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人工智能重点实验室名单(人工智能教育部重点实验室)

「在上升期做科研,在成熟期做产业,在衰落期做教育。」

这三步分别对应了吴恩达的工作履历,其中第二步指的正是他在谷歌和百度的这段时间。

当然,AI在2017年进入衰落期这个观点并不准确。一个明显的证据就是,在那前后还有一批互联网大厂在积极的筹备和成立AI lab:

腾讯和字节的AI Lab成立于2016年;网易互娱AI Lab和阿里达摩院都是2017年;滴滴AI Lab成立于2018年年初;美团于2020年初整合内部AI相关业务正式成立了美团AI平台……

这些可以被看作是国内AI产业繁荣的一个表现,但同时也不能忽视的一个事实是:过去几年,延续吴恩达「三步走」策略的大厂AI lab科学家也不在少数。

据不完全统计,过去5年大约有15位科学家从互联网大厂离职。其中大部分集中在2020年和2021年,在离开之前,他们几乎都担任着要职,比如AI实验室的负责人或集团首席科学家。

最近一个从大厂离职的科学家是阿里巴巴副总裁、达摩院自动驾驶实验室负责人王刚,而他的离职,也被外界形容为「科学家出走潮」的又一案例。

而他们的出走开始令外界产生疑惑,是大厂留不住科学家?还是AI真的到了衰退期?

大厂留不住科学家?

今天陆续出走的科学家,都实打实为企业做过突出贡献。

2017年加入阿里的王刚,就为同年7月阿里发布的天猫精灵X1贡献了多项研究成果,其中还包括单独研发的AliGenie语音识别。去年云栖大会发布的阿里首款物流无人车「小蛮驴」,官方给的定论也是「王刚带队历经4年打造的产品」。

早于王刚两个月离职的漆远,是达摩院金融智能的负责人,同时也是蚂蚁AI首席科学家以及蚂蚁金服人工智能部负责人。漆远2014年加入阿里,和另外一名负责人在王坚的领导下创建了iDST(数据科学与技术研究院),也就是阿里达摩院的前身。

更早时候离开的阿里云首席科学家闵万里,更是从头组建了阿里的大数据孵化器团队,又先后带领团队打造了ET城市大脑 、ET工业大脑、ET农业大脑等等。

与阿里的科学家相比,2017年9月出任京东集团副总裁的周伯文,被认为一手缔造了京东的AI基础,为京东打造了人工智能研究院和人工智能开放平台。

同样2017年加入字节跳动的马维英,在其任职的3年时间里,字节AI Lab和马维英智能推荐算法给予了字节短视频产品很大的技术支持。

而马维英于2020年7月离开后,字节AI Lab一直处于没有实际负责人的状态,之后又在2021年8月和10月,先后失去李磊和王长虎两名科学家,致使字节AI Lab的管理团队由原来的10人变为7人。

这样的案例还有很多,比如滴滴出行AI Labs负责人叶杰平,被认为是滴滴战胜Uber的关键人物,其带领技术团队主导了滴滴从抢单到智能派单的过渡。正是智能派单这个「杀手锏」,帮助滴滴在于 Uber 的厮战中胜出。

再比如腾讯优图实验室负责人贾佳亚,他的研发团队涉猎多个领域,包括开展具备筛查青光眼能力的「觅影」项目,开发能将手语实时转换成文字的AI手语翻译机等。

那么,问题也就来了,这些科学家为何不在企业继续待下去了?在侃科技频道统计的15位「出走科学家」中,返回学术界是最多的选择,达到7位,是否真如外界所言,工业界和学术界的目标不可兼得?

博二兔,不得一兔?

大厂对于成立AI Lab这件事的兴趣,开始于2016年。

提到这一年,就绕不开AlphaGo与李在石的那场世纪围棋大战。也正是这场大战,将AI推上一个前所未有的高度。2016年之前,国内只有百度在AI方面进行大规模投入,而在那之后,AI Lab犹如雨后春笋。

当然,仅有一个AlphaGo还不足以令大厂耗费人力物力成立AI Lab,重要的是AI Lab背后的技术和产业创新逻辑。

这个逻辑在李彦宏的《智能革命》一书里被着重提及,即互联网大厂拥有的超大规模数据,比如图像数据集、语音数据、视频数据、文本数据下的预训练模型等等,给AI算法提供了源源不断的「养料」,而AI算法又匹配到了具体的技术产品,如推荐、搜索、广告匹配等,这就形成了一个产品-数据-算法模型更新-产品的良性循环。

这种良性循环是大厂成立AI Lab的初衷,但显然大厂忽略了两个最重要的客观因素:一个是时间,另一个是意外。

你永远不知道惊喜和意外哪一个先来临。

2020年疫情这只黑天鹅的到来,给整体的经济形势蒙上了一层阴影。加之移动互联网人口红利的消散,大厂开始对效率和损益看得格外重要,只投入不产出的AI Lab和各种实验室自然首当其冲。

最初这些大厂在招募科学家时给出的「不做业务,只做基础研究和技术积累」的承诺或许是真实的,但在疫情和效益两条红线的挤压下,这种初衷可能就会发生改变。

大厂希望AI Lab能够尽快的融入产品和业务,然而对科学家们来说,学术则是首位。当两者冲突无法调和时,这些AI大牛、首席科学家们离职也就再正常不过了。

去年2、3月份clubhouse大火的时候,当时有人在房间内问李开复相关的问题:回国去大厂是做研究部门还是产品部门?李开复的回答是:国内最好是去产品和核心部门,不要去研究部门。国内未来3-5年最好是产业界做技术创新。

李开复的回答其实隐晦的说明了国内「科学家出走潮」的原因:高层开始进行更理性的思考,试图找回投入和产出的边界,保证实验室在未来有更高效的运作。

具体表象正是这些科学家出走前后大厂的动作:再比如字节AI Lab在马维英离开之后,开始将各个研究小组下放到Data部门,相当于变相降级。

例如腾讯在2019年开始对部分实验室的基础研究人员,比如T3-1级别工程师的激励和期权发放相对更加谨慎,和之前相比有了相对明显的下降。

以及坊间盛传腾讯AI Lab将「学术有影响,工业有产出」的使命顺序颠倒,这种调换也表明腾讯AI Lab的方向变化。并且在张潼离开后,腾讯AI Lab与具体业务的结合也在变多,比如王者荣耀的策略协作型AI「绝悟」和首个「电竞虚拟人」——天鹅静(T.E.G)等。

「博二兔,不得一兔」指的是「做事时心有旁骛,精力分散,最后什么都做不好。」而互联网大厂如今在对待AI Lab这件事上显然有了类似的倾向,不能让马儿跑又不让马儿吃草,最终可能真的会什么都做不好。

而如何避免这种形势的出现?答案就在我们之前提到的第一个客观因素里——时间的重要性。

长期主义的胜利

在互联网大厂的AI Lab出现之前,微软亚洲研究院(MSRA)是科学家在产业层面的集中地。后来活跃在各大互联网公司的技术负责人、首席科学家大多都有微软亚洲研究院的背景,比如百度的张亚勤、小米的林斌、阿里的王坚、海尔的赵峰、字节的马维英以及金山的张宏江等等。

而这些人都有一个共同的特征,即普遍都在微软亚洲研究院待的很久:张亚勤15年、王坚9年、张宏江12年以及马维英16年,这与今天「科学家出走潮」的短暂形成了鲜明对比。

众多科学家之所以能待的足够久,一方面是MSRA设立的早,在国内互联网萌芽早期(2001年)就成立了;另一方面是MSRA的学术风气,承诺为研究人员提供丰富的研究资源和长期的支持,鼓励研究人员要有长远的眼光和富于冒险的精神。

这种赋有长期主义精神的学术风气奠定了MSRA二十年的屹立不倒,并且其研究成果也并非纯学术,也有很多产业向的应用。

MSRA的自然用户界面、以数字为中心的计算、互联网搜索与在线广告等领域的研究成果,过去几十年逐渐转移到微软的核心产品中,如Office、Windows、Bing、Xbox、Kinect、Azure、微软小冰等。

科研是创造型的,和艺术创作一样需要积累以及灵感。你没有办法逼一个艺术家必须一年内画出一幅值1亿美元的画。同样,也没有办法让一个科学家在短时间内拿出有影响力的成绩。

当然,企业本质上就是要盈利,科学家在企业内部做研究到最后也要走向应用研究。Facebook早期也有过类似的阶段,后来逐渐将话语权由学术研究转向产品业务。

只不过,这需要一个前提:企业有足够的资金和耐心留给科学家做学术研究。

网络上曾有一个未经证实的消息,上世纪90年代华为技术部门在某个国际知名科技论坛上,意外地发现了一篇关于应用数学技术研究的论文。这份论文的结论对华为正在研究的3G技术,有着指导性作用。于是任正非就命令HR把这位俄罗斯天才数学家以200万美元的年薪招揽进了华为。

虽然这种传闻有一些故事性,但在2019年的采访中任正非对媒体吐露过,华为当时就有700多个数学家、800多个物理学家和120多个化学家。最近一次关于科学家入职华为的新闻是去年12月,2002年获菲尔兹国际数学奖获得者洛朗·拉福格加入华为。

结语

尽管「科学家出走潮」已是既定事实,但在我们统计的15位科学家中,包括7位返回学术界,还有3位继续在原研究领域创业,2位进入资本市场,2位加入其它公司,也就是说虽然他们从大厂离开,但仍旧在利用自己的学识和见解,帮助产业和公司在AI这条赛道上获得更大的成功,以及坚定的看多中国AI的明天。

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