北京
問：最近資本最喜歡的女人是誰？
答案是AI教母李飛飛。
很多人對李飛飛的評價帶著一種逆襲人生的色彩：曾經的洗衣妹，去年身價漲了300億。
因為由她創辦的AI公司World Labs，2月份完成最新一筆10億美元（約合人民幣70億元）融資。
要知道，李飛飛的公司成立才僅僅16個月，估值已沖上50億美元，背后還集結了英偉達和AMD兩家超級巨頭。有人保守估計，作為核心創始人，李飛飛的身價也水漲船高，至少10億美元以上。
資本向來愛屋及烏。不光是李飛飛自己創辦的公司被資本盯上，她的一群學生，也一個接一個地官宣融資，金額一個比一個大。
不久前，成立僅一年多的靈初智能宣布完成天使輪及Pre-A輪共計20億元融資。別的公司天使輪、Pre-A輪一般融幾百萬，上千萬都算多的，它直接融了20個億啊！
靈初智能的聯合創始人陳源培，2001年出生，曾就讀于北京大學、斯坦福大學，師從李飛飛。據說他當時還放棄了華為的“天才少年”計劃，選擇自主創業。
如今靈初智能主攻機器人靈巧手，致力于攻克具身智能的靈巧操作難題，他的機器人已經學會了打麻將、提袋子、補貨。
再看李飛飛的“大弟子”盧策吾，他創辦的穹徹智能，今年2月也完成了數億元融資。
盧策吾博士后就讀于斯坦福大學人工智能實驗室，李飛飛曾經還在推薦信中表示，很少有同齡人能達到盧策吾這個學術水平。現在，盧策吾還是上海交大人工智能學院副院長。
還有Pika的創始人郭文景，當年被稱為大模型領域的天才少女。2024年Pika估值已達30億，而郭文景在輟學創業之前，正是李飛飛的博士生。
今年3月，英偉達成立了一個與人工智能機器人相關的研究部門，主持的是兩位90后，范麟熙和朱玉可。
他們也有一個共同的身份：李飛飛的學生。
資本的邏輯其實不難理解。在技術范式快速更迭、商業化路徑尚不清晰的早期賽道，判斷項目價值最直接的依據，往往回歸到團隊的學術背景與科研能力。
而李飛飛作為計算機視覺領域的奠基者之一，長期主導的ImageNet、斯坦福視覺實驗室，本身就是行業的一座高峰。
但很多人不知道的是，這座高峰，是從一間干洗店里長出來的。
上世紀90年代，16歲的李飛飛隨父母漂洋過海來到美國。語言不通，積蓄微薄，一家人為了生存開了一家干洗店。
李飛飛的青春是在隆隆作響的洗衣機邊度過的，她得放學后鉆進店里，幫客人一件件熨燙襯衫，收工后趴在柜臺前寫作業。那是她離“洗衣妹”這個標簽最近的時刻。
后來，因為母親身體原因，這間干洗店被無奈出售，一家人失去了唯一的收入來源。但正是這段在夾縫中求生的經歷，讓李飛飛比誰都清楚：想要改變命運，只能靠自己。
還有一個插曲，李飛飛當年做AI視覺標注的時候，AI研究已經停滯很多年，所有人都在死磕算法。李飛飛覺得不對，就像教孩子認東西，光講理論沒用，得讓他看足夠多的圖片。
她當年帶著幾個本科生，想做一個數據集，卻被潑了冷水：算法才是C位，誰關心數據？AI研究遇冷，做視覺更是沒人看好。每天都有同行勸她：“飛飛，換個方向吧，這條路走不通。”
2007年，在幾位支持者的幫助下，李飛飛的ImageNet數據集正式啟動，她準備做22000個類別，每類1000張圖，總共2200萬張。但找圖、標注的工作量太大，得干十幾年。她甚至想過去洗車，一邊賺錢一邊養項目。
幸運的是她遇到了一種“眾包”模式，最多時有167個國家的4.8萬人參與她的開發，開發時間從十幾年縮短到兩年。
2009年初，李飛飛和團隊搬到斯坦福。那年6月，ImageNet正式問世——1500萬張圖片，22000個類別，全部手工標注、三重驗證。人工智能史上最大的人工編輯數據集，就這樣做出來了。
后來她想到辦比賽，號召全球的AI算法從業者，用ImageNet訓練模型，比一比誰的效果厲害。
直到2012年8月，是杰弗里·辛頓教授的神經網絡算法團隊在比賽中出現了，他的準確率更高。冷知識，這個辛頓教授，因為堅守人工神經網絡的研究方法，熬過人工智能寒冬，最終在2024年獲得諾貝爾物理學獎。
辛頓教授（右）
神經網絡這條路一直沒走通，是因為缺兩樣東西——算力和數據。而李飛飛剛好在做的，就是給它喂數據。辛頓的算法、加上老黃做的英偉達GPU、再加上ImageNet，三個缺一不可的東西，在那一刻碰到了一起。
后來人臉識別的準確率超越人類，AI革命被徹底點燃，李飛飛那套“用大數據訓練神經網絡”的思路，從圖像擴展到語音、文字、視頻，被整個行業追著跑。
從普林斯頓到加州理工，從斯坦福教授到ImageNet的締造者，她用二十多年時間，把那個在洗衣店里埋頭讀書的女孩，活成了今天AI世界里繞不開的名字。
所以，當資本排著隊給她和她的學生送錢時，背后其實藏著一個樸素的邏輯：一個人吃過多少苦，走過多少路，帶出過多少人，最終都會變成她身上最硬的背書。
對于投資人而言，李飛飛就是這些學生身后最大的確定性，這才是真正的“最強師門”啊。
Labs
作者丨冰河
編輯丨墨墨
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