人物誌 | MIT 科技創新「遠見者」：美團 NLP 負責人王仲遠

時間 2019-11-09

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2019 年 1 月 21 日，《麻省理工科技評論》發佈了 2018 年「35 歲如下科技創新 35 人」（35 Innovators Under 35）中國榜單，美團點評AI平臺部 NLP 中心負責人、點評搜索智能中心負責人王仲遠獲評爲「遠見者」。web

Innovators Under 35 是《麻省理工科技評論》雜誌從 1999 年開始的年度評選，針對新興科技產業的青年從業者，確定他們的創新工做。歷史上的獲獎者包括 Google 創始人 Larry Page 和 Sergey Brin，Linux 創始人 Linus Torvalds，Facebook 創始人馬克·扎克伯格（Mark Zuckberg），網景瀏覽器創始人 Marc Andreessen，Apple 設計負責人 Jonathan Ive 等傑出人士。面試

趁此機會，美團技術學院採訪了王仲遠博士，本文內容根據採訪內容整理而成。算法

大學

王仲遠沒有想到，他高考時填報的第一志願是中國人民大學國際經濟與貿易專業，最後卻被調劑到了中國人民大學的計算機系。更沒想到的是，他今後愛上了這個專業，而且在計算機這個行業越走越深。數據庫

幸運的是，王仲遠就讀的人民大學雖然以文科著稱，倒是中國數據庫的學術重鎮，薩師煊、王珊、杜小勇和孟小峯等幾代人都是數據庫領域的知名學者。編程

剛開始的時候，王仲遠也很困惑學校爲何老是教數據結構、操做系統、編譯原理、計算機組成這種基礎性的知識，好像都不是找工做所須要的技能。孟小峯教授卻告訴他，在學校裏把基本功打紮實最重要，若是有了紮實的基本功，社會上培訓班教的那些「短平快」的技術，實際上是很容易學習的。瀏覽器

大二結束的暑假，王仲遠找到孟小峯教授主動請纓，開始進入孟老師的 WAMDM （網絡與移動數據管理）實驗室學習，作了不少數據相關的項目，包括國內首款 Native XML 數據庫 OrientX 的系統測試，以及 Deep Web 數據集成項目的研究。他發現孟老師的教導徹底正確，有了基礎課的底子，對不少工做都有着徹底不同的理解，作實際項目時上手很快。安全

本科期間，王仲遠與人合做的論文《Deep Web 數據集成中的實體識別方法》被中國數據庫學術會議 NDBC 2006 錄用，並發表在《計算機研究與發展（增刊）》上。這小小的一個進展，卻意外開啓了王仲遠的研究之路。2007 年他得到了國際頂級學術會議 SIGMOD 2007 Undergraduate Scholarship 獎（當年全球只有 7 人獲獎）。這更堅決了他踏上學術研究道路的決心。網絡

微軟亞洲研究院

碩士畢業時，王仲遠很冒險地拒絕了百度、騰訊和 IBM 等衆多知名公司研究機構的邀請，選擇堅持等待微軟亞洲研究院的offer。數據結構

「其實當時我也很迷茫，在宿舍裏望着窗外的枝頭，但願能看到喜鵲通過。」而王仲遠不知道的是，他在當時微軟亞洲研究院全部候選人中面試結果排名第一。他將來的老闆王海勳和田江森主動找到研究院院長說，「這個小孩真不錯，若是咱們再不發 offer，就對不起人家了。」當年 12 月份的寒冬，王仲遠終於成爲研究院那批候選人中第一個拿到 offer 的人。架構

王仲遠說本身很幸運，微軟亞洲研究院具有不少先天優點，在剛剛工做時就能夠接觸到不少世界級的學者，瞭解各領域前沿研究已經作到什麼程度，無需摸着石頭過河。

2010 年 10 月，微軟創始人、當時的全球首富比爾·蓋茨來研究院訪問，正式入職兩個多月的王仲遠得到作現場演示的機會。「能夠想象，我當時是多麼的激動。」王仲遠所在的團隊那時已經開始作一些知識圖譜領域的探索和研究，雖然業界尚未這個概念。演示很成功，蓋茨的反饋很是正面，給王仲遠很大的激勵，更堅決了他在知識圖譜探索的道路上苦心孤詣地前行。這張與比爾·蓋茨合影的照片，至今他還保留着。

與蓋茨的合影，後排右五是王仲遠。照片中的不少人現在都已成爲 AI 領域的傑出人物，你能認出多少位？

王仲遠在微軟亞洲研究院6年多，從校招生一直作到主管研究員，負責了微軟研究院知識圖譜項目和對話機器人項目。他一直專一於天然語言處理、知識圖譜及其在文本理解方面的研究，取得了很多成績，在國際頂級學術會議如 VLDB、ICDE、IJCAI、CIKM 等發表論文 30 餘篇，並得到 ICDE 2015 最佳論文獎。

談到作研究的經驗，王仲遠總結說，不少時候咱們以爲某件事情比較高深，只不過是不瞭解而已。作學術研究跟創業同樣，只有本身真正扎進去纔會發現其中的奧祕。

同時，作研究須要長期有耐心，這恰好和如今美團所倡導的價值觀相符。由於在這個過程當中，你會受到很是多的質疑，也會面臨多方面的挑戰，包括來自你的同事、你的老闆、還有學術界中其餘流派的挑戰。同時，還有短時間的壓力和長期的壓力，也有項目沒法落地的壓力。但只要對這件事自己真的感興趣，無論是作技術仍是作研究，均可以作的很好。

在王仲遠看來，作研究須要有一顆強大的心裏，按如今美團的話說，是煉心志。一方面他常常虛心地向前輩們請教，另外一方面就是當別人質疑的時候，堅持本身的理想和信念。在他看來，作研究，過程每每比結果更重要，作正確的事情，好結果天然會來。

「我歷來沒有給本身定一個目標，好比說要發幾十篇頂級會議的學術論文。而是告訴本身，要踏踏實實地把這個研究項目作好，實實在在解決這個技術所面臨的一些挑戰性問題，當這些突破和研究的成果不斷出現的時候，發表論文就是一個天然而然的事情。」

如今，王仲遠也常常跟美團 NLP 中心的同窗講，作事情要首先關注問題自己，要進行深度的思考，注重解決問題的邏輯和體系，而不是一上來就簡單粗暴地衝着結果去。由於每每是人們越想獲得結果，就越得不到結果。反而是專一解決問題自己，好結果就天然得到了。

Facebook

2016 年，王仲遠在考慮本身下一步職業規劃的時候，更多的是思考如何將本身的一身所學付諸實踐，而不只僅只停留在研究層面。「如何將技術轉化爲更爲實際的生產力，更加直接地影響幾十億人的生活」，這是他再次出發的初心。

這一次，王仲遠依然拿到了不少頂級機構發出的 offer。他最終選擇了 Facebook。由於相比於微軟，Facebook 是一家純粹的互聯網企業，可以更加直接地面向消費者和用戶。並且，在王仲遠的眼中，扎克伯格是一個優秀的創始人。「我選擇公司很是看重創始人的素質，他是否是一個有理想、有抱負、有信念的人。由於只有這樣的創始人才能有戰略性的思考，才能不被短時間資本市場所影響，才能頂住財報的壓力、輿論的壓力，才能幫助企業走的更遠。」

在 Facebook，王仲遠主要負責公司的產品級 NLP Service，要在用戶天天發佈的幾十億條帖子（Post）中，完成語義分析、查詢以及搜索等相關的工做，從很是龐大且複雜的信息流中，找到一個用戶想要看到的結果。好比在 Facebook 用戶搜索 Trump 時，系統就知道用戶想要找美國總統特朗普相關的信息。不過，在特朗普沒有當上美國總統時，更多返回的結果實際上是紐約的地標建築特朗普大廈。

王仲遠說：「這是很是有意思的一件事，用戶的各類查詢意圖，其實會隨着時間而變化，咱們作的事情就是在有限的關鍵詞中解讀出很是豐富的信號，而後用於各類搜索的召回、排序以及展現。今天，美團大腦以及點評搜索的深度查詢理解服務也在作相似的事情，只不過咱們處理的信息變成了幾十億條餐飲娛樂的評論以及數百萬的活躍商戶信息。」

在 Facebook 工做期間，他所負責的一個項目是作實體連接，就是要把查詢（Query）和知識圖譜進行打通，這也是 NLP 領域一個很是重要的方向。短短半年的時間，效果就提高了 80% 左右，成爲 Facebook 內部最重要同時也是世界上最早進的產品級實體連接服務。Facebook 的搜索、推薦、廣告、智能助理等許多系統中，都在使用他負責的這些技術。

美團

「咱們中國的移動互聯網如今真的是很是發達，一天到晚不帶錢包、信用卡，生活毫無問題，方便快捷。相比之下，美國就是一個發達的大農村。在國內叫個美團外賣，半小時就能送到家門口，在美國這簡直是沒法想象的。」 2018 年，由於家庭方面的考慮，王仲遠選擇回國發展。

他收到了多家知名公司的橄欖枝，百度、騰訊和阿里巴巴都給出很是豐厚的待遇。可是他的考慮是，此前已經在微軟亞洲研究院、Facebook 工做過，再去選擇一家很是成熟的大公司，並不會發生太大的改變。他想接受新的挑戰，承擔更重要的角色，更但願選擇一家可以發揮出本身更大優點的公司。

滴滴、快手、今日頭條等不少互聯網新貴，當時也給王仲遠發出了邀請，但他最終選擇了美團。

爲何？王仲遠說，他最看好美團，相信美團是一家可以持續幾十年乃至更久生命力的公司。

阿里巴巴從解決「衣食住行」中的「衣」開始起家，電子商務也成就了阿里巴巴。那麼在「食、住、行」等這些生活服務領域呢？王仲遠相信，同樣會成就新的互聯網巨頭。並且民以食爲天，美團外賣已經佔據絕對領先的市場份額，美團酒店單日入住間夜不斷在刷新行業的新紀錄，美團出行也完成了戰略佈局。

美團最新的戰略是「Food + Platform」，王仲遠對此很是承認。他相信，十年後，必定會有新的純線上App出現，你們那時極可能早就不玩「抖音」了。還會有更多新鮮好玩的遊戲，也不會再玩「王者榮耀」了。這種純線上的信息和娛樂服務，變化是很是快的，所謂「江山代有才人出」。

「可是不管怎麼變，你們老是還要吃飯的。」即便未來有一天，技術真的可讓咱們吃飯的方式徹底不同，可是人類也絕對不會放棄對美食的追求，由於這自己也是一種樂趣。這也意味着，美團頗有可能成長爲一家長期有耐心、不斷積累、不斷髮展的公司，「Food + Platform」也會是一項很是長期的事業。

王仲遠的另一個思考就是，AI 技術想真正可以落地，須要算力，須要數據，須要算法模型，更須要豐富的應用場景。美團的應用場景豐富程度，顯然遠超滴滴、快手、今日頭條等互聯網同行。「在這樣的狀況下，美團對我來講，可能就是不二的選擇了。」

還有一個重要因素是，王仲遠很是承認美團創始人王興，「我仍是很崇拜興哥的，他是很是有理想、有信念、有戰略思考的一我的。」

王仲遠坦言，最終選擇加入美團，也是很是認同美團倡導的「以客戶爲中心」、「追求卓越」、「長期有耐心」這些價值觀，他相信能夠在美團中發揮本身的才華，而美團也提供了一個廣闊的舞臺，可讓他盡情地施展。

從 0 到 1 組建新團隊，最看重成員的價值觀

剛到美團，王仲遠受命組建美團 AI 平臺部的 NLP 中心。他對團隊成員的要求是：知行合一，但願你們都是帶着本身夢想加入這個團隊，踏踏實實地把事情作出來。

王仲遠說：「從 0 到 1 組建一個新的團隊，挑戰仍是很是大的。咱們的標準很是高，即便招聘速度再慢，都要保證團隊成員的質量。」

由於招聘要求很高，因此王仲遠須要花不少時間去吸引那些承認美團價值觀的候選人。他是懷抱將AI技術在各類場景中落地的夢想加入美團，他相信確定有不少跟本身同樣有夢想、有信念的候選人。他也但願找到這樣一羣志同道合的人，共同前行。

今天，美團 NLP 中心團隊已經初步成型，聚集了不少優秀的 AI 專家和工程師。

從「美團大腦」到搜索系統的智能化升級

很快王仲遠又開始負責大衆點評搜索智能中心。王仲遠說：「我很是感謝公司管理層對個人信任，能讓我同時負責兩個團隊，一個 AI 平臺團隊，一個業務平臺團隊。這使得我可以更好地規劃和掌控AI技術的落地，讓 AI 技術更好更快地發揮價值，幫助業務平臺進行智能化升級。」

2018 年 5 月，他開始領導團隊構建美團大規模餐飲娛樂知識圖譜的平臺——美團大腦。這個「大腦」充分挖掘、關聯各個場景數據，使用 AI 算法讓機器「閱讀」用戶針對商戶的公開評論，理解用戶在菜品、價格、服務、環境等方面的喜愛，構建人、店、商品、場景之間的知識關聯，從而造成一個「知識大腦」。

在王仲遠眼中，美團大腦更像一個AI的基礎設施，目前這個 AI 平臺已經開始逐步服務於美團的搜索、SaaS 收銀、金融、外賣、智能客服等衆多應用場景。在這些場景中，既有 ToC 的業務，也有 ToB 的業務。

同時管理兩個團隊，常常往返於北京上海之間，對王仲遠而言，雖然辛苦，但效果也很顯著。在 NLP 中心以及大衆點評搜索智能中心兩個團隊的緊密合做下，短短半年時間，點評搜索核心 KPI 在高位基礎上仍然大幅提高，是過去一年半漲幅的六倍之多，提早半年完成整年目標。

王仲遠眼中的微軟、Facebook 和美團

一個在學術圈深耕了6、七年的研究型人才，進入企業作項目落地。擁有兩家全球頂尖科技企業的從業背景，但回國後卻放棄優厚的待遇，選擇一家互聯網公司再次出發。王仲遠的每一次選擇，都顯得有些不同凡響。可是在他身上，咱們沒有看到任何」莽撞「的成分。每一次選擇，他都通過深思熟慮，並且是慎之又慎。

在王仲遠的眼中，微軟亞洲研究院是中國互聯網行業學術研究方向的領頭羊，對他的培養和成長，都有很大的幫助。時至今日，微軟亞洲研究院對他的影響，還是不可磨滅的。不過，微軟也面臨着時代的挑戰，雖然這麼多年一直在嘗試突破，可是它仍然更像一家傳統的軟件公司。

而 Facebook，是一家很是頂尖的互聯網公司，它也是不少國內的互聯網公司學習的榜樣。Facebook 有一個口號是「快速行動，打破傳統（Move Fast and Break Things)」，能夠看出，他們對「快」的追求。Facebook 還有不少像「Go Big or Go Home」這一類的內部口號，這跟美團的技術團隊「要麼牛 X，要麼滾蛋」的說法殊途同歸。王仲遠認爲，Facebook 的進化速度要比微軟快不少。

而美團是一家比 Facebook 節奏更快的互聯網公司，固然這表明了中國速度，也表明了中國互聯網的發展速度。王仲遠說：「不少的事情，可能在微軟亞洲研究院咱們須要要用一年的時間來作，在 Facebook 可能會用半年。可是在美團，咱們可能只有兩個月到三個月的時間。」

美團的高速成長，給王仲遠的團隊帶來很大的挑戰。他們天天都要面臨各類的持續迭代，要作不少快速的技術演化和突破。美團技術團隊是在爲生活服務各行業構建信息基礎設施，實現需求側和供給側的數字化，任重而道遠。

將來的路還很長，王仲遠和他的 AI 團隊，還在路上。

對話王仲遠：關於職業發展、知識圖譜以及 AI 的將來

秉持信念，不忘初心，不斷擁抱變化，才能真正把工做作好

Q：你以爲偏研究型的人才，怎麼在企業中發揮出本身的價值？

王仲遠：任何科技的發展，都須要研究型人才的推進。可是研究型的人才分幾種，有的是作純理論研究的人才，可能高校是他們最好的選擇。這些人願意幾十年如一日的深耕一個領域。好比深度學習先驅 Geoffrey Hinton 教授，長期從事神經網絡領域的研究，無論是神經網絡發展的高潮仍是低谷，他都能堅持作下去。

還有一些人才，他們更但願把本身學到的各類研究模型、研究成果，可以實實在在地應用在真正的科技產品裏面，而後去影響幾億人甚至幾十億人的生活。那麼這一類研究型人才，他們更看重應用型的研究，公司可能會更須要他們。

咱們整個 NLP 中心也在作一個平衡，80% 的同窗會偏應用型研究，也會有 20% 同窗會作偏理論的研究，也會鼓勵同窗們根據興趣作一些前沿的技術研究。咱們但願可以保持較強的科技創新能力，並具有長期的核心競爭力。

Q：外企和海歸背景的人，怎麼在本土企業中證實本身的價值？

王仲遠：不建議給本身貼「標籤」。文化上確定會有一些衝突和差別。可是能不能適應，其實很大程度上取決於我的，取決於這些人能不能擁抱變化。我必須認可，國內互聯網的變化或者演化速度，遠遠超出原來我待過的兩家外企，我也必需要適應和擁抱這種變化。

若是咱們可以秉持本身的信念，不忘本身的初心，同時能不斷地提煉本身，升級本身，願意擁抱這些變化，我相信在新團隊也能夠作的更好。並且我也觀察過，真正的最頂尖的人、最聰明的那些人，他們無論作什麼行業，無論作什麼事情，無論身處什麼樣的環境，都可以把事情作的很是好，都可以取得很是好的成就。

在我看來，「人」自己的因素要比「外企背景」這種因素重要不少。我深信真正聰明的人的適應力也都是很是強的。並且加入美團後，咱們發現不少很厲害的人，即便把他們放在一個徹底不懂，或者不熟悉的項目中，他們同樣能夠作的很優秀。好比美團內部某個業務部門的負責人，曾經作了 15 年的互聯網音樂。我相信擁抱變化的人，都不會作的不好。

至於如何證實本身？其實剛剛我也提到過，不要刻意。越刻意地想去證實本身，每每越證實不了本身。越想刻意拿到結果，每每越拿不到結果。我會給身邊的同窗提這樣的建議。關注事情自己，關注怎麼解決用戶的痛點，關注怎麼解決技術的難點，關注怎麼解決業務的需求。若是把這些事情作好了，既能拿到結果，最終也能證實本身的價值。

知識圖譜技術的春天來臨，是由於大數據在推進

Q：像知識圖譜相關的技術已經存在了不少年，爲何遲遲沒有進入大衆的視野呢？

王仲遠：技術的發展，永遠都是起起伏伏，處於一個螺旋上升的階段。

知識圖譜並非新技術。早在上個世紀 80 年代，就有不少知識庫系統的研究了。包括 1984 年開始的 Cyc 就是一個知識圖譜項目。其實比 Cyc 更早以前，還有不少醫療診斷的專家系統。

可是受限於當時的計算能力、人們的認知、數據量，不少都是經過人工編寫規則，或者去找專家建設行業知識庫，這種方式不只效率低下，並且人的思考也具有侷限性。經過領域專家去構建的知識庫，一般就是幾十萬的量級，顯然不可以知足需求。

2000 年之後，隨着互聯網的高速發展，數據也愈加的豐富，促進了知識圖譜技術的蓬勃發展。咱們這些作知識庫的研究者開始有了新的思路，再也不以專家系統爲驅動，而是變成依靠數據來驅動產生知識。從觀念層面發生的根本性改變後，知識圖譜立刻展現出自身巨大的價值。特別是 2012 年，谷歌發佈了 Google Knowledge Graph，人們又從新認識了知識圖譜技術。

此外，知識圖譜之因此影響力有限，還有一個很重要的緣由就是，擁有這種規模數據的只有少數幾家大公司。它們暫時也沒有辦法去開放，由於涉及到用戶隱私問題、數據安全問題，同時還涉及到核心競爭力。但我相信，全部從事AI行業相關的人都清楚地知道知識圖譜的價值和意義。其實在這些互聯網巨頭內部，無論是微軟、Facebook，包括谷歌和百度，它們對知識圖譜技術都很是重視。

Q：你以爲像知識圖譜這些技術的落地，目前面臨的最大挑戰是什麼？

王仲遠：可能不少人不太清楚，十年前或則更久以前，在學術研究界就已經存在很是多的且成熟的知識圖譜相關的技術，包括知識的提取、知識的發現、實體識別、實體連接等等。

可是，學校實驗室或者研究所缺乏海量的研究數據，科研人員基於的數據量基本處在幾十萬或者百萬的量級，當這些技術遇到億級甚至百億量級的數據時，不少技術走不通。

咱們目前面臨的最大挑戰就是，即便是一個很是簡單的，或者已經被學術界認定很是成熟的技術，在去解決百億、千億量級知識圖譜應用問題時，基本都會失效。所以，應該如何從新設計算法，應該如何從新設計新的工程架構，是咱們須要解決的核心問題。此外，深度學習跟知識圖譜進行結合，也是一個很是重要的研究方向。

Q：你以爲對企業而言，如何才能作好 NLP？

王仲遠：NLP 是人工智能全部方向中一個還須要突破的領域。像語音識別和圖像識別，經過深度學習已經能夠獲得很是好的結果。但人類和動物一個很是重要的區別就是，人類擁有很是完備的理解、推理、思考能力，這些能力是 NLP 須要解決的，可是挑戰性也很高。

目前在 NLP 領域，咱們已經作了不少的突破，也有一些很好的落地場景，好比智能客服，語音助手，還有搜索、推薦、廣告這些應用場景。可是在特定的領域，好比餐飲、酒店預訂、出行等領域，還有很大的提高空間。

在我看來，企業想要作好 NLP，首先須要打通基礎數據。像美團大腦目前包含了 23 類概念、18 億實體、600 億三元組，這個知識關聯數量級已經達到了世界級的規模。只有數據被打通，才能發揮出更大的價值。其次，須要構建紮實的技術底層，打造一個平臺，使得不一樣的業務線都能更方便、快捷地去使用 NLP 的這些技術，當新技術出現時，也能夠快速進行升級和迭代。

總的來講，一個是打通數據，一個構建技術底層。固然還有人才，人才也是實現以上二者的根本因素。固然，既可以安心作研究，又可以落地的核心人才也是最稀缺的，咱們美團 NLP 中心對於優秀人才的渴求，也是永無止境的，咱們隨時都歡迎有理想、有信念的同窗加入，一塊兒創造將來。

相信 AI 的將來：道路是曲折的，前景是光明的

Q：怎麼看待 AI 將來的發展？

王仲遠：我應該屬於理性的樂觀派。在我看來，無論是深度學習仍是知識圖譜，技術發展歷程永遠會有高潮，也會有低谷。這兩年由於資本的涌入，由於媒體的宣傳，有時甚至過分炒做，使得 AI 進入了大衆的視野。

這會帶來一個好處，就是人們對 AI 有了更加普遍的關注。可是也帶來不少的風險，好比不少不是特別成熟的 AI 技術也被「催熟」了，若是這些 AI 產品不可以很好地解決人們實際需求的時候，就會被你們所質疑，好比像前幾年很火爆的 VR、AR 等等。還有無人駕駛技術，距離真正落地，還存在不少亟待解決的問題。

我預計將來一兩年，隨着資本的收縮，AI 可能會陷入冷靜期甚至是低谷期。但這個時間應該不會持續過久，由於核心技術一直都在研究和突破。隨着 5G 時代的到來，隨着 AR、VR 技術更加成熟，隨着NLP技術更加成熟，隨着無人駕駛技術更加成熟，將來 AI 也會帶來產業新的熱潮。

20年 ToC，20 年 ToB。在互聯網高速發展的前 20 年，咱們主要解決了消費者的需求。但在不少傳統產業，供給側的數字化，AI 對它們的影響還頗有限，這也是咱們將來的機會。

Q：對從事AI相關工做的同窗，有什麼建議嗎？

王仲遠：我以爲你們仍是要多關注核心技術，以及核心技術跟業務場景的結合。一個屬於「基本功」，另外一個是思考技術對業務的價值。

由於技術永遠是突飛猛進，也會不斷地更新迭代。特別是作算法研究的同窗，相對比較辛苦，要持續的進行學習和提高，若是有一段時間不學習，極可能會被淘汰。

在咱們的面試過程當中也可以感受出來。若是面試算法工程師的同窗，仍是用傳統模型而不是深度學習的話，就會面臨很大的挑戰。此外，若是隻關注模型自己，而不去思考如何跟業務進行結合，在工做中也很難證實本身。

若是是在校的大學生，建議你們不要上來就學習 Java、Python 這些編程語言。應該先對計算機的各類原理、基礎知識（機率論、數學分析）等掌握清楚，再去學習不少技術時，就會有徹底不同的理解。咱們將來的一切，都應該創建在一個紮實的基本功之上。

影響王仲遠的書、人、事

Q：你以爲對你影響最大的一件事是什麼？

王仲遠：很難說具體的哪件事影響最大。剛剛也提到了，這麼多年的職業生涯，我作了不少次、可能看起來比較重大的選擇，可是我很難講，哪一件事會完全的改變本身的職業生涯。

相對來講，影響比較大的事情有不少，像大學時得到「SIGMOD 2007 Undergraduate Award」獎項，讓我堅決地選擇了研究這條路。後來在這條道路上，也受到不少老闆對個人鼓勵。還有剛工做兩個月，就獲得跟比爾蓋茨作彙報的機會，獲得他的正向反饋。還有在頂級學術會議發表論文，以及如今作的美團大腦項目，包括剛剛得到的《麻省理工科技評論》這個榮譽等等，我想這些事對都產生了很是大的影響。

但對於具體的一件事而言，我以爲，更多的是在每一次作人生選擇時所作的堅持，以及堅持以後經過努力所帶來的一些承認。這也是鼓勵我在各類質疑中、在各類壓力中，持續前進的一個很是重要的動力，使我可以長期地堅持下去。

Q：你以爲，這麼多年對你影響最大的一我的是誰？

王仲遠：對我影響很大的人其實不少。好比個人第一個導師孟小峯教授，他帶領我進入了研究的大門。個人第一任老闆王海勳博士，他也是我在Facebook的老闆，給了我不少次機會。還有後來研究院的常務副院長馬維英（現今日頭條人工智能實驗室主任），從他身上，我學到了不少管理的能力。加入美團後，興哥和老王（美團聯合創始人王慧文）對個人影響也很是大，每一次聽他們的分享，都讓我受益良多，好比興哥對戰略的思考能力和大局觀，老王對市場敏銳的把握、對產品的認知等等，都讓我學到很是多新的知識。我再次感受到本身在快速的成長之中。他們對個人幫助也都很是大。

Q：若是讓你推薦一本書，你會推薦哪本？

王仲遠：推薦微軟 CEO 薩提亞·納德拉首部做品《刷新：從新發現商業與將來》。我以爲薩提亞可以帶領微軟這樣的巨型科技公司成功轉型，再次成爲市值最高的公司，很是使人欽佩。

尤爲是當年我也曾在微軟工做過，感覺過微軟所面臨的那種困境與掙扎，更能體會到薩提亞的管理智慧。在書中，薩提亞反覆提到「同理心」，這是我所很是認同的，它也深入地影響個人思考、溝通和行爲方式。