计算机博士留任学术圈人数已经降至历史最低,从普通教授到年薪百万,学术巨头跳槽企业评价褒贬不一。长期研究发现,企业研发投入与影响力成正比。
《财经》驻硅谷记者刘泓君/文 编辑/宋玮
“博士”作为一种嘲讽的时代已经过去,硅谷科技公司对学术人才的争夺已经进入白热化阶段,主要目标是斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、伯克利以及多伦多大学。
去年,谷歌聘请斯坦福大学人工智能实验室主任李飞飞负责一个全新的人工智能研发部门,多伦多大学深度学习教授Geoffrey Hinton也宣布加盟谷歌;Facebook则挖角了纽约大学被称为卷积神经网络之父的Yann LeCun,卡内基梅隆大学机器学习教授Alex Smola加入亚马逊。
特斯拉创始人伊隆·马斯克与硅谷知名孵化器共同开设的公益性组织Open AI也正在大量挖掘美国几所顶尖大学的计算机教授与博士。两年前Uber成立的自动驾驶部门一次性从卡内基梅隆大学的AI专业挖角40人。
“以前来哈佛挖掘教授的多是斯坦福、耶鲁、MIT这样的大学,今天越来越多变成了苹果、谷歌、亚马逊、Facebook这样的公司。”易凯资本CEO王冉微博称。
根据美国计算机研究协会数据显示,过去十年中美国计算机科学博士去企业就业的人数从38%上升到57%;尽管计算机博士人数持续增加,但是留在学术界的人数已经下降到历史最低点。
越来越多的知名教授开始走向企业,学术圈与工业界的结合越来越紧密。在这些硅谷公司中,存在着一些专注于科研的小组,当单向技术突破不足以转换成具体产品时,这些公司转换成果的KPI通常表现为“发论文”。
Open AI与谷歌收购的人工智能公司DeepMind内部员工曾经谈到如何量化他们的工作,衡量标准之一就是写出有影响力的论文,这与学术界的工作方式类似。
根据英国公布的年度账务计算,DeepMind400名员工成本共计1.38亿美元,平均每名员工工资34.5万美元。除了高昂的薪水,这些AI学术圈人才大量跳槽企业的原因是机器学习领域的研究,需要大量的服务器资源与数据的支持,企业可以给他们最好的研究环境。
很多科技进步依赖于底层技术的突破性发展,最早技术通常都诞生在学术圈,企业的角色是完成学术向工业转换。如今,这些企业巨头们正在把触角向前伸,涉及到技术上游。
挖角学术圈的逻辑
根据PwC发布的榜单显示,硅谷的科技巨头们基本上都占据科研投入的前20名,亚马逊以161亿美元的研发投入高居榜首。人工智能的竞争中,为何硅谷巨头们一掷千金砸研发投入,涉足学术圈?
一是科研向应用的转换时间越来越短,产业周期越来越短了。这轮科技潮很大程度上是技术驱动的,谁率先掌握了新技术,就意味着谁在未来的竞争中占据了制高点。
二是种瓜得豆。很多研究的主方向并没有进展,但是在一些意想不到的副方向上却可以有很多收获。
第三,硅谷公司很大程度上依赖于技术驱动。新的产品、服务、应用,甚至很多企业利润的增长都来自于技术进步带来的效率提高。当你开发一个新产品时,如果所有要素齐全唯独却一小部分新技术,如果企业此时才着手研究为时已晚。而一些主要研究方向以及研究方向的副产品,可能很快就能填补产品的技术空缺。
最后,当AI迅速发展,行业高端人才短缺的情况下,企业聘用这些人也可以吸引更多教授的学生加入,吸引高端人才。在李飞飞加入谷歌之后,她的爱徒李佳也加入谷歌。
在上一代科技公司中,已经有科技企业大量设置研究院的先例。蓝色巨人IBM风头正盛时,其研究院产生了5个诺贝尔奖,大多集中在与企业主营业务无关的物理化学领域,以及6个图灵奖,并一直把研发作为企业的首要任务。
同样,在微软的鼎盛时期,微软研究院的顶级论文一直高居榜首,甚至超过麻省理工和斯坦福,一些个人的影响力甚至可以挑战国内985高校的整个计算机系。仔细分析其热门的研究领域,除了与产品相关的人工智能、量子计算,也有教育、社会科学、金融等领域。
全球研发投入最高的20家公司
(图片来源:研究机构PwC榜单)
长短期影响几何?
如果说研发投入究竟有多少可以转换成项目虚无缥缈,但是在PwC 7年的追踪中发现,能保持在研发投入前列的公司,其市值也相对较高;同样,市值相对较高的公司,也更愿意花费更多资金在研发上,以驱动公司的长远发展。
这些高科技公司员工同样在质疑学术圈与企业的巨大鸿沟,一位硅谷内部工程师告诉《财经》:“这些高价挖来的教授在大公司内部评价褒贬不一,产出不足会让他们备受质疑与挑战,有多少成果真正转换为应用?学术圈拿着18万美元一年的年薪发论文,如果在企业用100万年薪,还是发论文,这是否是一种吃白食?”
高昂的研究经费与有限的转换看起来让企业成本高筑,如何去评估企业带来的增长?一位在国内科技公司高层告诉《财经》,他们资助了很多大学的科研项目,项目成成败都没关系,他们资助的唯一要求是是,被资助项目告诉我们成功或者失败的原因,企业可以保持对技术的敏锐以及这条路是否能行得通。
斯坦福大学教授AndrewNg对谷歌的重要贡献是,用深度学习的方式去学习猫,并且能够在图片中识别出猫。“当时还没有人把一千台机器一起连起来大规模的学习Youtube视频上的猫。这个行为告诉更多人,当有足够的计算与数据资源时,算法会产生很大的潜力。”一位斯坦福学者称,“之后计算机视觉有了很大的突破,出现了很多视觉识别的公司。”
尽管不能保证每个挖来的学术圈大神都成果巨大,但一个核心成果的产出就能推动行业发展。
如果把时间维度拉长到2011年,7年以前,在研发投入前20名的公司中有9家生物医疗公司,只有微软等少数几家软件公司上榜,还有三星、英特尔、诺基亚等硬件公司上榜。今年,五大科技巨头亚马逊、谷歌母公司Alphabet、苹果、微软、Facebook均名列前茅。
对比中国企业研发支持比,阿里巴巴是中国研发投入最多的公司,一年投入25亿美元,占比10.8%,尽管这个投入与硅谷公司相比相差甚远,一个可喜的现象是,中国科技公司的研发投入正大幅上涨,阿里巴巴从2013年的5亿美元连续5年增加至25亿美元。携程虽然研发投入只有11亿美金,占收入比例高达40%,成为榜单内中投入研发比例最高的中国公司。
中国企业研发支出
(图片来源:研究机构PwC榜单)
挑战与质疑
要支持长期风险巨大的投入并不简单。今年4月Facebook的F8大会,首次揭秘内部最神秘的部门——Building 8,这个部门以社交优先的准则,正在研发一些需要突破性的技术革命的产品。
当时现场展示的黑科技是人脑意念打字,目标是每分钟从大脑中直接打出100个字,是目前人们手机打字速度的5倍。现场视频已经可以看到,可以通过集中精神,目前可通过大脑每分钟打8个字。这种脑机研究与Facebook主营业务看起来差距略远,亦可看巨头为未来未雨绸缪自我缓解焦虑感的方式。
然而,这项业务的负责人ReginaDugan已于上月离职。Dugan并不来自于学术圈,她之前在美国国防部做研究,并在谷歌负责移动领域的创新部门,致力于把学术研究变为实际应用。军事领域也是前沿技术的发源地,从军事领域到管理科技实验室在此前IBM实验室与AT&T实验室中已不少见。她在离职中原因中称与Facebook意见不合,Facebook该事业部已出现大范围高层离职。
越来越多企业挖掘学术大咖固然给这些领域的专家带来了“学以致用”的理想以及可观的财务回报,但同时也造成了高校学术领域顶级人才的外流。令人担忧的是,相比于高校更天马行空的解决几十年后的大问题,企业研究院的功利性更强,希望其解决的问题能够尽管应用,也经常被学术圈认为“过于短视”。
在学术与工业界的争夺中,企业除了把学术触角扩及计算机领域,与社科领域的联系也越来越紧密。
除了技术方向,谷歌长期资助的社科类学术研究院也正在受到强烈的质疑。《华尔街日报》年中报道,谷歌在过去数十年资助了329篇公共政策领域论文,平均每篇花费5000-40万美元不等。通过这些学术研究,以影响政策制定者的决策,这个号称以“Don’t be evil(不作恶)”公司的这一举动,一度引起学术圈质疑。