6月26日，有细心的网友发现，AI圈学术大神何恺明的个人履历主页更新了，除了麻省理工学院（MIT）电子工程与计算机科学系终身副教授身份外，他还兼职担任起谷歌DeepMind的杰出科学家。
何恺明的主要研究领域为计算机视觉和深度学习，是深度残差网络（ResNets）的主要发明者，该研究使得神经网络达到了前所未有的深度。
据《自然》杂志在今年5月发布的一项分析报告显示，21世纪截至目前被引用次数最多的论文便是ResNets的报告，该成果自2015年提出后被广泛应用于现代深度学习模型中，包括Transformer模型（如ChatGPT）、AlphaGoZero、AlphaFold以及当今几乎所有GenAI模型等。
谷歌学术数据显示，截至目前何恺明参与的研究论文被引用总量超过71万次，多项研究得到国际AI顶会荣誉，如2009年CVPR、2016年CVPR、2017年ICCV最佳论文奖、2018年ECCV、2021年CVPR最佳论文荣誉奖和2021年ICCV Everingham奖等。
随着顶尖人才加盟，谷歌在AI战场的领先地位变得越来越牢固了。
何恺明被外界视为“天才型”人物。他1984年生于广州，2003年拿下广东省高考状元，2003-2007年就读于清华大学物理系基础科学班，本科毕业后去香港中文大学读研，师从计算机人工智能科学家汤晓鸥。
2009年，何恺明的一篇论文获得CVPR年度最佳论文奖，成为CVPR创办25年以来的首位华人获奖者。2015年，何恺明和团队凭借152层深度残差网络ResNet-152，在ImageNet图像识别大赛中击败谷歌获得第一，一战名震AI江湖。
他在产业界的履历也很有含金量，牵手谷歌DeepMind之前，他于2011年至2016年间在微软亚洲研究院（MSRA）担任研究员，2016年至2024年在Facebook（现Meta）人工智能研究中心（FAIR）担任研究科学家。
2024年2月，他加入麻省理工学院电气工程与计算机科学系（MIT EECS）担任副教授，2025年6月刚获得MIT终身教职身份。
而且，何恺明还是一位很“高产”的学者，公开信息显示，在2025年前6个月他参与的论文量就有7篇。2025年3月份，何恺明和“卷积网络之父”、图灵奖得主Yann LeCun在一篇论文里提出“无需归一化的Transformer”得到广泛关注。
今年上半年，何恺明的其他研究还涉及图像生成、生成建模、生成模型去噪、高度压缩的标记器、分形生成模型等等。
相比较OpenAI近几年面临的人才流失问题，Meta团队不给力被迫重金重组，谷歌DeepMind对于顶尖AI人才的吸引力相对更强，这也反哺出了更领先的AI模型和产品，进一步强化了在AI赛道中的竞争优势。
目前来看，谷歌DeepMind正向着3大AI技术方向迅猛进击：
1、具身智能机器人技术。今年2月份，谷歌作为投资者参与了Apptronik的3.5亿美元A轮融资，DeepMind与Apptronik建立了技术战略合作关系，围绕Apollo人形机器人进行市场布局，近期，加码具身智能VLA系列模型Gemini Robotics的创新得到行业关注。
2、AGI和多模态大模型。Gemini 2.5 Pro作为谷歌在2025年推出的旗舰AI模型，在多项关键领域实现对GPT、Claude最新模型的性能赶超，2025年5月升级版霸占了LMArena文本、视觉、WebDev三领域榜首，根据2025年5月Poe平台最新报告，Gemini 2.5 Pro在推理模型市场份额达31.5%，此外，旗下Veo3视频生成模型、Imagen4图像生成模型等也在市场应用中处于强势地位。
3、AI驱动数学与科研。今年2月份，AlphaGeometry2问世，解决过去25年国际数学奥林匹克（IMO）84%的几何问题，超越金牌选手平均水平；5月，DeepMind与华裔数学家陶哲轩等一众顶尖学者合作打造出AlphaEvolve通用科学智能体，帮助科学家攻克了300年未解的数学难题，刷新矩阵乘法纪录。
今天，DeepMind又新推出一个DNA序列模型AlphaGenome，帮助科学家更好地理解基因组，可能会给生命医学研究带来新的突破。
例如疾病理解，通过更准确地预测基因突变，AlphaGenome可以帮助研究人员更精准地查明疾病的潜在病因，解释与某些性状相关的变异的功能影响，从而可能发现新的治疗靶点；合成生物学，它的预测可用于指导具有特定调节功能的合成DNA的设计。
值得关注的是，这项最新研究成果背后，也有着华人科学家一作的身影。
何恺明在当前这个阶段加入谷歌阵营算是锦上添花，业内分析认为，一方面，这将近一步增强DeepMind对全球AI精英人才的吸引力，另一方面，便是推动谷歌下一代模型的技术创新和突破。
加入DeepMind后，何恺明或将推动残差结构在多模态大模型中的深度优化，解决长序列建模中的梯度衰减问题。此外，他的研究正在探索生成模型的范式突破，例如其近期提出的分形生成模型将计算效率提升4000倍，实现逐像素生成高分辨率图像，而提出的MeanFlow框架则实现单步图像生成，挑战扩散模型逐步生成的方法，这些技术有望整合至Gemini下一代架构，大幅改进图像/视频生成效率。
此外，业界当下正在积极推动AI从数字世界向物理世界迈进，何恺明在Mask R-CNN（实例分割）、MoCo（自监督学习）等领域的创新，将补强DeepMind在多模态对齐与具身智能的短板，或助力Gemini Robotics进化。
另外，他主张生成模型应像AlexNet后的识别模型一样实现端到端训练，而非依赖逐步生成，这一理念若与DeepMind的AlphaEvolve（自主进化算法）结合，可能催生更高效的AGI训练范式。
以何恺明为代表的华人科学家和研究人员，目前在全球AI大潮中发挥着举足轻重的影响力。
据智库平台MacroPolo发布的《全球人工智能人才追踪》报告，2024年美国AI顶尖机构中，关键项目团队的华人占比达27%-40%。
如OpenAI的GPT-4o团队，17名核心成员中6人为华人，马斯克宣布xAI创始团队时，12人中5人为华人，谷歌Gemini项目技术报告837位作者中，据统计包含140余位华人研究员。
今年的ICLR2025杰出论文奖，三篇论文均为华人一作，包括OpenAI研究员漆翔宇、不列颠哥伦比亚大学Yi Ren以及新国立的Junfeng Fang和中科大Houcheng Jiang等。
AAAI Fellow被誉为国际AI领域的名人堂，2025 AAAI Fellow全球16位入选AI学者中就有4位华人学者，包括陈一昕、付昀、熊辉、杨明玄等。
有趣的是在AI算力层面，英特尔的新CEO陈立武、英伟达创始人兼CEO黄仁勋、AMD董事长兼CEO苏姿丰和博通CEO陈福阳等也是一个华人或华裔掌舵的阵容，黄仁勋在Computex 2025期间公开强调：“全球顶尖AI研究人员中有一半都是中国人”，呼吁美国要正视华人贡献。
有网友调侃“美国AI华人造”，从算法创新到AGI探索，从前沿实验室到产业突围，华人科学家们正以独特的角色重塑着全球AI权力图谱，这一影响力在未来可能会越来越大。
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（文：头部科技）