王仲远 : MIT 科技创新“远见者”
发布时间:2019-03-20 | 编辑:alumni | 媒体来源:微信公众号美团技术团队 | 浏览次数:0

王仲远简介:2003-2007年就读于中国人民大学信息学院计算机科学与技术专业,获学士学位,2007-2010年就读于中国人民大学信息学院计算机应用技术专业,获硕士学位,2012-2015年就读于中国人民大学信息学院计算机应用技术专业,获博士学位。

现任美团点评AI平台部 NLP 中心负责人、点评搜索智能中心负责人。

2019 年 1 月 21 日,《麻省理工科技评论》发布了 2018 年“35 岁以下科技创新 35 人”(35 Innovators Under 35)中国榜单,美团点评AI平台部 NLP 中心负责人、点评搜索智能中心负责人王仲远获评为“远见者”。

Innovators Under 35 是《麻省理工科技评论》杂志从 1999 年开始的年度评选,针对新兴科技产业的青年从业者,肯定他们的创新工作。历史上的获奖者包括 Google 创始人 Larry Page 和 Sergey Brin,Linux 创始人 Linus Torvalds,Facebook 创始人马克·扎克伯格(Mark Zuckberg),网景浏览器创始人 Marc Andreessen,Apple 设计负责人 Jonathan Ive 等杰出人士。美团技术学院采访了王仲远博士,本文内容是美团技术学院根据采访内容整理而成。

大学

王仲远没有想到,他高考时填报的第一志愿是中国人民大学国际经济与贸易专业,最后却被调剂到了中国人民大学的计算机系。更没想到的是,他从此爱上了这个专业,并且在计算机这个行业越走越深。

幸运的是,王仲远就读的人民大学虽然以文科著称,却是中国数据库的学术重镇,萨师煊、王珊、杜小勇和孟小峰等几代人都是数据库领域的知名学者。

刚开始的时候,王仲远也很困惑学校为什么总是教数据结构、操作系统、编译原理、计算机组成这种基础性的知识,好像都不是找工作所需要的技能。孟小峰教授却告诉他,在学校里把基本功打扎实最重要,如果有了扎实的基本功,社会上培训班教的那些“短平快”的技术,其实是很容易学习的。

大二结束的暑假,王仲远找到孟小峰教授主动请缨,开始进入孟老师的 WAMDM (网络与移动数据管理)实验室学习,做了很多数据相关的项目,包括国内首款 Native XML 数据库 OrientX 的系统测试,以及 Deep Web 数据集成项目的研究。他发现孟老师的教导完全正确,有了基础课的底子,对很多工作都有着完全不一样的理解,做实际项目时上手很快。

本科期间,王仲远与人合作的论文《Deep Web 数据集成中的实体识别方法》被中国数据库学术会议 NDBC 2006 录用,并发表在《计算机研究与发展(增刊)》上。这小小的一个进展,却意外开启了王仲远的研究之路。2007 年他获得了国际顶级学术会议 SIGMOD 2007 Undergraduate Scholarship 奖(当年全球只有 7 人获奖)。这更坚定了他踏上学术研究道路的决心。

微软亚洲研究院

硕士毕业时,王仲远很冒险地拒绝了百度、腾讯和 IBM 等众多知名公司研究机构的邀请,选择坚持等待微软亚洲研究院的offer。

“其实当时我也很迷茫,在宿舍里望着窗外的枝头,希望能看到喜鹊经过。” 而王仲远不知道的是,他在当时微软亚洲研究院所有候选人中面试结果排名第一。他未来的老板王海勋和田江森主动找到研究院院长说,“这个小孩真不错,如果我们再不发 offer,就对不起人家了。”当年 12 月份的寒冬,王仲远终于成为研究院那批候选人中第一个拿到 offer 的人。

王仲远说自己很幸运,微软亚洲研究院具备很多先天优势,在刚刚工作时就可以接触到很多世界级的学者,了解各领域前沿研究已经做到什么程度,无需摸着石头过河。

2010 年 10 月,微软创始人、当时的全球首富比尔·盖茨来研究院访问,正式入职两个多月的王仲远获得做现场演示的机会。“可以想象,我当时是多么的激动。”王仲远所在的团队那时已经开始做一些知识图谱领域的探索和研究,虽然业界还没有这个概念。演示很成功,盖茨的反馈非常正面,给王仲远很大的激励,更坚定了他在知识图谱探索的道路上苦心孤诣地前行。这张与比尔·盖茨合影的照片,至今他还保留着。

与盖茨的合影,后排右五是王仲远。照片中的很多人如今都已成为 AI 领域的杰出人物,你能认出多少位?

王仲远在微软亚洲研究院6年多,从校招生一直做到主管研究员,负责了微软研究院知识图谱项目和对话机器人项目。他一直专注于自然语言处理、知识图谱及其在文本理解方面的研究,取得了不少成绩,在国际顶级学术会议如 VLDB、ICDE、IJCAI、CIKM 等发表论文 30 余篇,并获得 ICDE 2015 最佳论文奖。

谈到做研究的经验,王仲远总结说,很多时候我们觉得某件事情比较高深,只不过是不了解而已。做学术研究跟创业一样,只有自己真正扎进去才会发现其中的奥秘。

同时,做研究需要长期有耐心,这刚好和现在美团所倡导的价值观相符。因为在这个过程中,你会受到非常多的质疑,也会面临多方面的挑战,包括来自你的同事、你的老板、还有学术界中其他流派的挑战。同时,还有短期的压力和长期的压力,也有项目无法落地的压力。但只要对这件事本身真的感兴趣,不管是做技术还是做研究,都可以做的很好。

在王仲远看来,做研究需要有一颗强大的内心,按现在美团的话说,是炼心志。一方面他经常虚心地向前辈们请教,另一方面就是当别人质疑的时候,坚持自己的理想和信念。在他看来,做研究,过程往往比结果更重要,做正确的事情,好结果自然会来。

“我从来没有给自己定一个目标,比如说要发几十篇顶级会议的学术论文。而是告诉自己,要踏踏实实地把这个研究项目做好,实实在在解决这个技术所面临的一些挑战性问题,当这些突破和研究的成果不断出现的时候,发表论文就是一个自然而然的事情。”

现在,王仲远也经常跟美团 NLP 中心的同学讲,做事情要首先关注问题本身,要进行深度的思考,注重解决问题的逻辑和体系,而不是一上来就简单粗暴地冲着结果去。因为往往是人们越想得到结果,就越得不到结果。反而是专注解决问题本身,好结果就自然获得了。

Facebook

2016 年,王仲远在考虑自己下一步职业规划的时候,更多的是思考如何将自己的一身所学付诸实践,而不仅仅只停留在研究层面。“如何将技术转化为更为实际的生产力,更加直接地影响几十亿人的生活”,这是他再次出发的初心。

这一次,王仲远依然拿到了很多顶级机构发出的 offer。他最终选择了 Facebook。因为相比于微软,Facebook 是一家纯粹的互联网企业,能够更加直接地面向消费者和用户。而且,在王仲远的眼中,扎克伯格是一个优秀的创始人。“我选择公司非常看重创始人的素质,他是不是一个有理想、有抱负、有信念的人。因为只有这样的创始人才能有战略性的思考,才能不被短期资本市场所影响,才能顶住财报的压力、舆论的压力,才能帮助企业走的更远。”

在 Facebook,王仲远主要负责公司的产品级 NLP Service,要在用户每天发布的几十亿条帖子(Post)中,完成语义分析、查询以及搜索等相关的工作,从非常庞大且复杂的信息流中,找到一个用户想要看到的结果。比如在 Facebook 用户搜索 Trump 时,系统就知道用户想要找美国总统特朗普相关的信息。不过,在特朗普没有当上美国总统时,更多返回的结果其实是纽约的地标建筑特朗普大厦。

王仲远说:“这是非常有意思的一件事,用户的各种查询意图,其实会随着时间而变化,我们做的事情就是在有限的关键词中解读出非常丰富的信号,然后用于各种搜索的召回、排序以及展示。今天,美团大脑以及点评搜索的深度查询理解服务也在做类似的事情,只不过我们处理的信息变成了几十亿条餐饮娱乐的评论以及数百万的活跃商户信息。”

在 Facebook 工作期间,他所负责的一个项目是做实体链接,就是要把查询(Query)和知识图谱进行打通,这也是 NLP 领域一个非常重要的方向。短短半年的时间,效果就提升了 80% 左右,成为 Facebook 内部最重要同时也是世界上最先进的产品级实体链接服务。Facebook 的搜索、推荐、广告、智能助理等许多系统中,都在使用他负责的这些技术。

美团

“我们中国的移动互联网现在真的是非常发达,一天到晚不带钱包、信用卡,生活毫无问题,方便快捷。相比之下,美国就是一个发达的大农村。在国内叫个美团外卖,半小时就能送到家门口,在美国这简直是无法想象的。” 2018 年,因为家庭方面的考虑,王仲远选择回国发展。

他收到了多家知名公司的橄榄枝,百度、腾讯和阿里巴巴都给出非常丰厚的待遇。但是他的考虑是,此前已经在微软亚洲研究院、Facebook 工作过,再去选择一家非常成熟的大公司,并不会发生太大的改变。他想接受新的挑战,承担更重要的角色,更希望选择一家能够发挥出自己更大优势的公司。

滴滴、快手、今日头条等很多互联网新贵,当时也给王仲远发出了邀请,但他最终选择了美团。

为什么?王仲远说,他最看好美团,相信美团是一家能够持续几十年乃至更久生命力的公司。

阿里巴巴从解决“衣食住行”中的“衣”开始起家,电子商务也成就了阿里巴巴。那么在“食、住、行”等这些生活服务领域呢?王仲远相信,一样会成就新的互联网巨头。而且民以食为天,美团外卖已经占据绝对领先的市场份额,美团酒店单日入住间夜不断在刷新行业的新纪录,美团出行也完成了战略布局。

美团最新的战略是“Food + Platform”,王仲远对此非常认可。他相信,十年后,一定会有新的纯线上App出现,大家那时很可能早就不玩“抖音”了。还会有更多新鲜好玩的游戏,也不会再玩“王者荣耀”了。这种纯线上的信息和娱乐服务,变化是非常快的,所谓“江山代有才人出”。

“但是无论怎么变,大家总是还要吃饭的。”即使将来有一天,技术真的可以让我们吃饭的方式完全不一样,但是人类也绝对不会放弃对美食的追求,因为这本身也是一种乐趣。这也意味着,美团很有可能成长为一家长期有耐心、不断积累、不断发展的公司,“Food + Platform”也会是一项非常长期的事业。

王仲远的另外一个思考就是,AI 技术想真正能够落地,需要算力,需要数据,需要算法模型,更需要丰富的应用场景。美团的应用场景丰富程度,显然远超滴滴、快手、今日头条等互联网同行。“在这样的情况下,美团对我来说,可能就是不二的选择了。”

还有一个重要因素是,王仲远非常认可美团创始人王兴,“我还是很崇拜兴哥的,他是非常有理想、有信念、有战略思考的一个人。”

王仲远坦言,最终选择加入美团,也是非常认同美团倡导的“以客户为中心”、“追求卓越”、“长期有耐心”这些价值观,他相信可以在美团中发挥自己的才华,而美团也提供了一个广阔的舞台,可以让他尽情地施展。

从 0 到 1 组建新团队,最看重成员的价值观

刚到美团,王仲远受命组建美团 AI 平台部的 NLP 中心。他对团队成员的要求是:知行合一,希望大家都是带着自己梦想加入这个团队,踏踏实实地把事情做出来。

王仲远说:“从 0 到 1 组建一个新的团队,挑战还是非常大的。我们的标准非常高,即使招聘速度再慢,都要保证团队成员的质量。”

因为招聘要求很高,所以王仲远需要花很多时间去吸引那些认可美团价值观的候选人。他是怀抱将AI技术在各种场景中落地的梦想加入美团,他相信肯定有很多跟自己一样有梦想、有信念的候选人。他也希望找到这样一群志同道合的人,共同前行。

今天,美团 NLP 中心团队已经初步成型,汇集了很多优秀的 AI 专家和工程师。

从“美团大脑”到搜索系统的智能化升级

很快王仲远又开始负责大众点评搜索智能中心。王仲远说:“我非常感谢公司管理层对我的信任,能让我同时负责两个团队,一个 AI 平台团队,一个业务平台团队。这使得我能够更好地规划和掌控AI技术的落地,让 AI 技术更好更快地发挥价值,帮助业务平台进行智能化升级。”2018 年 5 月,他开始领导团队构建美团大规模餐饮娱乐知识图谱的平台——美团大脑。这个“大脑”充分挖掘、关联各个场景数据,使用 AI 算法让机器“阅读”用户针对商户的公开评论,理解用户在菜品、价格、服务、环境等方面的喜好,构建人、店、商品、场景之间的知识关联,从而形成一个“知识大脑”。在王仲远眼中,美团大脑更像一个AI的基础设施,目前这个 AI 平台已经开始逐步服务于美团的搜索、SaaS 收银、金融、外卖、智能客服等众多应用场景。在这些场景中,既有 ToC 的业务,也有 ToB 的业务。同时管理两个团队,经常往返于北京上海之间,对王仲远而言,虽然辛苦,但效果也很显著。在 NLP 中心以及大众点评搜索智能中心两个团队的紧密合作下,短短半年时间,点评搜索核心 KPI 在高位基础上仍然大幅提升,是过去一年半涨幅的六倍之多,提前半年完成全年目标。

王仲远眼中的微软、Facebook 和美团

一个在学术圈深耕了六、七年的研究型人才,进入企业做项目落地。拥有两家全球顶尖科技企业的从业背景,但回国后却放弃优厚的待遇,选择一家互联网公司再次出发。王仲远的每一次选择,都显得有些与众不同。但是在他身上,我们没有看到任何”莽撞“的成分。每一次选择,他都经过深思熟虑,而且是慎之又慎。在王仲远的眼中,微软亚洲研究院是中国互联网行业学术研究方向的领头羊,对他的培养和成长,都有很大的帮助。时至今日,微软亚洲研究院对他的影响,仍是不可磨灭的。不过,微软也面临着时代的挑战,虽然这么多年一直在尝试突破,但是它仍然更像一家传统的软件公司。而 Facebook,是一家非常顶尖的互联网公司,它也是很多国内的互联网公司学习的榜样。Facebook 有一个口号是“快速行动,打破传统(Move Fast and Break Things)”,可以看出,他们对“快”的追求。Facebook 还有很多像“Go Big or Go Home”这一类的内部口号,这跟美团的技术团队“要么牛 X,要么滚蛋”的说法异曲同工。王仲远认为,Facebook 的进化速度要比微软快很多。而美团是一家比 Facebook 节奏更快的互联网公司,当然这代表了中国速度,也代表了中国互联网的发展速度。王仲远说:“很多的事情,可能在微软亚洲研究院我们需要要用一年的时间来做,在 Facebook 可能会用半年。但是在美团,我们可能只有两个月到三个月的时间。”

美团的高速成长,给王仲远的团队带来很大的挑战。他们每天都要面临各种的持续迭代,要做很多快速的技术演化和突破。美团技术团队是在为生活服务各行业构建信息基础设施,实现需求侧和供给侧的数字化,任重而道远。

未来的路还很长,王仲远和他的 AI 团队,还在路上。

 

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