杨净 发自 凹非寺 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

9月,两种科学技术的推进方式,都获得了嘉奖。

96岁的老一辈科学家王振义,荣膺2020年未来科学大奖,老先生接到电话的直接回答是:该奖励年轻人,而不是近百岁的自己。

这让人动容,也让人唏嘘,也符合我们对科学家的「传统画像」:

江湖夜雨十年灯,甘坐冷板凳,肯下数十年磨一剑的苦功夫,穷极一生去思考某个问题。过程中或许有产学研成果转换,但也只是「一路开花」结果。

而同样也在9月,另一位年轻科学家,曾经的南洋理工大学终身教授、现阿里达摩院自动驾驶实验室负责人王刚,带领团队耗时3年,发布了首款量产物流机器人「小蛮驴」,集成AI、自动驾驶等最前沿技术,将这项最前沿的科学技术,推到了规模化量产商用。

虽然都是科学成果获得嘉奖,但个中区别却已非常明显。

有数据统计,所有在自动驾驶研发上的投入加总大约1000亿美元,但产品要么太贵、要么不安全、要么不智能。

王刚透露说,对于自动驾驶这样实验型学科,如果先要用穷尽边界的方式,就会大大增加不确定性,所以从一开始,他们的研究就指向场景和落地应用。

实际上,这恰好指出了科学与商业相辅相成发展史中,两种不同的推进路线:

一种「勇攀高峰,一路开花 」;另一种定义边界,积跬步以至千里,不断累积起来改变世界。

我们对于传统科学家总是心生敬佩,因为我们对他们了解的多;而我们对于工业界里的科学家总感觉“雾里看花”:

他们的科研理想实现了吗?商业是推动力还是束缚?在阿里这样的科技大厂做研究,究竟是种什么感受?

科学家与商业公司

在过去的历史进程中,就有科学家将自己的成果商用,获得商业回报的同时,也给世界带来了深刻的影响。

科学家爱迪生沿着「电」往前,但在灯泡成功之后,用通用电气改变了世界。

还有发明电话的贝尔创办了美国电话电报公司(AT&T),也就是后来产生11位诺贝尔奖的贝尔实验室。

这样的案例在过去不胜枚举,在当前也一直在发生。

比如今年3月,知名生物科学家、西湖大学创办校长施一公,就因生物医药公司诺诚健华上市,一下子身家过亿而受到关注。

其后6月,创办不到两年的西湖大学,首个科技成果转换成果落地——西湖生物医药科技有限公司,获得了近亿级融资。

虽然西湖官方并没有言明,但这样的方式也被媒体等第三方视为,走「斯坦福大学」一样的路子。

因为在科技成果转化这块,斯坦福大学成绩显著。

已故科学家、斯坦福大学终身教授张首晟曾表示,斯坦福大学有传统,学生出来创业,老师会投资。

正是因为有着优秀的科技成果转化团队,才会有人说,斯坦福成就了硅谷。

并且西湖大学本身,就有一帮在商业上取得成功的企业家,捐资创办的科学研究机构。

这是前沿科研成果落地的另一条路:企业在内部创办「研究院」,用商业回报带来的收入,投入基础科学研究。

比如国内大名鼎鼎的「微软亚洲研究院」,后来成为中国互联网、AI时代的「黄埔军校」。

再比如三年前成立的「阿里巴巴达摩院」,已经成为阿里技术高地,推出平头哥芯片、量子计算、城市大脑、物流机器人「小蛮驴」等众多前沿技术和产品。

一方面,成功的企业有资金和资源,可以更好助力科学家发展。

另一方面,很多企业研究院的研究,还可能帮助企业赢得下一个技术时代。

假如合作顺畅,一定是个双赢的局。

企业&科研的「悖论」

但是科学家与企业,就不可避免的存在一些难以适应的问题。

百度首席科学家吴恩达,负责百度研究院的领导工作,尤其是Baidu Brain计划,但待了三年之后离职。

后来也有自己的创业项目,但始终最受关注的还是科研和教学的工作。

还有腾讯AI Lab主任张潼,曾是美国新泽西州立大学统计系教授,也在百度研究院担任副院长,于2017年加入腾讯。

但两年后去到港科大,重返学界。

类似的,旷视科技南京负责人魏秀参重返南京理工大学,以及前不久字节跳动AI掌门人马维英也选择离职,加入清华张亚勤团队。

当然,这种事情不仅发生在国内,国外也是屡见不鲜。

斯坦福大学教授李飞飞,17年入职谷歌,成为谷歌云AI负责人,一年之后从谷歌离职重新回到斯坦福。

今年4月,谷歌量子计算硬件实验室的创建者、负责人John Martinis被爆离职,但表示将继续从事相关工作,而他此前一直还保留着在加州大学圣巴巴拉分校教授的职位。

他可曾为谷歌量子优越性立下头功,甚至还带领团队登上了Nature封面。

突然的离职,令人意外。

后来有媒体爆料说,John希望像学术方式一样推进量子计算机,但在谷歌内部,来自产品和企业经营的压力,可能会让人面临妥协。

更早之前,图灵奖得主、深度学习三巨头LeCun,也遭遇过类似的抉择。他最终丢掉了Facebook AI的掌舵权,以“首席科学家”的方式,游走在Facebook和纽约大学之间。

科学家到企业,究竟面临的「悖论」是什么?

是短期利益和长期投入的问题。是如何定义边界的问题。是企业内部“谁赚取利润谁牛X”的话语权问题。

创造营收的产品技术部门,与花钱的科研成本部门,始终面临这样的问题。更何况科学家是多纯粹、多骄傲的人呐,怎能容许自己的研究为了“短期”利益而降格?

于是这样的现象也不再令人陌生:

每每新技术周期来临,总是会有科学家被礼聘进入企业搞研究,但一段时间后,特别是技术开始趋于应用,他们又往往得而复失——多数还重返学界。

只不过,也有例外。

微软亚洲研究院,但MSRA,几乎就是比尔盖茨的乌托邦模型,它与微软的业务之间相隔明确,甚至可以视为独立王国,或者就是一所企业注资的大学、研究所。

简单来说,MSRA是所「纯粹」的研究院,要做「纯粹」的研究。它活下来了,但你很难说它活得有多好,因为它无法实现“自我造血”。

阿里达摩院,2017年成立时,开宗明义就宣布要以商业和社会问题为导向去研究前沿科学技术。

那时候,外界不乏质疑,但现在3年之期,达摩院呈现的行业反差——

学术有影响,在国际顶级技术赛事上拿下60余项第一,并且发表500多篇国际顶会论文;

产业有成果,含光800最强AI推理芯片,小蛮驴成为量产的首台物流机器人;

人员还很稳定,IEEE Fellow们都在各自领域做出成果,还总有新的Fellow加入……

阿里达摩院,到底有什么不一样?

达摩院怎么解决「悖论」?

当初发起创办达摩院时,马云这样说的:

研究不应该是Research for Fun(为快乐研究),也不应该Research for Profit(为利润研究),而是Research for solving the problem with Profit and Fun(为解决问题研究并带来利润和快乐)。

目的决定路线。

For fun走得太远,for profit走得太近,都走不长。只有为解决问题出发的研究,才是真研究,也肯定会收获Fun和Profit。这是阿里巴巴思考的逻辑。

从前几日,发布的首款量产物流机器人「小蛮驴」就可以看出来,它来自达摩院自动驾驶实验室。

负责人王刚,伊利诺伊大学香槟分校博士,曾任新加坡南洋理工大学终身教授。

据说当时他主动请缨开启阿里自动驾驶研发,然后得到达摩院院长张建锋的支持,一做就是三年。

对于这款机器人的落地,王刚表示,从3年前探索开始,他们就定下了智能、安全、可量产的三重维度,最终在物流机器人领域,找到了将AI和自动驾驶现阶段融合落地的钥匙,推动自动驾驶技术从垂直场景向更广泛的场景演进。

也就是,从一开始就有明确的定义域,然后寻求技术极致的最优解,再把它推向市场实现更大规模的落地,并在实用过程中不断修正精进。

这就是达摩院的科研范式。科研和商业的纠结,在合作之初,就先解决。

另一个典型例子是阿里医疗AI

早在2016年, IEEE Fellow、iDST(达摩院前身) 副院长华先胜,就看准了AI在医疗健康领域大有可为,从肺部CT影像开始切入,着手研发医疗AI。

医疗AI破纪录斩获顶赛冠军

一年后,阿里医疗AI在国际权威的肺结节检测大赛 LUNA16 上,凭借 89.7% 的平均召回率打破世界纪录夺冠。此后,医疗 AI 研究范围进一步扩大覆盖到肝结节、心血管、骨科、病理等多方面。

疫情期间,医疗AI发挥巨大作用,识别一个病例最快计算仅2秒,准确率达99%,极大减轻了医生的负担,并提高效率。

这款新冠肺炎CT影像AI辅助诊断产品第一行代码,近期入藏国家博物馆。

正是基于达摩院解决实际问题的导向,科研不但能孵化出商业价值,更能产生社会价值。

做一名科学家VS作为科学家群体中的一员

云栖大会第二天,“最强大脑”主持人蒋昌建老师,对达摩院众科学家有过一次深入的对话和揭秘。

蒋昌建这样形容阿里达摩院,

阿里达摩院是一个问题的定义者,也是一个问题的终结者。

就拿今年3月才创办的XG实验室来说。

疫情期间,达摩院就建立了个实验室,如今成立不到6个月。

面对蒋昌建的「质疑」时,XG实验室科学家吴鑫说,虽然看上去成立时间不长,但技术储备已经十分成熟。

阿里不打无准备之仗。

过去十年,阿里在云计算网络实现了关键技术上布局和大规模应用,阿里云成为全球云计算3A巨头,在高性能网络、自研交换机、意图驱动网络、可编程网络、流量调度等领域的优势技术,可继续延伸到5G。

同时,阿里云遍布全球的云数据中心、云网络和边缘节点,也为5G终端提供计算和存储资源,为5G应用落地提供条件。

简而言之,达摩院科学家们做5G,技术积累和落地环境都率先准备妥当。

他们目前处理的问题也很明晰,那就是5G中「确定性延迟」问题。

我们知道,5G有着低延时的特点,但这种低延时,实则抖动性是非常大的,在一些场景里是不可接受的,比如5G远程手术。

更广泛的场景,是钉钉视频会议,淘宝直播,每次双11的整点开抢。让这些国民场景,也能用上5G远程手术的低延时特性,是XG实验室的科学家们工作的一部分。

这也意味着,达摩院的科学家们,不但要解决实际的问题,而且要联手,一起合作解决这些问题。

就拿淘宝直播举例:XG实验室研发新的5G方案,机器智能实验室NLP方向提供不同语言的同声传译,智能服务方向设计新的智能问答和交互,还创造虚拟主播,融合视觉AI、语音AI等单项能力,辟出新业务。

国民应用需要更极致的前沿技术赋能。淘宝主播每一句「3,2,1,上链接!」,背后站着的是一群紧密合作的达摩院科学家。他们不但要完成从0到1的创新突破,还要解决99%到99.999%的极限跨越。

科研的「延迟满足」

微软研究院的创立者李开复,曾与星云大师有过一次著名的谈话。李开复道出了人生追求:更大的影响力

科技有可能获得更大影响力吗?不知道李开复的答案是什么,他后来离开了MSRA。

也曾有阿里达摩院科学家发出类似感叹,说以往在学术界做研究,样本仅几百例,很难真正看到自己辛苦劳作的科技突破,真的能有什么现实价值。来到阿里后,“小小”的一个应用,就能让亿万人同时体会到科技带来的幸福感,这种感觉很棒。

很多在达摩院做科研的科学家,似乎都有同样的想法。也是某种可以落地生根、造福更多人的「影响力」,吸引并稳固着这群科学家们。这个时代的科研使命,以这样的方式被继承。

当被蒋昌建问起如何看待未来时,达摩院科学家却跟普通小朋友一样单纯简单。

「在未来,语音交互无处不在。」

「会是《头号玩家》的那种,路上全是机器人。」

「每个人都会有一个个性化机器人」

「未来人类不需要买车,只需要购买出行服务。」

「不会再出现爆发式疫情。」

……

虽然答案看上去「朴实无华」,但当他们说起这些时,你或许要知道,他们展现的不光是思考,而是正在行动,并努力一步一步实现它。

正如达摩院院长助理刘湘雯所说,达摩院相信只有长跑才能滋养整个科研生态。

那么至于会跑多久?

马云在3年前就已经说了,达摩院必须活得比阿里长久,至少多活一年。

而阿里巴巴要活102年。

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