同时还能拉开跟对手的差距，是最空想的情形，但这对一个年仅28岁的年轻人来说并非易事。

在关键时候，导师孙剑的建议起到了非常主要的浸染。
当年张祥雨还是博士生时，孙剑建议他做深度学习；2017年，孙剑建议他做高性能网络，2018年，孙剑建议做AutoML。

AutoML领域的研究，之前一贯是被国外如谷歌、微软等大企业“垄断”的状态，谷歌已经推出Cloud AutoML产品，走得非常前面，既能让公司业务有很好的落地路径，也给竞争对手造成了不小压力。

经由一年多的研究，今年4月，张祥雨作为共同一作揭橥了旷视的第一篇AutoML技能论文。
论文提出的超网络包含所有子构造，只演习一次，所有子构造便可以直接从超网络得到其权重，无需从头演习。
实验结果表明，在精度、内存花费、演习韶光、模型搜索的有效性及灵巧性方面最优，超过了谷歌、Facebook等公司AutoML的成绩。

模型自动化是当前AI技能的一个趋势和未来浪潮，也成为旷视人工智能框架Brain++的核心要素之一，拉通从数据到支配的算法全要素、全流程生产，旷视研究院的Brain++ AutoML将成为计策升级的主要技能支撑。
可以说，张祥雨的事情直接影响着公司未来业务。

张祥雨工位上的论文

不同于旷视研究院常被提及的各种金牌得主、高智商神童，即便自己的学生生涯始终保持着Top1的绩点，张祥雨也从不认为自己是“神童”型选手。
“我资质真的一样平常，都是冒死刷题刷的。
”那么，在高智商选手云集的AI领域，接连在CVPR、NIPS等顶会“中奖”的人为什么是他？28岁就能拿起斧头为公司开辟根本算法新路的人，为什么也是他？

“从2016年到现在，我已经看了1800篇了，看过的都用软件记下来”。
粗略算一下，张祥雨均匀每天看两篇论文。
而这只是他每天做实验、管理团队之余，停歇少焉去做的事情。
今年，4月16日，北京智源人工智能研究院发布“智源学者操持”，公布了首批智源青年科学家候选人名单，张祥雨是九位候选人中最年轻的一位。

实际上，便是这样一个不到30岁的年轻人，在近年来深度学习推动学术和家当两界发展的进程中，虽然身居幕后却享有不世之功：2015年横空出世的ResNet，张祥雨是紧张作者之一，卖力底层框架和编码，跟一作何恺明打合营；之后又提出ShuffleNet，ShuffleNet凭借轻量级低功耗和高性能，成为旷视拿下OPPO、小米等手机大厂视觉订单的技能核武器。

现在，张祥雨又把研究重点放到了另一个领域：AutoML。
AutoML自动化设计、演习AI模型，是用“打算换智能”的新范式。
如果说手工设计AI模型是坦克的话，AutoML便是飞机，可以极大地加速产品及办理方案在各行业落地，大大降落人力操作本钱。

张祥雨认为，70%的AI从业者依然从事着能被机器替代的重复性事情，AutoML这项看似会让AI从业者“失落业”的事情，他们从去年就已经开始了，这项事情的意义不仅仅能让AI自动设计AI成为现实，更主要的是，还能够让旷视的产品和方案找到快速落地的捷径，提升全体行业的AI建模和演习效率，真正实现“以非凡科技，为客户和社会持续创造最大代价”。

从求学到求职，从研究团队的组员到组长，张祥雨作为一位过来者，也为年轻的学生或初入职场的新人提出了两个建议：脚踏实地以夯实根本和开拓视野以保持前瞻，他认为这两点是AI领域从业者的必要本色，而他一贯身体力行。

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