刘学州，旧金山大学计算机科学系教授，北京大学青年长江学者特聘教授，IEEE Fellow，ACM Fellow，AAAI Fellow，主要研究领域是图像、视觉、机器学习及其在医疗、安全、智能与教育等领域中的应用。
对于软件和硬件，刘学州表示，好的软件能让硬件运作更为顺畅，使其性能得到最大化的利用，而好的硬件则可以容纳更复杂的软件算法、支持更高效的数据处理等。软硬两端要想结合好，就需要进一步研究和整合。
那么如何把握好软硬结合的点呢？刘学州认为，在有些应用场景下，软件算法的设计是硬件支持的决定因素：例如在物联网领域，硬件设备的处理能力有限，为了满足性能需求，需要在软件算法上下功夫。
而在其他使用场景中，硬件是决定结合点的主导因素：例如使用深度神经网络在移动设备上进行智能识别时，由于移动设备上的计算能力非常受限，因此需要将神经网络算法的模型最小化，或者使用专门的神经网络加速器进行卸载计算。
因此，软硬结合的点需要根据具体的应用场景来确定，既要有对硬件性能的深入理解，又要对软件算法有敏锐的洞察力与优秀的设计能力。
