近日，有媒體報道稱，螞蟻金服原副總裁兼首席數據科學家漆遠已正式加盟復旦大學，任“復旦-浩清”特聘教授及復旦人工智能創新與產業研究院院長。

公開資料顯示，漆遠在2005年獲得了美國麻省理工媒體實驗室博士學位之后，加入MIT計算機與人工智能實驗室進行博士后工作。他于2007年加入普渡大學，并在2013年成為普渡大學計算機科學系和統計系的終身教授。2014年，漆遠回國擔任阿里巴巴副總裁，2015年加入螞蟻金服公司，創建并統領螞蟻金服人工智能團隊，擔任螞蟻金服公司首席數據科學家。

AI科學家紛紛重返學術界

當前，人工智能發展正迎來第三波浪潮，其代表性的成果就是深度學習。基于強大的技術資源以及海量的數據，深度學習憑借著其良好的復雜特征提取表達能力，擅長對數據中的結構化信息進行建模能力，在計算機視覺、自然語言處理、語音識別、推薦系統等諸多領域得到廣泛應用。

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近年來，隨著人工智能的崛起，各大科技巨頭紛紛加大在人工智能及其相關領域的投入力度，其中就包括將國內外頂級AI科學家和技術專家納入麾下。但幾年過后，曾經投身產業界的AI科學家紛紛重返學術界。

比如，2017年3月，負責“百度大腦”計劃，同時擔任百度公司首席科學家的吳恩達宣布辭去在百度的工作，選擇以deeplearning.ai項目回歸，在Coursera平臺上推出了深度學習系列課程;

2018年9月，在谷歌云機器學習部門擔任主管近兩年的李飛飛重回斯坦福大學，擔任以人為本人工智能研究院(HAI)聯合主任;

2019年3月，張潼從騰訊AI Lab主任位置上離職，出任任港科大和創新工場聯合實驗室主任;

2019年11月，時任微軟全球執行副總裁、微軟人工智能及微軟研究事業部負責人的沈向陽宣布離開微軟，加入清華大學擔任雙聘教授;

2020年7月，前曠視南京負責人魏秀參離職，出任南京理工大學教授;

2020年7月下旬，字節跳動副總裁、人工智能實驗室主任馬維英離職，赴清華大學智能產業研究院任職;

2021年8月，字節跳動人工智能實驗室總監李磊宣布離職，進入加州大學圣巴巴拉分校(UCSB)擔任助理教授;

……

出走究竟為哪般?

AI科學家“逃離”大企業，到底哪出了問題?其實，可以歸納為以下兩點：

一是從科研和學術的角度來看，有些人工智能研究有學術價值，但未必有市場價值。對于企業來說，人工智能技術最終還是要落地到實際業務上才行，而就目前整個人工智能行業來看，該技術的發展或許已經到了一個瓶頸，即人工智能落地難的窘境。一方面，在科研方面的投入是非常巨大的，企業面臨著科研投入和商業產出之間的壓力;另一方面，AI科學家沒有在企業中體現出應有的商業價值，種種因素讓他們開始重新審視職業方向，重返高校正在成為一種趨勢。

二是從國外聘請的AI科學家由于身處海外，長時間與中國人工智能的研究環境和市場脫節，導致許多人工智能產品無法得到國內市場的認可。

以經驗助力人工智能人才培養

值得注意的是，根據工業和信息化部人才交流中心發布的《人工智能產業人才發展報告(2019-2020年版)》指出，我國人工智能領域存在人才儲備不足且培養機制不完善等問題，預計當前我國人工智能產業內有效人才缺口達30萬。

近年來，我國人工智能學科和專業正在加快推進。2018年，教育部印發的《高等學校人工智能創新行動計劃》提出，到2020年建立50家人工智能學院、研究院或交叉研究中心。2019年3月，教育部印發通知，公布人工智能專業被列入新增審批本科專業名單，全國共有35所高校獲首批建設資格;2020年，全國范圍內獲得人工智能專業首批建設資格的共有180所;截至目前，全國已有北京科技大學、北京交通大學、天津大學等215所高校設置人工智能專業，188所高校設置智能科學與技術專業。

不過，因為之前有些高校沒有人工智能專業，該學科的教師普遍缺少完整教授人工智能課程的能力，以及沒有相關企業的任職經歷，以至于經常被詬病與企業需求脫節。而AI科學家重返學術界不僅填補了師資上的缺口，而且他們憑著在企業的工作背景和自身的技術實力，培養出的學生將更加適合于企業的發展需求，這也可以更好地推動人工智能產業的發展。

寫在最后：

由此可見，這些重返學術界的AI科學家無疑為高校與企業之間搭建了人才輸送的通道，同時這也為產學研合作模式提供了新的思路。