（以下内容来自AI，未经人工核实）
Kaiming He（何恺明）是全球顶尖的计算机视觉与深度学习科学家，1984 年生于广东广州，中学就读于广州市执信中学，1997-2003 年在此完成初高中阶段学习，2003 年以标准分 900 分成为广东省高考状元。就读期间，他还获得全国物理竞赛一等奖、广东省化学竞赛一等奖，曾获清华大学保送资格。
2003 年广东省高考状元，本科毕业于清华大学物理系，博士毕业于香港中文大学（导师汤晓鸥）。他的核心贡献在于提出残差网络（ResNet），解决了深层神经网络的退化问题，其论文是 21 世纪被引用最多的学术论文之一，残差连接已成为现代 AI 模型的基础组件。以下是他的核心履历、关键成果与影响：
一、核心履历
- 2011–2016：微软亚洲研究院（MSRA）研究员，期间主导 ResNet 研发。
- 2016–2024：Facebook AI Research（FAIR）研究科学家，深耕目标检测、实例分割与自监督学习。
- 2024–至今：MIT EECS 系终身副教授，兼任 Google DeepMind 杰出科学家，推动 AGI 与视觉智能融合。
二、里程碑式学术成果
| 成果 | 发布时间 | 核心价值 | 影响 |
|---|---|---|---|
| 暗通道先验去雾 | 2009（CVPR 最佳论文） | 首个单图像去雾的实用方法，25 年来 CVPR 首位亚洲最佳论文得主 | 奠定图像复原基础，推动计算机视觉工程化应用 |
| 残差网络（ResNet） | 2015（CVPR 2016 最佳论文） | 提出残差连接，解决深层网络梯度消失 / 爆炸，实现 152 层网络训练 | 成为视觉任务主流骨干，被 Transformer、AlphaFold 等广泛采用 |
| Faster R-CNN | 2015 | 首创 Region Proposal Network（RPN），统一目标检测与候选框生成 | 现代目标检测的标准范式，工业界广泛应用 |
| Mask R-CNN | 2017（ICCV 最佳论文） | 在 Faster R-CNN 基础上加入掩码分支，实现实例分割 | 成为实例分割基准模型，赋能自动驾驶、医疗影像等领域 |
| MoCo（动量对比学习） | 2020 | 自监督学习的经典框架，通过动量编码器提升表征质量 | 推动视觉自监督学习普及，降低标注成本 |
| MAE（掩码自编码器） | 2021 | 将掩码自编码引入视觉，实现高效自监督预训练 | 启发 Transformer 在视觉领域的轻量化与高效化应用 |
三、行业影响力与荣誉
- 奖项：CVPR 2009/2016、ICCV 2017 最佳论文奖，2018 年 IEEE PAMI 青年研究者奖，2025 年 ICCV 亥姆霍兹奖（Test of Time）。
- 学术影响：论文总引用量超 70 万（截至 2025 年 5 月），ResNet 成为深度学习基础组件，被几乎所有现代 AI 模型采用。
- 技术辐射：残差连接、Mask R-CNN、MoCo、MAE 等方法已融入 TensorFlow、PyTorch 等主流框架，成为开发者标配工具。
四、研究方向与长期目标
- 核心方向：视觉表征学习、自监督 / 半监督学习、目标检测与分割、深度学习基础架构。
- 长期目标：构建能从复杂世界学习智能的模型，用更强大的 AI 增强人类智能。
总结
何恺明是计算机视觉与深度学习领域的领军人物，他的工作不仅推动了视觉任务的性能突破，更重塑了深层神经网络的设计范式，其思想与方法持续影响着 AI 的发展方向，从学术研究到工业应用均具有不可替代的价值。
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