机器心脏报告 　　

　　作者：杜伟 　　

　　从学术界到工业界，MIT博士与太极作者胡远明完成了无缝对接。今年3月完成博士学业后，胡远明选择回国创业，成立了太极图文(Taichi 　　

　　图形)公司，担任联合创始人兼首席执行官。 　　

　　2019年5月，麻省理工学院 　　

　　CSAIL二年级博士生胡远明建立了一个名为“太极”的开源计算机图像库，展示了各种场景的酷炫模拟效果，让读者对什么是计算机图形学有了更深入的了解。目前，图书馆在 　　

　　GitHub上已经有13.2k星了。 　　

　　后来，胡远明联合其他研究者，推出了自动微分版的DiffTaichi——微分太极。该框架可以实现基于太极图的自动微分，在物理仿真优化中具有较高的性能和灵活性。这意味着太极已经从计算机图形学进入了机器学习领域。他还用“太极”写了“冰冻”特效，只用了 　　

　　99行代码，知乎赞过万。 　　

　　2021年3月，胡远明通过麻省理工学院电气工程与计算机科学(EECS)博士论文答辩，决定自己创业。据了解，胡博士创办的公司叫 　　

　　太极图形（Taichi Graphics），他将担任公司联合创始人兼 CEO.太极图形团队(北京)领衔 　　

　　开发开源基础设施太极（Taichi）编程语言，专注于图形学、编译器、高性能计算以及人工智能相关技术. 　　

　　胡博士本人也现身知乎，呼吁志同道合的人加入他的团队。对于胡远明的创业，网友们也给予了非常高的期待，希望“引领中国图形软件的发展，为中国图形带来新的潮流”。」 　　

　　对于网友关注的官方编辑器、代码推广、调试栈等技术细节，胡远明表示，团队壮大后，会努力提升调试用户体验。 　　

　　此外，著名计算机图形学学者、北京大学教授陈宝泉也呼吁胡远明博士创业。据他说，"胡渊鸣博士期间即获头部资本投资，刚刚回国落户北京创业"。 　　

　　胡渊鸣简介 　　

　　个人主页：https://yuanming.taichi.graphics/ 　　

　　胡远明从小就对计算机表现出极大的兴趣，并因在2012年全国高中学科奥林匹克(信息学)竞赛中的优异成绩被送入清华大学。 　　

　　2017年7月，胡以优秀毕业生身份毕业于清华大学，本科毕业论文主要研究利用强化学习和对抗学习的自动照片后处理(在SIGGRAPH 2018 　　

　　在大会上发表)。在微软亚洲研究院与林瑞麟博士实习期间，从事深度学习和计算机视觉相关工作。之后，胡进入麻省理工学院攻读硕士学位。 　　

　　2018年11月，胡在Wojciech Matusik教授指导下完成硕士论文。 　　

　　2021年3月，胡顺利通过麻省理工学院分校博士论文答辩，其博士论文《太极高绩效与 　　

　　面向稀疏量化视觉的可微编程语言 　　

　　计算回顾和讨论了太极可视化计算编程语言的一系列作品，包括太极的设计动机和工程实践。目前，胡远明还没有发表博士论文的正式文件。 　　

　　项目介绍 　　

　　胡远明对计算机图形学的兴趣始于对“材料点法”(MPM)的研究，这是由苏尔斯基等人首先提出的。 　　

　　1995年发明，在影视特效领域广受青睐。迪士尼动画电影《冰雪奇缘》采用了这种技术。然而，早期的MPM非常缓慢，比如迪士尼工程师。 　　

　　阿列克谢气孔钦(约瑟夫特兰的学生)曾提到，艾尔莎在《冰雪奇缘》穿越雪景，在星团中逃跑。 　　

图源：https://www.youtube.com/watch?v=1ES2Cmbvw5o

于是，2017 年大四暑假，胡渊鸣设计了一个新算法 Moving Least Squares MPM (MLS-MPM)，不仅性能较之前的 SOTA

提升了两倍，而且代码短了很多，更加容易实现。这项成果在 SIGGRAPH 2018 会议上发表。

部分动图展示。

之后，为了进一步证明 MLS-MPM 方法的易用性，并使各个平台的玩家都能编译、运行其代码，胡渊鸣使用 88 行 C++ 代码实现了独立的 MLS-MPM

demo，并几乎成了入门 MPM 的必备参考实现。

2017 年暑期结束后，胡渊鸣进入 MIT 攻读博士，创建了基于 MLS-MPM 的 ChainQueen（乾坤）可微软体物理引擎，通过求解 MLS-MPM

的导数，实现了只用梯度下降优化神经网络控制器（neural network controller）。这项研究在 ICRA 2019

会议上发表，并凭此获得了硕士学位。

从 2019 年 1 月开始，胡渊鸣便一直在做太极（Taichi）编程语言，一种为高性能计算机图形设计的编程语言，相关研究在 SIGGRAPH Asia

2019 会议上发表。2020 年，“胡渊鸣”

等推出了自动微分版本的太极――微分太极（DiffTaichi）。这一框架可以基于太极实现自动微分，在物理模拟优化方面有很高的性能和灵活性。这意味着太极从计算机图形学进入了机器学习的领域。此外，胡渊鸣还使用

99 行代码实现了《冰雪奇缘》。

愿胡博士的创业一路顺畅！

参考链接：

https://github.com/taichi-dev/taichi

https://zhuanlan.zhihu.com/p/97700605