学术界能否与资源雄厚的工业界相竞争？计算机图形学的历史观点
文章探讨了学术界与资源雄厚的工业界相竞争的问题。作者回顾了计算机图形学领域的发展历程，并指出工业界在数据规模、计算集群和工程团队等方面具有优势。然而，学术界并没有试图复制工业界的成就，而是专注于一些被工业界忽视的领域，如物理模拟、光照模拟、外观模型和机器学习等。随着时间的推移，学术界的研究成果逐渐影响了计算机图形学的渲染技术，并在图形硬件方面取得了一定的贡献。文章指出学术界的盲点和困境，同时强调了在学术研究中的重要原则，包括专注于长期目标、学习非主流技术、开放合作和保持乐趣等。总体而言，学术界在计算机图形学领域中扮演着重要的角色，并与工业界共同推动了该领域的发展。
要点：
- AI研究的规模让人们担心学术界在资源方面是否能与工业界竞争。
- 回顾计算机图形学领域，作者回忆起25年前作为博士生时的经历，当时工业界在资源方面具有明显优势。
- 工业界在规模方面具有优势，包括输入训练数据、计算集群和工程团队等方面，学术界无法与之匹敌。
- 学术界并没有试图复制工业界的成就，而是探索不同的方法，并专注于工业界认为不太重要的领域，如光线和动作的物理模拟。
- 学术界在许多领域进行了研究，包括光照模拟、基于图像的建模和光照、皮肤和头发的外观模型、衣物和流体等的物理模拟，以及动画的机器学习等创新领域。
- 随着时间推移，计算机图形学中的渲染技术在很大程度上依赖于学术界的研究，如蒙特卡洛路径追踪、材质外观模型、基于图像的光照和非真实感渲染。
- 学术界也在图形硬件方面做出了贡献，开创了灵活的硬件、光线追踪硬件和通用计算在GPU上的应用。
- 计算机图形学中的学术研究使该领域更加数学化，对离散微分几何、蒙特卡洛路径追踪、流体模拟等实际解决方案产生了影响。
- 作者提到自己参与了Halide的开发，这是一种用于高性能图像处理的编程语言和编译器，获得了工业界的成功采用。
- 学术界和工业界都对计算机图形学做出了重要贡献，而工业界通常在学术界广泛接受之前引领了具有范式变革意义的创新。
- 作者强调学术界存在盲点，并指出计算机图形学直到90年代才得到广泛认可。
- 从历史的角度得出的教训包括致力于不同的研究方向，学习非主流的技能和技术，探索现实世界的问题，质疑假设，专注于长期目标，开源和合作等。
- 工业界对学术思想进行改进是自然的顺序，学术界应专注于理论、理解和战略优势的发展。
- 强调小型、灵活的团队、系统思维以及在计算机图形学领域保持乐趣的重要性。