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文 | 20社，作者 | 李賢煥 編輯 | 王曉玲
在這個冬天的裁員大潮中，科學(xué)家也正在離開互聯(lián)網(wǎng)。11月，復(fù)旦大學(xué)官宣原螞蟻集團副總裁、AI團隊負責人漆遠正式加入復(fù)旦大學(xué)，出任復(fù)旦大學(xué)“浩清教授”及復(fù)旦人工智能創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)研究院院長。
漆遠只是近期離開互聯(lián)網(wǎng)大廠的科學(xué)家之一。差不多與他回歸學(xué)界同時，京東技術(shù)委員會主席周伯文也已從京東離職創(chuàng)業(yè)。
“幾乎每個月都能看到大廠科學(xué)家離職的消息。”剛剛離開某大廠AI研究院的明德說。這讓他有些感慨。正如一位知乎答主在一個回復(fù)里說的：“這波AI熱潮階段性結(jié)束，神仙們歸隱山林，普通煉丹師該考慮轉(zhuǎn)型了。”
科學(xué)家當年高調(diào)加入，又在如今低調(diào)離場，人來人往也見證了AI領(lǐng)域從絕對的熱潮轉(zhuǎn)為低谷。
作為一名普通“煉丹師”，明德覺得在大廠做科研日子自然沒有大學(xué)里好，除了研究方向有些受限，還要和業(yè)務(wù)部門搶項目，但大廠開出的體面薪酬也是其他地方所給不了的。
“沒辦法，科學(xué)家也要背KPI。”
在阿里的7年時間里，漆遠曾任阿里數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)院執(zhí)行院長、螞蟻集團首席AI科學(xué)家及數(shù)據(jù)智能委員會主席，也完整經(jīng)歷了一個大廠研究院的成長和動蕩。
2014年，當時已經(jīng)是美國普渡大學(xué)計算機系和統(tǒng)計學(xué)系終身教授的漆遠，在阿里技術(shù)委員會主席王堅的邀約下，登上了回國的飛機。為了拉來漆遠，王堅給出的“誘惑”是阿里用之不盡的商業(yè)數(shù)據(jù)，大量數(shù)據(jù)的價值蘊藏其中，并讓漆遠在建立超大規(guī)模機器學(xué)習(xí)平臺。
與漆遠同一時期回來的，還有美國密歇根州立大學(xué)終身教授金榕，阿里數(shù)據(jù)技術(shù)研究院iDST就此創(chuàng)立，當年這個號稱阿里最神秘部門，目標是確保阿里在未來數(shù)十年做到技術(shù)領(lǐng)先的地位。
但風(fēng)風(fēng)火火的iDST就像是一場淺嘗輒止的嘗試，iDST成立不久，就發(fā)現(xiàn)技術(shù)突破、落地的時間被低估，而這些從高校邁入商業(yè)公司的科學(xué)家，身在局中也不得不跟著轉(zhuǎn)身。
2015年夏天，成立不到一年的iDST被迅速拆分，這些被王堅邀請回來的科學(xué)家走出實驗室不到一年，就被送往各個事業(yè)線，其中金榕去了淘系；漆遠則去了螞蟻金服。
“說白了，技術(shù)和商業(yè)能不能相互理解，這可能是當時最大的矛盾。”后來漆遠在回顧這場實驗時表示。
據(jù)此前媒體報道，當時阿里對于iDST的角色定位，是要做阿里其他部門不愿做也做不了的事情。而這個創(chuàng)新部門，也沒有背負績效考核目標。
但事情漸漸發(fā)生了一些變化。技術(shù)和商業(yè)的矛盾不容易解決，但打造技術(shù)研究院的意愿仍在，于是在2016年，達摩院計劃被提了出來，許多iDST的舊部后來也選擇加入達摩院。相比前身iDST沒有績效考核，達摩院計劃在提出時就強調(diào)，其使命是技術(shù)創(chuàng)新，但需要結(jié)合阿里的具體業(yè)務(wù)。
AI落地困難自然是造成這一困境的重要原因。
事實上，AI這一波的紅利本質(zhì)上來源于大數(shù)據(jù)、大算力的提升，所謂“多人工少智能”，大多數(shù)漂亮的paper在實際業(yè)務(wù)中效果都比較差，直接的結(jié)果就是商業(yè)化進度不理想。
大公司成立研究院，本質(zhì)上都希望借助公司已有的數(shù)據(jù)和平臺去做一些工作，最終反哺公司的業(yè)務(wù)，但在實際上，就像AI四小龍作為這一波熱潮中的代表一直沒能贏利，企業(yè)所遇到的商業(yè)化問題，互聯(lián)網(wǎng)AI研究院也差不多都遇上了。
但科學(xué)家和業(yè)務(wù)之間的矛盾，體現(xiàn)的最明顯的并不是在管理者身上，而是那些夾在科研和業(yè)務(wù)之間的研究員，不僅要有成果，也不能只專注于手頭的科研工作。
對于他們來說，就是在接連的架構(gòu)調(diào)整之中，“一陣要配合業(yè)務(wù)，一陣又要注重研究產(chǎn)出。”
其實，這種情況不僅存在于阿里，研究和業(yè)務(wù)產(chǎn)出之間的矛盾在各個企業(yè)研究院都廣泛存在。
一位先后待過大廠研究部門和業(yè)務(wù)部門的技術(shù)人士對20社表示，在與騰訊的研究院和阿里達摩院合作的過程中可以感受到，共同點是科學(xué)家們光產(chǎn)出paper是不夠的，他們都有業(yè)務(wù)產(chǎn)出的壓力，為此甚至有人會挨個和業(yè)務(wù)部門的人接觸，目的是“分到一些業(yè)務(wù)”。
而字節(jié)跳動AI Lab實驗室在架構(gòu)上直接屬于字節(jié)跳動的Data部門。據(jù)科技媒體量子位消息，去年馬維英作為實驗室主任離開后，AI Lab下的各個組直接對接Data部門，這意味著，AI Lab在字節(jié)跳動技術(shù)體系內(nèi)的地位進一步下降。
“業(yè)務(wù)部門可能以前是對研究院抱有很大期待的，但經(jīng)過這么多年發(fā)展，發(fā)現(xiàn)很多很頂尖的paper，在業(yè)務(wù)里其實是沒法用的。”上述人士表示。
這就是做研究和業(yè)務(wù)的巨大鴻溝，一個例子是，做研究的時候，用到的數(shù)據(jù)可能是很完美的，但實際上業(yè)務(wù)里的數(shù)據(jù)很復(fù)雜很“臟”，反而可能是一些簡單的策略會更有效。
“作為業(yè)務(wù)部門其實也不太樂意和他們合作，就算是包給他們做，洗數(shù)據(jù)、調(diào)模型這些事情還是要我們來配合，再加上一些溝通的成本，還不如業(yè)務(wù)部門自己解決。”該人員表示，合作之后，雙方可能還要掰扯一些KPI計算分配這些細節(jié)問題。
因而，很多時候業(yè)務(wù)部門把一些邊角的工作給到了研究部門，核心的業(yè)務(wù)扔緊握在自己手上，最終研究部門的成績也不會出彩。
這導(dǎo)致研究部門非常尷尬。
一位業(yè)內(nèi)人士表示，大佬們在業(yè)務(wù)和科研之間搖擺，跳來跳去都還有響亮的title，那埋頭做科研的一線研究員就可能夾在其中，耗費了自己的科研生涯。
“在大公司做科研，向上管理非常重要，但不是每個高校出身的研究員都能掌握這項職場技能。有的出身藤校博士的研究員，在里面折騰了幾年至今還只是P7，現(xiàn)在想搞點自己感興趣的項目都很難。”上述人士表示。
對科學(xué)家來說，學(xué)界才是他們原本更熟悉的地方。互聯(lián)網(wǎng)公司的出現(xiàn)、前沿技術(shù)的需求，讓這一領(lǐng)域的學(xué)者有了更多進入業(yè)界的可能。
計算機是少數(shù)可以選擇在高?；蜻M入業(yè)界搞科研的專業(yè)。在行業(yè)高速發(fā)展的時期里，這種專業(yè)的特殊性讓這批象牙塔里的學(xué)者趕上了時代紅利。
隨著AI熱潮興起，AI基礎(chǔ)研究者有機會離開學(xué)術(shù)圈，投身工業(yè)界。在頂尖人才有限的情況下，谷歌、微軟、亞馬遜和蘋果這些最有錢的科技巨頭大手一揮就開出5倍以上的薪資招攬科研人員加入，搶人的同時也希望推動AI在公司內(nèi)部發(fā)展。
比較典型的案例是，2015年，Uber從卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的機器人實驗室打包帶走了40人，其中亦不乏教授級學(xué)者。2018年，深度學(xué)習(xí)三巨頭Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton獲得了被稱為諾貝爾計算學(xué)獎的圖靈獎。當時，其中有兩人已經(jīng)從學(xué)界跨入業(yè)界，Geoffrey Hinton當時已經(jīng)進入了谷歌，Yann LeCun則在Facebook。
同一時間，國內(nèi)的百度、阿里、騰訊、滴滴等巨頭也紛紛跟進，除了優(yōu)厚的待遇，科技公司還能提供業(yè)務(wù)上產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)以及資源，這對AI研究者來說也有著莫大的吸引力，在理想情況下，這能夠為后者的研究成果落地提供最全面的支持。
于是，大批學(xué)者走出象牙塔，來到大公司。
這在當時甚至引發(fā)了一場人才危機。畢竟高校仍是前沿技術(shù)的重要發(fā)源地，學(xué)界看著一個個大牛離開高校走進科技公司的大門，紛紛表示教授離職率的急劇上升，會影響高素質(zhì)學(xué)生的培養(yǎng)，從源頭上阻礙了這個技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。
但這已經(jīng)是幾年前的事情了。事實上，行業(yè)發(fā)展在短短兩三年內(nèi)迅速轉(zhuǎn)向，AI在行業(yè)落地進展不及預(yù)期，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)自身增長趨于放緩，代表著長期主義的基礎(chǔ)研究，在許多企業(yè)里不再是最緊要的事情。
周伯文和漆遠的選擇代表了目前互聯(lián)網(wǎng)科學(xué)家的離職的兩大去向：創(chuàng)業(yè)和回歸學(xué)術(shù)。
再早之前的8月，字節(jié)跳動人工智能實驗室總監(jiān)李磊離職，入職加州大學(xué)圣巴巴拉分校（UCSB）。這位80后是NLP領(lǐng)域的大牛，曾被稱為百度美國深度學(xué)習(xí)實驗室的少帥科學(xué)家。
今年3月份，騰訊副總裁、AI Lab院長姚星，在騰訊待了17年的技術(shù)高管選擇離職創(chuàng)業(yè)，瞄準的是“全真互聯(lián)網(wǎng)”，一開始就拿到了高榕、五源、高瓴等資本的支持。
去年7月，字節(jié)跳動副總裁、人工智能實驗室主任馬維英離職，跟隨原百度總裁張亞勤的腳步，赴清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院任職。
對互聯(lián)網(wǎng)公司來說，從過去以豐厚的待遇挖來科學(xué)家，到如今紛紛出走，也顯示出當AI發(fā)展遇到瓶頸、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)增長也趨于停滯的時候，高投入?yún)s短期看不到回報的AI研究被率先冷落。
事實上，互聯(lián)網(wǎng)公司在前沿技術(shù)上的大量投入，與短期見不到商業(yè)落地的矛盾到哪都存在。
不管是國內(nèi)還是國外，AI研究院的作用都可以大致分為三類：
基礎(chǔ)研究作為技術(shù)儲備，可能未來有很大用處；為實際業(yè)務(wù)提供支持，強調(diào)和實際場景結(jié)合實現(xiàn)技術(shù)落地、商業(yè)化；秀肌肉，考驗企業(yè)的公關(guān)能力以達到宣傳、吸引人才的效果。
但就算是在硅谷，能堅持大量資源投入、為科學(xué)家研究提供高自由度的公司可能也只有谷歌、微軟和Facebook。這也顯示出，基礎(chǔ)研究需要長期高額的投入，但遙遠且模糊的回報讓這場游戲變得不是每家公司都玩得起。
比如在谷歌的版圖里，DeepMind是大公司研究院的標桿，即便如此，商業(yè)化的壓力依然存在。
DeepMind的研究實力大概是不用質(zhì)疑的。2016年推出了AlphaGo，兩盤圍棋分別擊敗兩個世界級選手，讓全球AI行業(yè)邁入到一個新的階段。今年以來，DeepMind 先是推出了驚人的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測 AI——AlphaFold 2，以及AlphaGo 的進階版——MuZero。
谷歌也是個好金主，2014年以6億美元收購之后，給到的條件可以說是優(yōu)渥，雙方簽訂的協(xié)議里指出，DeepMind能夠獨立運營，在不失去控股權(quán)的前提下獲得了Google提供的現(xiàn)金流和計算能力。
DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人Humayun Sheikh自己也說過，“如果谷歌沒有以6 億美元的價格收購DeepMind，他們的AI實驗室可能已經(jīng)破產(chǎn)。”
DeepMind自從2010年正式成立以來，就從沒實現(xiàn)過盈利。
過往報道顯示，DeepMind的主要營收來自Google和YouTube等內(nèi)部項目。就是這樣一個傾斜了無數(shù)資源的研究院，只是在內(nèi)部落地，就已經(jīng)困難重重。
比如借助DeepMind的研究，在安卓的電池管理上方面加入AI功能，通過智能管理手機電量使用的方式優(yōu)化電池壽命；以及通過將DeepMind的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用到的谷歌數(shù)據(jù)中心，降低能源成本。
但這些成果帶來的收益到目前仍難以計算，但可以看到的數(shù)據(jù)是，人員規(guī)模在千人左右的DeepMind每年要燒掉數(shù)億元。
2020年底，DeepMind披露了財務(wù)報告：2019年虧損達4.77億英鎊，與2018年幾乎齊平。財務(wù)問題也讓DeepMind和母公司之間矛盾不斷。
今年5月，《華爾街日報》爆料，DeepMind已經(jīng)和谷歌爭吵了數(shù)年，前者希望在運營上獲得更多自主權(quán)，以及一個獨立的法律架構(gòu)。但谷歌最終收緊了對AI研究的控制，在今年徹底拒絕了這一請求。
與此同時，谷歌原本就有多個AI研究團隊，在收購了DeepMind之后，就和已有研究團隊如Google Brain產(chǎn)生了不愉快。據(jù)The Information消息，有谷歌員工不滿于Deepmind的特殊地位，他表示Google Brain已經(jīng)證明了自身的價值，他們所做的事情是基于谷歌已有的業(yè)務(wù)，開發(fā)例如優(yōu)化地圖的圖像識別功能、優(yōu)化語音識別能力之類的工作。
但轉(zhuǎn)頭一看，DeepMind研究的東西看起來很厲害，但折騰了幾年什么錢也賺不到，可能未來十年時間都做不到收支平衡。更可氣的是，在團隊之間的交流當中，他們發(fā)現(xiàn)DeepMind的高管似乎并不欣賞谷歌已經(jīng)開發(fā)的機器學(xué)習(xí)算法，因此頗有抱怨。
最舍得在基礎(chǔ)研究上砸錢的谷歌尚且如此，就更別說靠著融資運營的AI初創(chuàng)。比如在2016年，由三巨頭之一的Yoshua Bengio創(chuàng)立的AI公司Element AI就因為落地不順利，在去年燒完了所有融資之后黯然倒閉。
而在國內(nèi)，能夠看到較完整財務(wù)數(shù)據(jù)的就只有被稱為AI四小龍的商湯、曠視、云從和依圖，他們已經(jīng)是此次AI創(chuàng)業(yè)熱潮中的明星公司。
四家公司在一級市場融資接近500億元，總估值超過了1400億元。隨著技術(shù)逐漸成熟，商業(yè)化的腳步卻遲遲沒有達到理想的進展。
根據(jù)弗若斯特沙利文報告，以去年的收入計算，商湯已經(jīng)是亞洲范圍內(nèi)最大的AI軟件公司。在中國計算機視覺軟件供應(yīng)商市場，商湯科技以11%的市場份額排名第一，第二名市場份額為6%。
但不管是排第一還是第二，沒有一家公司真正掙了錢。
招股書顯示，商湯科技在過去三年半累計虧損242.72億元，曠視2018-2020三年累計虧損127.7億元，云從這三年虧損超26億元，依圖兩年半虧損61億元?；旧蠈儆谫u的越多，就虧的越多。
AI四小龍的窘境是整個行業(yè)進展緩慢的集中表現(xiàn)，據(jù)業(yè)內(nèi)人士介紹，AI落地主要以to B/G的模式為主，更像是做著定制化外包的角色，還存在因無法直接用戶群體而缺少海量的數(shù)據(jù)問題。
當現(xiàn)在AI發(fā)展遇到瓶頸，大廠高層的耐心可能就沒那么多了。
明德說，做研究需要長期穩(wěn)定的投入，自己也不愿意在企業(yè)被考核、一直被業(yè)務(wù)糾纏，還是希望回到比較自由的高校。
近幾年，中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭被吐槽離基礎(chǔ)科研越來越遠，離賣菜越來越近。一個被經(jīng)常引用的例證是，在《麻省理工科技評論》評選出2020年“十大顛覆性技術(shù)”中，并無中國互聯(lián)網(wǎng)公司的身影。而AI，原本是離互聯(lián)網(wǎng)最近的一個基礎(chǔ)研究方向。
（明德為化名）
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