TL;DR：
作为享誉全球的“AI教母”，李飞飞在巅峰时期选择从学术界转向创业，创立World Labs，致力于攻克被她称为“AGI缺失拼图”的空间智能。她将个人无畏的成长历程与对AI未来的深邃洞察融为一体，鼓励探索产业无法企及的基础问题，以强烈的求知欲和“从零开始”的创业精神，引领AI走向更广阔的现实世界。
午后的阳光透过巨大的落地窗，洒落在简洁而现代的演播室里，映照出李飞飞那双沉静而充满力量的眼睛。她语调温和，却字字珠玑，每一次停顿都仿佛在深思熟虑着AI这门学科的下一个里程碑。对于许多人而言，从斯坦福大学人工智能实验室的掌舵者，到如今初创公司World Labs的创始人兼CEO，这一转身显得突然。然而，对于李飞飞而言，这不过是她漫长而无畏的探索征途上，又一次“从零开始”的实践。她正在全速冲向她所认定的AI下一个“北极星”问题：空间智能。
“如果它很容易，那早就有人解决了。”1 她用这句话概括了投身AI前沿的决心。这并非空谈，她的整个职业生涯，从ImageNet的横空出世，到如今直面三维世界的复杂性，无不践行着这份对“疯狂”难题的执着。
像素铸梦：从ImageNet到世界的故事
回溯到18年前，人工智能和机器学习尚处于“寒冬”之中，数据匮乏，算法步履维艰，公众对“人工智能”的概念一无所知。那时的普林斯顿大学助理教授李飞飞，却怀揣着一个大胆的梦想：“让机器能够‘看见’。”她深知，视觉不仅是感知，更是理解世界并采取行动的基础。于是，一个后来载入AI史册的项目——ImageNet，开始在她脑海中孕育。
ImageNet的意义远不止于一个大规模图像数据库。它不仅开源了海量数据，更开创性地通过全球挑战赛，汇聚了全世界最聪明的头脑。“最初几年，比赛的主要目的是设定基准线，当时最低的错误率大约在30%，远谈不上令人满意。”1 但李飞飞和她的团队坚信数据驱动的力量。直到2012年的一个深夜，ImageNet挑战赛迎来了“AlexNet时刻”：Hinton团队的卷积神经网络，首次将数据、GPU和神经网络三者联结，以惊人的低错误率震惊了整个领域。那三年，她和团队的坚守，终于看到了数据播下的种子，开出了足以改变AI轨迹的花朵。
ImageNet解决了物体识别，但李飞飞的梦想远不止于此。在她读研时，便萌生了一个“百年难圆”的梦想——为世界“讲故事”。她曾以为，要让机器像人类一样，不仅识别物体，更能理解并描述完整的场景，将耗尽她一生的精力。然而，深度学习的飞速发展远超想象，随着Andrej Karpathy等学生的加入，视觉与自然语言的融合成为可能。到2015年，她与团队发表的论文，让计算机首次能够为图像生成文字说明。“我就在想：我一生的目标就这么实现了吗？对我们来说，这是一个难以置信的时刻。”1 仅仅几年后，Andrej Kaparthy随口一句“算了吧，这个世界还没准备好”的玩笑——关于让机器从一句话生成图像的设想，如今已通过生成式AI变为现实。
“AI的发展速度令人难以置信。”1 李飞飞深感幸运，她的整个职业生涯都参与并推动了这一变革。但她的视野并未止步于此，她看到计算的发展历程已从“对象”走向“场景”，如今更上升到“世界”这一概念。
攻克“世界”：空间智能的硬核挑战
去年11月ChatGPT的问世，为生成式模型打开了新纪元，也促使李飞飞这位资深研究者大胆思考下一步。“作为计算机视觉科学家，我的灵感很多时候来自于进化和脑科学。”1 她开始寻找下一个“北极星”问题。人类语言的进化不足百万年，但处理三维世界的视觉智能却历经5.4亿年的漫长演化。三叶虫水下视觉的形成，拉开了动物智能角逐的序幕。这让她坚信：“解决‘空间智能’——理解三维世界、生成三维世界、在三维世界中推理和行动——是AI的根本问题。若没有空间智能，通用人工智能（AGI）就不完整。”1
她口中的“空间智能”，意味着超越平面像素和纯语言的“世界模型”，真正捕捉三维结构和空间理解力。为此，她选择在AI巅峰之际，从学术界走出来，创立了World Labs，并集结了一支“梦之队”：Chris Lester（Pulsar创建者）、Justin Johnson（系统工程天才）和Ben Mildenhall（NeRF论文作者）。这是一场真正的硬仗。
“语言在本质上是一维的，纯粹是生成性的。”1 她解释道，而现实世界则复杂得多：首先，它是三维的，组合爆炸的程度远超一维序列；其次，感知视觉世界是一个将三维压缩到二维的“病态”投影过程，需要多模态传感；最后，现实世界不仅限于“生成”，它还必须遵守物理规律，存在各种真实的交互和限制。更棘手的是，语言数据在互联网上随处可见，但空间智能的数据却“存在于我们脑海中”，难以获取。
然而，正是这种“近乎疯狂”的难题，让她感到兴奋。World Labs的目标是构建一套新的基础模型，其输出是三维“世界”。其应用场景同样广阔，从设计师、建筑师、3D艺术家等创作领域，到机器人学习、营销、娱乐乃至元宇宙。“我认为硬件是目前元宇宙障碍的一部分，在元宇宙中需要内容生成，而内容生成需要世界模型。”1 她笃信，只有攻克空间智能，元宇宙才能真正“运行”起来。
无畏者说：那些“从零开始”的勇气
对李飞飞而言，从学术界到创业者的转型并非一时兴起，而是她人生轨迹的自然延续。她的经历，是“从零开始”的生动注脚。
19岁那年，为了支持家人并负担普林斯顿大学物理专业的学费，她开了一家干洗店。“用硅谷的说法，就是我‘创办并运营’了一个洗衣店，同时担任CEO、出纳……七年后我把它卖了。”1 这段看似与AI无关的经历，却锻造了她骨子里的创业精神和解决实际问题的能力。她曾多次选择到没有计算机视觉教授的院系任职，因为“从不害怕开辟道路”。后来，她在Google学习业务和云服务，又在斯坦福内部创办了“以人为中心的AI研究院”（Human-Centered AI Institute），当了五年“校园创业者”。这些看似离经叛道的选择，让她更加清晰地认识到：“我就是个创业者。我喜爱‘从零开始’的感觉：忘掉过去的成就，也别在意他人评价，潜下心来，脚踏实地去做，这是我的‘舒适区’，我乐此不疲。”1
这种无畏的探索精神，不仅塑造了她自己，也成为她识人育人的核心标准。
伯乐识马：培养与筛选“思想无畏者”
在AI领域，李飞飞被尊称为“教母”，不仅因为她的学术成就，更因为她培养了一批批杰出的AI领袖，如Andrej Karpathy、Jim Fan（现任英伟达）、ImageNet的合著者邓嘉。“他们不仅成就了自己，也让我成为更好的导师和研究者。”1 她谦逊地将此归结为自己的幸运，但无疑，她独特的育才之道功不可没。
当被问及如何看出这些学生会改变AI领域时，李飞飞坦言：“我认为他们有一个共同点，我也鼓励在座每一位以及那些正在招聘的创业者们思考这一点。我的标准之一就是思想上无所畏惧。”1 她不在乎背景和具体问题，只看重是否“勇于面对艰难课题，全身心投入并用自己认为合适的方式去解决”。这是成功者的重要特质，也是World Labs招聘的核心准则。他们正在大量招聘工程、产品、3D和生成式模型人才，寻找的正是那些“无所畏惧、热衷于攻克空间智能”的人才。
边界之外：对AI未来与教育的深思
面对读博学生的提问，李飞飞的回答并非一句简单的“追随兴趣”。她洞悉AI研究环境的变化：“学术界已经不再拥有大部分AI资源。现在算力、芯片和数据更多集中在产业界。”因此，她给博士生的建议是：“去寻找那些‘北极星’问题，即那些产业界即便投入更多资源也难以触及的基础性问题。在学术界，你无需依赖巨量芯片，就能取得突破性进展。”1
她指出了几个充满巨大可能性的方向：“跨学科AI”（尤其在科学发现领域）、理论层面的“可解释性”和“因果关系”（AI的能力已超越现有理论）、“表示学习”以及“小样本学习”。这些都是在算力竞赛之外，学术界可以大展拳脚的领域。
至于AGI（通用人工智能）的定义，李飞飞保持着一份难得的谦逊与清醒。“我不知道AGI与AI的边界在哪里。”1 她认为，行业里常将AGI视为超越AI的概念，但对她而言，AI的终极目标一直是创造能够像人类甚至超越人类的智能机器。她更倾向于以大脑为例，将其视为一个整体，但也包含布罗卡区、视觉皮层等不同区域，避免在定义上过早设限。
对于开源，她的立场是包容的多元共存。“我认为，生态系统在多种策略同存时会更健康。我并不坚持一定要开源或闭源，这取决于公司的商业策略。”1 她以Meta为例，其大规模开源是为了繁荣生态系统，而非直接销售模型。但她强调，无论是学术界还是私营部门，对开源的投入都“至关重要，应当被鼓励和保护”。
而针对空间智能所需的数据，她透露World Labs将采取“混合方法”。她强调：“大量数据很重要，但高质量数据也同样关键。毕竟，如果数据质量不高，还是‘垃圾进，垃圾出’。”1
身份与韧性：在不同中铸就力量
在著作《我所看见的世界》中，李飞飞曾坦陈作为移民女孩和STEM女性所面临的挑战。当被问及是否曾在职场上因少数群体身份而感到压力时，她选择了一个富有哲理的回答：“其实，重要的并不是你归属于哪种大类，而是在某些时刻，你都会觉得自己是唯一不同的人。我也有这样的经历。”1
但她将这段经历化为一种力量：“从小移民到美国，我学会了接受一点，那就是：这就是我。”她鼓励大家：“无论你们即将或正在踏上什么样的旅程，都会有软弱和迷茫的时刻，尤其是在创业阶段。有时我也会想‘天哪，我到底在做什么’，但只要专注行动，就会像梯度下降一样，一步步逼近最优解。”1 这种将个人奋斗与科学原理相结合的思维方式，展现了她独特的智慧和韧性。
结语：永不停歇的“北极星”追寻
李飞飞的故事，不仅仅是一位顶尖科学家如何推动AI技术发展的历程，更是一个关于勇气、好奇心和不懈追求的故事。从解决图像识别的“小”问题，到挑战三维世界的“大”难题；从一个异乡的洗衣店老板，到引领全球AI浪潮的“教母”，她始终保持着对未知领域的热情和对基础科学的敬畏。她的“无畏精神”不仅仅是她个人的特质，更是她赋予学生、合作伙伴乃至整个AI社区的宝贵财富。
在AI即将触及“世界模型”的今天，李飞飞正以她那份对“疯狂难题”的执着，和“从零开始”的创业激情，再次站在了时代的前沿，引领着AI这艘巨轮驶向一片更为广阔而充满挑战的深蓝。