孩子要不要学编程?AI时代科技巨头成才史,听听 官网
比尔盖茨等科技巨头成才历程,10多位科技创始人的成才历史。 比尔・盖茨(微软公司) : 1968 年,盖茨13岁进入湖滨学校(Lakeside School),这所学校购买了计算机,让盖茨第一次接触到了计算机编程。当时学校的母亲俱乐部通过义卖活动筹钱购买了一台电传打字机终端,以及通用电气计算机的使用时间。盖茨对编程产生了浓厚兴趣,几乎把所有时间都花在了机房。他利用一本指导手册,开始探索编程。他写的第一个软件程序是一个井字棋程序,可以与人类对手对战。后来,他还为中学编写了一款课表安排的程序。 比尔・盖茨 从哈佛大学辍学,1975 年与保罗・艾伦成立微软公司,最初卖 BASIC 语言程序。 后来为 IBM 新 PC 机编写操作系统软件,将购买来的操作系统改写为 MS-DOS,随着 IBM PC 机的普及,MS-DOS 成为 PC 机的标准操作系统,微软从此崛起。此后通过不断创新、兼并收购等手段,微软成为软件行业的巨头,在操作系统、办公软件等领域占据主导地位。 史蒂夫・乔布斯(苹果公司) : 乔布斯 在青少年时期就接触了编程。他出生于 1955 年,大概在十几岁的时候开始接触编程。具体年龄没有像比尔・盖茨开始编程的年龄(13 岁)那么明确。他对电子学和计算机技术有着浓厚的兴趣,这种早期的接触和探索精神也为他后来在苹果公司对产品设计理念等诸多方面产生深远的影响。例如他在开发麦金塔电脑(Macintosh)的过程中,对软件和用户体验的理念发挥了重要作用,而这与他早期对计算机技术的理解包括编程知识都有一定关联。 作为工程天才,对产品定位与设计极为敏感。1976 年与朋友一起创立苹果公司,推出 Apple 系列产品,在 20 世纪 80 年代初公司就取得巨大成功,成为计算机霸主。 后来经历了离开苹果的彷徨期,但 1998 年回归后,带领苹果推出一系列创新产品,如 iPod、iPhone、iPad 等,让苹果重新走向辉煌,成为全球最具价值的公司之一。 拉里・佩奇和谢尔盖・布林(谷歌公司) : 1973 年出生于俄罗斯莫斯科的布林,6 岁时随家人移民到美国。他的父亲是一位数学教授,母亲是美国航空航天局的戈达德太空飞行中心的研究员。父母十分鼓励布林学习数学和计算机,在他 9 岁时,父亲送给他第一台电脑 Commodore 64。此后,布林开始自学编程。后来,他在学业和计算机领域不断取得进步,并与拉里・佩奇共同创立了谷歌 两人是斯坦福大学的博士生,在学校期间开始研究搜索引擎技术。1998 年,他们创立了谷歌公司,凭借强大的搜索算法和简洁的页面设计,谷歌迅速成为全球最受欢迎的搜索引擎。 此后,谷歌不断拓展业务领域,涉足人工智能、云计算、视频等领域,成为全球科技领域的重要力量。 杰夫・贝索斯(亚马逊公司) : 贝索斯高中毕业后考入普林斯顿大学,最初主修物理,但后来转专业到电气工程和计算机科学。他于 1986 年以优异的成绩从普林斯顿大学毕业,获得了电气工程和计算机科学的学位。所以如果说正式学习编程,应该是从大学转专业后开始,那时他年龄在 20 岁左右。 贝索斯从小就对科技和工程有着浓厚的兴趣,这为他之后学习编程以及在科技领域的发展奠定了一定的基础。他曾把自家车库改装成实验室,还自制过一些小装置,展现出了对科技的探索精神 曾在华尔街工作,看到互联网的发展潜力后,于 1994 年创立亚马逊,最初是一家在线书店。 通过不断扩大商品种类、优化物流和服务,亚马逊逐渐发展成为全球最大的电子商务公司之一,并且在云计算等领域也取得了显著成就。 马化腾(腾讯公司) : 马化腾 1989 年考入深圳大学电子工程系计算机专业,所以正式系统学习编程应该是从大学开始。在此之前可能有一些对计算机相关知识的接触和了解,但不算正式学习编程。也就是说,马化腾正式学编程的年龄是 18 岁左右。 大学期间,马化腾在计算机方面的天分逐渐显现。他曾把机房计算机的硬盘锁死,常被当成 嫌疑犯。后来他还做出了图形化界面的股票行情分析系统等产品。 马化腾 对计算机有着浓厚兴趣,深圳大学计算机信息工程专业毕业后成为一名 码农,他进入深圳润迅通讯发展有限公司做软件工程师,进一步提升了自己的编程能力积累了丰富的技术经验。 1998 年与朋友合资成立腾讯公司,推出 QQ 聊天软件并迅速获得大量用户,后来又推出微信等产品,使腾讯在社交、游戏、金融等领域取得巨大成功,成为中国互联网行业的领军企业。 雷军(小米公司) : 1987 年考入武汉大学计算机系,当时他 17 岁左右,所以可以说雷军是从 17 岁左右开始系统学习编程。在大学期间,雷军非常勤奋,对编程技术不断钻研。他用两年时间读完了别人四年才能学完的课程,还编写了《深入 DOS 编程》等书。在学生时代,他就通过编程展现出了出色的能力和天赋。后来,他也凭借扎实的编程技术在 IT 界崭露头角,并为日后的创业和发展打下了坚实的基础。 毕业后进入 IT 行业工作,30岁之前成为金山软件总经理,积累了丰富的行业经验。 2010 年创立小米公司,推出高性价比的智能手机等产品,通过创新的营销模式和产品策略,小米迅速发展成为全球知名的科技公司。 马斯克(特斯拉 X公司等): 马斯克从小痴迷科学技术,喜欢读书。10 岁时,他用攒的零花钱和父亲赞助的资金买了人生中第一台电脑,学习编程并设计出太空游戏软件 blastar,以 500 美元出售给杂志,赚到第一桶金。 1992 年,依靠奖学金进入美国宾夕法尼亚大学学习,学习期间对新能源、互联网展开研究,大学假期在硅谷实习。1995 年,他和弟弟金巴尔・马斯克创建了互联网地图服务公司 Zip,为消费者提供附近商机的信息。 电动汽车领域 :2004 年,马斯克向马丁・艾伯哈德创立的特斯拉公司投资 630 万美元,并担任该公司的董事长,后成为特斯拉的 CEO 和产品架构师,推动了电动汽车的发展。 航天领域 :2002 年 6 月,马斯克投资 1 亿美元成立太空探索技术公司 SpaceX,出任首席执行官兼首席技术官,研究如何降低火箭发射成本,计划实现火星移民。 能源领域 :2006 年,马斯克投资 1000 万美元联合创办了光伏发电企业太阳城公司,后该公司被特斯拉收购。 社交媒体领域 :2022 年 10 月,马斯克完成收购推特的交易,并亲自担任推特的首席执行官。 黄仁勋(NVIDIA 英伟达公司) 学术上的天赋 :黄仁勋从小在学习上热爱计算机图形学和数学,16 岁考上美国俄勒冈州立大学电子工程专业。1983 年,他从俄勒冈州立大学毕业,次年取得电气工程学士学位。之后,他于 1990 年获得斯坦福大学电子工程硕士学位。 创业艰难与突破 :大学毕业后,他在 AMD、LSI Logic 等公司工作积累经验。1993 年,30 岁的他创办英伟达。创业初期历经产品失败,但他坚持创新。1997 年推出成功产品,之后英伟达不断发展。1999 年发明 GPU,还提出 黄氏定律。2006 年推出 CUDA,为人工智能发展提供动力。2016 年起,英伟达在人工智能领域成为龙头。2024 年,他以 3500 亿财富名列 胡润全球富豪榜 第 26 位。 人工智能领域领军 :自 2016 年起,人工智能技术兴起,得益于黄仁勋将 CUDA 模型与大数据、深度学习算法的巧妙结合,英伟达在深度学习计算领域深耕,成为行业龙头,其芯片广泛运用于机器人、自动驾驶、AR、VR 硬件、游戏、图形工作站、超级计算等领域。 王兴(美团公司) 王兴 年少时对无线电感兴趣,曾自己动手制造过录音机和功放。1997 年王兴从龙岩一中保送到清华大学电子工程系无线电专业。 在大学以及后续留学美国特拉华大学计算机工程专业的学习经历中,肯定对编程有了更深入的学习和掌握。不过在进入大学前他可能没有系统地学习过编程,更多是对电子技术等方面的探索和实践。 2005 年王兴团队决定专注大学校园市场,创办了校内网(后更名人人网)。校内网用户增长迅速,但因缺少资金增加服务器和带宽,2006 年被千橡互动集团收购。 2010 年创立美团网,初期拷贝美国 Groupon 的团购模式。此后不断拓展业务,涉足电影票线上预订、酒店线上预订、餐饮外卖等领域。 李彦宏(百度公司) 李 彦宏高中时代开始接触并学习编程。他曾在 1985 年参加过编程比赛。按照正常的上学年龄推断,那时候他应该是 17 岁左右,所以可以认为李彦宏大约在 17 岁左右开始系统地学习编程。不过在此之前他可能也对编程有过一定的了解和接触。后来他在这方面不断深入学习和钻研,并将其作为自己的专业方向和职业发展道路。 1987 年,李彦宏以阳泉市第一名的成绩考入北京大学图书情报专业(即信息管理)。在北大,他努力学习,为日后的发展奠定了坚实的理论基础。 1991 年,从北京大学毕业后,李彦宏赴美国布法罗纽约州立大学攻读计算机科学硕士学位。在留学期间,他不断探索计算机领域的前沿技术,为日后的职业发展积累了丰富的专业知识。 在美国的 8 年间,李彦宏先后在道・琼斯公司担任高级顾问,参与设计《华尔街日报》网络版实时金融信息系统。他的工作成果得到了广泛认可,其设计的实时金融系统至今仍被广泛应用于华尔街各大公司的网站。 李彦宏成为 infoseek 公司的资深工程师。1996 年,他创建了超链分析(ESP)技术,并获得美国专利。这一技术的发明对搜索引擎技术的发展产生了深远的影响,奠定了当代搜索引擎技术的基础。1998 年,他领导完成了 infoseek 第二代搜索引擎,使该公司在业界获得了良好的口碑。 1999 年,李彦宏看到了中国互联网市场的巨大潜力,毅然决定回国创业。他与好友徐勇共同创建了百度公司。 从 2010 年开始,李彦宏带领百度利用人工智能技术改进搜索算法。2013 年,百度成立了中国首个深度学习研究院,加大在人工智能领域的研发投入。