国内AI lab发展如何？选企业还是去学术界？

简米

这几年一直有不少算法人选问我搞AI研究去企业还是学术界？去企业想要长远发展去lab还是业务部门等等问题，这里给大家分享下我的观察和想法，也邀请了2位大牛给大家建议。

Lab里AI研究员，常见职业发展路径是怎样的 ？  

16年至今，我聊过的AI研究员们，选择方式常见为：
(1)在lab工作了一段时间后选择回到学术界 这几年确实有不少人离开企业的AI实验室后选择加入高校，这些人离开lab各有自己的原因，但选择加入高校，不一定是对企业完全失望，不一定是这个企业很操蛋，这个世界不是非黑即白的。很多时候，这些人是同步在面试企业和高校后发现企业界没有适合自己级别/位置/薪酬的机会，而更坚定选择加入学术界。
最终选择加入高校的原因，比较常见的：

• 学术假期sabbatical leave：请了假来企业工作的教授，假期结束就回高校
  
• 有些人在不止2家企业工作过，从研究到技术落地、带项目、带团队、对业务负责等都经历过，长时间处于输出大于输入的阶段，比较迷茫，进入高校是换个环境重新自我输入的方式。
  
• 在企业里通过真实业务场景发现了些研究的想法和机会，但在以盈利为目的的企业很难继续做或铺开做，那选择去科研单位或高校继续做是个方法。而且回归高校，还可自己开公司搞，把自己在企业认识的人脉盘活
  
• 日积月累的负面情绪。在企业里总有各种阻力打断自己的研究工作，比如领导不懂技术瞎指挥，业务打法经常换。发表的研究成果收获了很多引用，但领导觉得没用；业务部门提了需求，自己做了demo，业务部门直夸好，转头搞了个团队自己做。
  

(2)在lab工作了一段时间后选择跳槽去其他公司的lab一般想继续搞研究，不想去学术界，但也离开不了自己的舒适圈，不想直接跳到业务部门，那我个人会建议换其他企业的lab/研究院试试，不同企业对于自家lab的基础研究、应用研究、业务落地的工作重心比例要求不一样。
(3)在lab工作了一段时间后选择公司内部转业务部门，或跳槽去其他公司的业务部门算法团队常见原因：

应届博士/博后想继续搞研究，去企业的lab还是去学术界？

• 地点是否可开放选择？若伴侣/家庭在前2-3年内没给太多地点/金钱压力，可自由选择地点。那就坚定回归自己想做的事情。想搞研究，首选学术界，最好放开地点，去申请全球的学术界机会。
  
• 若想清楚要在国内发展，首选学术界，但对于去哪个学校或在学术道路上永攀高峰没太多诉求。那就不用面企业，只面高校和科研单位就行。在已有国内学术offer里选一个就行。
  
• 若想清楚要在国内发展，在职业发展上期望永攀高峰，个人建议：两条腿走路，企业和学术界机会同步申请。不少人觉得国内高校比较看关系和学术帽子。国内名校申请门槛和要求越来越高，会要求论文数量或要有学术帽子等，国内学术帽子（包括优青、千青等等）也不容易拿。很多海外名校毕业的AI博士一开始都对自己很有信心，但面了一圈国内学术界后，发现没拿到什么好offer，进一步退让，去看高校下属研究机构或市级/省级/国家级科研单位机会，再退让到去看企业lab的机会，这样战线就太长了，不如最开始就多条腿走路去尝试。在学术界还是工业界都可以有所成就，选个当下最优解。
  

"刘老师，学术界和工业界之间转型，是否会出现水土不服？"

    "何博，你怎么看待企业AI实验室的发展，在企业搞AI研究？"

附上两位前辈职业发展路径（根据领英和公开资料整理）






“从学术界切换到工业界如何更好适应？去面试企业的lab还是去面学术界，其他前辈有建议或想法吗？"
国际著名人工智能专家，前BAT大数据首席



某知名智能终端外企 AI高级总监

那Lab一般如何考核绩效和工作表现？每家企业的lab在发展的不同周期阶段考核标准也不一样

• 搭建初期，lab的首要目的是先让更多人认识自己。对内让更多部门认可自己，对外让更多客户、人才、竞对知道自己。帮公司树立技术品牌和影响力，吸引更多技术人才。若以该目的作为重心，则前期很多绩效考核会围绕顶会顶刊的paper数量、对外打榜单竞赛、对外高校合作、对外论坛/活动发声等等。常见操作可能会先引入个大牛，再通过大牛引流。也经常会采取砸钱方式。
  
• 搭建中后期，绩效考核会更重视质，而不是量，招人预算相对前期降低。考核同步看论文、专利和给业务赋能效果。若公司集团高层本身是业务出身，那可能会让lab更侧重业务；若高层技术出身，则可能让Lab保留更多空间做研究。
  
• lab发展时间超过3年，且lab/研究院本身团队人员数量过于庞大的企业，一般在制定下一个3-5年规划的时候，会出现降本增效的优化现象，优化一些一直没产生影响力也没对业务带来太多赋能的研究小组，会新增一些紧跟国家政策、市场行情的新研究组，也会尝试更换/调整一些研究组的leader来激活团队（当然3年也是互联网跳槽普遍时间点，很多人会主动离开）。绩效考核也会更贴近业务，和业务绑定，不管是对外合作外部客户还是对内寻求其他BG/BU的业务，不然很难拿到高绩效和更多晋升机会。
  
• lab 发展时间超过5年，且lab/研究院本身团队人员数量过于庞大的企业，一般在制定下个3-5年规划节点，在更高层级的管理层会有变动。lab整体策略会有大调整，可能把研究小组分拆到各个业务部门，也可能会把研究院的研究团队和工程团队分拆开来，让工程团队、解决方案团队等去承担revenue方面的压力等。如果不分拆，那研究员团队不可避免依旧会承担落地指标，绩效考核看重算法落地，给业务解决了什么问题，而paper产出不太重要。
  

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