首位中国学者!北京大学陈宝权教授入选ACM「计算机图形学名人堂」
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ACM SIGGRAPH是计算机图形学前沿研究、艺术创作与产业发展的盛会,鼎盛时期达五万人规模。许多全球知名的软硬件企业和影视创作公司都是该会议的长期合作伙伴,比如著名的图形处理硬件(GPU)公司英伟达便是在这个会议上成长起来,在人工智能快速发展的当下,英伟达的GPU已经成为炙手可热的AI芯片。ACM SIGGRAPH Academy是图形学领域最富盛誉的学院。5月7日,该学院网站正式发布消息,宣布今年入选成员。
首届ACM SIGGRAPH Academy入选的会员为该会议历史上终身成就奖和杰出贡献奖获得者,此后每年通过推荐、评选产生,历史累计入选者共计92人。据ACM官网介绍,入选学院的标准包括:对计算机图形学和交互技术领域研究作出突出贡献;开创新的研究方向或对研究领域产生卓越影响;代表性/具有启发性的研究工作;积极参与社区活动当然,除了技术创新外,能够入选Academy的也有艺术、教育、服务以及技术实践等方面的杰出贡献者。
此次入选2024年ACM SIGGRAPH Academy共有5人。值得一提的是,陈宝权成为首位入选“计算机图形学名人堂”的中国学者,表彰其在大规模场景重建、点云处理和面向制造的形状设计方面作出的重要贡献。
对此,陈宝权表示:“我的导师Arie Kaufamn的学生中有4位入选可视化名人堂,3位入选图形学名人堂,Arie的学生们在世界各地高校做教授的颇多,碰在一起会讨论Arie培养学生的诀窍。我记得Arie常开玩笑说‘You can divorce your spouse, but can never divorce your advisor’,说完会冲你眨眨眼,然后开心大笑。确实,Arie是永不放弃学生的导师,学生们也一辈子感受到Arie作为导师的关怀”。
陈宝权还调侃道:“没有图形学的大学是不完整的大学。我经常在报告中自豪地说,没有图形学就没有现在火热的人工智能,因为没有GPU,就没有AI芯片!”他接着说:“图形学催生了许多学科,或给其他学科提供养分,如可视化、虚拟现实、人机交互、具身智能、机器人等,也给更多的学科带来“视觉思维”、模拟仿真和可视化手段”。事实上,它一直是计算机科学发展的排头兵,在计算机体系结构和计算机软件领域起到先锋作用,因为一个交互式计算机图形系统会需要超常态的计算资源,软件系统也相当复杂,为一篇SIGGRAPH论文搭建的软硬件系统都可以用来创业了。图形学也是人工智能的基石,如量子物理学家费曼所说,“如果我不能生成,我就不能理解”,计算机图形学的核心是生成,人工智能的核心是理解,形象地说,这两者结合,便是现在的生成式人工智能。“在我的眼里,图形学包罗万象无边无际,OpenAI的Sora不是替代了图形学,而是实现图形学目标的新路径,或者是一条新路径的开始。图形学‘传统路径’和‘新路径’是携手共进或是殊途同归,这样的解密既是图形学的路线问题,也是当下生成式人工智能的路线问题”。
所谓的“世界模型”“具身智能”,对图形学来说早已埋下了伏笔,因为图形学的终极目标,正如“图形学之父”、图灵奖获得者苏泽兰(Sutherland)在60年前所预见的:图形学就是创建一个数字世界,这个世界看起来是真实的,动起来是真实的,闻起来是真实的,触摸起来也是真实的。
听起来,不就是我们现在所说的“世界模拟器”么?
陈宝权简介
陈宝权,北京大学教授,智能学院副院长,IEEE Fellow
陈宝权的研究领域为计算机图形学、三维视觉与具身智能,他担任国家“973计划” “城市大数据计算理论与方法”项目首席科学家。他主持了国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划“科技冬奥”项目、“新一代人工智能”重大专项等。在北京冬奥期间,受奥林匹克转播服务公司(OBS)邀请,陈宝权牵头的“冰雪项目交互式多维度观赛体验技术与系统”进驻北京冬残奥会,在国家体育馆举行的残奥冰球项目中全程参与对全球转播。OBS工程技术总监伊西多罗·莫瑞诺评价说:“出来的效果质量非常好,确实是个大惊喜。现在这个中国技术渲染时间太快了,只需要几秒钟。我认为,这个系统的演变就像是为未来转播建立的一个新标准,因此,我认为这不仅在残奥会的转播中成为常态,也会在未来奥运会和大型赛事中使用。”
陈宝权“交互式多维度观赛系统”在北京冬残奥会测试现场
关于ACMSIGGRAPH
SIGGRAPH(Special Interest Group for Computer Graphics)是指计算机图形和交互技术特别兴趣小组。自1974年起,美国计算机协会计算机图形专业组(ACM SIGGRAPH)每年都会组织一次SIGGRAPH会议,是代表计算机图形学最高水平的国际性重量级盛会,规模大、规格高、影响力大,作品征集面广,多年来一直霸榜ACM规模最大的会议。在SIGGRAPH会议上,各领域的研究人员们将分享大量学术研究报告,为公众展示丰富的研究成果,并不断给艺术、科学等领域带来新的研究方向和发展驱动力。
转载自:北大科研 | 来源:北京大学智能学院、北京大学新闻网
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