本
文
摘
要
「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。
