又一手艺大咖脱离业界，前往高校攻关科研！

据 Pete Warden本人推特新闻，他将脱离谷歌公司，重返斯坦福大学攻读盘算机博士学位。

皮特沃登是谷歌公司 Tensorflow 面向移动和嵌入式装备部门的手艺主管，也是 Tensorflow 团队的首创成员之一著有《TinyML》一书，希望让机械学习不再囿于云端超级盘算机，而是可以被隐藏于众多小到可以被忽视的电子零件中

至于脱离谷歌的缘故原由，皮特沃登说:在谷歌推出新的硬件装备太难了，由于一旦失败会对大公司声誉造成异常大的影响。

it's very costly and time—consuming to launch new hardware devices at Google， because the downsides of a failed or buggy launch to any large company’s reputation are so high.

凭证新闻显示，皮特沃登已经脱离校园二十年了，此次重返校园虽然有些冒险，但对自己能够构建一些器械有辅助。

皮特沃登还在小我私人博客写了一篇文章，表达了脱离谷歌的前因结果:

我在谷歌事情了 7 年，这段时间里，很幸运也很自豪能够和一些了不起的人一起研究 TensorFlow 等项目在已往几年里，我一直在说你可以用 TensorFlow Lite Micro 实现所有美妙的 TinyML 项目，现在我自己终于也可以为所欲为的实验构建自己的器械了

在谷歌我也实验过，但在谷歌推出新的硬件装备是异常昂贵和耗时的，由于一旦失败会对其声誉造成异常大的影响因此，时隔二十多年，我决议重返校园，去斯坦福大学攻读盘算机科学博士学位

已往几年，我在斯坦福大学教授 EE292D 课程，在这历程中，我从学生对新手艺盼望的热情中收获了许多，而且也从 Zain Asgar，Sachin Katti， Boris Murmann 等西席身上学到了许多现在我很喜悦能够有更多的时间从校园中渡过

TensorFlow Lite Micro 在 Advait Jain 和团队其他成员的率领下异常精彩，使用量和人数在已往几年连续增进，以是我对它的未来异常乐观过段时间，我会宣布更多细节，但我现在能够使用将框架部署到我从项目一最先就梦想的装备上了

脱离谷歌，重返校园是一次有趣的新冒险，谢谢支持我走到这一步的所有人。

皮特沃登和他的 TinyML 梦想

正如前面提到，皮特沃登是人工智能领域的专家2003 年他确立了一组包罗 45 个图像的处置过滤器，这些过滤器能够在 2003 年的条记本电脑上以 30 fps 的速率检测视频内容中的特征那时苹果购置了该手艺并约请他将其集成到苹果的成像相关产物中

没想到老顾客们这么热情部分商品如围巾更是降至1折，羊城晚报记者当日实地走访看到，其正门两侧已贴有闭店公告及顾客告知书，十分显眼，吸引了一众新老顾客前来打卡留念。 聚散终有时，现场商品促销低至1折 10月20日下午，羊城晚报记者在广州王府井百货大门处留意到，大门处，硕大的标语聚散终有...，没想到老顾客们这么热情部分商品如围巾更是降至1折

2011 年，皮特沃登团结开办 Jetpac，担任 CTO那时他开发了一款怪异的产物，能够剖析了 Instagram 上跨越 1.4 亿张照片的像素数据，并将其转化为全球 5，000 多个都会的深度指南2014 年，谷歌收购该公司

加入谷歌之后，皮特沃登专注于在成本和功率受限的系统中部署机械学习在谷歌，Pete 向导开发用于移动和嵌入式应用程序的 TensorFlow Lite 机械学习框架

这种在一些不起眼的硬件中构建机械学习被行业称为 TinyMLTinyML 的目的是以尽可能低的功耗执行 ML 推理详细而言，正如皮特沃登在其著作提到的那样:TinyML 的目的是在低于 1 mW 的功耗下运行1 mW 是尺度纽扣电池运行功率

TML 示意图

因此，TinyML 是机械学习和嵌入式 IoT 装备的交织领域，是一门新兴的工程学科，具有刷新许多行业的潜力显然，TinyML 的主要受益者，是边缘盘算和节能盘算领域

2019 年 3 月，TensorFlow Lite 嵌入式平台宣布了第一个实验原型这是由 SparkFun 构建的开发板的原型，它有一个 Cortex M4 处置器，具有 384KB 的 RAM 和 1MB 的闪存存储该处置器功率极低，在许多情形下功耗不到 1 毫瓦，因此它可以仅凭小型纽扣电池运行许多天

现在，TinyML 还处在生长阶段，正如皮特沃登在一次演讲中所提到:

未来的天下有更多的可能性，现在人工智能对于我们，就像八十年月的电脑一样我们不知道它会生长成什么样子，然则我们可以想象一下我们现在面临的种种问题和挑战，在事情中面临的难题若何用小小的芯片举行机械学习这方面我们可以有新的角度去探索，也有新的研究功效去施展作用

反映了怎样的趋势。

皮特沃登在业界已经探索了二十年了，今日他选择脱离企业，选择重返校园，无疑是对当前 AI 研究职员纷纷重返学界这一趋势的印证。AIBoost:增添了一个匹配的NNE，最初是TensilicaNNE110AI引擎，可以从64GOPS扩展到256GOPS，提供并发信号处置和高效推理。

这一趋势最早从吴恩达最先，随后李飞飞，张潼，张亚勤，贾佳亚等科学家也不停重返学校。。

而在几年前，对应的正是 AI 基础研究者纷纷脱离学术界，加盟工业界:代表性的标志事宜是在 2011 年的 NIPS 大会上，Hinton 接受了 Google 的约请，正式加盟 Google，往后 Facebook，Amazon，Uber 以及海内百度，阿里，腾讯，滴滴等巨头也纷纷跟进，而另一方面，产业界所能提供的海量数据以及资源投入对于 AI 研究者也具有莫大的吸引力，耐久从事理论研究的他们也需要一个平台验证他们的想法，这也正是那时 AI 人才从学术界流向产业界的缘故原由。

现在这些 AI 大牛从产业界重返学术界，有人将其视为 AI 科学家的水土不平，并进而得出AI 热度正在放缓的结论但从另一个角度上，我们也可以看到这些科学家们在产业界磨练了自己之前的研究之后，带着新的问题回到学术界开展新的研究

例如，原腾讯 AI Lab 主任张潼在被问及为什么回归学术界时，他回覆:我最体贴的是 10 年以后，AI 能够在手艺理论等方面实现重大的突破，而且自己能够在整个学术研究上有更多的孝顺而对于加入创新工厂，张潼则示意:我在举行学术研究的同时，也希望这些学识功效能够跟产业相连系另一位 AI 大牛贾佳亚，在脱离腾讯优图之后并未远离产业界，而是确立了一家创业公司思谋科技，以另一种方式做到毗邻学术与产业

拿 AI 届的黄埔微软亚洲研究院来说吧，他几任历任院长中，李开复开办了创新工厂，以孵化器模式推动中国本土的科技与 AI 公司的生长，张亚勤牵头筹建清华大学智能产业研究院，回归学术界并获得了马维英的襄助，出走半生归来仍是少年，沈向洋在担任清华大学兼职教授的同时，也还投资并担任 News Break 董事长，而进入投资界的张宏江，更是在以资源投票的方式践行着对 AI 的认知这些顶尖人才的流动，无论是从学术界到产业界，照样从产业界到学术界，最终都是 AI 的提高

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