新周期下的AI研究院：科技的星辰大海，人类的诗和远方中薪|高薪|物流行业|快递|龙泉

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阿里巴巴人工智能实验室关闭的消息，在网上掀起了不小的波澜。
尽管阿里官方将此举解释为组织架构变动的结果，但马云早前对阿里巴巴人工智能实验室的评价还是被扒了出来。联想到Uber早前因营收下滑关停AI研究院的动作，舆论场上开始兴起这样一种讨论：科研实验室作为当下流行的范式，到底是应该不计产出扎根前沿技术，还是进行严格的商业考量？
如果只是将注意力放在“实验室关闭”的负面事件上，恐怕很难找到客观的结论。想要找到问题的确切答案，前身是世界上第一个深度学习研究院、至今已经持续投入8年的百度研究院，可以说是不可或缺的研究对象。
作为百度旗下聚焦于人工智能前瞻基础研究、探索技术前沿方向的科研团队，百度研究院下设大数据实验室、生物计算实验室、认知计算实验室、深度学习实验室、量子计算研究所、机器人与自动驾驶实验室、安全实验室等九大实验室，囊括了从底层基础到感知、认知技术的AI全领域范畴。
除了担纲百度AI的技术基石和航线探索，百度研究院也为外界提供了窥视AI研究院运行机制的窗口。
01 商业与长期主义博弈
常规意义上的研究院主要有两种，一种可以称之为国家队，比如中国科学院、中国工程院下属的各类研究所；一种就是企业研究院，比如百度研究院、华为2012实验室、微软亚洲研究院，以及最负盛名的贝尔实验室。
特别是从近几年开始，在创新升级和产业转型的压力下，大大小小的企业研究院如雨后春笋一般出现。个中原因并不难理解，研究院存在的目的是为了提高企业的核心竞争力，确保企业在长期竞争中保持活力。
然而最大的悖论也在于此，企业研究院应该坚守技术创新的长期主义，还是功利性的以商业变现为核心使命？
刚刚谢幕的阿里巴巴人工智能实验室，大抵就是后者的代表。早在2016年前后就有人质疑团队中有大半是产品运营和销售，并非是一个纯粹的研发机构，马云也在2017年的云栖大会上说出了那句著名的评价：“90%以上研究的东西，不能只在实验室里，必须在市场上。只有这样，这个实验室才能走得长。”
然而技术研发总是有周期的，一旦某个技术的商业化不及预期，导致实验室被迫背上盈亏平衡的负担，大概率将是被抛弃的宿命。即便是有天猫精灵作为商业化窗口的阿里巴巴人工智能实验室，最终也没有例外。

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前者的最佳代表非贝尔实验室莫属。作为20世纪人类最伟大的实验室之一，贝尔实验室走出了15位诺贝尔奖科学家，诞生了3万多件专利，诸如晶体管、太阳能电池、C语言、UNIX操作系统等影响人类生活方式的创新皆诞生于此。
可当贝尔实验室的母公司AT&T被拆分且逐步走向下坡路，曾经的传奇逐渐开始蒙尘，尤其是2008年彻底放弃基础物理学研究，将有限的资源被投入到商业化项目后，早已没有了往日的荣耀。贝尔实验室的命运转折道出了一个基本道理：倘若实验室无法为企业创造可以预见的效益，同样无法逃脱被遗忘的命运。
百度研究院自然也面临着同样的议题，只是在愿景和路线上似乎不同于前两者，最终也有着不同的结果。
按照李彦宏在2020中关村论坛上透露的信息：百度对AI的投入是长期的、持续的；过去十年，每年研发投入占营收的15%以上。在国内上规模的科技企业中，同样占比的可能只有华为一家，百度研究院每年的资金投入可见一斑。
百度研究院没有被商业化自缚手脚，也没有漫无方向的随意布局，而是聚焦人工智能的主赛道瞄准科研的星辰大海。
正如百度研究院的惯例，每到年初的时候都会发布新一年的科技趋势预测，2021年的预测疫情将加速AI的融合落地、数字人将在服务业大放异彩、生命科学将成为AI应用新领地、无监督学习成为基础监督技术、量子计算的概念将深入人心，以及围绕AI伦理、AI人才培养的一系列预测。
诸如此类对技术创新的前沿方向、研究热点、产业趋势、市场机遇等作出的判断，无疑诠释了百度研究院的价值，既是百度业务部门的“智囊团”，也为行业提供了创新的风向标。
02 请把眼光放长远一些
可能在不少人的理解中，百度研究院并未直接创造商业价值，主要集中在前沿的学术领域，可为何百度研究院有着和阿里巴巴人工智能实验室截然不同的命运？
借用一位知乎网友的观点：学术决定工业的高度，而工业决定学术的价值。将视野扩展至10年的跨度上，百度研究院持续8年的积淀，以及百度在AI领域长达11年的技术深耕，正在慢慢被外界所理解。