华裔院士李飞飞曾表态：如果获得诺贝尔奖，我希望是以中国人的身份

2025年11月5日，伦敦圣詹姆士宫。一场几乎能把当代AI＂花名册＂抄一遍的典礼在这里举行。

英王查尔斯三世亲自颁授的伊丽莎白女王工程奖，把七个名字请上了同一张红地毯：约翰·霍普菲尔德、杰弗里·辛顿、约书亚·本吉奥、杨立昆、黄仁勋、比尔·戴利——还有唯一的女性、唯一的东方面孔，李飞飞。那年她49岁。

再往前推大半年，她被耶鲁大学授予荣誉工程与技术博士。到2026年2月，World Labs完成10亿美元新一轮融资，连同2024年的2.3亿美元启动资金，公开融资总额约12.3亿美元。公司没有公布本轮估值，外界此前报道的洽谈估值约为50亿美元——从一位学者，到一家硅谷＂独角兽＂的CEO。

有人被戳中泪点，也有人觉得——她早已是美国国籍、美国三院院士，讲这个是不是有点＂两头都占＂？我倒觉得，要看懂这句话的分量，得先看清她走过的那条路。

父亲原来是工程师，到美国修相机；母亲原来是教师，到超市当收银员。中国的中产知识分子家庭，在下飞机那天基本清零。

李飞飞的少年时代不是天才片段，是一部苦力片。餐厅端盘子，酒店打扫房间，后来干脆借钱盘下一家小小的洗衣店，周末自己看店。

这段经历，她成名之后从没藏着掖着，在自传《我看见的世界》里她反复写到那间挂着塑料衣架的小店。我看她这段经历，有一个体会——真正拉开人和人差距的，不是天赋，是抗压能力。

同样的移民故事里，有人被生活磨没了棱角，有人被磨出了钻石。她属于后者，靠的是一股北方姑娘特有的倔:课外一堆兼职，课内还是1995年帕西帕尼高中年级第六，拿着普林斯顿的全额奖学金进了物理系。

她大学读的是物理，本来想成为爱因斯坦。转折发生在毕业前——母亲病倒。

她在医院陪护时翻医学杂志，脑子里冒出一个念头：能不能造一种＂聪明的机器＂，帮病人减轻痛苦？这个念头把她带到了加州理工，也带进了一个当时几乎被主流学界当作＂伪科学＂的方向：计算机视觉。

时间倒回2005年前后，AI是个什么状态？＂神经网络＂四个字在很多顶会都是禁忌，一提就是＂民科＂。

李飞飞团队申请经费一次次被拒，同事们打趣：＂大不了咱回去开洗衣店。＂这个梗只有真在洗衣店干过的人讲得出来。

工程量到什么程度？她自己算过：一个人不吃不喝不睡二十年才能标完。

她和团队借助亚马逊Mechanical Turk等众包工具，组织来自全球的大量标注者，最终建立了包含超过1400万张标注图像的ImageNet数据库。而真正让她配得上＂AI教母＂这个称号的，是2009年，ImageNet项目正式公开亮相，并以面向科研共同体开放的方式发展；2010年，ImageNet大规模视觉识别挑战赛启动。

在我看来，这才是她一生最重要的动作。

三年后的2012年，辛顿团队正是在ImageNet竞赛上一战成名，深度学习的十年黄金期就此开场。今天我们能刷脸解锁、能让手机认出一朵野花，源头都能追回她那句＂送出去＂。

一个人在自己最重要的成果面前愿不愿意＂松手＂，其实是一道人品题，不是能力题。科学史上真正推动世界向前一步的，往往不是最聪明的人，而是最舍得的人。

李飞飞是后者。再往后的履历，一路加速。

2009年入职斯坦福，2012年36岁拿终身副教授，2013年到2018年掌管斯坦福AI实验室；2017年至2018年，她在休假期间担任Google Cloud副总裁兼AI/机器学习首席科学家；2020年到2021年，一年多时间里连中美国工程院、医学院、艺术与科学院三院。

2020年，她先后当选美国国家工程院和美国国家医学院院士，2021年又当选美国艺术与科学院院士。到2024年初，她跳出学院派舒适区，创办World Labs，专攻一个新概念——＂空间智能＂（Spatial Intelligence）。

这个赛道值得多讲两句。今天的大模型，ChatGPT也好、Gemini也好，本质上都还活在＂语言的二维世界＂里。

它们会写诗、会翻译、会编代码，但你让它真正＂进入＂一个房间，判断桌子边缘有多远、玻璃杯打翻会往哪边流——它就露怯了。李飞飞的判断是：语言只是智能的一层皮，真正的智能要能理解三维空间、物理规律和因果关系。

她在2026年5月主导发布了一项名叫ESI-Bench的评测，直接把当今最强的多模态模型拉进3D环境里溜一圈，得出一个刺耳但真实的结论——＂行动盲视＂（action blindness）：模型面对静态图能对答如流，一让它在空间里＂动起来＂，就会自信满满地走错路。

我个人对这件事有一个判断：如果说过去十年AI的关键词是＂语言＂，那么未来十年很可能就是＂世界＂。

李飞飞踩的这个点，比大部分人早了至少两三年。

她的过人之处不在算力比谁多、参数比谁大，而在能提前看到＂下一个山头＂在哪儿。ImageNet是这样，空间智能也是这样。

做研究，方向感比冲劲重要一百倍。回到那句被议论最多的话——＂希望以中国人的身份领诺奖＂。要客观讲，这句话严格意义上难以兑现。

她的方向属于计算机与工程，诺贝尔奖没有对应类别；她也早已入美国国籍。但我认为苛责这些细节没意思，因为她真正想表达的，从来不是＂我要靠什么身份去领哪个奖＂，而是＂我不打算切掉我的来路＂。

太多海外华人科学家走到她这个高度以后，会本能地把自己＂漂白＂成一个模糊的＂世界公民＂。理由也很好懂——身份越模糊，越安全，越不容易被任何一方追问。

李飞飞选了相反的路。她不否认美国给了她实验室、给了她终身教职、给了她三院院士的头衔；她也不藏着自己血管里的那条河。

这两件事，本来就不该被逼着二选一。再说一层。有人质疑她＂讲这话是精明的双向讨好＂。

我不这么看。真要精明，她大可以什么都不说——三院院士在美国是极高的政治正确资产，主动谈中国身份不是加分项而是风险项。

她讲出来，反而是把自己置于一种更麻烦的位置。这更像是一种＂我就是我＂的坦率，而不是算计。

坦率地说，这些年跨太平洋的科技博弈里，像她这样＂两头都不切割＂的人，其实做的是一件被低估的事——保住一根桥梁。芯片可以断供、访问学者可以被拒签，但只要还有一批像她这样身份复杂、心思坦荡的人在中间，中美两个学术共同体就不至于彻底断链。

这层价值，不该被网络上非黑即白的口水战淹没。有意思的是，越到近年，李飞飞越像一位＂科技界的伦理布道者＂。

她多次去美国国会作证，2023年8月，李飞飞被联合国秘书长古特雷斯任命为联合国科学咨询委员会成员，为联合国提供科技前沿及其风险治理方面的独立建议。她反复提醒一句话：AI奔跑的速度，已经远远超过了法律和伦理为它铺路的速度。

有一次她在演讲里被问：机器再进化，人到底有什么是机器抢不走的？她说：＂一个字——爱。这是世界上最强大的力量，也是最难被计算的东西。＂

一个搞硬核算法的女科学家讲出这么＂软＂的答案，乍听有点意外，细想又完全合理。

她自己走的这条路，本来就是被爱托举起来的路——父母打两三份工把她送进普林斯顿；导师彼得罗顶着压力资助她被拒了无数次的实验；丈夫西尔维奥·萨瓦雷塞也是斯坦福教授，两人携手养育一双儿女。她太清楚，冷冰冰的公式追不上一个母亲深夜守在病床前的温度。

从北京胡同里那个爱做数学题的小女孩，到帕西帕尼小镇上熨衣服的少女，到加州理工被泼冷水的博士生，到斯坦福讲台上的教授，再到圣詹姆士宫红毯上的院士——李飞飞五十年的路，走成了一条罕见的直线。

一个人在异国把自己打磨到金字塔尖，然后回过头很平静地说：我还是我。这件事听起来简单，做到的人少之又少。

而＂根＂这件事，恰恰是奔跑得太快的AI时代最容易被丢掉的东西。今天所有关于智能、算力、参数、估值的讨论都在向前冲，很少有人回头问一句：我们从哪里来，要往哪里去。

李飞飞的价值，不只在于她做出了ImageNet和Atlas，更在于她一直用自己的活法提醒同代人——技术可以追新，人不能忘本。自然界用了近五亿年才在动物身上孕育出空间智能。

她说，我们这代人有幸把这份能力交给机器。但机器最终能不能理解世界，其实取决于造它的人有没有先理解自己。

这大概是李飞飞这一生给这个时代留下的、最不起眼也最重要的一份注脚。