我所知道的代季峰:从微软亚研7万次引用,到盛大3亿美金风暴

“如果说谁是下一个DeepSeek,我认为是盛大。”

一位接近代季峰的资深业者向雷峰网笃定地预测,不过这是半年前。 DeepSeek的成功,被业界总结为三个条件:不以短期商业化为目的、拥有一群极致纯粹的人、以及深不见底的钱袋子。

在大厂受困于KPI压力、明星创业公司挣扎于融资周期的背景下,手握千亿现金、对资本投入近乎 “无感” 盛大创始人陈天桥,恰恰满足了全部条件。

更何况,他找到了计算机视觉领域的泰斗级人物代季峰。

2025 年 8 月,陈天桥创立的 MiroMind 正式亮相,他与代季峰强强联手的团队阵容,瞬间成为全球 AGI 赛道的焦点。短短数月,团队便推出了全栈开源深度研究系统 MiroMind ODR,在公认的高难度基准测试 GAIA 验证集(Val-165) 中,超越了同期的 OpenAI DeepResearch,更在性能上压过了红极一时的 Manus,成功问鼎全球最强开源深度研究系统。

这个以 “每月一更” 为节奏的团队,一度被视为中国开源 AI 的新希望。

然而,这场备受期待的合作仅维持了5个月。

2026年1月18日,盛大集团与 MiroMind 发布联合声明,宣布代季峰即日起卸任技术顾问;次日,MiroMind 内部员工发现他已退出公司群。

此次离职风波的导火索,或与公司1月16日要求所有中国员工和实习生立即停工、并搬迁至新加坡或日本的决定有关。

2026年4月22日,代季峰在《华盛顿邮报》专访中首次公开回应离职原因,直指 MiroMind 将核心技术转移至海外的决定。仅 24 小时后,盛大集团发布措辞严厉的内部通报,附上代季峰主动申请美国 O-1 签证的官方文件,直指其以商业违约为代价,索要 "全球范围内永久免费、无限制的核心代码授权"。

在这场各执一词的罗生门中,一边是老牌商业大鳄的严密防守,另一边,代季峰火速宣布创立Naive.ai,并拿下约3亿美元巨额融资。

从清华自动化系的“学霸”博士,到微软亚洲研究院的首席研究员,再到商汤的高管、清华的副教授,直到如今站在聚光灯下的创业者。

代季峰的四次人生跃迁,是一部典型中国AI学者的微观进化史。


DCN为什么不能是“变形”的?

要把代季峰的故事讲清楚,时钟必须拨回他早年的学术生涯。

代季峰是典型的“清华学霸”。

2009年本科毕业时,他在顶尖的自动化系160多名学生中拿到了全系第二的GPA。

之后留校读博,他师从周杰教授钻研掌纹识别,还曾前往UCLA的VCLA实验室与朱松纯等泰斗合作。

2014年,带着这种从底层系统到顶层认知的完备训练,代季峰加入了被誉为“中国AI黄埔军校”的微软亚洲研究院(MSRA)。

那时的MSRA,依然是“神仙打架”。 2002年,沈向洋(Harry)发表了中国大陆华人作为第一作者的首篇SIGGRAPH(全球最具权威的图形学盛会)论文。“这在业内相当于打响了一把“狙击枪”,同时期MSRA研究员向左林右狸频道如此描述。

在这声枪响之后,中国学者开始了在国际顶级会场的“突击起义”。随后接棒的孙剑,更是创下了连续四年每年两篇SIGGRAPH的恐怖纪录。

在这个只认技术和才华的地方,SIGGRAPH就是最高绩效。

有学者向雷峰网表示,“一项能中SIGGRAPH的实验,需要一到两个极具天分的学生,连续数个月不眠不休的投入。”

2014年,代季峰走进了这里。

当时的MSRA,正处于深度学习爆发的前夜。

2012年,尽管AlexNet刚刚取得了突破,但绝大多数人还在观望。孙剑凭借敏锐的嗅觉,认准了深度学习的方向,带着任少卿、何恺明、张祥雨,一头扎进了这片无人区。

2015 年 12 月,四人共同发表的 ResNet(残差网络)横空出世,一举解决了深度学习模型 “变深” 的痛点,为后来大模型的规模化奠定了底层基础。

代季峰没有赶上 ResNet 的研发,但他赶上了 MSRA 视觉组的黄金时代。同为MSRA出身的任少卿回忆,当时的视觉组由已故领军人物孙剑掌舵,任少卿和张祥雨分别负责攻坚检测与分类,直到代季峰加入,这个聚集了中国最强视觉大脑的闭环才算彻底咬合。

夜里 11 点,希格玛大厦里依然灯火通明。

孙剑的团队每天都在交流策略,讨论什么可行,什么不可行。“他们信奉一个极其克制的技术哲学:Simple but work(简单但有效)”,曾接近他们团队的业内人士向左林右狸频道描述道。

在这套逻辑下,代季峰展现出了顶级学者最宝贵的特质——用直觉战胜教条。

在提出 Deformable Convolutional Networks(可变形卷积,DCN)之前,全世界都默认卷积核必须是 “方方正正” 的。但代季峰觉得这很荒谬:为什么卷积核不能根据目标的形状变长、变歪?这种对“灵活性”的偏执,直接重塑了目标检测的底层逻辑,让DCN成为了日后PyTorch等框架里的标准算子。

学术的江湖从来不缺刀光剑影。 在计算机视觉的编年史里,MS COCO竞赛是那个时代无可争议的“世界杯”。它不仅汇聚了谷歌、微软、FAIR(Facebook AI研究室)等全球最顶尖的科技巨头与学术巨擘,何恺明、Ross Girshick(R-CNN之父)等行业泰斗也曾将其视为发布标杆大作的最高舞台。

而代季峰凭借DCN家族,在2015、2016年连续两次斩获MS COCO物体识别竞赛一等奖,在这项神仙打架的顶赛里,他成了一位令同行绝望的“守门人”。

到了2017年,这场赛事的含金量与惨烈程度达到了史无前例的巅峰。因为那一年的参赛名单上,赫然列着孙剑、何恺明、代季峰、Ruslan Salakhutdinov等一众CV界的“诸神”。

商汤科技的石建萍极度渴望拿下这一年的COCO冠军。因为在此之前的两次交锋中,商汤全盘皆输。为了跨过代季峰这座大山,商汤高管贾佳亚亲自出面,从港中文“强挖”当时正在读博三的刘枢去实习。

面对代季峰这种级别的对手,刘枢一开始极度抗拒:赢面太小,对手太强。

但在贾佳亚的反复游说下,刘枢咬着牙踏入了战场。那六个月,刘枢带着两个新人开启了连轴转的疯狂内卷,周末无休。甚至在某个深夜喝醉后,他还要跌跌撞撞地走回机房确认跑模型的进度——“晚上人可以睡觉,但机器不能停。”正是靠着这种几近透支的死磕,刘枢团队才在夹缝中硬生生抢下了那一年实例分割赛道的第一。

在 MSRA 的五年里,代季峰的谷歌学术引用量一路飙升突破 7 万次,斩获 CVPR 2016的顶会大奖。

更重要的是,他织就了一张隐秘而强大的 “人才网”。

Sand.ai 创始人曹越 2018 年加入 MSRA 时,导师正是代季峰。虽然仅仅相处不过一年左右,代季峰便离职了,但曹越依然对他充满敬意。 “在从孙剑、何恺明到我们这批年轻一代的传承中,代季峰起到了不可替代的桥梁作用。” 曹越曾向左林右狸频道感慨,代季峰带出了曹越、胡瀚等新一代骨干。

这种影响是深远且深刻的。

后来,曹越与同样出自该组,现任阶跃星辰首席科学家的张祥雨交流时,尽管二人从未共事,却依然能感受到一种“血脉相承的亲切感”。那种相似的思维方式与做事逻辑,清晰可辨,即极强的研究能力与工程落地能力。


黄仁勋点赞、汤晓鸥力捧,代季峰到底有多强?

2019年9月,在深度学习产业化狂飙的节点上,代季峰做出了一个决定:离开待了五年的MSRA,跳槽加入商汤科技担任执行研究总监。

面对外界对他“为了高薪跳槽”的猜测,代季峰在知乎上的回应,极其坦诚且充满极客式的凡尔赛:“其实MSRA核心员工工资并不低。离开是因为组内培养的人才都成长起来后,我经常有好多空余时间不知道干嘛。”

他自嘲自己“不是什么大佬,真大佬估计都在笑话”,坦言跳槽只是想扩充自己的skill set(技能点),从业务中找问题。

当时的代季峰,正处在自我进化的极度渴望中。

在MSRA,他已经证明了自己“推演前沿算法”的天赋,但他骨子里那种对“工程落地”的偏执,驱使他必须走向真实世界的业务场。

加入商汤后,他不仅统管基础视觉和通用智能两个二级部门,还亲自下场,扛下了本田-商汤自动驾驶研发项目技术负责人的重担。

在商汤的三年里,代季峰的团队极其生猛,接连在学术界和工业界打出极具分量的底牌。他精妙地将自己早年的成名作“可变形卷积”与 Transformer 架构融合,提出了 Deformable DETR,使其迅速成为工业界的高频算子。

而在自动驾驶赛道,他带队提出了后来被英伟达 CEO 黄仁勋多次点赞的 BEVFormer 算法,不仅赋予了自动驾驶汽车一个“上帝俯瞰视角”,使得车辆在复杂路口也能精准感知 3D 环境,更一举奠定了全球自动驾驶行业的标准感知范式。

2022年7月,代季峰正式离开商汤,全职加入清华大学电子工程系任副教授。 但他并未切断与产业前沿的联系。

他以“双聘领军科学家”的身份,与代表中国顶尖大模型研究的“国家队”——上海人工智能实验室(Shanghai AI Lab),开启了深度的学术绑定与科研共创。

据上海AI Lab研究员向左林右狸频道回忆,“汤晓鸥老师的风格是:一旦看好这个人才,就会无条件给资源。”

在很长一段时间里,哪怕代季峰并未在商汤全职,体系内也依然愿意为他提供支持和薪水,这种“知遇之恩”,让代季峰以及他带出的人,对汤家军保持着极高的忠诚度。 这种极致的信任与资源倾斜,最终催生了代季峰在上海 AI Lab 期间爆发式的科研产出。

在这里,代季峰将研究重心从单一的视觉感知算法,全面跃升至多模态大模型与通用人工智能(AGI)的前沿探索。

他带领团队死磕数年,打出了他目前最具影响力的重磅成果——InternVL(书生·万象)。它的诞生,首次让国产开源多模态模型的性能,硬刚上了 GPT-4V 等闭源商用霸主。 而在他最为熟悉的自动驾驶领域,他也没有止步于感知层。

沿着通向 AGI 的路径,2023 年底,代季峰团队又推出了 DriveMLM 框架。这一次,他们直接用大模型打通了“语言决策”到“车辆控制”的端到端闭环,彻底解决了大模型的“语言思考”难以转化为“可靠方向盘动作”的行业痛点。这一开创性成果,后来登上了《Visual Intelligence》2025 年第 4 期的封面。

从商汤的工程狂飙,到 AI Lab 的底层突围,代季峰已然完成了在真实业务泥水里的淬火。


联手到反目,是谁让近亿美元打水漂?

大模型掀起的滔天巨浪,连带着数以亿计的热钱,再次将他卷入了风暴眼。

2025年3月,代季峰做出第三次跃迁,加入盛大集团创始人陈天桥创立的MiroMind,试水AGI创业。

陈天桥需要代季峰的技术,代季峰需要陈天桥的算力。

蜜月期短促而辉煌。代季峰在此时提出了他最重要的AGI理念——“Interactive Scaling(交互式缩放)”。

他主张,AGI的核心不在于静态数据的堆砌,而在于模型与外部环境的持续交互。团队据此推出了高智效比的MiroThinker模型。

但就在公司势头最猛的时候,代季峰却按下暂停键。

2026年1月,代季峰突然宣布卸任技术顾问,退出工作群。随之而来的,是新公司成立并融资的消息。

代季峰通过《华盛顿邮报》向外媒讲述了一个“学者不愿低头”的悲情故事。

他声称,受众所周知的“Manus事件”影响,MiroMind意图进行技术转移并逼迫他赴海外发展,他因拒绝妥协而选择离职。

这一“爱国不屈姿态”迅速在国际舆论和国内社区引发轩然大波,甚至有传言称MiroMind原团队也是因不愿被迫出海而离职。

次日MiroMind发布的一份措辞严厉的《内部通报》,通报出示了带有代季峰本人签名及授权的法律文件,证明早在2025年5月(远早于Manus事件),代季峰就主动书面请求公司协助办理美国O-1杰出人才签证,该签证已于当年11月获批。所谓的“被迫出海”,实为早有预谋的赴美意向。

真正导致双方翻脸的,是离职谈判桌上的利益博弈。

最初,陈天桥展现了极大善意,甚至亲自协助代季峰对接IDG、红杉等投资机构。

在1月15日提出离职当晚,代季峰曾主动提出以新公司15%的股权为对价,以合法换取MiroMind的知识产权许可并带走主要骨干。

但随着新公司在资本市场获得积极反馈,代季峰的态度发生了重大转变。

3月2日,其背后的投资机构书面提出将股权对价大幅降至5%,并得寸进尺地要求原公司授予新项目“在全球范围内的免费、无期限、不可撤销、可分许可的实施许可权”。

这一要求遭到了MiroMind的明确拒绝。

据公开信息透露,一位熟悉谈判内幕的消息人士一针见血地指出了撕扯的关键:“这不是想空手套白狼么。陈天桥个人投了近亿美元的巨资下去,也亲自参与了整个模型的技术架构思考。代季峰拿着高工资一分钱没投入,离职拿走人和代码,还要求永久免费,在任何商业逻辑里都说不通。做人也不是这样做的。”

在学者的认知里,代码是脑力劳动的具象化,归属于创造者;但在资方的认知里,代码是用几千万美元算力喂养出的“公司固定资产”。 而商业的齿轮,并不会因为学者的离开而停止转动。

在代季峰离职后,MiroMind依托新加坡、美国、中国多地严格的跨境合规与防火墙政策,未受实质影响。

陈天桥迅速招揽了前xAI技术骨干杜少雷、南洋理工大学终身教授安波,以及前Meta FAIR研究员杨凯峪分别挂帅核心研发,并在3月中旬火速发布了斩获SOTA成绩的最新一代MiroThinker 1.7模型。


代季峰的第四次创业,是重生还是挑战?

“后面该怎么走?”这个问题,或许只有在创立Naive.ai的深夜里,代季峰自己能回答。

2026年4月,顶着违约诉讼的阴影,代季峰拿到了3亿美元融资,估值直奔8亿美金。他的合伙人,是他在MSRA开始相识,合作十年的黄金搭档朱锡洲。

如果对比宏观商业领袖:王兴懂得用复杂的AB股架构换取控制权,马斯克直接用商业手腕与Sam Altman争夺OpenAI并果断另起炉灶建立xAI。企业家看重“规则与杠杆”,而学者往往执着于“技术归属与道德高地”。

代季峰试图用媒体发声对冲商业契约,在老手看来略显生涩。

但资本并不傻。投资人之所以愿意在Naive.ai成立第一天砸下3亿美金,赌的正是代季峰在“后训练(Post-training)”和智能体(Agentic AI)上的工程压榨能力。

无论是他在Minecraft开放世界中研发的“Ghost in the Minecraft”自主智能体,还是被广泛使用的InternVL2-Agent,都证明了他能把高高在上的理论,变成机房里能跑通的现实。

从清华的学霸,到MSRA的极客,再到依附于资本巨头的高管,代季峰前三次的跃迁都在系统的庇护内。而创立Naive.ai,是他第一次站在无遮无挡的旷野上。

不再有MSRA“血脉相承”的庇护,不再有上海AI Lab“无条件给资源”的红利,他必须亲自面对机构对赌,面对跨国诉讼,亲自去抢每一张H100显卡。

当学者走入商业,还得面临一番艰难险阻,这又是一个巨大挑战。

本文作者长期追踪海内外AI领域前沿热点、技术变化,尤其关注AI开发者方向的技术、产品创新,欢迎添加作者微信 MiaomiaoMi0514,互通往来。