1976年，李飞飞生于北京的一个高级知识分子家庭。16岁那年，她的父母带着她移民到了美国新泽西州的一个小镇。
　　到了美国，由于语言不通，一家人的温饱都成难题。李飞飞的父亲只能找到相机修理的工作，母亲则当了名收银员。
　　父母几经周折总算把她送进了当地一个不好不坏的中学。李飞飞在那时就开始到餐馆洗碗赚学费。最辛苦的时候，她一天只睡4小时。
　　她花了两年时间学好英语。从小在理科方面就表现出超人一等的天赋的她，到了美国几乎秒杀全年级，最后她选择了提供全额奖学金的普林斯顿大学。
　　上大学后她依旧不得不努力做各种工作，去中国餐馆打工，给人打扫房间……她还四处借钱，为父母开了一家干洗店。
　　1999年，李飞飞以优异的成绩毕业，接到了十几家顶级企业的邀请。然而她做了一个听上去十分疯狂的决定——去西藏研究藏医。
　　西藏归来之后，李飞飞去了加州大学攻读人工智能和计算神经科学方向的博士学位。2007年，李飞飞和同事一头扎进了当时尚属冷门的图像识别领域，而这正是当前人脸识别等热门AI技术的基石。
　　那时人工智能不仅市场冷淡，巨大的工作量以及并不充裕的研究经费也是难题。图像识别已经走过了20个年头，但计算机可识别的物体却不到20种。
　　最终让研究得以继续的办法是求助亚马逊的Mechanical Turk众包平台，让来自167个国家的5万人参与到为10亿张照片打标签归类的工作中。为了让机器从海量数据中学会识别，他们做了很多工作。例如，一只猫被拆散成各种数学语言来描述：圆圆的脸，胖胖的身子，尖尖的耳朵，还有长长的尾巴。除此之外，猫的各种不同的形态也需要被充分识别，坐着的猫，躺着的猫，蜷起来的貓，甚至是躲起来的猫。六万两千多次归类后，机器终于认识了什么是猫。
　　最终他们建立了ImageNet数据库。今天，这个数据库包含了使用日常英语标记的跨越21800个类别的超过1400万张图像，已经成为全球最大的图像识别数据库。这样一个庞大的数据库资源，李飞飞却将其开源，供学术以及商业界人士免费使用。基于这个数据库，世界范围内的卷积神经网络技术得以飞速发展，整个人工智能领域从此变得不一样了。
　　2009年以来，李飞飞接连担任斯坦福人工智能实验室和斯坦福视觉实验室的负责人，并在2012年成为斯坦福大学终身教授。2017年1月，李飞飞加入谷歌，成为谷歌云首席科学家。2017年12月13日，谷歌AI中国中心在北京成立，由李飞飞和Google Cloud研发负责人李佳博士共同领导。
　　李飞飞曾在接受CNN采访时说过：“生命中的最关键的问题是如何充分发挥一个人的潜力，既要承担生活的责任，又要对得起自己的梦想。”
　　常规解读：奋斗成就人生。
　　从艰难生存的新移民到斯坦福大学的终身教授，还有在AI领域取得的成就，李飞飞靠的是努力奋斗。
　　核心观点：忠实地发展自身的潜能，完成自我。
　　李小龙曾经说过：“一个人的责任在于忠实地发展自己的潜能，完成自我。”李飞飞跟李小龙观点类似。一个人，不管是什么身份，什么职业，什么背景，对自己负的最基本责任，就是尽力发展自己的潜能，令自己进步。这样才不枉生而为人。