實(shí)驗(yàn)室層面，或許隱含著對(duì)AI產(chǎn)業(yè)一種全新的觀察可能：從實(shí)驗(yàn)室技術(shù)到商業(yè)化落地，可以比我們想象中更快、更有針對(duì)性和效率。

年關(guān)歲末，各種各樣的總結(jié)和展望開始多了起來。

這兩天的熱門話題之一，是BAT三家的AI布局統(tǒng)計(jì)和對(duì)比，各種各樣的文章都在從不同角度討論三家的優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)和各自特點(diǎn)，拼生態(tài)、拼場(chǎng)景、拼用戶心智，各種各樣的觀點(diǎn)蜂擁而來。

但這里想說的是，很可能在產(chǎn)業(yè)圖譜之外，我們其實(shí)忽略了AI領(lǐng)域真正比拼的東西：作為一種不斷前進(jìn)，始終處于探索中的技術(shù)，AI產(chǎn)業(yè)間的核心競(jìng)爭(zhēng)力，其實(shí)始終都在學(xué)術(shù)研究能力上。

如何構(gòu)建從實(shí)驗(yàn)室到商業(yè)場(chǎng)景的最快速通道，如何讓產(chǎn)學(xué)真正一體化，或許才是AI時(shí)代爭(zhēng)奪戰(zhàn)的源點(diǎn)——這也是BAT到歐美巨頭，紛紛重注打造實(shí)驗(yàn)室的原因。

比如美國時(shí)間1月18日，百度研究院要宣布進(jìn)行升級(jí)，新增“商業(yè)智能實(shí)驗(yàn)室”和“機(jī)器人與自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室”。并且有三位人工智能領(lǐng)域的科學(xué)家加入其中。

實(shí)驗(yàn)室層面，或許隱含著對(duì)AI產(chǎn)業(yè)一種全新的觀察可能：從實(shí)驗(yàn)室技術(shù)到商業(yè)化落地，可以比我們想象中更快、更有針對(duì)性和效率。

AI巨頭的實(shí)驗(yàn)室之戰(zhàn)，絕對(duì)較產(chǎn)業(yè)前端的生態(tài)大戰(zhàn)不遑多讓。

重劍無鋒：為什么AI無法離開實(shí)驗(yàn)室？

從谷歌收購DeepMind這個(gè)“教授組成的公司”，然后用AlphaGo一鳴驚人，就已經(jīng)能夠讓我們看出優(yōu)質(zhì)的研發(fā)實(shí)驗(yàn)室對(duì)于AI這個(gè)新技術(shù)有多么重要。

而從本質(zhì)邏輯上來看，相比于PC和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，AI是一種史無前例要求企業(yè)與實(shí)驗(yàn)室緊密合作、共生共長(zhǎng)的技術(shù)類別。其實(shí)這很好理解，傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)硬件技術(shù)，從研發(fā)到投入產(chǎn)業(yè)周期，實(shí)現(xiàn)商業(yè)落地，往往需要幾年的時(shí)間。當(dāng)我們拿到某個(gè)產(chǎn)品的時(shí)候，它在實(shí)驗(yàn)室中的開發(fā)可能已經(jīng)過去了很久很久。這種情況下，企業(yè)可以采取各種方式獲得技術(shù)，而自己打造實(shí)驗(yàn)室投入研發(fā)，其實(shí)是相對(duì)不經(jīng)濟(jì)的一種選擇。

但在AI時(shí)代，這種現(xiàn)象近乎被完全改寫。以深度學(xué)習(xí)為例，在平臺(tái)、算力和數(shù)據(jù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)之上，無論高校還是企業(yè)的實(shí)驗(yàn)室，做出來的研發(fā)成果近乎可以在產(chǎn)業(yè)端即插即用。甚至很多實(shí)驗(yàn)室中打造的非功利技術(shù)，都已經(jīng)是非常好的行業(yè)解決方案。

這也是為什么大公司紛紛在AI時(shí)代開始熱衷于發(fā)論文、參加技術(shù)比賽。因?yàn)樵贏I的世界中，算法就是資源，模型就是壁壘，而且各自技術(shù)資源是可以積累疊加的，不會(huì)出現(xiàn)相互抵消和排斥的情況。

而對(duì)于企業(yè)來說，顯然最有效能夠加強(qiáng)實(shí)驗(yàn)室價(jià)值的方式，就是有目的、有選擇的進(jìn)行針對(duì)性課題、研究方向，甚至專屬實(shí)驗(yàn)室打造。雖然在今天的AI世界，以學(xué)術(shù)為目的導(dǎo)向的泛華實(shí)驗(yàn)室還是標(biāo)配，但以應(yīng)對(duì)專門議題，強(qiáng)調(diào)商業(yè)化可能的專屬實(shí)驗(yàn)室，幾乎是未來人工智能發(fā)展的必然路徑。

畢竟當(dāng)我們太習(xí)慣互聯(lián)網(wǎng)圈子里用“賦能”、“生態(tài)”等等美好詞匯編織的“花拳繡腿”或者“萬箭齊發(fā)”，往往有可能忽略掉，AI是一個(gè)科研能力密集型指向的產(chǎn)業(yè)。在識(shí)別、理解、判斷等基礎(chǔ)能力上，AI的好壞肉眼可知。所以學(xué)術(shù)端能拿出什么，能否快速將其釋放到產(chǎn)業(yè)端，其實(shí)是AI的運(yùn)輸生死線。

這條輸送線沒有那么多門門道道可講，但是重劍無鋒，它能決定一家AI公司最終到達(dá)的高度。無論是BAT還是谷歌、Facebook、微軟，全都在重倉大牛，搶奪人才，不遺余力的發(fā)論文跑測(cè)試，就是這個(gè)道理。

這場(chǎng)比試，從一開始就是“從學(xué)術(shù)能力到商業(yè)化”的簡(jiǎn)單白刃戰(zhàn)，從來沒有趕個(gè)風(fēng)口割把韭菜的可能。

而百度研究院的升級(jí)動(dòng)作，讓我們看到了一些有意思的可能。

AI實(shí)驗(yàn)室都在做什么

以谷歌AI中國中心為例，目前的AI公司實(shí)驗(yàn)室，主要作用是三點(diǎn)：重倉人才、建立世界研究矩陣的流通、鋪滿各領(lǐng)域研發(fā)賽道。

對(duì)于大部分AI企業(yè)來講，這三件事都是今天的主要戰(zhàn)略目標(biāo)。其背后的原因在于，由于AI復(fù)興速度遠(yuǎn)比想象中更快，對(duì)于沒有長(zhǎng)期積累這一領(lǐng)域的企業(yè)來說，AI很大程度還是新生事物。而研發(fā)端是最吃力，同時(shí)也最需要重視人才資源的。那么比較容易的方式，當(dāng)然是仿照大學(xué)與研究機(jī)構(gòu)設(shè)置企業(yè)實(shí)驗(yàn)室類別，高效吸引人才加入。

在英國政府與圖靈研究院發(fā)布的《2017AI產(chǎn)業(yè)報(bào)告》中，曾經(jīng)指出過這樣一個(gè)問題：今天整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)中，最急切需要的，是學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)多個(gè)端口之間的流通與聚合能力。

這聽起來像是句空話，但仔細(xì)想想?yún)s會(huì)發(fā)現(xiàn)，這正是今天的中國所需要的。

長(zhǎng)期以來，中國互聯(lián)網(wǎng)都太依賴于用戶存量和商業(yè)模式驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)上升速度，形成了對(duì)所謂對(duì)“風(fēng)口”的迷信。

這種“風(fēng)口來了豬也能飛”的奇怪心理，必然是與實(shí)驗(yàn)室文化中“探索先于得到”的科學(xué)精神背道而馳的。

長(zhǎng)時(shí)間對(duì)實(shí)驗(yàn)室價(jià)值與文化的認(rèn)知缺失，讓我們?cè)凇拔?chuàng)新”的詭異道路上走了太遠(yuǎn)，甚至形成了習(xí)慣。

不信的話，不妨看看近幾天專家們給直播答題按上的各種理論解釋，或者看看最近突然火爆起來的“區(qū)塊鏈思想”。這些東西今天很火，火到莫名其妙，但是我相信三個(gè)月之后，絕大部分人應(yīng)該不會(huì)再記得什么“撒幣”。

遺憾的是，AI是無法復(fù)制這套邏輯的。很多跟風(fēng)做“智障音箱”的，已經(jīng)讓我們看到了AI對(duì)真實(shí)技術(shù)的要求。放眼世界，AI絕不是某種風(fēng)口，而是真實(shí)技術(shù)解決方案和研發(fā)條件驅(qū)動(dòng)下的產(chǎn)業(yè)繁榮。快速的技術(shù)迭代、長(zhǎng)效的學(xué)術(shù)突破，才構(gòu)成了今天AI世界的主流。

所以說，這個(gè)領(lǐng)域是沒什么風(fēng)口可拼的。高頻率、直接化的產(chǎn)學(xué)輸送能力，才是接下來比拼的重點(diǎn)。而如何讓AI的學(xué)術(shù)世界與商業(yè)世界相結(jié)合，找到最準(zhǔn)確和緊密的契合點(diǎn)，則是AI商業(yè)化的核心驅(qū)動(dòng)引擎。

不管怎么樣，接下來更頻繁、更高速的AI產(chǎn)學(xué)一體化聯(lián)動(dòng)，會(huì)讓我們逐漸認(rèn)識(shí)到AI的真正價(jià)值。它不是一個(gè)風(fēng)口，而是一種不斷去探索和解決問題的技術(shù)方式。

實(shí)驗(yàn)室這個(gè)詞，將會(huì)無數(shù)次出現(xiàn)在商業(yè)資本的AI探險(xiǎn)里。

作者：腦極體，微信公眾號(hào)：腦極體

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