这位PhD新生论文，引用近4万次，赢麻了！

转自：机器之心泽南、陈萍

什么也阻止不了我去学习。

春天到了，斯坦福大学计算机科学系又迎来了一批博士新生。

该校的 CS 专业每年会收到上千份申请，招收约 80 名新人，其中一半会进入专注于人工智能研究的斯坦福人工智能实验室 SAIL。

对于这所美国名校而言，每个人都是百里挑一的精英。但仍让人始料未及的是，今年新生行列中出现了这样一个人，Google Scholar 统计显示，他的论文被引用数量竟已接近 4 万：

一个刚入学的新生，论文被引数比斯坦福很多助理教授还要高很多，这就不禁让人产生疑问，大佬你是来干什么的？

这位 Pete Warden，刚刚从谷歌辞职开始读博。

TensorFlow Lite 构建者

他的故事，和深度学习框架 TensorFlow 有着密不可分的关系。

Pete Warden 是视觉 AI、软件和大数据领域的领军人物、创新者和企业家。现在的新身份则是斯坦福大学计算机科学博士生。

他 1997 年本科毕业于英国曼彻斯特大学。2003 年，Pete 创建了一组包含 45 个图像处理过滤器，这些过滤器能够在 2003 年的笔记本电脑上以 30 fps 的速度检测视频内容中的特征。

当时，苹果公司购买了该技术，并聘请他将该技术集成到苹果的成像相关产品中。在苹果工作五年期间，Pete Warden 负责 Motion、Final Cut 和 Aperture 等产品中的各种 CPU 和 GPU 图像处理应用。

2011 年，Pete 再次创业，联合创办了 Jetpac，担任 CTO 并组建了公司的技术团队。这家由风险投资支持的初创公司创建了一款独特的产品，该产品分析了 Instagram 上超过 1.4 亿张照片的像素数据，并将其转化为全球 5000 多个城市的深度指南。2014 年谷歌收购了 Jetpac，Pete 一同加入谷歌。

在谷歌，他成为了 TensorFlow 面向移动和嵌入式设备部分的技术主管，专注于在成本和功率受限的系统中部署机器学习，Pete 领导开发了 TensorFlow Lite 机器学习框架，包括最近发布的用于微控制器的 TensorFlow Lite 实验版本，该版本可用于内存不足 100 KB 的低成本芯片。

这种在一些超低功耗硬件中运行机器学习推理任务的工作被业内称为 TinyML（Tiny Machine Learning）。Warden 曾表示：TinyML 的目标是在低于 1 mW 的功耗下运行，这是标准纽扣电池的运行功率。

2019 年 3 月，TensorFlow Lite 平台发布了嵌入式设备实验原型。它只用 384KB 的 RAM 和 1MB 的闪存，运行 20KB 大小的语音识别机器学习模型。该处理器功率极低，在许多情况下功耗不到 1mW，可以使用小型纽扣电池运行很多天。

Pete Warden 是 TensorFlow 团队的创始成员之一，有关 TensorFlow 的重要论文里都有他的名字，他也经常会在 TensorFlow 开发者大会上发表演讲。

也许是为了寻找新的挑战，也许因为发现了自己理论上的「不足」，2 月 15 日，他在社交网络上宣布自己选择离开谷歌，重返离开了 20 年的校园，在斯坦福大学攻读计算机科学博士学位。

Warden 表示能在谷歌工作七年是一件很幸运的事。

过去几年，Pete 一直谈论使用 TensorFlow Lite Micro 构建诸如 TinyML 的研究，尽管 Pete 很想做这项研究，但谷歌发布新硬件设备是非常昂贵和耗时的，因为失败或漏洞百出的发布对任何大公司的声誉都有很大的负面影响。这可能是导致 Pete 离开的一个原因。

TensorFlow Lite Micro 在谷歌软件工程师 Advait Jain 和团队其他成员的带领下非常出色，在过去的几年里，使用量和员工数量持续增长，Pete 对它的未来非常乐观，Pete 表示将来会公布更多细节以及一些演示，对他而言，最重要的是现在能够使用该框架部署到他从项目一开始就梦想的设备上。

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这位PhD新生论文，引用近4万次，赢麻了！

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