整理 | 王启隆 袁滚滚    责编 | 何苗

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

近日组织的《四代女性技术人共话：我们的技术未来》访谈，CSDN 有幸邀到了从 60 后至 90 后四个年代的科技女精英，与我们共同探讨技术新浪潮下的方向选择和职业成长。她们谈及了对当下 AIGC 技术对自身行业的影响和趋势判断，同时作为不同代际的代表，分享她们在不同时代，面临技术变革时的心态与选择。她们分别是：

• 前思必驰副总裁、就职微软亚洲研究院期间，主导世界上首个中英文双语语音合成系统“木兰”、曾担任阿里 iDST 智能语音交互方向负责人的初敏博士；

• 迈吉客科技创始人兼董事长伏英娜，她曾创业成功被外企并购（Symbian/Nokia），2010年加入微软在大中华区和美国总部负责前沿技术创新和传播，从零开始启动和构建了 WP 开发者生态；

• 阿里巴巴达摩院研究员、INCITS/MPEG 标准委员会的主席以及国际电信联盟 ITU-T 视频编码专家组副主席叶琰；

• 英特尔中国研究院高级研究员、英特尔中国研究院类脑计算的主要负责人、中国图形图象学会类脑视觉专委会委员曹露；

• KodeRover 创始人兼 CEO、Zadig 开源作者、前七牛云工程总监、阿里云 MVP、腾讯/QCon/ArchSummit/TGO 的特邀专家讲师李倩；

• 主持人谷歌开发者社区组织者、谷歌女性开发者大使袁滚滚。

  

搜索『CSDN』视频号可查看本场直播回放，以下为对话精编：

每个时代，技术的变革都深刻影响个人选择

每一次新技术浪潮的到来，都有一批敢于拥抱变化、坚定投入的技术人，在背后推动着技术的进步。这几位女性技术人，也都在自己的学习、职业生涯中面临过技术方向的选择。面对选择，她们既要自己的兴趣、擅长为主，也会兼顾求职、事业发展作为参考，在一次次行业、技术洗牌时，持续保持着昂扬的热情和职业竞争力。

初敏：我读书的时代，全社会都鼓励学习理工科，认为只有走技术的路线才能有可靠的发展。我最初选择了语音识别技术这条路，而当时的资讯略显匮乏，还用着很传统的方式去工作。但随着统计模型和深度学习的出现，语音识别和语音合成技术得到了快速发展，在过去的几年里，由于计算能力和数据规模的不断扩大，语音技术又迎来了爆发式增长。

后来由于市场需求的变化，做语音技术的人大多都转到其他行业，当时的研究团队也减少了很多。我在 2007 年转向做大数据，后来到阿里建设云计算平台。但在 2014 年以后，阿里真正开始重视语音技术，我们就组建了一个团队，GPT 的出现，使得计算能力和数据规模的有效组织能力变得更为重要。

伏英娜：我是科班出身，最开始就学过人工智能，做过机器翻译、专家系统和JAL航空公司机载娱乐系统的博弈算法等项目，职场早期就接触了嵌入式和移动/手机操作系统和软件。作为女程序员更喜欢有感性的、有视觉反馈的软件开发，因此一直从事多媒体相关的研发。在索尼爱立信研发智能手机软件平台，发现可以在 Symbian UIQ 开放操作系统上进行开发，于是决定创业。在这期间积累了许多经验， 2007 年被当时世界领先的智能手机操作系统公司 Symbian 并购，后来又合并进 Nokia，那期间我接触了开源，开始带领研发团队做开发工具以及自动化的集成和测试工具。随后微软猎头在并购绑定期结束后找来，挖我去负责前沿技术创新和开发者生态。

进入微软之后，我参与过许多前沿技术开发工作，最初就负责 IE 9 的全球发布，接触 Web3D 和 H5，后来在西雅图负责 Windows Phone 亚太区的前沿创新和开发者生态，包括人脸识别和语音助手等。在奥兰多的哈利波特城堡中产生了 Magics 的灵感，结合我对动漫科幻内容的浓厚兴趣和专业特长，开始关注人工智能和计算机图形领域之间的结合，研究智能生成CG内容。那时我就开始想象互联网的未来将是结合人工智能和实时互动的三维数字空间，迈吉客科技真正开始创立面向 To B 市场是在 2016 年，当时开发了实时渲染的消费级3D引擎，并开始将人工智能算法应用于计算机图形领域。现在的元宇宙、Web3.0和人工智能/AIGC在我看来都是必然， 我当时的想象逐渐成为了现实，这是我的专业、兴趣和热爱的深度结合，也是我终生可以追求的目标和方向。

叶琰：我在研究生时期就想做视频编解码技术，但由于导师偏向于图像领域，所以最开始做的都是图像相关的研究。后面到了加州大学读博士，我又向另一位导师询问，但因为他有一位学生已经在做视频编解码领域了，所以我最终还是学的图像，连博士论文也是图像领域相关的。

毕业后，我先后就职于两家公司，主要从事视频编解码以及数字化视频的编辑和处理工作。这个领域非常注重知识产权的重要性，公司往往注重专利和标准的实践和保护。现在的人工智能技术在视频领域也有着不少的应用前景，特别是生成式压缩技术在低码率下维持视频通话高清晰度的能力，将会带来革命性的变革。我觉得 GPT 会是一个新的浪潮，它会引领视频编解码技术走向下一个拐点，促进产业的更新和迭代。

曹露：我选择专业时正值信息技术高速发展的时期，我抱着对通信领域的好奇心选择了通信专业，并赶上了移动互联网和 3G 技术的发展期。无线通信技术和移动互联网很火，正好错过了它的高速发展机会。我曾经还是个诺基亚塞班操作系统的忠实用户，那个年代的手机系统有很多不足，直到后来 iPhone 和安卓系统的出现才让手机操作系统更加自由化和百花齐放。

在未来智能化的时代，机器人的使用将更为普及。机器人在服务领域的发展还有很大的潜力，而这几年的疫情也充分体现了自动机器人的作用。我现在的研究方向是比较前沿的探索类脑智能，寻求像生物或人类这样对自然环境适应、感知和反应最为灵敏的智能系统，相比于大数据和深度学习，这方面的研究成果相对不足，但这个领域和服务型机器人一样，都是能为生活带来极大改变的。

李倩：如果要谈技术的话，我个人更多在应用层感知。我从 2009 年大学毕业到现在经历了互联网的高速发展期，赶上了国内最早的 SaaS 创业浪潮，也不断调整寻找方向，换了许多工作，直到接触云计算领域之后，我意识到自己需要在某些方面扎根。

这个时代，技术已经变成了所有人可用的工具，包括 AI、大数据等等，而大规模应用技术却是一个非常困难的事情。我的创业契机就是要解决这个问题，即大规模软件交付或软件工程的实现。过去的中国缺乏软件工程的方法论，大部分是靠堆人堆起来的，但现在随着大规模的应用产生，云技术走向成熟，软件工程的重要性也日益凸显。

在产业升级和数字经济时代，我认为云技术和 SaaS 仍有较大的增长潜力。其实不管什么技术热点，关键在于对当下环境遇到的问题做出本质的思考，产生逻辑性的结论，而不仅仅是盲目跟随趋势。

新技术的出现，会带来一系列新的机遇，但也伴随着泡沫和噪音。如何区分当下的新技术，是真正结构化的变革机会，还是昙花一现的风潮。是坚定地入局跟进新技术、拥抱新变化，还是谨慎投入、保持冷静观望。

叶琰：我觉得在这种情况下，应该继续沿用过去成功的路线，同时也要谨慎地关注新技术的机遇。就单从视频技术进行标准化、视频编解码技术带动国际产业等方面来说，我们可以把技术转化为生产力和商业价值，因此应该继续沿用这条路线。但是，作为一个技术人员，我也需要积极关注新技术的变革和机遇，例如 AI 能带来的效率提升这类问题。

这就好像一辆火车在铁轨上跑，我们不可能让它停下，只能让它沿着过去的路线继续跑下去；所以，不如再买一辆火车并驰而行，根据实际情况权衡利弊，选择适合自己的策略。

初敏：在技术发展和更迭面前，我认为还是需要遵循本心，而不是盲目跟潮流。但是，面对技术的变革，早期算法可能会被新的所取代，就像当年汽车替代了马车一样，很多优化马车技术的人也走到了尽头，所以还是要时刻关注趋势的动向，在合适的时间去给自己切换赛道，做出取舍。

伏英娜：我觉得技术引发变革不是“偶然”，而是常态，是技术的发展在不断推动世界的进步，创业路上每时每刻都面临着选择。Magics.ai 最开始的时候就是从 AI+CG 的“少数派”到 To B 的产品实现，又探索商业化转型为 SaaS+PaaS 智能软件服务，这期间经历了各种问题，在无数选择面前做“难而正确“的取舍，最终实现了可以规模化且边际成本递减的“复利价值”商业模式。

我认为技术背景对于领导者或企业家来说很重要，因为技术的前瞻性和洞察通常意味着方向选择、成本效益和体验，目前人工智能超大规模语言模型的诞生和应用就对未来每个人和每家企业的成本效益体验有很大的影响，我认为 ChatGPT是属于全人类的智慧结晶—基于互联网大数据构建的超级大脑，不一定要模仿或者说模仿也无法追赶和超越已经“涌现“的智能，我们应该考虑不同的创新路径，条条道路通罗马。Magics.ai 最初的选择就不是 AGI 而是企业级智能 AEI，透过分层模块化的智能算法和预训练模型的组合为每家企业构建多元立体可视化的商业智能。创业路上的决策是需要智慧和勇气的，我们总要面临无数的选择，别去纠结于绝对正确的是什么，而是去寻找相对正确的、适合自己的路。

选择技术，就选择了享受孤独

近期 AIGC 技术的高频革新，让全世界在震惊之余，欢呼着 AI 新纪元的到来。在这场风潮中主导风向的 OpenAI，却因为其数年保持低调，一直不受到主流科技圈的重点关注。

低头耕耘时，有时很容易成为科技浪潮中的“少数派”，选择一项相对不那么热门的专业方向，就像是选择了一条少有人走的路。尤其是从事小众方向的工作、研究，或作为环境中的少数群体时，需要不时化解自己的负面情绪、处理孤独感，这也是几位女性在各自的硬核赛道上，长期面临的课题。

曹露：其实类脑计算现在已经是比较重要的研究方向了，但是跟深度学习相比，类脑计算这种起源很早的研究，但一直没找到明确的突破方向。研究人工智能除了需要考虑技术本身，还需要理解人的大脑，其中包括复杂的功能区分与神经元网络，以及人脑的自适应性等等。

实现通用人工智能是我们的远景目标，但从实际出发，还是需要脚踏实地逐步推进，寻找能够落地应用的方向。总的来说，重点是得耐得住寂寞吧，做技术还是需要有理想，然后我们只能仰望理想，低头走路。

李倩：其实人生本来就是孤独的吧，只是创业者会容易更早地面对孤独。但当你找到了热爱的事情时，孤独其实可以是一件很美好的事情。对于创业者而言，判断趋势是很重要的。我推荐一本书，叫《创新者的窘境》，其中提出了连续性创新和颠覆性创新，新兴企业总会毫不留情地超越原有的领军者。其实创业者的孤独很多时候并非因为没有人理解情绪，而是在技术快速变化时，在一片无人之境狂奔会觉得兴奋而孤独。

那么，在面对孤独的时候，我建议要多多关注自己的身体状况。这几年我一直有练瑜伽、做一些力量训练；同时也不断修心，多了很多书。我相信不仅仅是技术创业者，作为女性天生会面对不少问题，所以不妨利用自己最柔软的一面去面对最强硬的挑战。

面对科技浪潮，保持心灵的“禅定”和生命的运动

作为技术专家和团队领导者，她们在工作岗位上保持着高强度的工作、处理各类高并发的任务。和所有职场人一样，面对海量信息瞬息万变的社会，时刻紧绷的神经，需要在工作之余得到适当的放松，让大脑和身体重新获得休憩，调节机体疲劳和精神负荷，去应对未来长期的挑战。

初敏：我个人从去年下半年就进入了退休状态，在那之后我就有了很多时间去思考。读书对我来说会比较麻烦，所以我更喜欢通过听课程的方式去了解科技变革的发展趋势和历史模式的重复，从而放松自己，静心思考，摆脱内心的纠结和痛苦。

我觉得人不要总跟自己过不去，那只会让自己更加浮躁。李倩老师提到的瑜伽和修身养性都是放空自己和获得精神休息的好方法，我自己还会和朋友们自驾游，放松自己。有时候稍微放空自我一小时，能带来更长远的效应。

伏英娜：冥想和运动都是应对挑战、保持放松的方式，我是瑜伽和滑雪高手，这些运动对探索自我和大自然（外部世界）很有帮助。其实滑雪、瑜伽、编程都是能够帮助人们切换不同角度观察事物的方法，通过切换代入者和观察者视角可以超越情绪并解决问题。但知易行难，无论是创业还是学习，都需要将理论转化为实践，对我来说这就是格物致知、知行合一的过程。

我想推荐两本书，一本是《量子领导者》，一位女性物理学家写的，介绍量子物理在商业社会和人际关系方面的应用，启发我以量子物理的世界观来理解我们存在的宇宙；另一本是关于人工智能的未来，碳基和硅基生命共存共生的未来展望，《生命3.0》（作者迈克斯·泰格马克 (Max Tegmark)，是未来生命研究所（Future of Life Institute）创始人，麻省理工学院物理系终身教授，平行宇宙理论研究专家，被誉为“最接近理查德·费曼的科学家”，还写过《穿越平行宇宙》）。

总之，保持好奇心探索自我和我们存在的世界，就永远不会感到寂寞，有思想的人从不孤独。

叶琰：各位老师都提到了瑜伽，其实我自己是练了二十几年的瑜伽，通过这种锻炼可以达到心无旁骛的状态，享受孤独的同时也可以得到一种幸福感。除此之外，我最近也在学一门新的语言作为挑战和锻炼。我现在学的是西班牙语，其实学习一些和工作八竿子打不着的事也是一种放松的方式，同时也能起到挑战自我的作用。

曹露：我最近是阅读了一篇关于大脑老化的研究，说在 40 至 65 岁之间的人的优势在于从长远和更高的角度看待问题，因此会采用策略性思维来应对工作和生活中的问题。所以坚持锻炼、坚持社交、坚持去学习，能够有效地帮助延缓大脑衰老的这个过程。

因为这几年疫情的缘故没怎么能出行，我看了很多书，所以想推荐一位叫刘子超的 80 后作家，他的旅行文学让我能以另一种角度去了解不熟悉的国家，去看看不一样的世界。

李倩：我是比较热爱运动的，除了瑜伽以外我还比较喜欢公路自行车，对我的帮助都非常大。现在的我正处于商业角度来看待技术，所以不断的看书恶补知识体系，然后投入实践总结方法，这些经历对我来讲都非常重要。同时我建议在迷茫或孤独时多温习历史，读各方面经验的书。其实是因为我们的无知才导致了我们的困惑，只有通过了解更多才能探寻更多可能性，也能战胜更多的迷茫和恐惧。

她们中的每一个人，都在工作方面有着杰出的贡献和成就，也保持着对工作的热情、对爱好的投入、对人生、事业和社会长远的思考。面对技术变革，她们对新机会的嗅觉敏锐、冷静客观；面对事业发展，她们也能从容不迫，步步为营。面对生活，她们做到张弛有度、保持个性。

她们是女性，但撕开这层标签，她们身上有着超越性别之外的坚韧和远见，是社会意义上的强者。也正因为如此，经历过时间锤炼过的她们，才能在无论何种变革来临之时，依旧保持住自己，积极拥抱变化、迎接挑战。

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