1樓：
首先必須匿名…… 其次我們的 AI 和 CS 領域的不一樣。
身在矽谷台積電北美研發組之一，目前的專案就是利用 AI 聯合計算來做 novel materials exploration，阻力只有我乙個是幹這個事的……
2樓：
上高中的時候就在關注AI落地的事情，不經感慨，國內真的沒有AGI的研究，也沒有理想。當然我不是說那些頂尖的AI lab差勁，這我是完全不認同的。但很明顯，從歷年imagenet刷榜就可以看出，唯一一次國內冠軍是商湯把各種別人有的技術組合一下然後整合學習了一波。
原理上看不到什麼創新。（這不代表中中國人不行，看下天才的創意resnet提出者就是中中國人，只不過是在UW）。
到美國讀書也有日子了，跟老外直接接觸我能感受到美國的文化底層和中國是完全不一樣的。一乙個有限責任，乙個無限責任，乙個是有不懂的額外問題先上報，乙個是自己看著辦解決。另外，從對技術和商業模式來看，對標下兩邊的大公司，bath vs flaang，水平的差距不太大，但對標下獨角獸公司，技術和精神氣質上差距就很大了，乙個是geek的大集合，另乙個還太青澀了（甚至有時候有種嘻嘻哈哈的感覺，對商業和技術太輕浮了）。
可見國內目前最缺乏的，仍舊是geek和工程師精神，有了這些才能真正提公升技術和物質發展層次，然後才有能力和範圍去培養科學家和藝術家。
3樓：朱雀灬
這個事兒可以說是很利益相關了。
我之前在達摩院的演算法崗實習過，後來幾經波折轉到了別的bu的開發崗。
不過我轉開發的主要原因是我更喜歡做開發，而不是因為演算法崗做不下去被迫轉了開發，其中的緣由我寫在了這個回答中
ai演算法 or 開發?
從我乙個普通校招生的視角出發，現在大廠的AI Lab已經不是最開始的AI Lab了，而是乙個需要自負盈虧，承擔很多業務指標，以賺錢為目標的大型演算法外包。
這其實也是國內AI Lab發展的必然結果，因為網際網路公司終究是以盈利為目標的，而AI Lab又是乙個需要極大投入，短期內看不到產出的地方，這對財報的影響太大了，大股東們也不願意自己花了大價錢請了這麼多學術大牛ROI卻這麼低，這也是為什麼現在越來越多的大佬選擇回到學術界。
另一方面現在演算法模型的封裝度在提高，以前訓練模型還得懂反向傳播的推導，現在呼叫pytorch的介面就可以輕鬆實現了，所以競爭的地方就從智力變成了體力，誰更能調參，誰勝出，這帶來的後果就是很多部門情願自己搭建演算法團隊也不想用AI lab的介面。一方面溝通成本高，另一方面即便我的效果不如你，也不會差太多，大部分場景都能cover住了。
這使得AI Lab的定位愈發尷尬，做研究？短期沒有產出股東不喜歡。做業務？
那為什麼要有AI Lab。而且隨著好做的業務場景演算法逐漸落地，演算法崗求職也變的困難，於是就有了「如何看待演算法崗校招人間煉獄...」。
之前達摩院以人類願景為驅動力，現在需要自負盈虧。
之前位元組AI Lab有馬維英大佬坐鎮，現在這個Lab已經合到各個業務線裡去了。
之前AI四小龍風光無限，現在依圖IPO終止。
資本也回過神來了，啥最重要啊？賺錢！賺錢！還是賺錢！
4樓：llcao
國內的情況不是特別清楚但說起國外的ai lab 其實大部分也不太順的。比如uber當初收購了geometric intelligence 後來找來了Zoubin Graharamani 和Raquel Urtasun 不能說決心不大但最後還是解散或者重組ai lab了事。如果說能稱得上非常成功的ai labs 我自己感覺就是deep mind，openai, Google Brain, FAIR, 還有NVIDIA。
這幾家可以大概分成兩類下面詳細展開說說
為啥DeepMind和OpenAI能成功？這兩家是都是founder有個堅強的vision 然後用startup的方式攻堅難題。而且這兩家都不怎麼在乎短期的產品回報這樣可以保證不會被分心.
有沒有其他的模式？我相信是有的。AI產業的問題很多解決辦法應該也比較多樣。
難點是 （1）管理ai團隊 （2）做好技術沉澱而不是tech debt （3）協調成本和回報期望 . 希望將來看到更多國內ai 企業成功的例子
5樓：AI人才挖掘機
敲重點！！在這種大背景之下，確實很看好上海人工智慧實驗室這種新型研發機構，附上實驗室介紹資訊
上海人工智慧實驗室先後與上海交通大學、復旦大學、浙江大學、中國科技大學、香港中文大學等海內外知名高校簽訂戰略合作框架協議，建立科研人雙聘和職稱互認機制。為國際化團隊提供領先的算力平台，為人才提供具有國際競爭力的薪酬，積極配套優質的住房、教育、醫療等條件保障。
shlab.org.cn/pc/home
主任為香港中文大學資訊工程系教授
商湯科技創始人
IEEE Fellow湯曉鷗老師
脈脈搜尋，上海人工智慧實驗室，大幾十個崗位，等你來撩
6樓：
AILAB下沉到業務，逐步變為業務部門的乙份子這是網際網路AI研發的終點。不說現狀了，具體說一下未來吧！所謂實驗室，研究所，那些都是吞金的，對於逐利的公司而言不太現實，這種前瞻性研究要國家出面聯合高校和企業搞個重點實驗室，搞出來了成果共享，沒搞出來也花不了多少錢，畢竟是成本大家均攤，還有國家出了一部分納稅人的錢。
7樓：媛兒
1.究竟什麼是創新？
我一直在想的是為什麼我們從來都沒有想過走中國特色的人工智慧的道路，而是一直在對標國外的大廠，或許有這一點思想的存在，我們就還是在模仿，沒有真正體會到創新的本質。或許這麼多年來我們一直在追趕和模仿，國內網際網路大廠的基因或許從起家的那一刻開始，就一直是在學習別人。我看到有人在提貝爾實驗室，那麼我還是想問我們的科研人員能做出中國特色的發明創造麼？
2.究竟什麼是真正的科學研究？
是不是只有技術前沿的學術上的創新才算是真正的科學研究，那麼一次次在人類歷史浪潮上的蒸汽機的發明，電晶體的發明，計算機的發明，積體電路的發明就不是真正的科學研究？想讓人工智慧有乙個落地的產品，有乙個真正落地的產業難道就偏離了科學研究的本質？為什麼不能先去搭建產業，想想我們究竟要解決產業上的什麼問題？
再想想能不能用這些技術？
3.為什麼我們沒有想過在工業界培養懂研究的工程師，培養自己的人才？
我看到很多網際網路的大廠都在引進學術界的人才，卻忽視了乙個環節是我們為什麼不能直接在實驗室培養懂研究的工程師，既然知道科學研究和工程業務有區別，那麼我覺得就讓那些懂業務的人去做研究會不會是乙個更好的辦法？
8樓：jergerf
大多是或半死不活，或脫離初衷，或拆分重組的狀態。
要麼自負盈虧，開始搞業務，但是業務核心程度又不高。（阿）要麼作為內部外包，或進一步拆分到業務部門。（鵝，條）
ailab的模式本來也比較尷尬。對於公司來說，對ailab的期望就是做pr，以及輔助業務。
做pr，突破性的成果要重金投入以及長期支援，也需要背後高校和人才的支援。首先國內整體科研實力就不比美國，再加上老闆更多是跟風性質去搞各種ailab，耐心信心不足。要出現突破性的進展就很難。
（記得6，7年前阿里組建idst吹了一波ai願景，後來又改名達摩院後又pr一波，當時知乎各種回答都在大讚馬老闆有眼光有創新精神。最後看不就是idst故伎重演麼再跟風了一次麼。。）
做業務落地，那ailab這種模式就很奇怪。乙個第三方的演算法團隊，相比業務方演算法團隊，會有很大的優勢麼？ailab不同方向的組之間的耦合，比和合作業務方的耦合更弱。
如果業務方演算法技術本來就強勢，那麼ailab很可能就是做別人剩下的。如果業務方演算法能力弱，那可能業務並不是那麼核心，或者在做大後也會被慢慢吞併。就算好不容易搶到了核心的活，在利益分配上會有優勢麼，沒有足夠的利益又怎麼保證ailab人員的水平來持續產出呢。
當然這問題也不是國內企業獨有，就算msra也不及以前了。
9樓：玩得66666666
個人覺得還是AI落地難賺不了啥錢，潮水退去的時候，導致本來應該處於產業鏈頂端的AILAB（現在實際是在底端）成為首當其衝的物件
再往上看的話，因為經濟基礎不牢靠，導致大家都很浮躁，讓科研這種東西出現在商業公司裡面就顯得很離譜
PS 華為是我見過少數願意潛心做基礎研究的公司了，不知道華為的2012洛亞目前怎樣
10樓：
現在的Ai Lab的確在慢慢降溫，回歸商業化的本質。高校 + 公司才是最合理的組合方式，如果乙個Lab只做research，絲毫不關心是否可以落地，那麼全世界又有幾個公司可以支援這麼持續的、公益性質的投入的
11樓：
不談其他的，就只談各大廠當初建立AI lab的初衷，都是希望可以有AI成功落地孵化的專案， 從2023年開始到現在，一直聽到的都是國外ailab 的訊息，風頭最盛的莫過於deepmind， 但是好像國內沒有什麼水花， 可能這個東西還是得需要時間，而且很多時候做學術的去了企業，這麼說呢，科研和企業利益有些時候確實不一樣，反而可能會拉慢了科研速度。最起碼從這10年， lab 還需繼續加油。
12樓：阿力阿哩哩
乙個感覺，不一定對。在大廠，即使是盆栽，它都是有KPI的。我尋思Ai Lab這種不賺錢又不能吹牛宣傳的部門，能活下來就已經挺稀奇的了。
13樓：楊康
我發現新智元的公關稿把各大廠的ai lab通通貶斥了一通，唯獨讚揚了msra。這樣的立場說明了什麼？我覺得很是耐人尋味啊。
14樓：牛壯
我來說說微軟的MSRA，也算是大廠得AI lab了。
msra曾經輝煌過，因為那時國內的研究剛起步，水平還不高。現如今，國內高校的水平早已是世界頂級，msra還在原地踏步，毫無建樹，那點三腳貓的功夫已經基本成為笑柄。國內得BAT的ai lab灌水能力已經很強，msra即使是灌水也毫無優勢可言。
msra現在在國內基本就是二流水平，吹nb吹了這麼多年，其實啥也沒乾出來。光環早已不在，唯仗著微軟的名頭續命而已。
15樓：
本人學藥的，作為行外人不太懂
不過我個人覺得AI是工具，是為了解決問題，AI想要進一步發展必須得向實體工業扎根，應用到實體工業上面，才能更大發揮它的價值，實現AI與傳統工業的相互促進。
可惜目前是生化環材四大天坑勸退，可見國內還難有這種氛圍，不過我依舊對高科技充滿信心
時代和科技永在進步，看好各位計算機大佬們
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