张祥雨，深耕AI底层架构的中国科学家，让智能更“轻”更强

在人工智能技术风起云涌的浪潮中，有这样一位科学家，他并非高调地站在聚光灯下，却以一系列开创性的底层模型架构研究，深刻地影响着AI技术落地的轨迹，让复杂的智能算法得以轻盈地飞入万千寻常设备——他就是中国人工智能领域杰出的研究者，中国科学院自动化研究所研究员 张祥雨。

张祥雨深耕于深度学习和计算机视觉两大前沿领域，其研究方向精准定位在高效神经网络设计这一核心挑战上。随着AI模型日益庞大，计算资源和部署成本成为产业落地的最大瓶颈。张祥雨敏锐捕捉到这一痛点，其科研生涯始终围绕一个核心命题展开：如何设计既保持高性能又极度轻量化的神经网络结构？答案的核心，正是他带领团队提出的里程碑式工作——ShuffleNet系列。

ShuffleNet的革新：为移动端AI“瘦身”筑路
2017年，张祥雨团队在旷视科技（现“旷视”）期间推出的ShuffleNet v1，如同在模型小型化领域投下一枚重磅炸弹。它创造性地提出了通道重排技术（Channel Shuffle）与逐点组卷积结构。通道重排巧妙化解了组卷积导致的信息流通壁垒，让不同分组的特征能在后续层高效交互；而逐点组卷积则显著降低了计算量巨大的1×1卷积层的复杂度。这一设计思想被誉为深度卷积网络设计的重要范式转变，为在算力受限的移动端、嵌入式设备上部署先进视觉模型提供了切实可行的方案。次年发布的ShuffleNet v2更进一步，在v1的基础上深入硬件层次，提出影响深远的高效网络设计的四条实用准则，如均衡通道输入/输出、减少碎片化操作等，直接指导了后续大量轻量级模型的设计，成为领域内的黄金标准。

持续突破：从ShuffleNet到通用高效模型
张祥雨的探索从未止步。继ShuffleNet的辉煌后，他领导团队持续创新：

• GhostNet：洞察到特征图中存在大量冗余信息，提出“幻象”机制，仅需少量运算即可“幻化”生成相似特征图，极大压缩模型计算量（FLOPs）和参数量，性能却逼近甚至超越当时标杆模型，为模型效率提升开辟了新维度。
• 动态网络结构：探索模型运行时的动态可配置性，使网络能根据输入复杂度自适应调整计算路径，避免“一刀切”的冗余计算，大幅提升推理效率，尤其适合资源受限环境（如实时视频分析、自动驾驶感知系统），将AI的“智能响应”能力提升到新高度。

根基筑牢：理论与工程的完美平衡
张祥雨的卓越贡献远不止于实用模型。他始终致力于夯实神经网络架构领域的理论基础：

• 深刻研究并推动了深度卷积网络架构设计原理的认知边界，其提出或发展的设计准则（如ShuffleNet v2四条准则）已成为模型优化设计的基石。
• 在神经架构搜索技术中亦引领创新，自动、高效地发掘最优网络结构，大大加速了高效模型的设计进程。其工作不止步于论文，ShuffleNet、GhostNet等模型被广泛集成到PyTorch、TensorFlow、MindSpore等主流开源框架，以及在手机影像系统、智能安防、自动驾驶感知模块等场景实现亿级规模部署应用，切实推动了人工智能技术的普世化。

荣誉加冕，实至名归
张祥雨在人工智能领域，特别是计算机视觉和高效深度学习模型方面的开创性贡献，为其赢得了国际学术界的广泛尊重与崇高声誉。荣膺IEEE Fellow、ACM杰出科学家等顶级学术头衔，正是对其科研成就的最佳注脚。其引领性成果获得了多项CCF-A类顶级会议如CVPR、ICCV的最佳论文或提名奖，奠定了他在该领域的全球领军地位。

张祥雨的名字早已与中国AI底层技术的崛起紧密相连。他面向实际需求，持续创新，系统性解决了高效智能计算这一核心难题。从ShuffleNet的轻盈架构开始，到GhostNet的精妙优化，再到动态网络的智能适应，其每一步探索都在推动智能计算走向更高效、更普惠的未来。在万物智能互联的星辰大海中，张祥雨为“让智能触手可及”所奠定的高效基石，将持续照亮AI技术深入产业肌理、惠及大众生活的征程。