2020年12月25日，新一期的图灵讲堂邀请到了微软亚洲研究院的首席科学家童欣博士，为大家带来了一场别开生面的计算机图形学介绍。
童欣博士现任微软亚洲研究院首席研究员，网络图形组研究主管，微软全球合伙人。作为对于计算机图形学有着深入研究和丰硕成果的高水平学者，童博士以幽默风趣的话语开启了他这场名为“数据驱动的计算机图形学：现状与展望”的讲座。
首先，童博士对计算机图形学做了简要的介绍，从虚拟世界和现实世界两个角度总结了计算机图形学的不同研究方向，并从Physically based approach的困难出发引出了普遍应用的Data based approach。
接着，童博士又带领我们回顾了过去的数据驱动图形学对于Sparce Data和Density Data的不同处理方式。随后又进一步探究了深度学习在数据驱动的计算机图形学中的应用，以复杂拓扑结构重建、基于2D图像的3D模型生成、3D模型抽象聚类为例向大家介绍了自己的研究成果与当下图形学的现状。
不过，在总结过去和当下的数据驱动图形学进展时，童博士特意强调了Data Driven≠Deep Learning，“大力并不一定会出奇迹”，以诙谐的话语让同学们深刻地理解了数据驱动的内涵。同时，童博士着重提及了Problem Formulation在处理问题时的关键作用。
展望未来的3D深度学习时，童博士指出了三点趋势：数据为王、模型表达的多样化、用户交互驱动的深度学习。对未来用于表达的图形学(Graphic As Presentation)，童博士给出了自己的判断。无论是由属性的单一样本到空间，单一属性到多重属性（学科交叉），还是令人神往的图形属性与非图形属性的转化，都令大家大开眼界，对未来充满期望。
当然，作为从浙大毕业的老学长，童博士也给图灵班的同学们在科研上给出了自己的建议：保持兴趣、不懈努力。在这个信息爆炸的年代，如何实现有效的信息过滤找到真正的兴趣所在，并在学习过程中保持对于自己的高要求，是童博士让所有图灵学子都深深思考的问题。
最后，当童博士说完最后一句话，本次图灵讲堂在一片热烈的掌声中完美结束。
附：图灵讲堂海报
