李飞飞是一位计算机科学家，也是斯坦福大学的教授，她最著名的成就是创建了ImageNet，这是一个大规模标注图像数据集，推动了Computer vision领域的深度学习革命。她出生于中国，青少年时期部分在美国成长，在加州理工学院获得博士学位后，先后加入普林斯顿大学和斯坦福大学，并在斯坦福度过了她学术生涯的大部分时光。
ImageNet及其影响
大约从2006年开始，李飞飞与 collaborators 共同构建了ImageNet，最终包含数千个类别中的数百万张标注图像，其动机是相信视觉识别的进展主要受限于数据而非仅算法。相关的ImageNet大规模视觉识别挑战赛成为该领域的核心基准，而2012年的比赛由Geoffrey Hinton实验室的AlexNet以决定性优势获胜，被广泛认为是说服计算机视觉界广泛采用深度神经网络的关键时刻，这一转折点常被视为现代Deep learning时代的开端。
斯坦福HAI与公共倡导
李飞飞共同创立并共同领导斯坦福大学以人为本人工智能研究所（HAI），该研究所结合技术研究，探讨AI的社会、伦理和政策维度。她一直是AI领域多样性的积极倡导者，共同创立了非营利组织AI4ALL，以扩大代表性不足群体的参与。她曾在2017年至2018年间担任谷歌云AI和机器学习首席科学家，并在美国国会就AI政策问题作证，包括安全、竞争力和AI governance。
World Labs
2024年，李飞飞共同创立了World Labs，这是一家专注于“空间智能”的初创公司，旨在构建能够理解和生成三维环境及物理空间的AI系统，而不仅仅是文本或平面图像，这一领域与世界模型和Embodied AI的研究密切相关。该公司获得了大量早期资金和关注，反映了投资者对将生成式AI从文本和二维媒体扩展到模拟3D和物理环境的持续兴趣，李飞飞将这一雄心与她长期以来的观点联系起来，即视觉和空间理解是通用智能的基础，而非语言的附属品。她还撰写了一本回忆录《我看见的世界》（2023年），讲述了从新泽西移民童年到AI研究前沿的历程，并继续在美国政府AI咨询机构中任职。