近日，華為諾亞方舟實驗室的一次重要人事變動引發(fā)了廣泛關注：原主任姚駿內(nèi)部轉(zhuǎn)崗，90后王云鶴接任實驗室主任一職。這一交接不僅標志著華為諾亞方舟實驗室進入全新發(fā)展階段，更意味著一位有著深厚學術(shù)背景和豐富實踐經(jīng)驗的年輕領導者，將帶領團隊在AI領域持續(xù)創(chuàng)新、突破。

王云鶴，1991年出生，本科畢業(yè)于西安電子科技大學數(shù)學與應用數(shù)學專業(yè)。西電作為中國電子信息領域的重要人才培養(yǎng)基地，為他打下了堅實的數(shù)學基礎，培養(yǎng)了他嚴謹?shù)目蒲兴季S和解決復雜問題的能力。在西電的學習經(jīng)歷，讓王云鶴對數(shù)學與計算機科學的交叉領域產(chǎn)生了濃厚興趣，也為他日后在人工智能領域的深耕埋下了種子。

從西電畢業(yè)后，王云鶴繼續(xù)深造，2018年于北京大學智能科學系獲得博士學位。在北大期間，他專注于深度學習、模型壓縮、機器學習、計算機視覺等前沿領域的研究，發(fā)表了一系列高質(zhì)量學術(shù)論文，展現(xiàn)出在人工智能基礎研究方面的卓越才能。這些研究成果不僅為他贏得了學界認可，也為他進入工業(yè)界開展實際應用研究奠定了理論基石 。

2018年，王云鶴正式加入華為諾亞方舟實驗室，開啟了他在企業(yè)研發(fā)一線的征程。初入實驗室，他憑借扎實的專業(yè)知識和對新技術(shù)的敏銳洞察力，迅速成長為團隊核心成員。2020年，王云鶴擔任實驗室技術(shù)專家，開始在項目中發(fā)揮關鍵作用，負責解決技術(shù)難題，推動研究項目順利進行。

2021年，王云鶴迎來了職業(yè)生涯的重要轉(zhuǎn)折點，就任華為算法應用部部長。在此崗位上，他負責高效AI算法的創(chuàng)新研發(fā)以及在華為業(yè)務中的應用，取得了豐碩成果。他和團隊開發(fā)的高效AI算法，在多個領域得到應用，其中最引人注目的是在中國天眼FAST觀測工作中的應用。該算法協(xié)助中科院國家天文臺專家找到了數(shù)百個新的快速射電暴樣本，為天文學研究做出了重要貢獻，也彰顯了華為AI技術(shù)在跨領域合作中的強大實力。同年，王云鶴憑借“大幅提升算力的高效能乘法器和加法神經(jīng)網(wǎng)絡”獲選華為第四屆“十大發(fā)明”，這一榮譽不僅是對他個人技術(shù)能力的高度認可，也是對他帶領團隊取得創(chuàng)新成果的充分肯定。

在科研成果方面，王云鶴同樣成績斐然。2023年底，華為諾亞方舟實驗室和北京大學等機構(gòu)提出了「盤古π」網(wǎng)絡架構(gòu)，嘗試構(gòu)建更高效的大模型架構(gòu)，以解決Transformer架構(gòu)中非線性能力不足問題，顯著降低特征塌陷。王云鶴作為這篇論文的第一作者，充分展示了他在大模型架構(gòu)研究方面的領先地位和創(chuàng)新能力。該網(wǎng)絡架構(gòu)的提出，在人工智能學術(shù)界和工業(yè)界都引起了廣泛關注，被認為是有望推動大模型技術(shù)進一步發(fā)展的重要突破。

相比前任主任姚駿，王云鶴有著不同的學術(shù)背景和職業(yè)發(fā)展路徑。姚駿本碩就讀于清華，博士畢業(yè)于日本京都大學，在深度學習等算法的AI異構(gòu)系統(tǒng)研究方面有著深厚積累，曾在日本擔任準教授，2014年加入華為后，負責盤古基礎大模型等重要研究課題，帶領團隊完成業(yè)界首個中文2000億模型「盤古α」的訓練，為華為在AI領域的發(fā)展奠定了堅實基礎。而王云鶴作為90后年輕一代，成長于國內(nèi)快速發(fā)展的學術(shù)和科研環(huán)境，更注重將前沿學術(shù)研究與實際應用緊密結(jié)合，在算法創(chuàng)新和跨領域應用方面有著獨特優(yōu)勢。他的接任，為諾亞方舟實驗室?guī)砹诵碌幕盍退悸?，有望在AI技術(shù)與各行業(yè)融合應用方面開拓出更廣闊的空間。

王云鶴接任華為諾亞方舟實驗室主任后，預計將在多個方面推動實驗室發(fā)展。在研究方向上，他可能會進一步強化人工智能基礎研究與應用研究的結(jié)合，聚焦于如何將先進的AI技術(shù)更廣泛地應用于華為的核心業(yè)務，如通信網(wǎng)絡優(yōu)化、智能終端體驗提升、智能汽車解決方案等領域，為華為在5G、物聯(lián)網(wǎng)、智能出行等戰(zhàn)略方向提供強大的技術(shù)支持。在團隊建設方面，作為年輕的領導者，王云鶴可能更能理解和激發(fā)年輕科研人員的創(chuàng)新活力，營造更加開放、包容的科研氛圍，吸引和培養(yǎng)更多優(yōu)秀的AI人才，打造一支具有國際競爭力的科研團隊。在產(chǎn)業(yè)合作方面，他或許會加強與學術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界的合作與交流，推動產(chǎn)學研用深度融合，加速AI技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化進程，助力華為在全球人工智能產(chǎn)業(yè)競爭中占據(jù)更有利的位置。