AI突破遭遇瓶颈？高校AI人才培养得益？

AI大牛纷纷离职产业界背后的原因是什么？

今天，又一个AI大牛从产业界回归学术界的怀抱，他就是马维英。

在离职之前，马维英的最后一份工作是字节跳动副总裁、AI Lab负责人。在字节跳动工作三年之后，马维英“因为个人兴趣”重返学术界，跟随当初在微软亚洲研究院的老领导张亚勤，以联合创始人的身份与之一起筹备清华大学智能产业研究院（AIR），从事人才培养和科研相关工作。

在字节跳动的三年，马维英都干了什么？

马维英是谁？除了字节跳动的职位身份，他还有许多其他的学术界title，包括电气电子工程师学会会士（IEEE Fellow）、美国计算机协会杰出科学家（ACM Distinguished Scientist）、ACM 杰出会员（ACM Distinguished Member）等。

就在此前Guide2Research发布的2020全球顶尖计算机科学家排名中，马维英位居中国大陆第二位，第一名是前微软亚太研发集团首席技术官、微软亚洲工程院院长，现源码资本投资合伙人张宏江。

在2017年加入字节跳动（彼时还是“今日头条”，尚未升级成字节跳动）之前，马维英在微软亚洲研究院工作，且一工作就是17年，期间负责信息检索、互联网搜索技术、移动信息浏览等方面的技术研究，这些技术方向与字节跳动的产品属性也是较为契合的。

加入字节跳动之后，马维英即担当了AI Lab的负责人。众所周知，字节跳动之所以能够获得当前的成功，其产品矩阵的拓展和布局功不可没，而这些产品背后的智能算法更是“无冕之王”，是字节跳动的核心竞争力。

以抖音为例，在最初的时候，该产品只是一个较为简单的短视频平台，最大的特色是能够根据用户的喜好习惯进行智能推荐。而发展到现在，抖音所具备的特色不再只是智能推荐，还有越来越多的特效玩法，包括基于计算机视觉的特效，以及基于智能语音算法的变声等等。

马维英入职字节跳动的三年来，AI Lab的科学家从个位数增长到如今的百人规模，且基础研究领域也拓展至当下的8大方向，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、数据挖掘、计算机图形＆增强现实、系统＆网络、安全＆隐私、语音与音频，从底层为字节跳动的产品矩阵提供技术支撑。

AI突破遭遇瓶颈？高校AI人才培养得益？

前面也提到，离职字节跳动之后，马维英将加入张亚勤的团队，共同筹备建立清华大学智能产业研究院。据了解，该研究院的定位是“面向第四次工业革命，以自动驾驶、人工智能＋物联网和类脑智能为关键的技术突破方向，打造世界顶尖的创新研发平台”，是一个产学结合平台。

对于马维英离职产业界、回归学术界的做法，以及背后的原因，网友也从多个角度进行了分析。在这之中有网友表示，包括马维英在内，近期一众AI大牛纷纷回归学术界怀抱，揭示了“AI的落地难”。不过从客观角度来讲，与其说背后的原因是“AI落地难”，不如说是“AI突破遭遇瓶颈”。

不可否认，相比于前几年的发展，现如今的AI产业呈现出一种“繁荣”现象，但是似乎也碰到了一个天花板，产业创新进入了一个瓶颈期。

可以看到，近几年来，虽然业界内时不时也会传出一些利好消息，譬如XX企业摘得某项国际性比赛的桂冠、XX企业算法模型取得突破等等，但是从本质来看，这些成就多是基于已有基础实现的提升，并没有跳脱出原有框架，创新性突破甚少。此时站在企业的角度进行考虑，综合评判成本等因素，单纯做技术研究的科学家在企业内的地位想必会受到一定程度的影响。面对这种状况，AI大牛离职产业界、转向更为纯粹的学术界是可以理解的。

值得注意的是，随着那些在产业界待了数年时间的AI大牛回归学术界，高校AI人才的培养也将直接获益。

传统人才培养模式中，高校老师向学生传输理论知识，同时领着他们一起进行实践。这种模式中，学生的理论知识和动手能力皆得到了巩固和锻炼。只不过，这种培养模式不够贴近产业，这也是当前业内一直提倡“产学研结合”的原因之所在。而对于这一缺漏，那些回归学术界的AI大牛等可以进行弥补。

相比于那些一直沉浸于学术理论的老师，这些回归者通过过往公司任职的经历能够更为了解当下的产业情况，从而引领学生更快、更稳的从学术贴近产业，成为产业界真正有力的储备军。与此同时，这些回归者也能够担任高校AI学生与企业之间的桥梁，为产业输送人才的同时，也进一步推动产学研创新教学模式。
       责任编辑:pj