AI界“大牛”缘何纷纷从企业回归科研

又一产业界“牛人”回归高校，这次是商汤科技执行研究总监、计算机视觉领域专家代季峰。

清华大学电子工程系官网显示，代季峰已于今年7月加入该系信息认知与智能系统研究所在职教师之列，任副教授。而清华大学也是他的母校：代季峰分别于2009年和2014年先后在清华大学获得自动化专业学士学位和博士学位。

近几年，从产业界回归高校院所的科学家不在少数，尤以人工智能（AI）领域居多。“大牛”们纷纷“回归”，是AI产业化落地的故事讲不下去了吗？

与个人学术追求有关

《中国科学报》通过求证了解到，代季峰出生于1987年11月，2009年从清华大学自动化系毕业时，GPA排名2/160+。

从在清华大学攻读博士学位开始，代季峰就致力于物体识别与深度学习领域研究，曾于2012年至2013年间以访问博士生身份，前往加州大学洛杉矶分校（UCLA）的“视觉、认知、学习与自主机器人中心”（VCLA实验室）深造，与著名AI科学家朱松纯、吴英年一起工作。

2014 年从清华大学自动化系教授周杰课题组毕业后，代季峰顺利入职微软亚洲研究院（MSRA），并在此后的5年里在MSRA视觉计算组担任首席研究员、研究经理。

2019年9月，代季峰跳出MSRA，加入商汤科技。

据接近代季峰的相关人士透露，他的回归举动与个人学术追求有关，而非传言中的“套现离场”。对于这一变动，代季峰本人也曾主动回应“并非是为钱”。

“MSRA的骨干员工工资不低。我自己是到了一个阶段，不想只做纯科研了。”代季峰称，他感到在MSRA组内培养的人才都已成长起来，平时在头脑风暴、写论文之余“有好多空余时间不知道干吗”，因此想在继续从事基础科研的同时，试着去做些业务。因此，他选择加入商汤科技，希望“从业务中找到些重要的科研问题，启发做好的基础科研”。

在商汤科技工作期间，代季峰曾担任本田—商汤自动驾驶研发项目的技术负责人。目前，代季峰的研究重点是用于高级视觉的深度学习。

3位“大牛”回归科研

除了代季峰，近年来多位“大牛”纷纷选择从产业界回归高校院所，尤以AI领域居多。

7月18日，清华大学智能产业研究院（AIR）官方网站更新信息，宣布华为公司智能汽车解决方案事业部自动驾驶系统CTO、首席科学家陈亦伦正式加入，任AIR智能机器人方向首席专家。

值得一提的是，AIR的掌舵人张亚勤、首席科学家马维英也是近两三年才从产业界回归到学术界的。

陈亦伦的加盟，也是一个主题为“回归”的故事：陈亦伦博士毕业于美国密歇根大学电子工程系，本科及硕士毕业于清华大学电子工程系。

除了在华为的高管职位，陈亦伦还曾任大疆创新机器视觉总工程师、景焱智能技术副总裁、美国伊顿公司技术专家与项目群负责人等职。不过，在工业界的他也没有停下学术的脚步，曾发表论文30余篇、同行引用2000余次，获发明专利16项。

无独有偶，5月30日，清华大学电子工程系官方公众号更新，称已聘任周伯文为电子工程系长聘教授、清华大学惠妍讲席教授。此前，周伯文的身份是京东集团高级副总裁、京东技术委员会主席、京东云与AI总裁、京东人工智能研究院创始院长，是京东技术体系的最高负责人、京东AI的开路人。

周伯文在AI学术领域也声名远播：他是IEEE Fellow、中国人工智能学会会士，还曾获得2020年吴文俊人工智能杰出贡献奖，是AI领域的国际性领军人才。2021年11月，周伯文被曝已正式从京东离职；2021年12月，创立衔远科技。

另外一位曾任职京东的高管、加拿大皇家科学院和加拿大工程学院的双料院士裴健，也于5月官宣加盟美国杜克大学任教。

与周伯文不同，裴健与京东集团的“蜜月期”不长。2018年1月，裴健入职京东任集团副总裁，但仅1年多之后，其在京东的职位就转为兼职状态。美国杜克大学教授陈怡然透露，为把裴健引入杜克大学，学校方面“数顾茅庐”，前后忙活3年多。

AI落地的故事不好讲了？

2020年7月，字节跳动副总裁、AI Lab主任马维英离职，加入清华大学智能产业研究院；2021年8月，字节跳动AI Lab 总监李磊离职，加入加州大学圣巴巴拉分校（UCSB）；2021年11月，蚂蚁金服副总裁、蚂蚁AI首席科学家漆远重返学界，加盟复旦大学，任复旦大学AI创新与产业研究院院长……

大牛们纷纷“回归”，是AI产业化落地的故事讲不下去了吗？

瞄准AI视觉感知识别创办了“中科视语”的中科院自动化研究所研究员王金桥不以为然。“事实上，AI的落地即将走出‘死亡之谷’。”

他向《中国科学报》解释说，AI的落地是一个项目甚至产品交付的过程，它涉及多维度、多方面，要考虑实际场景本身的约束、考量效率的提升，有时甚至需要因控制成本而损失精度。而AI的科学问题更专注于问题本身，是给定条件下在理论上探索如何用数学或优化的方法解决问题，这类研究往往不必深入探究它的工程化和性价比。

“有的科学家可能更专注问题的‘科学性’，这类科研往往更‘纯粹’；但也有科学家喜欢解决实际问题。”王金桥认为，这其实是各自研究品味的取舍，“正如我们看到有科学家从企业回归实验室，也有科学家从实验室进入工业界”。

“当然，也有一些其他情况。”王金桥对《中国科学报》说，一些人是因为感受到在产业界的压力较大，没有时间陪家人；或者在转型的尝试中，技术与场景的融合没能成功；也可能是感到需要进一步研究探索，所以选择回归。

（原标题《AI界“大牛”缘何纷纷回归科研》）