沈向洋终于也离开微软！曾是华人在美科技圈最高级高管

发布时间：2019-11-14 浏览数：

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【导读】11 月 14 日，微软官方发布公告，宣布公司执行副总裁沈向洋将于 2020 年初离职。离职后，沈向洋表示将“探寻超越微软、超越商业的新挑战”。同时，微软 CEO 纳德拉宣布公司 CTO Kevin Scott 将接替沈向洋，领导微软 AI+Research，任命立即生效。

沈向洋作出回应，在“致员工信”里表示，「离开微软是我一生中最艰难的决定。今天，微软已经如此地成功，在人生的这个阶段，我觉得，已经是时候去开启一个新的篇章；去探寻超越微软、超越商业的新挑战；去思考为产业、为下一代计算科学领域的研究员和工程师们，还能多做些什么。」

沈向洋致员工

同事们，

11月，对我来说，在过去的二十三年里，具有非常特殊的意义。1996年11月4日，我在雷德蒙德加入了微软研究院；1998年11月5日，我参加了微软亚洲研究院的创建仪式；2007年11月，我作为搜索产品研发工程副总裁正式加入必应团队；2013年11月，我成为执行副总裁、加入高级管理团队，主管技术与研究；而今天，2019年11月13日，一切圆满始终。

能在这样一家伟大的公司，纵贯研究院与产品研发团队，其至上体验，永生难忘；感恩之情，无以言表，惟有深怀于心。

能与一群计算与技术产业最聪明的人一起共事，能有机会来参与解决人类面临的巨大挑战并帮助公司塑造“下一个未来”，我深感无比荣幸；能够帮助推动计算科学的发展，尤其是与微软研究院和学术界这么多才华横溢、成绩斐然的研究员与学生共同创新，我更感到无上荣光；我们在必应搜索领域的那些铁尺寸进——提升搜索质量和性能、提高广告盈利和用户体验，以让对手胆寒之势持续推出包括Bing for Business在内的全新产品；这一切都让我倍感难忘。而更让我珍视和骄傲的，是我们缔结的友谊。

离开微软是我一生中最艰难的决定。今天，微软已经如此地成功，在人生的这个阶段，我觉得，已经是时候去开启一个新的篇章；去探寻超越微软、超越商业的新挑战；去思考为产业、为下一代计算科学领域的研究员和工程师们，还能多做些什么。

我为你们感到自豪——为微软、为人工智能和研究事业部、为微软研究院、为搜索和广告新闻团队、为必应团队、为亚洲互联网工程院、为亚洲研究院，也为我们共同的成就而自豪！我将会非常想念大家。我相信，大家会在萨提亚和凯文的领导下，继续取得新成就。

过去二十三年中，我学到了很多，其中最大的心得就是——我们虽无法预卜未来，但能够做最好的准备：坦荡、宽容、善待他人。

谢谢你们，我的朋友们！

纳德拉回应

微软 CEO 萨提亚·纳德拉也感谢了沈向洋对微软做出的贡献。

微软团队：

今天，我宣布，经过 23 多年的卓越服务，Harry Shum 决定于明年初离开微软，继续他在公司之外的新篇章。我已任命 Kevin Scott 在首席技术官之外，另外担当起领导 Microsoft AI + Research 的责任，立即生效。Harry 和我已谋划这一过渡很久了，感谢他在 2020 年初离职后将继续担任我和比尔·盖茨的顾问。

Harry 在微软的职业生涯横跨二十多年，成就遍布全球。他于 1996 年在 Redmond 加入公司，成为微软亚洲研究院的创始成员之一。他的“第二职业”是建立必应，这是我们第一次见面。在Harry 的领导下，必应已成长为一家强大的企业，并已帮助微软构建关键的云和 AI 技术平台。在微软 AI 研究成型和加速将研究投资与 AI 创新应用于产品、客户方面，Harry 做出重要贡献。在 Harry 的领导下，微软研究院的声誉和影响力不断加强。微软没有一件产品或技术不从 MSR中受益。

在前进的过程中，我们将继续专注于所有团队的产品路线图和研究计划。Kevin 和整个高管层都致力于 AI + Research 团队的可持续发展，并对我们快速取得进步的领导能力充满信心。

Harry 对微软产生了深远的影响。他在计算机科学和 AI 领域的贡献为未来的创新留下了遗产和坚实的基础。感谢他的领导和合作，以及他为微软所做的一切。

和微软大规模重组有关吗？

2018 年 3 月，微软曾进行大规模重组，当时就有人提出疑问，这将对沈向洋产生什么影响，有人怀疑，这是沈向洋被边缘化的开始，并预测一年之内沈向洋将会离开微软。一语成谶，这个预测如今果然应验。

回顾一下微软 3 月份大规模重组，微软决定把原先的 Windows 团队拆开，并并从公司 EVP 沈向洋执掌的 AI + Research 部门抽调资源，将人员分别塞入两个新成立的部门：体验和设备部门，以及云计算人工智能部门。其中，云计算人工智能部门将成为微软日后的重心，人员构成也由原先Windows 团队的核心技术人员组合而成，而沈向洋将继续领导微软的第三个工程团队“人工智能与研发”团队。这样一来，“云计算人工智能部门”与“人工智能与研发”两个团队在做同一件事情，如何衡量两者的产出，如何协调资源等都成为问题。

鲍尔默时期的最后一位执行副总裁

在陆奇离职之后，沈向洋也是美国科技巨头公司中最高职位的华人高管。他在1996年加入微软，2007年出任搜索部门研发工程副总裁；2013年成为微软执行副总裁，进入微软核心管理层，负责微软研究院的技术和研究公司。值得注意的是，沈向洋也是鲍尔默时期的最后一位执行副总裁。

学术成就和管理领导力

学术经历

作为计算机视觉和图形学研究的世界级专家，沈向洋的学术研究和成果众多。

沈向洋主要专注于计算机视觉、图形学、人机交互、统计学习、模式识别和机器人等方向的研究工作，曾任国际计算视觉期刊编委会成员，并担任 2007 年计算机视觉国际会议议程主席。发表关于计算机视觉、计算机图形学、图形识别、统计学习和机器人科学方面 100 多篇论文，拥有超过 50 项美国专利。他的博士论文是世界上最早有关由照片转换成虚拟现实的研究，所设计的四分树样条数函数算法，则是世界上最好的运动参数估计算法之一。

1994 年，沈向洋公布第一个三维全真模型时，几乎还没有人在这一领域进行类似的工作。

1996 年，他发明同心拼图的方法，将四维全光函数简化为三维函数，从而大幅度地降低了需采集的数据量。在他的带领下，微软亚洲研究院在计算机视觉、图形学、人机交互和统计学习等方向的研究工作取得了令人瞩目的成绩。

2006 年第六届中国计算机图形学大会（Chinagraph’2006），凭借在计算机图形学领域的突出成绩，以及对中国图形学发展的长期贡献，微软亚洲研究院获得大会组委会特设的“中国计算机图形学大会特别奖”，成为大会历史上首次获得嘉奖的研究机构。

2015 年，微软亚洲研究院视觉计算组所开发的基于深度卷积神经网络（CNN）的计算机视觉系统，成为在 ImageNet1000 这项视觉识别挑战中第一个超越人类视觉能力的计算机系统。

随之而来的是多项学术荣誉：

美国电气电子工程协会院士（IEEE Fellow）

国际计算机协会院士（ACM Fellow）

2017年2月，当选美国工程院院士

2018年，当选英国皇家工程院外籍院士

人才培养

在人才培养方面，沈向洋担任国内外多所著名高校客座教授博士导师。

高校

任职

时间

来源

清华大学

高等研究院双聘教授

2006年

清华大学高等研究院

北京大学

客座教授

2015年7月31日

北京大学信息科学技术学院

浙江大学

名誉教授

2017年12月5日

浙江24小时

中国科技大学

兼职博士生导师

2008年9月

中国科技大学

西安交通大学

名誉教授

2005年9月21日

西安交通大学新闻网

微软团队创办经历

1999年，参与创立微软中国研究院（后更名为微软亚洲研究院），并于 2004 年升任第三任院长兼首席科学家。

微软亚洲研究院是微软公司在亚太地区设立的基础及应用研究机构，也是微软在美国本土以外规模最大的一个研究院。微软亚洲研究院从事自然用户界面、智能多媒体、大数据与知识挖掘、人工智能、云和边缘计算、计算机科学基础等领域的研究，致力于推动计算机科学前沿发展，着眼下一代革命性技术的创新，助力微软实现长远发展战略。通过与微软产品部门紧密合作，微软亚洲研究院将众多创新技术转移到了微软的核心产品中，如Office、Windows、Azure、Bing、Visual Studio、Xbox Kinect以及小冰、Cortana和Microsoft Translator等人工智能产品。

2013 年 3 月，宣布成立微软亚洲互联网工程院苏州分院。

微软亚洲互联网工程院苏州分院落户苏州工业园区。微软苏州的研发方向涵盖了人工智能、机器学习、神经网络、自然语言处理、语音识别、图像识别、自然人机交互、云计算、大数据等十余个智慧科学领域，并深度参与 Office365、SharePoint、必应搜索引擎、智能硬件等核心产品的开发和运营，也更注重面向中国市场的产品开发。

2013年11月，开始领导全球的微软研究院，负责推动公司中长期总体技术战略、策略以及前瞻性研究与开发工作。

微软研究院是微软公司于1991年创立的基础及应用研究机构，在过去三十年中影响了几乎所有微软发布的产品，是当今世界顶尖的研究中心之一。微软研究院的研究人员和工程师致力于科学和技术领域的创新，帮助解决计算机科学、医疗保健、经济学和环境学等各个领域的复杂挑战。微软研究院在全球范围内设有十一个实验室，研究人员在人工智能、安全性、人机交互等领域取得了重大突破，曾获得无数有声望的国家和国际荣誉，包括图灵奖，麦克阿瑟奖和迪克斯特拉奖等。

2018年9月，宣布创办微软亚洲研究院（上海），并与上海仪电合作建立人工智能创新院。

作为全球第八家微软研究院，微软亚洲研究院（上海）旨在加速人工智能研究成果的产业化进程，推进计算机科学前沿技术发展。微软亚洲研究院（上海）致力于把领先的研究成果转化到微软的产品和上海市人工智能应用示范项目中，在提升人工智能科技创新能力、发展人工智能融合生态和加强人工智能人才培育等方面做出实质贡献。由微软公司和上海仪电（集团）有限公司共同运营和管理的人工智能创新院旨在共同打造将人工智能研究成果转化为应用的基础平台，推动政府和企业的数字化转型及人才升级，助力上海乃至中国成为全球领先的人工智能创新策源地、应用示范地、产业集聚地和人才高地。

沈向洋给程序员的启示：我职业生涯里的七堂课

犹记得今年初，沈向洋曾在一篇自述文章中回顾了自己的梦想从教授转移到产业，已过知天命年龄（52 岁）的沈向洋从中悟出了七个道理，分享给大家：

从卡内基 - 梅隆大学拿到机器人学博士学位的时候，我曾有个职业目标——成为一名计算机科学教授。这样，我既可以培养新一代的年轻人，又能为这一领域带来世界级的科学研究。

我梦想以我的教授们为榜样，我想成为像 Raj Reddy 先生一样的人，他精彩的课程让我毕生难忘。就这样决定了。我要走这条路，我立下志愿，要在 10 年之内当上终身教授。

但事与愿违。

我后来做的一系列选择，让我与这个目标渐行渐远。一开始我并未察觉，但当我以事后诸葛亮的视角去审视时，我发现，有另一种力量，带着我走上了现在的道路。

很多年前，著名数学家 Richard Hamming 做了一篇题为《你和你的研究》的演讲，对我触动非常大。他提出了一系列的问题：

你的领域中最重要的课题是什么？如果你在做的事情不重要，你也不认为它将带来什么重要的成果，那你为什么还要搞这个？

我们很多人都会给自己制定一个明确的职业目标——成为经理、当上副总裁，如此之类。但我们却很少自问：

我想要的是什么？

或者更进一步：

我的领域需要的是什么？

如果我们能接受 Hamming 的建议，向自己提出这些直达心灵的问题，那么它就会指引我们走上内心真正要去的方向。

以下七点收获，是我在实践这一理论的过程中学习和领悟到的，希望在此与大家分享。

第一课：你不能做所有事情（要专注）。

刚离开学校时，我决定加入一家研究虚拟现实的初创公司，成为那里的第四号员工，当时这可是一项领先于时代的技术。

在创业公司，你必须要自己动手做所有事情，但这还不是全部。那时候，我的一个孩子刚刚出生。我很快发现，养孩子和搞创业这两件事情严重互斥。最终我选择了照顾孩子。

这是我第一次意识到，自己的时间和精力是有限的。你不可能同时做成所有的事情。

第二课：要拓宽、先深入。

我加入微软研究院（MSR）时，它才刚刚起步，但我相信，这是一个能开创新疆界的地方。

我在这里见到了很多非凡的人物，比如 Rick Szeliski。他教导我，重要的是真正发掘出事物背后的根本问题，例如计算机视觉中的运动预测。我还从他的身上学习到，在选定一个课题之后，不但要全心投入地深入研究，更要学会用启发思考的文字将其表述清楚，如果能够把一项研究做透、做好，它将带来更大的成就。他是对的。

和 Rick 一起，我写了很多东西，包括 1997 年发表的一篇颇具影响的论文《创造全景图像拼接和环境地图）》。今天当你用手机拍摄全景照片时，其背后所用的可能还是我们的算法。

越多地探究重要问题、越多地解决困难的挑战，你在成功之路上就走得越快越远。首先，让自己成为一个领域中真正的专家，并留下属于自己的印记；然后，再去拓展更广阔的影响。

第三课：会讲故事很重要，对工程师亦然。

无论是科学研究、商业运营还是日常生活，懂得如何表达自己的想法，可能比要比知道如何做事更重要。

这是我在 SIGGRAPH 大会——相当于计算机图形学和互动技术领域的 TED 大会——中学到的。在过去的十多年中，SIGGRAPH 大会的演讲水平持续提升，也让我从中学到了讲好故事的更高标准。

即使是作为工程师来做技术演讲，你也需要有个好故事，才能帮助同行们更好地理解你的想法，并且激励大家做出更棒的努力，推动你的研究更进一步。如果人们听不进去，那么再好的成果也是白搭。

第四课：衡量什么得到什么。

我决定受命出任新成立的微软研究院北京分院的院长——在接下来的四年里，我慢慢理解了作为“一把手”的意义。

刚起步的时候，我们完全不知道作为一家跨国公司在中国设立的行业实验室，我们怎样做才算成功——因为我们是开天辟地的头一个！于是我们定下了三个目标：

推动计算机科学领域的技术发展；

为微软的产品贡献技术；

为中国学术界和产业界的发展贡献力量。

为了实现这些目标，我们不知疲倦地努力工作。而这些从一开始就定下的目标，鞭策着我们把研究院做大做强。现在，我的中国同事们已经把微软亚洲研究院（MSRA）发展成了全球领先的科研机构。所以说，一定要认真制定发展目标。

第五课：把握可控的，留心可见的。

后来，我受命返回美国，作为产品开发副总裁负责当时的新产品 Bing 搜索。但那个时候，我在项目管理、测试、开发这些工程学相关流程上的经验其实非常有限。于是，我不得不从头开始，学习如何生存、如何更快速地学习、如何提升价值。

我发现，要解决 Bing 搜索所面临的最重大的问题，需要太多搜索领域的专业知识：比如要借助机器学习来提升搜索质量，用分布式系统来搭建搜索架构。于是，我又回到微软研究院，招来了 50 多个专业人才。

要率领一支没有经验的团队挑战谷歌，我们身上的压力可想而知。我们必须要撑过最困难的时期，但内部却充满意见分歧。那段时间，我有一句口头禅：“能做多少做多少，能看多远看多远，能放下的先放下（Control the controllable, observe the observable, and leave the rest alone）。”

因为总有些东西不能正常工作，还有些事情，你很难推动它的改变，这时人们就很容易变得急躁起来。面对这种困境，首先要做的，是用心观察周遭的情况，所谓退一步海阔天空，只有后退一步，纵览全局，才有可能找到解决问题的办法。

第六课：专注于项目，而不是名头。

在微软研究院，我遇到了图灵奖获得者 Jim Gray，他也是一位伟大的技术领袖。

有一次我问 Jim：“你在微软研究院工作，同时又负责 SQL Server。既做研究，又做产品，但你似乎一点也不会因此而困扰。”

Jim 认为，你不该用职位或者学科来定义自己的职业，他说：“我只是在做一些可以有所成就的项目。”他完全不在乎自己做的是产品还是科研。

相反，他想的是自己可以为哪些感兴趣的项目贡献力量，和大家一起组成团队去攻克最具挑战的大问题。所以，不要执迷于那些条条框框的束缚，认真投入才是最重要的。

第七课：走中庸之道，不偏不倚。

无论你的职业路径怎么走，总有很多事情要做——做决定、写代码、搞创新，直到有所成就。但除了做什么，更重要的是你想成为什么样的人？以及你希望自己因为什么而为人所知？

很多年前，当我还是个年轻学生的时候，就听过孔子的“中庸之道”。所谓中不偏，庸不易，是要教导我们应该不偏不倚地走在大路的中间，并且始终保持自己的方向。

在我看来，孔子教导的精华，在于我们应该学会听取自不同方向的声音，保持内心的中正平和，积极思考，并且心存敬意。兼听则明，对自己所处的位置有了明确的认知，可以帮助我们保持正直的心态。

与人有路，于己有退。有一天，你的同事可能成为你的老板，实习生也可能创办一家独角兽公司。

宽宏大量，胸怀坦荡，与人为善。