" 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左林右狸频道笃定地预测，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。

01、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。

有学者向左林右狸频道表示，" 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。

02、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。

03、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。

04、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。（转载自左林右狸）