李飞飞的AI新征途：从ImageNet到空间智能的世界建模革命

本文带你走进李飞飞的AI世界，从她开创ImageNet的往事，到为何空间智能是通用人工智能（AGI）不可或缺的下一步。你将读到她的创业故事、技术洞见，以及她如何带领团队攻克3D世界模型的难题——这些都是视频中才能听到的第一手细节。

从ImageNet到AI浪潮：李飞飞的“疯狂”选择

在人工智能尚未成为热潮的2000年代，李飞飞选择了几乎“疯狂”的道路。她回忆道：“我的整个职业生涯都在追逐那些几乎不可能，甚至有点妄想的问题。”2007年，她和学生们决定“下注”数据驱动的机器学习，发起了ImageNet项目——当时，计算机视觉领域几乎没有可用的大规模数据集。李飞飞坦言：“我们决定去互联网上下载10亿张图片，建立全世界的视觉分类体系。”

ImageNet的开源和年度挑战赛，成为推动深度学习突破的关键催化剂。2012年，Geoffrey Hinton团队用卷积神经网络（AlexNet）在ImageNet挑战赛上大幅降低错误率，开启了深度学习的黄金时代。李飞飞回忆那一刻：“我还记得深夜收到学生的信息，说有个结果特别突出。我们一看，是卷积神经网络，虽然算法本身很老，但这次加上了两块GPU，效果惊人。”

这个故事不仅是技术的突破，更是李飞飞“敢于下注未来”的性格写照。她用自己的行动证明，AI领域的变革往往来自于对“看似不可能”问题的执着。

视觉智能的进化：从识别物体到理解世界

为什么让机器“看见”如此重要？李飞飞认为，视觉智能不仅仅是识别猫、椅子等物体，更是理解和描述整个场景——这是人类智能的基础。她说：“我毕业时曾想，如果临终前能让机器讲述一幅场景的故事，我就满足了。”

ImageNet解决了物体识别，接下来，她和学生Andrej Karpathy等人推动了图像描述（Image Captioning）技术的发展。2015年，他们发表了让计算机自动为图片生成文字描述的开创性论文。李飞飞回忆：“那一刻我几乎觉得，人生目标提前实现了。”她还幽默地提到，曾与Karpathy开玩笑：“要不我们反过来，从一句话生成图片？”当时这只是玩笑，如今生成式AI已让这成为现实。

这一进化轨迹，展现了AI从“看见物体”到“理解场景”，再到“创造世界”的跨越。每一步背后，都是李飞飞对“让机器真正理解世界”的执着追求。

空间智能：AGI的下一个前沿战场

在深度学习和大语言模型（LLM）取得突破后，李飞飞认为AI的下一个“北极星”是空间智能（Spatial Intelligence）——即让机器理解、生成和操作三维世界。她强调：“AGI如果没有空间智能，就不完整。”

为什么空间智能如此难？李飞飞解释：“语言本质是一维的，序列处理可以用自监督方法‘硬推’到极致。而世界是三维的，甚至加上时间就是四维，远比语言复杂得多。”视觉信息总是从3D投影到2D（比如人眼或摄像头），要从2D还原3D本身就是数学上的“病态问题”。此外，空间智能不仅涉及生成（如虚拟世界、游戏、元宇宙），还涉及重建和理解真实世界（如机器人、自动驾驶）。

她还指出，语言数据在互联网上极为丰富，而空间数据则极度稀缺。“空间智能的数据都在我们脑子里，远没有语言那么容易获得。”这正是她创办World Labs的原因——攻克“世界模型”，让AI真正拥有空间智能。

创业者的底色：从洗衣店到AI世界模型

李飞飞的创业精神并非始于科技行业。19岁时，她刚移民美国，不会英语，为了养家和上大学，开了一家干洗店。她自嘲道：“在硅谷的语言里，我算是‘融资’、‘创始人兼CEO’，还‘成功退出’了。”

这种“从零到一”的经历，塑造了她面对未知的勇气。无论是成为普林斯顿第一位计算机视觉教授，还是在Google、斯坦福推动AI产业化，她始终选择“站在地平线的起点”。她说：“忘掉过去的成就，也别管别人怎么看你，埋头去做，这才是我的舒适区。”

在World Labs，她继续延续这种精神，组建了Justin Johnson（神经风格迁移）、Ben Mildenhall（NeRF作者）、Kristof Lassner（Pulsar创始人）等顶尖团队，攻克世界模型的“几乎妄想”的难题。

技术与生态：开放、数据与人才的三重挑战

推动AI进步的不只是算法，还有开放生态、数据和人才。李飞飞强调，ImageNet的成功离不开开源和社区协作。对于当前大模型的开源与闭源之争，她认为：“健康的生态应该有多样化的模式。开源对创业和公共部门极其重要，应该被保护。”

在数据层面，空间智能的训练数据极其稀缺。World Labs采取“混合策略”，既重视数据量，也强调数据质量，“垃圾进，垃圾出”依旧是铁律。

人才方面，她最看重“intellectual fearlessness（智识无畏）”——敢于面对最难的问题、全情投入。她说：“我在World Labs招人时，最看重的就是这种无畏精神。”

这些经验和方法论，为AI创业者和研究者提供了宝贵的参考。

总结

李飞飞的故事告诉我们，AI的每一次突破都离不开对“几乎不可能”问题的执着追问。从ImageNet到空间智能，她用亲身经历诠释了“敢于下注未来”的勇气。对于行业从业者，这不仅是技术路线的指引，更是面对未知时的心态范本——无论你身处何地，只要有好奇心和无畏精神，都有机会参与到AI的下一个伟大时刻。

关键词： 李飞飞， 空间智能， 世界模型， ImageNet， 创业故事

事实核查备注： 1. 李飞飞主导ImageNet项目，2007年左右启动，2012年AlexNet团队（Geoffrey Hinton等）在ImageNet挑战赛上取得突破。
2. ImageNet项目涉及10亿张图片，80，000+引用。
3. Andrej Karpathy、Justin Johnson等为李飞飞学生，参与图像描述、神经风格迁移等研究。
4. World Labs联合创始人包括Justin Johnson、Ben Mildenhall（NeRF作者）、Kristof Lassner（Pulsar创始人）。
5. 空间智能（Spatial Intelligence）、世界模型（World Model）、3D/4D建模、生成式AI（如文本生成图像）、大语言模型（LLM）、监督学习、开源模型等为核心技术关键词。
6. 具体引用金句如“我的整个职业生涯都在追逐那些几乎不可能，甚至有点妄想的问题”、“AGI如果没有空间智能，就不完整”等。
7. 涉及公司：Google、Stanford、Meta、NVIDIA。