他是硅谷华人技术大神，深度学习框架 MXNet 创始人之一；他在江湖人称“沐神"，甚至被称作深度学习界的“米其林”。面对被冠以的这些称号，他却谦虚地表示：“比我厉害的人多的是，我不是大神。”他叫李沐，现任 AWS AI 首席科学家，近期在李沐回国的短短几天中，InfoQ 有幸对他进行了一次专访，了解李沐从学术界到工业界的精彩故事。 上海交通大学 ACM 班，取名源于国际科学教育计算机组织——美国计算机学会（Association of Computing Machinery），ACM是世界上第一个、也是最有影响的计算机组织，计算机领域最高奖——图灵奖是由该组织设立和颁发的。这寓意 ACM 班旨在培养计算机科学家。
李沐的大学本科，就是在这样一个被寄予厚望的“特色班”里度过的。
有意思的是，他当时只是对数学很感兴趣，高中的时候虽然参加过一些数学竞赛，可几乎没有接触过计算机。进到了这么一个培养计算机科学家的班里，他自己也有些拿不准：到底能不能搞定这个复杂的机器？
ACM 班最大的特点在于注重实践，即使是在本科阶段，学生也需要手写大量的代码来练习，至少也是其他院校同院系实践量的四五倍。此外，ACM 班非常注重数学能力，这也给了李沐发挥所长的机会。
不过，可不要觉得李沐的生活就此陷入了无边无际的“代码海洋”之中，“学霸”的生活并不枯燥，反而还充满了不少乐趣。据李沐的室友透露：那时的李沐不仅学习成绩好，还是篮球场上的一把好手，更是电竞场上的“大神级”人物。
然而不久之后，戏剧性的一幕出现了：虽然踌躇满志进入了 ACM 班，并且报名参加了计算机竞赛，但是李沐最终因为训练的成绩不合格被刷了下来。
这个时候，李沐遇到了他的导师：吕宝粮教授，也正是从那时起，李沐正式推开了人工智能的大门。
吕宝粮，上海交通大学计算机系教授、博士生导师，IEEE 高级会员。主要研究方向有：仿脑计算机理论与模型；机器学习理论与应用；神经网络理论与应用；生物特征识别；自然语言处理；脑与计算机界面。
李沐第一次接触人工智能，就是被吕宝粮教授的一个案例震撼到了。
“当时教授展示了一张他们实验室人员的合照，并用人脸识别系统把每一个人的名字都对应显示了出来，当时我们就被这个 demo 吸引住了，也就这样选择加入了这个实验室。”
李沐的人工智能之路也就由此正式开始了。“本科阶段还有时间打球、打游戏，后来真的是一年比一年累，回想起来，在 ACM 班的经历就像是一个过渡期。”
“过渡期”之后，李沐没有去找工作，而是选择到香港科技大学继续深造。李沐的选择是受到了 ACM 班定位的影响——培养计算机科学家，ACM 班也更鼓励人才去从事学术研究。
“除此之外，当时的大环境也是影响我选择的一个原因。那是大概 2008 年左右，虽然当时计算机已经成了热门专业，但是当时的 IT 公司并没有那么厉害，尤其在 AI 方面的技术并没有那么强。”
在港科大又修炼了一年多的内功之后，李沐开始了“初入江湖”的旅程。
在正式进入工业界之前，李沐已经在微软亚洲研究院“小试牛刀”了三个月左右。
微软亚洲研究院被称为中国 IT 界的“黄埔军校”，这短短的三个月里，李沐也学到了很多东西：“最直接的感受就是接触了公司文化，比如公司的生活什么样、大家谈论什么话题、跟什么样的人打交道等等。”
李沐真正开始与工业界亲密接触，是加入百度的那一年。
那一年，本来已经拿到了美国的几个 offer，但是家人的身体情况让他选择留在国内，于是在师兄戴文渊的鼓励下，李沐进入了百度。
在百度，李沐的主要工作是广告预测，利用广告数据有效地训练一个模型，使得该模型能够准确的预测用户会不会点某个广告。
在百度的一年时间里，李沐积累了大量的经验，他也坦言，这些经验是在学校里学不到的：“学校的实验环境里，也许只能用到几块 GPU，跑几个 G 的数据。而在企业里，你面对的是几个 T 的数据量和上百台机器，在这种情况下，你不得不去考虑如何做分布式，或者如何让代码和系统变得更快、更简洁。”
一年后，李沐再次踏上了求学之路。“在百度的经历让我学到了很多，也更清楚地发现了自己的短板。但是当时国内做系统方向的人比较少，所以我还是选择了去美国继续攻读博士。”
“不过，这只是一个原因。”
另一个原因是：李沐在香港学习期间，遇到了现在的妻子，她被 MIT 录取，为了不忍受异地恋的辛苦，李沐毅然决然选择同去美国。
“其实她才是真学霸。”李沐笑道。
那么问题来了，既然要去美国，选择哪所学校呢？李沐当时很坚定的选择了两所学校：一个是妻子所在的 MIT，另一所是离 MIT 最近的 CMU（卡内基梅隆大学）。
他最后被 CMU 录取，在美国开始了事业爱情两开花的生活。
在这段时间里，他在国内的好友们，如戴文渊、余凯等人纷纷创业，受到他们的影响，李沐在博士期间与导师、同学一共五个人，也体验了一把创业。
当时的创业项目是与社交媒体相关的，幸运的是，在公司成立后不久就得到了不少大客户的青睐，其中一位大客户看中了他们的项目，就一口气把整个公司买了下来。不过后来由于经营理念的不同，李沐等人选择了退出，这场创业之旅就这么短暂结束了，但是创业带来的经验却可以受用一生。
从学术界到工业界，再到创业，李沐总结了这样的经验：“在学术界，当你有一个想法，马上就可以开始操作，并且只需要把想法实现，大概完成 90% 的工作就好；而在工业界，想法不是最重要的，重要的是要把想法落地，剩下的那 10% 的工作才是最重要的，甚至可能会花费你 90% 的精力。”
而创业，需要考虑的事情就更复杂了，除了要思考如何把想法落地，还需要考虑团队的合作、人员的调配，要决定团队的发展方向，分析整个工业环境的发展趋势等等。
在 CMU 又度过了 5 年的博士时光，李沐再次走上了求职路，而他与亚马逊的缘分也就此开始了。
李沐初到亚马逊时，人工智能部门刚刚成立，正是需要深度学习框架来支持的时候，李沐的经验正好派上了用场。
除了 MXNet，李沐也参与了一些别的项目。“框架只是一个工具，更重要的是要知道如何用好工具来服务客户。”分布式系统出身的李沐感慨道：“分布式系统最难的不是如何让每个机器计算的多快，而是机器之间的通讯问题，如何减少通讯提升交互效率，这对系统来说也是至关重要的。”
重出江湖的李沐早已不再是之前稚嫩的模样，在面对项目的时候，他也需要考虑项目组之间的交互问题，如他所言：亚马逊也像是一个巨大的分布式系统，部门与部门之间的交互就像机器之间的通讯一样。但是人之间的联系并不像机器那么好优化，一旦协作不畅，很容易使项目陷入瓶颈。这些都是李沐之前不曾考虑过的问题，也是李沐不断进步的动力。
在学术界和工业界来来往往多年之后，李沐把目光看向了国内：中国的人工智能开始初发萌芽。问题也随之而来：AI 虽然火，但是门槛太高，不少企业与个人想学习而不得法，层出不穷的培训班也良莠不齐，一些培训课程虽然能够让学生快速上手，但是却也只能解决短期的问题，并不能有益于长远发展。
于是，李沐为自己重新规划了使命：授业解惑，让更多的用户了解 AI、学习 AI、使用 AI，让人工智能的生态圈在国内扩大。
2017 年，他在国内开办了线上深度学习培训班，零基础入学，引发了狂热的报名浪潮。“当时非常令我们受触动的一点是：除了在校的学生、IT 从业者之外，还有很多非 IT 行业的人来学习，并且真的收获了不少知识。”
授人以渔，这似乎成为了李沐的新目标，他随后出版的交互式书籍《动手学深度学习》也是为了实现这一目标而撰写的。
面对国内网友给他冠以的“AI 大神”称号，李沐淡然一笑：“比我厉害的大神多的是，我不是大神。”李沐说，中国人工智能领域还有很多真的“大神”级别人物正在研读论文、默默实践，他们的很多成就其实并不为人所知，中国在世界各地读书的学生们也都发表过不少优秀的论文。
“大神之虚名非我所愿，授人以渔乃是初心”。
