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，在成熟期做產業，在衰落期做教育。」
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。一個明顯的證據就是，在那前后還有一批互聯網大廠在積極的籌備和成立AI lab：
騰訊和字節的AI Lab成立于2016年；網易互娛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年初整合內部AI相關業務正式成立了美團AI平臺……
這些可以被看作是國內AI產業繁榮的一個表現，但同時也不能忽視的一個事實是：過去幾年，延續吳恩達「三步走」策略的大廠AI lab科學家也不在少數。
據不完全統計，過去5年大約有15位科學家從互聯網大廠離職。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？
今天陸續出走的科學家，都實打實為企業做過突出貢獻。
2017年加入阿里的王剛，就為同年7月阿里發布的天貓精靈X1貢獻了多項研究成果，其中還包括單獨研發的AliGenie語音識別。去年云棲大會發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4年打造的產品」。
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導下創建了iDST（數據科學與技術研究院），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據孵化器團隊，又先后帶領團隊打造了ET城市大腦 、ET工業大腦、ET農業大腦等等。
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，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年加入字節跳動的馬維英，在其任職的3年時間里，字節AI Lab和馬維英智能推薦算法給予了字節短視頻產品很大的技術支持。
而馬維英于2020年7月離開后，字節AI Lab一直處于沒有實際負責人的狀態，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AI Lab的管理團隊由原來的10人變為7人。
這樣的案例還有很多，比如滴滴出行AI Labs負責人葉杰平，被認為是滴滴戰勝Uber的關鍵人物，其帶領技術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 的廝戰中勝出。
再比如騰訊優圖實驗室負責人賈佳亞，他的研發團隊涉獵多個領域，包括開展具備篩查青光眼能力的「覓影」項目，開發能將手語實時轉換成文字的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繼續待下去了？在侃科技頻道統計的15位「出走科學家」中，返回學術界是最多的選擇，達到7位，是否真如外界所言，工業界和學術界的目標不可兼得？
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。也正是這場大戰，將AI推上一個前所未有的高度。2016年之前，國內只有百度在AI方面進行大規模投入，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背后的技術和產業創新邏輯。
這個邏輯在李彥宏的《智能革命》一書里被著重提及，即互聯網大廠擁有的超大規模數據，比如圖像數據集、語音數據、視頻數據、文本數據下的預訓練模型等等，給AI算法提供了源源不斷的「養料」，而AI算法又匹配到了具體的技術產品，如推薦、搜索、廣告匹配等，這就形成了一個產品-數據-算法模型更新-產品的良性循環。
這種良性循環是大廠成立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，給整體的經濟形勢蒙上了一層陰影。加之移動互聯網人口紅利的消散，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「不做業務，只做基礎研究和技術積累」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生改變。
大廠希望AI Lab能夠盡快的融入產品和業務，然而對科學家們來說，學術則是首位。當兩者沖突無法調和時，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，當時有人在房間內問李開復相關的問題：回國去大廠是做研究部門還是產品部門？李開復的回答是：國內最好是去產品和核心部門，不要去研究部門。國內未來3-5年最好是產業界做技術創新。
李開復的回答其實隱晦的說明了國內「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研究人員，比如T3-1級別工程師的激勵和期權發放相對更加謹慎，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「學術有影響，工業有產出」的使命順序顛倒，這種調換也表明騰訊AI Lab的方向變化。并且在張潼離開后，騰訊AI Lab與具體業務的結合也在變多，比如王者榮耀的策略協作型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。」而互聯網大廠如今在對待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？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
在互聯網大廠的AI Lab出現之前，微軟亞洲研究院(MSRA)是科學家在產業層面的集中地。后來活躍在各大互聯網公司的技術負責人、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，在國內互聯網萌芽早期（2001年）就成立了；另一方面是MSRA的學術風氣，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，也有很多產業向的應用。
MSRA的自然用戶界面、以數字為中心的計算、互聯網搜索與在線廣告等領域的研究成果，過去幾十年逐漸轉移到微軟的核心產品中，如Office、Windows、Bing、Xbox、Kinect、Azure、微軟小冰等。
科研是創造型的，和藝術創作一樣需要積累以及靈感。你沒有辦法逼一個藝術家必須一年內畫出一幅值1億美元的畫。同樣，也沒有辦法讓一個科學家在短時間內拿出有影響力的成績。
當然，企業本質上就是要盈利，科學家在企業內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，后來逐漸將話語權由學術研究轉向產品業務。
只不過，這需要一個前提：企業有足夠的資金和耐心留給科學家做學術研究。
網絡上曾有一個未經證實的消息，上世紀90年代華為技術部門在某個國際知名科技論壇上，意外地發現了一篇關于應用數學技術研究的論文。這份論文的結論對華為正在研究的3G技術，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多個數學家、800多個物理學家和120多個化學家。最近一次關于科學家入職華為的新聞是去年12月，2002年獲菲爾茲國際數學獎獲得者洛朗·拉福格加入華為。
以至于在有關大廠AI Lab的印象中，知乎上流傳甚廣的看法是國內只有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了。
結語
盡管「科學家出走潮」已是既定事實，但在我們統計的15位科學家中，包括7位返回學術界，還有3位繼續在原研究領域創業，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，幫助產業和公司在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。