張雪

科學家逃離企業(yè)的故事，依舊在繼續(xù)。

從2019年AI（人工智能）行業(yè)遇冷以來，一些大型互聯網公司或者AI明星的科學家“出走”的戲碼就一直不曾間斷。

據虎嗅不完全統(tǒng)計，國內知名AI科學家職位變動人數達十余位。而這與幾年前，各大公司紛紛爭搶頭部AI人才的現象對比明顯，一時間這種巨大的反差也引來了業(yè)內的唏噓。

AI科學家沒有在企業(yè)中體現出應有的商業(yè)價值，是這種轉變的通解，比如那些帶著科研光環(huán)加入阿里的科學家們，最終有的又帶著對阿里的失望而離開，他們或走入高校，或選擇跳槽，那另一方面，依靠高校，或者高校中教授出來創(chuàng)業(yè)的情況還比比皆是，比如清華大學機械工程系長聘教授朱煜創(chuàng)辦了“華卓精科”和“華海清科”兩家半導體領域公司。

為了尋求這種轉變之下更為深層的原因，我們對這些科學家進行了采訪和調查，試圖找到一個包含多個子集的標準答案。

前序：AI科學家走出象牙塔

人才的故事總是離不開行業(yè)的發(fā)展背景。

追本溯源，我們還需要回到2016年的AI浪潮開始。

彼時，AI之風剛剛興起，國內創(chuàng)業(yè)熱情空前，并涌現出了多家AI明星公司，他們動輒融資過億，估值更是一路高漲。比如，商湯在2017年和2018年兩年間就融資數十億美元，其中僅2018年，融資總額就達到了22.2億美元，估值也從2017年底的20億美元猛增至了60億美元。

據公開資料記載，2016年—2018年間，AI行業(yè)的投融資事件多達兩千多起，融資金額也再創(chuàng)新高，多達2500億元。而資本的流向往往也決定了頂級人才的流向。

熟悉這個行業(yè)的都知道，因為涉及到前沿技術，在這個階段，各個企業(yè)還是跑馬圈地，秀學術肌肉的時期，不管你是互聯網巨頭還是創(chuàng)業(yè)新秀，相對來講，大家還是處在同一個起跑線上。

于是，當時最多的報道就是AI公司在頂級學術期刊和比賽的獲獎消息，例如CVPR作為計算機視覺領域世界三大頂會之一，成了各家公司競爭的主要戰(zhàn)場，以商湯、曠視等AI明星企業(yè)為例，可以看到，不管是高管發(fā)言還是公司新聞報道，總是在提及在CVPR上的論文數和具體比賽項目的排名。

這樣的背景給那些坐了多年冷板凳的高?？茖W家們帶來了大施拳腳的機會。

曾經的一位知名AI大牛在接受虎嗅采訪時談到，“AI沒有興起前，我們在研究生和博士生階段，都不好意思跟別人說我們是做算法，而是說自己是學計算機的，因為當時很多企業(yè)對算法和AI并不了解，反而計算機受歡迎程度更高?！?/p>

當AI風起，這些曾經的研究學者一下子就成了企業(yè)的爭搶的對象，很多公司為了爭奪這些人才，甚至開展了競標大戰(zhàn)。

而卡耐基梅隆大學計算機科學院院長 Andrew Moore 教授曾公開表示：“一名 AI 專家對于企業(yè)的價值，至少為500-1000萬美元”。

知情人士稱，對于AI領域的知名專家，他們在四五年內獲得的年薪和股票總薪酬將達到幾百萬美元或幾千萬美元。未來某個時候，他們還會續(xù)簽或者重新磋商一份新合同，非常像職業(yè)運動員。

比如據新浪科技報道，2019年9月18日，阿里宣布，前高通首席工程師陳穎和加拿大西蒙弗雷澤大學 （SFU） 終身副教授譚平已加入阿里人工智能實驗室，而兩位科學家的年薪就高達百萬美元。

究其原因，一方面，在商業(yè)模式并不清晰之時，他們需要科學家的站臺，在那時，仿佛是“得AI科學家者，得一切”。另一方面，由于深度學習等技術太過新興，人才積累不足。而稀缺使得AI人才的流動越來越頻繁，科技巨頭們使盡渾身解數搶奪人工智能頂尖人才，如百度的“少帥計劃”，阿里巴巴的達摩院、Facebook的FAIR等。

以阿里達摩院為例，在成立前后，便進行了瘋狂的人員擴充，甚至一度被稱為頂級科學家的“理想國”。包括但不限于以下專家學者：

基于此，越來越多的AI人才開始走向市場，走進企業(yè)，他們有的親自下場做初創(chuàng)企業(yè)，有的作為企業(yè)的“吉祥物”，成為快速獲取聲量和關注的有力抓手。

矛盾：當學術和商業(yè)無法兼容

好景不長。

資本市場的耐心遠不及AI科學家的想象，當懸在空中的AI技術不能找到落地場景，不能找到商業(yè)模式，幾年間建立的AI行業(yè)藍圖瞬間成為了泡影。

從上文圖中可以看到，這種斷崖式的落差在2019年尤為明顯，當AI公司靠PPT不再能獲得融資，當業(yè)內質疑的聲音大于肯定，那些最具明星光環(huán)的科學家也最先迎來了唱衰的聲音。

于是，不管是資金雄厚的互聯網大廠還是沖在行業(yè)一線的明星AI公司，都漸漸開始回歸理性，開始評估AI科學家的“性價比”。

對于初創(chuàng)企業(yè)來講，這個“性價比”就更為重要，比如對一些企業(yè)來說，邀請科學家加盟，能使公司更具品牌價值從而獲得資本市場認可，有利于融資，并讓企業(yè)能夠在短時間內，在行業(yè)內提高知名度。直白地說，科學家充當著企業(yè)的門面。

因此，正如我們所看到的，剛開始企業(yè)會拿出非常好的條件和前景來吸引科學家，但畢竟中小企業(yè)的“耐心”不足，無法用更長的探索周期來實現技術與產業(yè)的結合。這對于注重科研成果的科學家而言，是難以接受的“妥協”。

終局：誰能體面地離開

于是，便開始了長達數年的AI科學家離職潮。

我們可以清晰地看到，這些企業(yè)“科學家”的離職去向無外乎三種可能，其一，跳槽；其二，自己創(chuàng)業(yè)；其三，重返高校。

一位接近高校的知情人士告訴虎嗅，雖然在新聞報道中，我們時?？梢钥吹揭恍┛茖W家回歸高校，但其實大部分人是回不去的，畢竟進高校的門檻也非常高，所以更多的人選擇了退而求其次，或是選擇創(chuàng)業(yè)，或是無奈跳槽。

在這些重返學界的人當中，清華AIR產業(yè)研究院是一個特殊的存在。2019年最后一天，張亞勤從百度正式退休，并宣布將受聘清華大學，擔任“智能科學 ”講席教授，牽頭組建清華智能產業(yè)研究院（AIR）。

一年之后的2020年12月1日，清華大學智能產業(yè)研究院（AIR）正式成立，張亞勤也完成了初步的隊伍搭建，據悉，AIR團隊的人選，張亞勤自己手里有一個名單。緊接著，他的大牛老友們，字節(jié)跳動副總裁、AI掌門人馬維英、海爾CTO趙峰，阿里天貓精靈首席科學家聶再清紛紛加入戰(zhàn)隊。

另一個有意思的現象是，很多從離職創(chuàng)業(yè)的科學家都選擇了當下相對熱門的賽道。

比如，賈佳亞創(chuàng)立的思謀科技是一個以AI視覺技術切入智能制造行業(yè)的公司；前百度研究院院長林元慶創(chuàng)立的Aibee是一家瞄準垂直行業(yè)轉型升級的AI整體解決方案公司；前滴滴研究院創(chuàng)始院長何曉飛創(chuàng)立的飛步科技是發(fā)力無人駕駛貨車場景的公司。

但這些離開大企業(yè)的創(chuàng)業(yè)者比之前做的真的更好嗎？答案并不肯定。

得不到的永遠在騷動。

一位重返學界的AI學者表示，幾乎每個科研人員都有一個創(chuàng)業(yè)夢想，因為創(chuàng)業(yè)的最終目標是把技術做出影響力。

不可否認，AI科學家出走企業(yè)是企業(yè)和個人雙方選擇的結果，當AI科學家能影響的業(yè)務范圍越來越窄，當企業(yè)競爭回歸到商業(yè)價值的下半場，或許，這對于雙方才是最經濟的選擇。

尾聲：科學家與企業(yè)的鴻溝何解

那么科學家與企業(yè)之間的鴻溝究竟該如何填補？

首先，可以肯定的是，任何一個科學家都有把落地技術、擴大技術影響力的初衷。

而這個訴求卻只能與某一時期的少數企業(yè)切合。比如，智能音箱起勢時，百度、阿里和騰訊的AI科學家、NLP（自然語言處理）專家等，比如，AI視覺興起之時，各個公司都在爭搶的技術大拿，再比如，現在各大企業(yè)都在爭搶的芯片行業(yè)專家、學者。

所以，選擇合時宜地“進出”對于科學家十分重要。

另外，雖然頂著科學家的光環(huán)，這些學者能夠獲得更高的薪資，但從某種程度上也意味著更多的放棄。

從科學家的角度來講，適應企業(yè)、摒棄學術界陽春白雪的觀念則是第一要面對的，相應地，應該更多地迎合或者是順應公司的發(fā)展需要。

一位同時擁有企業(yè)業(yè)務部門、企業(yè)研究院和高校研究院經歷的學者表示，這三類部門對于學術人員來講，利弊非常明顯。

單從學術研究來講，其實是技術影響力是遞進的，比如在企業(yè)業(yè)務部門技術只能影響一個或者一系列的產品，企業(yè)研究院的技術則是影響整個公司技術走向，到高校的研究院解決的更多的是技術融合和產業(yè)技術的問題，影響面一步步在拓寬。

不過，上述觀點并沒有得到普遍的認可，有觀點認為高校恰恰解決的不是產業(yè)技術問題，相反地，企業(yè)的研究院似乎才是產學研的結合。

眾所周知，在國內，很長一段時間里，做研究一般是高校的“任務”。這也就從基因上決定了高校的產業(yè)研究更為的“應試”，大多數的目的為了學術比賽，為了論文發(fā)表。高校中的學者們更習慣在象牙塔里搞研究，在商業(yè)落地方面的能力非常薄弱。

而這種風氣也延續(xù)到了早期的AI創(chuàng)業(yè)者身上，因為在某些有高校背景的創(chuàng)業(yè)者看來，在頂級期刊發(fā)表論文或者在學術比賽中獲勝，是僅有的快速成長之路，他們更多的關注點在于證明自己，而不在落地。

其實，這暴露出了中國產學研的一種通病，甚至成為了一段時間內AI創(chuàng)業(yè)公司哀鴻遍野的一大主因——光有技術，產品難以得到市場認可。

而國內產學研的這種現狀，也讓越來越多的大公司開始在國外高校尋求產學研合作，比如華為每年在海外都會有大筆的產學研費用支出，以保證其在技術前沿方面的優(yōu)勢。

從企業(yè)角度來講，創(chuàng)業(yè)公司的科學家可能承擔更多的責任，比如資源、營收和技術。而大企業(yè)中，受制于企業(yè)內部的管理，科學家的動作容易束手束腳，最終導致動作變形。所以企業(yè)在招聘這些人才時，更應該因材施教，合理劃分責任，發(fā)揮所長。

但歸根結底，其實是企業(yè)和科學家都想從AI浪潮中收獲更多，在彼此身上要的更多。畢竟沒有一家企業(yè)是慈善機構，能夠不計成本地付出。相反地，資本的本質是希望花更少的錢，干更多的事兒。

而這也是科學家會不斷地進行職業(yè)選擇和價值衡量的重要原因之一。

如此可見，科學家與企業(yè)之間的鴻溝并非難以跨越，只不過，企業(yè)和個人都隨時在做著一道關于“性價比”的選擇題。

我們可以預見，未來AI科學家回歸學術界，亦或者創(chuàng)業(yè)的趨勢還將繼續(xù)。

（來源：虎嗅APP）