重磅！李飞飞出任AMD首席科学家 World Labs并入AMD

近期，芯片厂商AMD公布了一项重磅人事变动：知名AI学者李飞飞正式加入公司，出任执行副总裁兼首席科学家，将直接向公司董事长兼CEO苏姿丰汇报。与此同时，李飞飞联合创办的空间智能初创公司World Labs也将被纳入AMD体系，本次收购以股票形式完成，交易规模约82亿美元。

消息公布后，李飞飞在社交平台发布了一封题为《To Seek a Newer World》的公开信，分享了自己的职业选择与研究历程。在信的开头，她引用了丁尼生《尤利西斯》中的诗句：“来吧，我的朋友们，现在去寻找一个更新的世界，还为时未晚。”这句引言为整封信奠定了探索未知的基调。

要做到这一点，我们需要扩大投入、拓展影响范围，并且更靠近硬件。如果没有专门针对硬件展开的工作，AI 在效率上会受到限制，在规模上同样如此。对我们所关注的问题而言，AI 也仍然会被困在数字世界之中。

“更靠近硬件”这句话，成为了理解这次职业选择的关键。空间智能需要重建真实场景、模拟物理过程，还要支持机器人的训练和落地，这些工作对计算效率的要求极高，从芯片、内存到系统设计的每一个环节都需要适配。模型研究与硬件开发的深度结合，将直接决定这类技术能够落地的深度和广度。

从视觉识别到空间智能的探索

很多AI领域的从业者和爱好者都对李飞飞并不陌生，她最广为人知的贡献之一便是主导创建了ImageNet项目。2007年，还在普林斯顿大学任教的李飞飞与同事李凯教授共同启动了这个项目，目标是搭建一个覆盖超两万种物体类别、包含千万级标注图像的视觉数据库。这个项目的核心思路非常朴素：如果想要让机器具备识别世界的能力，首先要让它接触足够丰富、多元的视觉信息。

ImageNet在2009年正式开源，2012年，Hinton团队凭借基于该数据集训练的AlexNet在图像识别竞赛中大幅降低错误率，直接推动了深度学习技术的爆发式发展，此后ImageNet也成为了计算机视觉领域研究的基础基准数据集。

在ImageNet项目之外，李飞飞的学术履历同样丰富。1999年她获得普林斯顿大学物理学学士学位，2005年拿到加州理工学院电子工程博士学位。2007年她回到普林斯顿担任助理教授，2009年转入斯坦福大学，2012年晋升为终身副教授。2013年到2018年期间，她出任斯坦福人工智能实验室主任，也是该实验室成立以来的首位女性负责人。2019年起，她担任斯坦福以人为本人工智能研究院的联合创始主任。

除此之外，她也曾短暂投身产业界：2017到2018年，她在斯坦福学术休假期间，出任大型科技公司副总裁兼AI/ML首席科学家，在保留教职的同时指导学生，之后回到斯坦福继续学术工作。

纵观她的研究历程，始终围绕着一个核心问题：机器如何理解眼前的世界，又能用这种能力帮助人们做些什么？早期的ImageNet让机器学习识别图像中的物体，而后来创办World Labs，则是希望在此基础上更进一步，让机器理解物体所在的空间，以及这个世界如何运转。

World Labs：让AI读懂物理世界

2024年初，李飞飞与两位合作者共同创办了World Labs，聚焦空间智能领域的研究。所谓空间智能，简单来说就是让AI理解现实世界中的空间关系、物体运动和物理规律——就像人类可以轻松判断杯子的位置、距离，规划如何拿起它一样，空间智能正是赋予机器这类能力的关键技术。

过去两年间，World Labs将研究成果转化为了可落地的产品：2025年11月，团队推出首款产品Marble，用户可以通过输入文字、图片或视频，生成可编辑、可导出的3D场景，可广泛应用于创意制作、工业设计、房地产和建筑等领域，产品采用免费加付费订阅的商业模式。

近期发布的Atlas则进一步探索了“新视角预测”技术：只要给模型一张二维图像，它就能推断出从其他角度观察该场景时的视觉效果。李飞飞在介绍中提到，Atlas是从零开始训练的全模态模型，在相关任务上的表现超越了当前所有主流方案，甚至优于专门针对该任务优化的模型，它将生成式模型与多视图几何技术结合，为通过少量图像重建三维场景提供了全新的思路。

今年，World Labs还收购了机器人仿真公司SceniX，进一步扩展了机器人训练环境相关的技术能力。可以说，World Labs的所有研究都围绕着空间智能展开：从生成三维场景、理解不同视角的空间关系，到让机器人在虚拟环境中学习行动，一步步推进AI对现实世界的理解和应用。

经过两年的发展，World Labs已经拥有了成熟的模型和产品，团队也更加明确了后续研究需要突破的方向。这也正是李飞飞在公开信中提到的，需要进一步扩大投入、拓展影响范围的原因。

向更新的世界出发

事实上，AMD与World Labs的合作早在此次收购之前就已经启动：苏姿丰作为World Labs的早期投资人，一直支持李飞飞的研究方向，从2025年开始，双方就已经在AMD GPU上开展模型训练和推理优化的合作，这段前期合作为本次整合打下了坚实的基础。

加入AMD之后，李飞飞计划组建一支能够长期开展前沿研究的团队，她在信中表示，希望这个组织能够在未来几十年中始终保持活力，持续探索空间智能的边界。她还提到，团队计划与全球社区和产业链伙伴展开开放合作，提供开源的模型与平台，打通硬件、软件、模型和数据平台之间的壁垒，推动整个空间智能生态的发展。

这次选择也折射出当前人工智能领域的一个重要趋势：芯片厂商与AI模型研究、开发者生态的结合正在变得更加紧密。就在同月，另一家行业头部科技厂商也宣布收购知名AI开发者社区平台，进一步强化自身在AI软件和开发者生态中的影响力。可以预见，硬件与AI模型的深度融合，将成为未来人工智能技术落地的关键方向。

从主导ImageNet项目到创办World Labs，再到如今加入AMD，李飞飞的工作环境和角色经历了多次转变，但她最初的研究初心始终没有改变：让机器更好地理解现实世界，并用AI技术为人类解决实际问题。我们也期待李飞飞团队在AMD的支持下，能够带来更多推动空间智能发展的突破性成果。