新周期下的AI研究院：科技的星辰大海，人類的詩和遠方
阿里巴巴人工智能實驗室關閉的消息，在網上掀起了不小的波瀾。
盡管阿里官方將此舉解釋為組織架構變動的結果，但馬云早前對阿里巴巴人工智能實驗室的評價還是被扒了出來。聯想到Uber早前因營收下滑關停AI研究院的動作，輿論場上開始興起這樣一種討論：科研實驗室作為當下流行的范式，到底是應該不計產出扎根前沿技術，還是進行嚴格的商業考量？
如果只是將注意力放在“實驗室關閉”的負面事件上，恐怕很難找到客觀的結論。想要找到問題的確切答案，前身是世界上第一個深度學習研究院、至今已經持續投入8年的百度研究院，可以說是不可或缺的研究對象。
作為百度旗下聚焦于人工智能前瞻基礎研究、探索技術前沿方向的科研團隊，百度研究院下設大數據實驗室、生物計算實驗室、認知計算實驗室、深度學習實驗室、量子計算研究所、機器人與自動駕駛實驗室、安全實驗室等九大實驗室，囊括了從底層基礎到感知、認知技術的AI全領域范疇。
除了擔綱百度AI的技術基石和航線探索，百度研究院也為外界提供了窺視AI研究院運行機制的窗口。
01 商業與長期主義博弈
常規意義上的研究院主要有兩種，一種可以稱之為國家隊，比如中國科學院、中國工程院下屬的各類研究所；一種就是企業研究院，比如百度研究院、華為2012實驗室、微軟亞洲研究院，以及最負盛名的貝爾實驗室。
特別是從近幾年開始，在創新升級和產業轉型的壓力下，大大小小的企業研究院如雨后春筍一般出現。個中原因并不難理解，研究院存在的目的是為了提高企業的核心競爭力，確保企業在長期競爭中保持活力。
然而最大的悖論也在于此，企業研究院應該堅守技術創新的長期主義，還是功利性的以商業變現為核心使命？
剛剛謝幕的阿里巴巴人工智能實驗室，大抵就是后者的代表。早在2016年前后就有人質疑團隊中有大半是產品運營和銷售，并非是一個純粹的研發機構，馬云也在2017年的云棲大會上說出了那句著名的評價：“90%以上研究的東西，不能只在實驗室里，必須在市場上。只有這樣，這個實驗室才能走得長。”
然而技術研發總是有周期的，一旦某個技術的商業化不及預期，導致實驗室被迫背上盈虧平衡的負擔，大概率將是被拋棄的宿命。即便是有天貓精靈作為商業化窗口的阿里巴巴人工智能實驗室，最終也沒有例外。
前者的最佳代表非貝爾實驗室莫屬。作為20世紀人類最偉大的實驗室之一，貝爾實驗室走出了15位諾貝爾獎科學家，誕生了3萬多件專利，諸如晶體管、太陽能電池、C語言、UNIX操作系統等影響人類生活方式的創新皆誕生于此。
可當貝爾實驗室的母公司AT&T被拆分且逐步走向下坡路，曾經的傳奇逐漸開始蒙塵，尤其是2008年徹底放棄基礎物理學研究，將有限的資源被投入到商業化項目后，早已沒有了往日的榮耀。貝爾實驗室的命運轉折道出了一個基本道理：倘若實驗室無法為企業創造可以預見的效益，同樣無法逃脫被遺忘的命運。
百度研究院自然也面臨著同樣的議題，只是在愿景和路線上似乎不同于前兩者，最終也有著不同的結果。
按照李彥宏在2020中關村論壇上透露的信息：百度對AI的投入是長期的、持續的；過去十年，每年研發投入占營收的15%以上。在國內上規模的科技企業中，同樣占比的可能只有華為一家，百度研究院每年的資金投入可見一斑。
百度研究院沒有被商業化自縛手腳，也沒有漫無方向的隨意布局，而是聚焦人工智能的主賽道瞄準科研的星辰大海。
正如百度研究院的慣例，每到年初的時候都會發布新一年的科技趨勢預測，2021年的預測疫情將加速AI的融合落地、數字人將在服務業大放異彩、生命科學將成為AI應用新領地、無監督學習成為基礎監督技術、量子計算的概念將深入人心，以及圍繞AI倫理、AI人才培養的一系列預測。
諸如此類對技術創新的前沿方向、研究熱點、產業趨勢、市場機遇等作出的判斷，無疑詮釋了百度研究院的價值，既是百度業務部門的“智囊團”，也為行業提供了創新的風向標。
02 請把眼光放長遠一些
可能在不少人的理解中，百度研究院并未直接創造商業價值，主要集中在前沿的學術領域，可為何百度研究院有著和阿里巴巴人工智能實驗室截然不同的命運？
借用一位知乎網友的觀點：學術決定工業的高度，而工業決定學術的價值。將視野擴展至10年的跨度上，百度研究院持續8年的積淀，以及百度在AI領域長達11年的技術深耕，正在慢慢被外界所理解。
或許在2020年之前，百度研究院被提及最多的是對百度自身商業效率的提升，比如搜索的準確性、信息流帶來的用戶體驗、在自動駕駛和智能語音等新賽道上的卡位。可當人工智能走出實驗室走進產業化的大藍海，百度研究院的作用就不再局限于學術上的價值，而是產業智能化轉型的引擎。
就像大多數企業研究院扮演的角色主要有三個，一是核心技術的研發，二是人才的培養和儲備，三是為企業的決策層提供智力支持。但百度看到了研究院第四重角色：在時間的發酵下，百度研究院早期聚焦的一些前沿技術陸續開始有了落地的基礎，通過組織架構上的打通，進一步消除了學術和產業之間的隔閡，將論文和專利轉化為企業的硬實力，并以此向產業鏈輸出、滲透、賦能。
比如百度在2020年初將AIG、TG和ACG整合為“百度人工智能體系”，讓百度研究院的科研工作無縫銜接百度大腦，同時百度大腦作為百度智能云的底層技術設施，又讓各行各業可以像使用“水電煤”一樣方便快捷地接入 AI 能力。
目前百度智能云的智慧城市解決方案已經在北京海淀、重慶、成都、蘇州、寧波、麗江等十多個省市落地應用；百度的智能金融服務了近200家金融客戶，構建了超過30家的合作伙伴生態；百度智慧醫療“靈醫智惠”已經服務300多家醫院和1500家基層醫療機構，惠及超過千萬患者……百度已經是人工智能領域家喻戶曉的頭雁，AI已經流向社會生活的每一個角落，背后隱藏的正是百度研究院的努力和汗水。
與之對應的一幕：人工智能加速落地的2020年，也是百度價值被重新發現的一年，凱瑟琳·伍茲執掌的ARK基金在2020年末重倉百度，百度的股價開始呈現出漂亮的走勢圖，百度的口碑、生態等都等來了正向的市場反饋。經過多年的深厚積累，百度研究院在“冰面下做的事情”的價值，正在浮出水面。
歸根結底，企業研究院還是應該把眼光放長遠一些，切莫沉迷于暫時的商業利益，需要有對技術趨勢的預判和高瞻遠矚，哪怕短期內看不到回報，只要方向上不出現太大的偏差，終歸會找到商業化的坦途。
03 站在新時代的起點上
資本市場對技術價值的認可，除了百度AI在2020年的亮眼表現，可能還有另外一個誘因：經歷了魔幻的2020年，世界經濟陷入了第二次世界大戰結束以來最嚴重的衰退，我們正站在新時代的起點上。
只需要參考過去幾輪經濟周期中的成敗案例，就不難得出這樣一個結論：技術型企業往往是變局中的中堅力量，那些掌握著社會優質資源的企業，選擇將精力聚焦于技術研發還是所謂的商業效率創新，將在某種程度上關乎國運。
其實國內已經多次釋放了積極信號，“新基建”吹響了經濟轉軌的號角，科技硬實力之于經濟增長的權重將越來越高；智能經濟的浪潮奠定了下一個時代的主旋律，沒有任何一家企業可以和市場趨勢背道而馳；國家在十四五規劃中，明確將科技自立作為驅動國家創新發展的核心戰略……
遺憾的是，2020年末依然有不少巨頭將炮火押注于社區團購，以至于人民日報都忍不住評論道：“掌握著海量數據、先進算法的互聯網巨頭，理應在科技創新上有更多擔當、有更多追求、有更多作為。別只惦記著幾捆白菜、幾斤水果的流量，科技創新的星辰大海、未來的無限可能性，其實更令人心潮澎湃。”
在這樣的特殊背景下，中國的科技企業該何去何從，或許可以從百度研究院身上找到一些啟示。
比如在開源深度學習框架領域，百度打造的自主可控、功能完備的百度飛槳，不僅彌補了國產深度學習框架的空白，還避免了像芯片那樣被國外卡脖子現象的發生。目前百度飛槳在國內的綜合市場份額位列第二，與位列第一的 Google 幾乎持平。
再比如百度研究院并沒有止步于人工智能，百度量子計算研究所研發出了國際領先、國內第一的云上量子脈沖系統“量脈”，實現了量子軟硬件連接的關鍵橋梁；2020年新增了生物計算實驗室和安全實驗室，建立了涵蓋基礎技術研究、應用型技術、前沿技術探索的立體式的科研體系。
站在行業的立場上，諸如百度研究院等走在創新最前沿的機構，還有一個附加的身份，即科技創新的燈塔，畢竟前沿技術的創新和應用都存在一定的不確定性，也是一個不斷試錯的過程，需要開拓者們畫出清晰的路標：2020年初的時候，百度研究院就曾對外發布十大科技趨勢預測，所提到的技術和產業方向在過去一年中一一應驗，剛剛發布的 2021年十大科技趨勢預測，無疑將再度幫助不少企業在科技創新、應用落地等方面少走一些彎路。
不管從什么角度出發，當人工智能代表的前沿技術已經成為大國博弈的新戰場，當國內的各行各業處于智能化轉型的關鍵節點，我們迫切需要的不再是商業模式的創新，而是實實在在的前沿技術。
04 寫在最后
英國學者李約瑟在耗時近50年時間編纂的《中國科學技術史》中，提出了著名的“李約瑟之問”：盡管中國古代對人類科技發展作出很多貢獻，但為什么近代科學和工業革命沒在中國發生？
過去幾十年中，無數愛國學者試圖推翻這一問題，不惜在浩瀚史料中尋找中國近代創新的蛛絲馬跡。走過2020年，我們對“李約瑟之問”儼然有了篤定的答案，因為科技創新從未像今天這樣深刻影響國家的前途命運，也從未像今天這樣左右一家企業的前景乃至一位普通人的人生際遇。
百度研究院所代表的企業研究院就像一面折射現實的鏡子，科技創新正在迎來久違的黃金時代，中國的企業正在承載屬于他們的歷史使命，正在引領我們迎接智能時代的新機遇與新航程。
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