AI大牛紛紛離職產(chǎn)業(yè)界背后的原因是什么？

今天，又一個(gè)AI大牛從產(chǎn)業(yè)界回歸學(xué)術(shù)界的懷抱，他就是馬維英。

在離職之前，馬維英的最后一份工作是字節(jié)跳動(dòng)副總裁、AI Lab負(fù)責(zé)人。在字節(jié)跳動(dòng)工作三年之后，馬維英“因?yàn)閭�(gè)人興趣”重返學(xué)術(shù)界，跟隨當(dāng)初在微軟亞洲研究院的老領(lǐng)導(dǎo)張亞勤，以聯(lián)合創(chuàng)始人的身份與之一起籌備清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR），從事人才培養(yǎng)和科研相關(guān)工作。

在字節(jié)跳動(dòng)的三年，馬維英都干了什么？

馬維英是誰？除了字節(jié)跳動(dòng)的職位身份，他還有許多其他的學(xué)術(shù)界title，包括電氣電子工程師學(xué)會(huì)會(huì)士（IEEE Fellow）、美國計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)杰出科學(xué)家（ACM Distinguished Scientist）、ACM 杰出會(huì)員（ACM Distinguished Member）等。

就在此前Guide2Research發(fā)布的2020全球頂尖計(jì)算機(jī)科學(xué)家排名中，馬維英位居中國大陸第二位，第一名是前微軟亞太研發(fā)集團(tuán)首席技術(shù)官、微軟亞洲工程院院長，現(xiàn)源碼資本投資合伙人張宏江。

在2017年加入字節(jié)跳動(dòng)（彼時(shí)還是“今日頭條”，尚未升級(jí)成字節(jié)跳動(dòng)）之前，馬維英在微軟亞洲研究院工作，且一工作就是17年，期間負(fù)責(zé)信息檢索、互聯(lián)網(wǎng)搜索技術(shù)、移動(dòng)信息瀏覽等方面的技術(shù)研究，這些技術(shù)方向與字節(jié)跳動(dòng)的產(chǎn)品屬性也是較為契合的。

加入字節(jié)跳動(dòng)之后，馬維英即擔(dān)當(dāng)了AI Lab的負(fù)責(zé)人。眾所周知，字節(jié)跳動(dòng)之所以能夠獲得當(dāng)前的成功，其產(chǎn)品矩陣的拓展和布局功不可沒，而這些產(chǎn)品背后的智能算法更是“無冕之王”，是字節(jié)跳動(dòng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

以抖音為例，在最初的時(shí)候，該產(chǎn)品只是一個(gè)較為簡單的短視頻平臺(tái)，最大的特色是能夠根據(jù)用戶的喜好習(xí)慣進(jìn)行智能推薦。而發(fā)展到現(xiàn)在，抖音所具備的特色不再只是智能推薦，還有越來越多的特效玩法，包括基于計(jì)算機(jī)視覺的特效，以及基于智能語音算法的變聲等等。

馬維英入職字節(jié)跳動(dòng)的三年來，AI Lab的科學(xué)家從個(gè)位數(shù)增長到如今的百人規(guī)模，且基礎(chǔ)研究領(lǐng)域也拓展至當(dāng)下的8大方向，包括自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)圖形＆增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、系統(tǒng)＆網(wǎng)絡(luò)、安全＆隱私、語音與音頻，從底層為字節(jié)跳動(dòng)的產(chǎn)品矩陣提供技術(shù)支撐。

AI突破遭遇瓶頸？高校AI人才培養(yǎng)得益？

前面也提到，離職字節(jié)跳動(dòng)之后，馬維英將加入張亞勤的團(tuán)隊(duì)，共同籌備建立清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院。據(jù)了解，該研究院的定位是“面向第四次工業(yè)革命，以自動(dòng)駕駛、人工智能＋物聯(lián)網(wǎng)和類腦智能為關(guān)鍵的技術(shù)突破方向，打造世界頂尖的創(chuàng)新研發(fā)平臺(tái)”，是一個(gè)產(chǎn)學(xué)結(jié)合平臺(tái)。

對(duì)于馬維英離職產(chǎn)業(yè)界、回歸學(xué)術(shù)界的做法，以及背后的原因，網(wǎng)友也從多個(gè)角度進(jìn)行了分析。在這之中有網(wǎng)友表示，包括馬維英在內(nèi)，近期一眾AI大牛紛紛回歸學(xué)術(shù)界懷抱，揭示了“AI的落地難”。不過從客觀角度來講，與其說背后的原因是“AI落地難”，不如說是“AI突破遭遇瓶頸”。

不可否認(rèn)，相比于前幾年的發(fā)展，現(xiàn)如今的AI產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出一種“繁榮”現(xiàn)象，但是似乎也碰到了一個(gè)天花板，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新進(jìn)入了一個(gè)瓶頸期。

可以看到，近幾年來，雖然業(yè)界內(nèi)時(shí)不時(shí)也會(huì)傳出一些利好消息，譬如XX企業(yè)摘得某項(xiàng)國際性比賽的桂冠、XX企業(yè)算法模型取得突破等等，但是從本質(zhì)來看，這些成就多是基于已有基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)的提升，并沒有跳脫出原有框架，創(chuàng)新性突破甚少。此時(shí)站在企業(yè)的角度進(jìn)行考慮，綜合評(píng)判成本等因素，單純做技術(shù)研究的科學(xué)家在企業(yè)內(nèi)的地位想必會(huì)受到一定程度的影響。面對(duì)這種狀況，AI大牛離職產(chǎn)業(yè)界、轉(zhuǎn)向更為純粹的學(xué)術(shù)界是可以理解的。

值得注意的是，隨著那些在產(chǎn)業(yè)界待了數(shù)年時(shí)間的AI大牛回歸學(xué)術(shù)界，高校AI人才的培養(yǎng)也將直接獲益。

傳統(tǒng)人才培養(yǎng)模式中，高校老師向?qū)W生傳輸理論知識(shí)，同時(shí)領(lǐng)著他們一起進(jìn)行實(shí)踐。這種模式中，學(xué)生的理論知識(shí)和動(dòng)手能力皆得到了鞏固和鍛煉。只不過，這種培養(yǎng)模式不夠貼近產(chǎn)業(yè)，這也是當(dāng)前業(yè)內(nèi)一直提倡“產(chǎn)學(xué)研結(jié)合”的原因之所在。而對(duì)于這一缺漏，那些回歸學(xué)術(shù)界的AI大牛等可以進(jìn)行彌補(bǔ)。

相比于那些一直沉浸于學(xué)術(shù)理論的老師，這些回歸者通過過往公司任職的經(jīng)歷能夠更為了解當(dāng)下的產(chǎn)業(yè)情況，從而引領(lǐng)學(xué)生更快、更穩(wěn)的從學(xué)術(shù)貼近產(chǎn)業(yè)，成為產(chǎn)業(yè)界真正有力的儲(chǔ)備軍。與此同時(shí)，這些回歸者也能夠擔(dān)任高校AI學(xué)生與企業(yè)之間的橋梁，為產(chǎn)業(yè)輸送人才的同時(shí)，也進(jìn)一步推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新教學(xué)模式。