2015年的2月，Uber一口氣挖走了卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人實驗室約40名研究者，造成大量人才流失。自此以后，關(guān)于學(xué)術(shù)人才的出走是否會導(dǎo)致研究受阻的討論不斷。其實這樣的爭論一直存在，只是隨著人工智能的再次崛起，這次矛盾更加突顯。

今年5月，香港中文大學(xué)計算機(jī)科學(xué)工程系教授賈佳亞正式加入騰訊優(yōu)圖實驗室，成為學(xué)術(shù)人才走入工業(yè)界的又一案例。如若再細(xì)數(shù)一下商湯、曠視、第四范式等AI公司的背景，就會發(fā)現(xiàn)港中文也著實為國內(nèi)AI界貢獻(xiàn)了不少人才。

學(xué)而優(yōu)則進(jìn)入工業(yè)界，在人工智能中尤其顯著。但學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的矛盾是否不可調(diào)和？在21日的騰訊云+峰會上，雷鋒網(wǎng)采訪了剛加入優(yōu)圖團(tuán)隊不久的賈佳亞教授，他提供了另一種思路來考慮這個問題。

在企業(yè)做研究

他告訴雷鋒網(wǎng)，“我希望能做一條新路出來。如何在企業(yè)吸引到最好的科研人員，同時幫助企業(yè)將做出的成果用上，這是我自己提出的一個新課題：在企業(yè)做研究。”

AI對未來如此重要，像Facebook與Google等公司都設(shè)立了自己的AI研究部門，分別聘請了Yann LeCun和Geoffrey Hinton兩位AI祖師級人物。騰訊也在約一年半前成立AI Lab，主要負(fù)責(zé)AI方面的基礎(chǔ)研究，并在今年先后聘用了張潼與俞棟博士。

但賈教授認(rèn)為，在業(yè)界中，即便是在美國，在Google或者Facebook這樣的公司，還沒有一套非常完整的一套理念或系統(tǒng)，指導(dǎo)如何在企業(yè)做研究。它包括了管理層面、技術(shù)的應(yīng)用層面，以及科技人員的招聘層面。

他希望在騰訊開展這樣的研究，通過與企業(yè)研究員一起分析任務(wù)，同時跟其他產(chǎn)品部門保持溝通，在這個過程中總結(jié)出一套理論，并將它形成系統(tǒng)化的管理方案。這樣既能在企業(yè)做好研究，同時也能讓研究給企業(yè)帶來應(yīng)該得到的效率或者利潤。

賈教授告訴雷鋒網(wǎng)，與外界的理解不同，校內(nèi)其實很難把幾個教授聚攏起來做一件事，因為每個人都有自己的地盤、自己的學(xué)生、自己的課題、自己感興趣的話題，而且每位教授都有充分的自主權(quán)。這里的一個問題是，雖然學(xué)術(shù)界的教授、學(xué)生都非常厲害，但聚到一起并不能形成規(guī)模。

“如果研究國內(nèi)外各個研究院的設(shè)立和消亡，就可以看到，失敗的例子多過成功。你很難把一些最強(qiáng)的人綁在一起，他們可能不愿意做，這是很大的問題。”

他預(yù)見到的理想狀態(tài)是，團(tuán)隊中的人既有類似于做研究一樣的空間和使命感，又能在面臨大項目時和其他人合作，而且既與其他研究人員合作，也與工程人員合作。

“我希望通過這樣的機(jī)會試驗一下，把自己的團(tuán)隊建立成這樣的模式。類似于在學(xué)校做研究，我在企業(yè)里還是做長期的更加偏向企業(yè)的研究?！?/p>

做2C的人工智能

在企業(yè)做研究吸引賈教授的另一點，是能將有趣的東西付諸實施。

他說到，在學(xué)校可以五年十年專注做同一件事，比如他本人一直關(guān)注圖像去模糊與圖像理解。他和團(tuán)隊也曾做出了很不錯的夜景增強(qiáng)和去噪算法，可一旦涉及到將它轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，所有的問題就都涌現(xiàn)出來了。工程、維護(hù)、加密以及收費模式，都需要精心設(shè)計，程序出了bug也必須有人處理，版本也需要不斷更新，這些對研究者來說都是燙手的山芋。

他說：“我來工業(yè)界最重要的目標(biāo)，是希望改變以往尷尬的局面。研究了這么有趣的東西，居然不能付諸實施，這是我自己的痛點。到騰訊這個大公司，我有興趣做這樣的事情?！?/p>

騰訊無疑有國內(nèi)頂級的產(chǎn)品經(jīng)理與工程團(tuán)隊，而他加入的優(yōu)圖團(tuán)隊也主要關(guān)注AI的應(yīng)用層面，其技術(shù)已經(jīng)支持了自家QQ和QQ空間產(chǎn)品，也與諸多外部公司有合作。他還特意提到，優(yōu)圖將一些想法設(shè)計為算法，再優(yōu)化到手機(jī)端，可能只需要一兩個星期，這對他來說是很大的優(yōu)勢。

騰訊的優(yōu)勢，也可以解釋為什么賈教授沒有選擇加入或創(chuàng)立一家創(chuàng)業(yè)公司。若想將自己的想法付諸實踐，有自己的公司應(yīng)該是最自由的，而且按現(xiàn)在的環(huán)境，若他有意，很多風(fēng)投應(yīng)該會跟進(jìn)。

他反問了雷鋒網(wǎng)一個問題，為什么現(xiàn)在做AI的創(chuàng)業(yè)公司，絕大部分做的都是B2B業(yè)務(wù)？

“一個AI技術(shù)出身的公司想做2C業(yè)務(wù)有點天方夜譚，產(chǎn)品經(jīng)理在哪？怎么了解用戶喜好？所以大部分的AI公司在做2B業(yè)務(wù)，把2B業(yè)務(wù)做大是他們的基本目標(biāo)?！?/p>

而優(yōu)圖不同的地方在于，在騰訊可以通過它的巨大網(wǎng)絡(luò)社交平臺發(fā)展2C業(yè)務(wù)，把技術(shù)直接連接到個人用戶上，比如用戶常用的圖像、相冊、視頻服務(wù)。賈教授認(rèn)為，在騰訊可以探索如何把技術(shù)呈現(xiàn)到終端用戶眼前，這是與大部分創(chuàng)業(yè)公司不一樣的地方。而在騰訊云的基礎(chǔ)上，他還可以直接把技術(shù)應(yīng)用到政府系統(tǒng)的新城市構(gòu)建，以及公安、教育、醫(yī)療方面。

同樣的，在初創(chuàng)公司要兼顧產(chǎn)品、算法和長期研究，這對個人的精力也是一個挑戰(zhàn)。騰訊內(nèi)部的基礎(chǔ)對很多科學(xué)家來說都是一個不小的誘惑。

賈教授在采訪的最后提到，優(yōu)圖的發(fā)展有兩條路，一是往高精尖走，二是積累實力，擴(kuò)充能力。他希望有研究的突破，開發(fā)最新的算法，也希望能做更大的場景，讓團(tuán)隊達(dá)到實現(xiàn)城市級規(guī)劃的能力。

“我的目標(biāo)，是在短期或者中長期范圍內(nèi)，讓優(yōu)圖依賴云平臺做城市級規(guī)劃的項目，從城市級的開發(fā)或管理層面，讓云和云結(jié)合起來。比如管理超過10萬級、百萬級的攝像頭規(guī)模。這對我們的技術(shù)絕對有挑戰(zhàn)，絕對不會是技術(shù)出現(xiàn)后就可以在各個層次的數(shù)量上解決問題?！?/p>

騰訊云作為技術(shù)輸出窗口，也會提高優(yōu)圖的技術(shù)通用性和面向行業(yè)客戶的技術(shù)能力，開放多元化場景的AI能力。

上面這些就是賈教授想在騰訊做的事，不過在最后的最后，他落腳的一句話卻格外的謙虛，他希望爭取在自己新的階段里做好事情，他說，“能去到好的機(jī)構(gòu)都是不容易的，這是我想學(xué)習(xí)的地方”。

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