AI科学家离开大厂后的职业发展与选择路径
最近，国内人工智能领域几位重量级技术领军人物的职业动向，引发了业界不少讨论。梅涛、谭平、金榕这几位名字，在圈内可谓如雷贯耳。他们的选择各不相同：有人离开大厂、去向未定；有人选择回归学术象牙塔；也有人从国内头部平台，跳向了国际科技巨头。这些看似个人的职业转折，背后折射出的，其实是当下中国AI产业生态与人才流向的一些深层逻辑。
ChatGPT的横空出世，无疑将人工智能的热度推向了又一个高峰。春节后的这波AI浪潮，其全民关注度恐怕只有2016年AlphaGo与李世石的那场“世纪对决”可以比拟。甚至有人将ChatGPT的意义，拔高到了“人类第二次直立行走”的层面。
然而，热潮之下，冷思考也随之而来。一个被反复追问的问题是：国内众多公司与机构都宣称在人工智能研究上取得了丰硕成果，那为什么率先引爆全球的ChatGPT，没有诞生在中国？
归根结底，这可能是一个关于“土壤”的问题——研究与商业化结合的土壤。那么，一个更具体的问题便是：在国内，一位身怀绝技的AI顶尖人才，他的才华究竟能在何处充分施展？
一、梅涛：从京东到工业智能“智囊”
近日，原京东集团副总裁、京东探索研究院副院长梅涛确认离职。公开信息显示，他已于2月上旬受聘担任微亿智造与智云天工的高级技术委员会名誉主席及高级战略顾问。
梅涛是中国科学技术大学的本科与博士毕业生，身为加拿大工程院外籍院士，在计算机视觉与多媒体领域建树颇丰，谷歌学术引用量超过3万次。他的职业生涯始于2006年加入微软亚洲研究院，十二年后，于2018年加盟京东。
梅涛加入京东的时间点，恰逢国内互联网大厂受深度学习浪潮冲击，纷纷重金组建AI团队的时期。京东当时邀请周伯文牵头组建“AI平台与研究部”，陆续吸引了何晓冬、梅涛、郑宇等一批顶尖科学家。梅涛在京东的核心任务，是将AI技术应用于京东的核心竞争力——数智供应链的研发之中。
对于京东这类以供应链为核心的公司而言，AI人才一入职便拥有清晰的应用场景，这无疑是优势。但硬币的另一面是，他们的才华也可能被局限在单一的供应链场景内，难以实现更广泛的突破。
有接近京东的早期AI人士透露，京东的AI平台部门在成立初期，首要任务是为京东零售的核心业务赋能。然而，大厂内部常见的跨部门协作难题——沟通成本高、利益难以协调、资源重复投入——在此同样存在。有时，高薪聘请的AI科学家，可能需要去解决一些本可由基层工程师处理的具体业务问题，而业务部门自身也拥有研发团队。
后来，京东调整了策略，将这部分AI人才团队整合，以“言犀”品牌对外，并通过“京东云”输出To B的AI技术解决方案，例如由何晓冬博士领衔的智能客服对话系统。这相当于在集团内部孵化了一个“AI初创团队”，既让团队有了独立施展的空间，又能对内创造价值。据悉，2022年京东云AI部门已实现数亿元营收，接近盈亏平衡。
尽管路径逐渐清晰，但行业内部也有一种声音：既然已是内部“创业公司”模式，那么京东的AI团队为何不直接走向市场，真正自立门户呢？
梅涛此前所在的京东探索研究院，由陶大程担任院长。该院在京东的技术版图中，定位是探索前沿、为未来布局，科研氛围浓厚，但距离实际业务场景相对较远。无论是陶大程还是梅涛，都是AI领域备受瞩目的青年才俊，被寄予厚望。
此次梅涛担任顾问的微亿智造，其前身是2005年成立的雄思科技，2018年重组后专注于以AI视觉技术为核心的工业外观检测设备。这与智云天工一样，都聚焦于工业智能赛道。
需要指出的是，“名誉主席及高级战略顾问”更多是一个智囊角色。梅涛是否会选择在其他公司担任实职，或投身创业，目前仍有待观察。此前，原腾讯优图实验室首席科学家贾佳亚离职后，便选择在工业制造领域创立了思谋科技。当计算机视觉在安防、自动驾驶等领域已成红海时，转向技术壁垒更高、挑战更大的工业领域，正成为视觉科学家们的新趋势。
二、谭平、金榕：离开阿里后的新航道
自2022年中开始，阿里达摩院经历了多轮高层技术人才变动，华先胜、金榕、张磊、谭平等相继离职。其中，华先胜已于去年9月加入AIoT初创公司特斯联担任CTO。而今年，其他几位的前路也逐渐明朗。
据悉，原阿里达摩院XR实验室负责人谭平在离职后，已入职香港科技大学，担任电子与计算机工程系和机器人研究所的正教授。
谭平是位“天才少年”，15岁考入上海交通大学少年班，并很早便接触到人工智能领域。他在香港科技大学攻读博士期间，师从三维视觉领域知名学者权龙教授，为其日后在3D视觉领域的成就奠定了基础。
博士毕业后，谭平长期在学术界发展，先后在新加坡国立大学和加拿大西蒙弗雷泽大学任教。在加入阿里前，他曾担任360人工智能研究院副院长，主导过自动驾驶相关研究，后因业务调整，团队成果转化为了扫地机器人产品。
2019年，谭平应阿里巴巴合伙人浅雪（陈丽娟）之邀加入阿里，担任人工智能实验室计算机视觉首席科学家。2021年，随着元宇宙概念兴起，谭平在云栖大会上的演讲引发广泛关注，并随之负责新成立的阿里巴巴XR实验室。据悉，该实验室一度拥有超过200名研发人员。然而，随着2022年XR/元宇宙热度降温，阿里的相关策略也有所调整，谭平最终于年中离职。
谭平选择回归学术界，其导师权龙也在港科大任教，并拥有三维重建领域的创业公司。谭平未来的实验室将聚焦于“三维人工智能”，XR和机器人都是潜在的应用方向。
另一位离职的阿里达摩院核心人物——原P11、机器智能技术实验室主任金榕，则在2022年5月离职后加入了推特（Twitter），担任研发副总裁。
金榕的学术背景同样耀眼。他拥有卡内基梅隆大学语言技术研究所的博士学位，该所在自然语言处理领域享有盛誉。博士毕业后，金榕在美国密歇根州立大学任教十余年，从助理教授升至正教授。2014年，他作为最早的“扫地僧”之一加入阿里巴巴，曾主导手机淘宝“拍立淘”等项目的技术研发。
结合近年来的行业趋势，谭平和金榕的选择其实有迹可循。尽管元宇宙和ChatGPT一度带火了XR、NLP等技术，但Meta的股价震荡和元宇宙高昂的研发成本曝光后，资本迅速趋于理性。谭平深耕的3D视觉领域，在国内的产业重视度和资源投入上，长期面临挑战。
自然语言处理领域的情况也类似。一方面，资源长期向计算机视觉倾斜；另一方面，NLP的应用场景如文档处理、智能客服、机器翻译等，往往较为分散，难以形成具有绝对优势的差异化竞争，且有时离核心业务需求有一定距离。
一个普遍现象是，自2017年左右各大厂纷纷成立AI实验室以来，业务部门与研究部门之间的壁垒始终难以彻底打破。这导致许多当初满怀热情从学界投身工业界的AI科学家，在经历数年探索后，面临几种主要去向：回归学术界、自主创业、在国内大厂间流动，或加入国际科技巨头。
三、更深层的问题：为什么中国没有“OpenAI”？
与其追问“为什么中国没有率先研发出ChatGPT”，或许更值得深思的是：“为什么中国没有孕育出OpenAI？”
回顾深度学习浪潮的产业演进，大致可分为几个阶段：
2012年AlexNet问世后，谷歌、微软、DeepMind以及当时的百度率先行动，在顶级会议上争抢人才。随后，资本涌入催生了第一波AI创业潮，国内的“AI四小龙”便是代表。2017年左右，互联网大厂迫于形势，也开始大规模组建AI实验室，以高薪从高校和研究院所吸引顶尖科学家，造成了学术界一时的人才“真空”。
十年过去，大浪淘沙。国内AI格局重新洗牌，人才的流动也映射出新的行业启示。
首先，是配套“土壤”的缺失。在传统的互联网与科技大厂中，围绕AI技术构建的底层框架和配套政策仍处于初级阶段。这直接表现为：AI科学家常感“英雄无用武之地”，其价值有时不被传统业务技术团队充分理解；AI研究往往需要依附于电商、游戏、搜索等既有业务部门。首席科学家在大厂内部处境尴尬的传闻时有耳闻，人才回流或出走已成趋势。
有业内人士透露，亚马逊机器学习部门的杰出科学家Alex Smola及其弟子李沐，近日也有计划离职。尽管相关求证尚未得到官方确认，但这一动向本身已引发关注。
针对基础研究薄弱的问题，国内近年来也成立了如北京智源、上海人工智能实验室等新型研发机构。然而，与DeepMind、OpenAI相比，它们在碘伏性技术创新方面，尚未展现出同等的引领潜力。即使在ChatGPT所依赖的大语言模型赛道，也多是跟随，而非领跑。
其次，是商业化与成本的现实挑战。行业越来越清醒地认识到，AI落地必须严格控制成本、精准切入场景并提升用户体验。以商汤为代表的AI公司熬过第一轮资本寒冬后，面对以ChatGPT为首的新浪潮，尽管涌现出大量AIGC创业公司和类ChatGPT产品，但同质化严重，性能上也难以匹敌。
同时，许多基于国外开源算法开发的产品，在算力、数据等基础设施上的布局尚不成熟，进一步拉大了与国外顶尖研究的差距。
因此，一方面，AI人才需要更懂产品、更贴近市场；另一方面，为AI创新创造新的“土壤”已刻不容缓。
近日，美团联合创始人王慧文高调宣布进军AI创业，设立“北京光年之外科技有限公司”，个人出资5000万美元，公司估值2亿美元。他宣称要打造“中国版OpenAI”，并且下轮融资已获顶级VC认购。这一举动，无疑为市场投下了一颗石子。
OpenAI的组织模式一直为业界所称道。它采用了一种独特的“有限盈利”公司结构，将实现通用人工智能（AGI）的远大目标置于股东回报之上，为研究人员创造了近乎“无KPI负担”的探索环境。GPT系列和ChatGPT，只是其通往AGI道路上的里程碑。
从目前有限的信息看，王慧文的光年之外也试图采用资本出资、独立运营的模式，力求将研究目标与资本诉求进行一定程度的分离。这种模式能否在中国走通，开辟一条新路，仍需时间检验。
同样的土壤，难以长出全新的植物。梅涛、谭平、金榕们的选择，是个人的职业规划，也是外部环境作用的缩影。ChatGPT掀起了新一轮AI热潮，但未来十年，能否缩短从技术“种子”长成产业“大树”的距离，构建起真正滋养创新的生态，将成为区分所有AI参与者的分水岭，并最终决定谁能在长跑中胜出。
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