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2015 年的 2 月，Uber 一口气挖走了卡内基梅隆大学机器人实验室约 40 名研究者，造成大量人才流失。自此以后，关于学术人才的出走是否会导致研究受阻的讨论不断。其实这样的争论一直存在，只是随着人工智能的再次崛起，这次矛盾更加突显。
今年 5 月，香港中文大学计算机科学工程系教授贾佳亚正式加入腾讯优图实验室，成为学术人才走入工业界的又一案例。如若再细数一下商汤、旷视、第四范式等 AI 公司的背景，就会发现港中文也着实为国内 AI 界贡献了不少人才。
学而优则进入工业界，在人工智能中尤其显著。但学术界与工业界的矛盾是否不可调和？在 21 日的腾讯云 + 峰会上，雷锋网采访了刚加入优图团队不久的贾佳亚教授，他提供了另一种思路来考虑这个问题。
在企业做研究
他告诉雷锋网，“我希望能做一条新路出来。如何在企业吸引到最好的科研人员，同时帮助企业将做出的成果用上，这是我自己提出的一个新课题：在企业做研究。”
AI 对未来如此重要，像 Facebook 与 Google 等公司都设立了自己的 AI 研究部门，分别聘请了 Yann LeCun 和 Geoffrey Hinton 两位 AI 祖师级人物。腾讯也在约一年半前成立 AI Lab，主要负责 AI 方面的基础研究，并在今年先后聘用了张潼与俞栋博士。
但贾教授认为，在业界中，即便是在美国，在 Google 或者 Facebook 这样的公司，还没有一套非常完整的一套理念或系统，指导如何在企业做研究。它包括了管理层面、技术的应用层面，以及科技人员的招聘层面。
他希望在腾讯开展这样的研究，通过与企业研究员一起分析任务，同时跟其他产品部门保持沟通，在这个过程中总结出一套理论，并将它形成系统化的管理方案。这样既能在企业做好研究，同时也能让研究给企业带来应该得到的效率或者利润。
贾教授告诉雷锋网，与外界的理解不同，校内其实很难把几个教授聚拢起来做一件事，因为每个人都有自己的地盘、自己的学生、自己的课题、自己感兴趣的话题，而且每位教授都有充分的自主权。这里的一个问题是，虽然学术界的教授、学生都非常厉害，但聚到一起并不能形成规模。
“如果研究国内外各个研究院的设立和消亡，就可以看到，失败的例子多过成功。你很难把一些最强的人绑在一起，他们可能不愿意做，这是很大的问题。”
他预见到的理想状态是，团队中的人既有类似于做研究一样的空间和使命感，又能在面临大项目时和其他人合作，而且既与其他研究人员合作，也与工程人员合作。
“我希望通过这样的机会试验一下，把自己的团队建立成这样的模式。类似于在学校做研究，我在企业里还是做长期的更加偏向企业的研究。”
做 2C 的人工智能
在企业做研究吸引贾教授的另一点，是能将有趣的东西付诸实施。
他说到，在学校可以五年十年专注做同一件事，比如他本人一直关注图像去模糊与图像理解。他和团队也曾做出了很不错的夜景增强和去噪算法，可一旦涉及到将它转化为产品，所有的问题就都涌现出来了。工程、维护、加密以及收费模式，都需要精心设计，程序出了 bug 也必须有人处理，版本也需要不断更新，这些对研究者来说都是烫手的山芋。
他说：“我来工业界最重要的目标，是希望改变以往尴尬的局面。研究了这么有趣的东西，居然不能付诸实施，这是我自己的痛点。到腾讯这个大公司，我有兴趣做这样的事情。”
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