文|侃科技

在吳恩達2017年官宣離開百度后，有人在知乎上如此評價他的「三步走」：

「在上升期做科研，在成熟期做產(chǎn)業(yè)，在衰落期做教育?！?/p>

這三步分別對應了吳恩達的工作履歷，其中第二步指的正是他在谷歌和百度的這段時間。

當然，AI在2017年進入衰落期這個觀點并不準確。一個明顯的證據(jù)就是，在那前后還有一批互聯(lián)網(wǎng)大廠在積極的籌備和成立AI lab：

騰訊和字節(jié)的AI Lab成立于2016年；網(wǎng)易互娛AI Lab和阿里達摩院都是2017年；滴滴AI Lab成立于2018年年初；美團于2020年初整合內(nèi)部AI相關(guān)業(yè)務正式成立了美團AI平臺……

這些可以被看作是國內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)繁榮的一個表現(xiàn)，但同時也不能忽視的一個事實是：過去幾年，延續(xù)吳恩達「三步走」策略的大廠AI lab科學家也不在少數(shù)。

據(jù)不完全統(tǒng)計，過去5年大約有15位科學家從互聯(lián)網(wǎng)大廠離職。其中大部分集中在2020年和2021年，在離開之前，他們幾乎都擔任著要職，比如AI實驗室的負責人或集團首席科學家。

最近一個從大廠離職的科學家是阿里巴巴副總裁、達摩院自動駕駛實驗室負責人王剛，而他的離職，也被外界形容為「科學家出走潮」的又一案例。

而他們的出走開始令外界產(chǎn)生疑惑，是大廠留不住科學家？還是AI真的到了衰退期？

大廠留不住科學家？

今天陸續(xù)出走的科學家，都實打?qū)崬槠髽I(yè)做過突出貢獻。

2017年加入阿里的王剛，就為同年7月阿里發(fā)布的天貓精靈X1貢獻了多項研究成果，其中還包括單獨研發(fā)的AliGenie語音識別。去年云棲大會發(fā)布的阿里首款物流無人車「小蠻驢」，官方給的定論也是「王剛帶隊歷經(jīng)4年打造的產(chǎn)品」。

早于王剛兩個月離職的漆遠，是達摩院金融智能的負責人，同時也是螞蟻AI首席科學家以及螞蟻金服人工智能部負責人。漆遠2014年加入阿里，和另外一名負責人在王堅的領(lǐng)導下創(chuàng)建了iDST（數(shù)據(jù)科學與技術(shù)研究院），也就是阿里達摩院的前身。

更早時候離開的阿里云首席科學家閔萬里，更是從頭組建了阿里的大數(shù)據(jù)孵化器團隊，又先后帶領(lǐng)團隊打造了ET城市大腦 、ET工業(yè)大腦、ET農(nóng)業(yè)大腦等等。

與阿里的科學家相比，2017年9月出任京東集團副總裁的周伯文，被認為一手締造了京東的AI基礎(chǔ)，為京東打造了人工智能研究院和人工智能開放平臺。

同樣2017年加入字節(jié)跳動的馬維英，在其任職的3年時間里，字節(jié)AI Lab和馬維英智能推薦算法給予了字節(jié)短視頻產(chǎn)品很大的技術(shù)支持。

而馬維英于2020年7月離開后，字節(jié)AI Lab一直處于沒有實際負責人的狀態(tài)，之后又在2021年8月和10月，先后失去李磊和王長虎兩名科學家，致使字節(jié)AI Lab的管理團隊由原來的10人變?yōu)?人。

這樣的案例還有很多，比如滴滴出行AI Labs負責人葉杰平，被認為是滴滴戰(zhàn)勝Uber的關(guān)鍵人物，其帶領(lǐng)技術(shù)團隊主導了滴滴從搶單到智能派單的過渡。正是智能派單這個「殺手锏」，幫助滴滴在于 Uber 的廝戰(zhàn)中勝出。

再比如騰訊優(yōu)圖實驗室負責人賈佳亞，他的研發(fā)團隊涉獵多個領(lǐng)域，包括開展具備篩查青光眼能力的「覓影」項目，開發(fā)能將手語實時轉(zhuǎn)換成文字的AI手語翻譯機等。

那么，問題也就來了，這些科學家為何不在企業(yè)繼續(xù)待下去了？在侃科技頻道統(tǒng)計的15位「出走科學家」中，返回學術(shù)界是最多的選擇，達到7位，是否真如外界所言，工業(yè)界和學術(shù)界的目標不可兼得？

博二兔，不得一兔？

大廠對于成立AI Lab這件事的興趣，開始于2016年。

提到這一年，就繞不開AlphaGo與李在石的那場世紀圍棋大戰(zhàn)。也正是這場大戰(zhàn)，將AI推上一個前所未有的高度。2016年之前，國內(nèi)只有百度在AI方面進行大規(guī)模投入，而在那之后，AI Lab猶如雨后春筍。

當然，僅有一個AlphaGo還不足以令大廠耗費人力物力成立AI Lab，重要的是AI Lab背后的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新邏輯。

這個邏輯在李彥宏的《智能革命》一書里被著重提及，即互聯(lián)網(wǎng)大廠擁有的超大規(guī)模數(shù)據(jù)，比如圖像數(shù)據(jù)集、語音數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)下的預訓練模型等等，給AI算法提供了源源不斷的「養(yǎng)料」，而AI算法又匹配到了具體的技術(shù)產(chǎn)品，如推薦、搜索、廣告匹配等，這就形成了一個產(chǎn)品-數(shù)據(jù)-算法模型更新-產(chǎn)品的良性循環(huán)。

這種良性循環(huán)是大廠成立AI Lab的初衷，但顯然大廠忽略了兩個最重要的客觀因素：一個是時間，另一個是意外。

你永遠不知道驚喜和意外哪一個先來臨。

2020年疫情這只黑天鵝的到來，給整體的經(jīng)濟形勢蒙上了一層陰影。加之移動互聯(lián)網(wǎng)人口紅利的消散，大廠開始對效率和損益看得格外重要，只投入不產(chǎn)出的AI Lab和各種實驗室自然首當其沖。

最初這些大廠在招募科學家時給出的「不做業(yè)務，只做基礎(chǔ)研究和技術(shù)積累」的承諾或許是真實的，但在疫情和效益兩條紅線的擠壓下，這種初衷可能就會發(fā)生改變。

大廠希望AI Lab能夠盡快的融入產(chǎn)品和業(yè)務，然而對科學家們來說，學術(shù)則是首位。當兩者沖突無法調(diào)和時，這些AI大牛、首席科學家們離職也就再正常不過了。

去年2、3月份clubhouse大火的時候，當時有人在房間內(nèi)問李開復相關(guān)的問題：回國去大廠是做研究部門還是產(chǎn)品部門？李開復的回答是：國內(nèi)最好是去產(chǎn)品和核心部門，不要去研究部門。國內(nèi)未來3-5年最好是產(chǎn)業(yè)界做技術(shù)創(chuàng)新。

李開復的回答其實隱晦的說明了國內(nèi)「科學家出走潮」的原因：高層開始進行更理性的思考，試圖找回投入和產(chǎn)出的邊界，保證實驗室在未來有更高效的運作。

具體表象正是這些科學家出走前后大廠的動作：再比如字節(jié)AI Lab在馬維英離開之后，開始將各個研究小組下放到Data部門，相當于變相降級。

例如騰訊在2019年開始對部分實驗室的基礎(chǔ)研究人員，比如T3-1級別工程師的激勵和期權(quán)發(fā)放相對更加謹慎，和之前相比有了相對明顯的下降。

以及坊間盛傳騰訊AI Lab將「學術(shù)有影響，工業(yè)有產(chǎn)出」的使命順序顛倒，這種調(diào)換也表明騰訊AI Lab的方向變化。并且在張潼離開后，騰訊AI Lab與具體業(yè)務的結(jié)合也在變多，比如王者榮耀的策略協(xié)作型AI「絕悟」和首個「電競虛擬人」——天鵝靜（T.E.G）等。

「博二兔，不得一兔」指的是「做事時心有旁騖，精力分散，最后什么都做不好?！苟ヂ?lián)網(wǎng)大廠如今在對待AI Lab這件事上顯然有了類似的傾向，不能讓馬兒跑又不讓馬兒吃草，最終可能真的會什么都做不好。

而如何避免這種形勢的出現(xiàn)？答案就在我們之前提到的第一個客觀因素里——時間的重要性。

長期主義的勝利

在互聯(lián)網(wǎng)大廠的AI Lab出現(xiàn)之前，微軟亞洲研究院(MSRA)是科學家在產(chǎn)業(yè)層面的集中地。后來活躍在各大互聯(lián)網(wǎng)公司的技術(shù)負責人、首席科學家大多都有微軟亞洲研究院的背景，比如百度的張亞勤、小米的林斌、阿里的王堅、海爾的趙峰、字節(jié)的馬維英以及金山的張宏江等等。

而這些人都有一個共同的特征，即普遍都在微軟亞洲研究院待的很久：張亞勤15年、王堅9年、張宏江12年以及馬維英16年，這與今天「科學家出走潮」的短暫形成了鮮明對比。

眾多科學家之所以能待的足夠久，一方面是MSRA設立的早，在國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)萌芽早期（2001年）就成立了；另一方面是MSRA的學術(shù)風氣，承諾為研究人員提供豐富的研究資源和長期的支持，鼓勵研究人員要有長遠的眼光和富于冒險的精神。

這種賦有長期主義精神的學術(shù)風氣奠定了MSRA二十年的屹立不倒，并且其研究成果也并非純學術(shù)，也有很多產(chǎn)業(yè)向的應用。

MSRA的自然用戶界面、以數(shù)字為中心的計算、互聯(lián)網(wǎng)搜索與在線廣告等領(lǐng)域的研究成果，過去幾十年逐漸轉(zhuǎn)移到微軟的核心產(chǎn)品中，如Office、Windows、Bing、Xbox、Kinect、Azure、微軟小冰等。

科研是創(chuàng)造型的，和藝術(shù)創(chuàng)作一樣需要積累以及靈感。你沒有辦法逼一個藝術(shù)家必須一年內(nèi)畫出一幅值1億美元的畫。同樣，也沒有辦法讓一個科學家在短時間內(nèi)拿出有影響力的成績。

當然，企業(yè)本質(zhì)上就是要盈利，科學家在企業(yè)內(nèi)部做研究到最后也要走向應用研究。Facebook早期也有過類似的階段，后來逐漸將話語權(quán)由學術(shù)研究轉(zhuǎn)向產(chǎn)品業(yè)務。

只不過，這需要一個前提：企業(yè)有足夠的資金和耐心留給科學家做學術(shù)研究。

網(wǎng)絡上曾有一個未經(jīng)證實的消息，上世紀90年代華為技術(shù)部門在某個國際知名科技論壇上，意外地發(fā)現(xiàn)了一篇關(guān)于應用數(shù)學技術(shù)研究的論文。這份論文的結(jié)論對華為正在研究的3G技術(shù)，有著指導性作用。于是任正非就命令HR把這位俄羅斯天才數(shù)學家以200萬美元的年薪招攬進了華為。

雖然這種傳聞有一些故事性，但在2019年的采訪中任正非對媒體吐露過，華為當時就有700多個數(shù)學家、800多個物理學家和120多個化學家。最近一次關(guān)于科學家入職華為的新聞是去年12月，2002年獲菲爾茲國際數(shù)學獎獲得者洛朗·拉福格加入華為。

以至于在有關(guān)大廠AI Lab的印象中，知乎上流傳甚廣的看法是國內(nèi)只有H廠和B廠是給予科學家更多的時間、自由度和耐心的企業(yè)了。

結(jié)語

盡管「科學家出走潮」已是既定事實，但在我們統(tǒng)計的15位科學家中，包括7位返回學術(shù)界，還有3位繼續(xù)在原研究領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)，2位進入資本市場，2位加入其它公司，也就是說雖然他們從大廠離開，但仍舊在利用自己的學識和見解，幫助產(chǎn)業(yè)和公司在AI這條賽道上獲得更大的成功，以及堅定的看多中國AI的明天。