AI教母李飞飞。

李飞飞，美籍华人，1976年生于北京，少年阶段跟随家人移民美国，1999年取得普林斯顿大学物理学本科学位，2005年拿到加州理工学院电子工程与计算机科学博士学位，长期深耕计算机视觉、机器学习与人工智能基础方向研究。她现任斯坦福大学计算机系红杉讲席教授、斯坦福以人为本人工智能研究院联席院长，同时拥有美国国家工程院、美国国家医学院、美国艺术与科学院三院院士身份。
2024年，李飞飞创办World Labs，企业研发重心落在三维空间智能与单目三维世界模型，试图补足当下主流AI只能识别二维图文的短板，让人工智能具备感知、重建、理解真实物理空间的能力，技术可适配机器人作业、沉浸式场景搭建、自动驾驶仿真等应用。
2026年2月，World Labs完成一轮10亿美元融资，企业估值达到50亿美元，英伟达、AMD、Autodesk等科技企业均参与出资。
足坛明星梅西也投资了2亿美元该项目。

2000年代中后期，计算机视觉行业发展受限，多数研究团队把研发重心放在算法优化上，缺少体量充足、场景全面、标注统一的图像训练素材，各类模型泛化能力不足，很难落地商业化使用。2007年，李飞飞牵头推进ImageNet项目，借助网络众包模式完成海量图片分类标注，搭建出包含千万张实拍图像、两万余个分类的公开数据集，同步推出标准化图像识别竞赛，为深度学习搭建了通用训练底座和统一评测规则。2012年，AlexNet依托这套数据集完成训练，图像识别错误率大幅下降，性能全面超越传统算法，数据驱动深度学习路线被行业广泛认可，直接推动全球人工智能产业进入规模化落地阶段。如今人脸识别、工业视觉检测、医疗影像判读、自动驾驶视觉感知等商用技术，研发训练逻辑都延续ImageNet确立的路径。

她在斯坦福开设的CS231n课程，是全球计算机视觉领域通用性最高的教学内容，多年来持续为海内外科技行业输送标准化专业人才。2017年至2018年，李飞飞利用学术休假入职谷歌，担任谷歌云AI副总裁、首席科学家，主要负责自动化机器学习工具开发、企业AI服务落地，同时推进中美两地AI领域学术交流合作，任职周期结束后回归斯坦福，继续专注高校科研工作。在行业观点层面，李飞飞长期研究AI伦理、算法公平性，主张人工智能发展不能只追求算力规模、商业收益，需要配套规则管控技术风险，平衡产业扩张与社会影响。

从行业定位来看，李飞飞并非单一算法的发明者，而是现代视觉AI产业生态的重要搭建者。她的研究搭建起深度学习的数据、评测、人才培养完整体系，构成2012年之后AI产业爆发的底层基础。个人研究路径清晰跟随行业迭代变化，依次完成AI底层数据建设、人工智能社会规则研究、下一代空间智能技术开发，完整覆盖人工智能基础生态、行业治理、前沿技术迭代三个发展阶段。