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特斯联任命IEEE Fellow邵岭博士为集团首席科学家,特斯联国际总裁

无疑,邵岭博士的加入将进一步夯实特斯联在人工智能领域的科研实力。未来,邵岭博士将基于其专业背景,结合特斯联的战略方向和业务重心,主导探索城市场景下预训练多模态大模型的研发创新、进一步推动人工智能在世界范围内的普惠化发展。
2022-04-02 13:24 · 投资界综合     
   

近日,特斯联宣布任命国际电气与电子工程师协会会士(IEEE Fellow)邵岭博士为集团首席科学家、特斯联国际总裁,将负责公司人工智能在各产品线众多应用场景中的核心关键技术及产品的研发与部署,以及相应产品在海外的本地化开发和落地。作为特斯联全球高端人才招募“T计划”的最新进展,邵岭博士的加入,将进一步增强特斯联在人工智能领域的研发实力。

邵岭博士是国际知名人工智能科学家,他不仅是IEEE Fellow,同时也是国际模式识别协会Fellow、英国计算机学会 Fellow及IET Fellow。他曾任沙特阿拉伯数据和人工智能管理局(SDAIA) 国家人工智能中心 (NCAI)首席技术官和首席科学家;从2018年至2021年,他担任阿联酋起源人工智能研究院(IIAI)创始首席执行官及首席科学家。邵岭博士还是全球首所人工智能大学 - 穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学的发起人和创始执行校长及教务长。邵岭博士在*国际会议和国际期刊上发表了300多篇科学论文,并在2018-2021年连续四年被Web of Science选为「高被引科学家」。

特斯联任命IEEE Fellow邵岭博士为集团首席科学家,特斯联国际总裁

特斯联科技集团首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士

特斯联长期坚持以技术研发驱动增长为公司战略,并持续不断地投入扩充其人才储备。2020年9月,特斯联宣布启动了“T计划”,邀请人工智能、物联网、大数据、机器人、云计算、碳中和等领域的*科技人才加盟,升级和优化公司的整体人才架构。2021年7月,在“T计划”的基础之上,特斯联正式提出了“百博”目标,旨在招募逾百名具备博士学历的科学家、产品及技术专家,为公司全新战略方向奠定人才基础,打造多个由*科研人才领军的明星团队,致力于前沿技术探索、新产品研发、应用场景落地等方面的工作,从而有效拓展和夯实公司的核心技术版图。截至2022年3月,特斯联核心管理层和技术团队成员毕业于哈佛大学、斯坦福大学、加州理工学院、清华大学、中国科学院、麻省理工学院等全球*学府,并具备深厚的产业经验。在邵岭博士之前,伦敦大学玛丽皇后学院机器学习算法专业的张大鹏博士、中国科学技术大学工程热物理学专业的丁金磊博士、国防科技大学空间目标定位及遥感专业的张恒博士等已先后加盟特斯联。

邵岭博士在牛津大学获得信息工程博士学位,曾在2005年至2009年荷兰飞利浦研究院担任资深科学家。2009年至2018年间,邵岭博士在英国谢菲尔德大学、东安格利亚大学等担任资深教职。他的研究领域包括计算机视觉、深度学习/机器学习、医学图像分析及视觉和语言。他在 ICCV、CVPR、ECCV、NeurIPS、ICML、ICLR、TPAMI 和 IJCV 等*会议/期刊上发表逾 300 篇学术论文,并获得超过20项欧盟/美国专利。截至2022年3月,他的论文在Google Scholar被引用超过30000次。邵博士的诸多科研成果在智能交通,辅助/无人驾驶,智能交互,机器人等领域有丰富的应用场景。

无疑,邵岭博士的加入将进一步夯实特斯联在人工智能领域的科研实力。未来,邵岭博士将基于其专业背景,结合特斯联的战略方向和业务重心,主导探索城市场景下预训练多模态大模型的研发创新、进一步推动人工智能在世界范围内的普惠化发展。

特斯联创始人兼CEO艾渝认为人才团队的不断壮大,是公司快速发展的表现,“新技术的推出会帮我们吸引到志同道合的朋友,随着特斯联的业务不断发展,有越来越多的*人才加入到我们的行列,参与到智慧城市这一蓬勃的赛道。这是一个良性的循环,也让我们倍感振奋。未来,我们将继续推进‘T计划’与‘百博’目标,融汇全球科研力量。期待我们可以一起见证未来的到来。”

“历经数十年的发展,人工智能已从计算、感知阶段向认知阶段发展,而下一阶段的突破离不开更靠近市场的应用实践。特斯联在推动AI普惠化发展方面所做的努力令我倍感欣慰。期待未来,我们可以携手,把AI从实验室真的推向市场,让AI不再是一件奢侈品”,邵岭博士表示。

人才团队的不断壮大显著加速了特斯联技术及产品的迭代。2022年,特斯联在人工智能领域取得了阶段性的突破,其首间人工智能开放创新中心(下称:德阳科创中心)正式在四川德阳落地运营。借由德阳科创中心,特斯联期待充分贯通学术生态和产业生态,使学术生态得以基于产业数据研发相应的预训练模型,并以“成本共担”的方式,为AI PARK周边的中小微企业提供AI所需的算力、数据、算法模型等核心要素,让各体量、具备不同AI基础的企业均能通过TACOS以低代码、模块化的生产方式依据自身的需求,实现自有知识产权算法的孵化及既有成熟算法的调用,推动更高效的AI产业实践。

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