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首席科學家的尷尬境遇:膜拜、虛職還是實干?


  《職業經理人周刊》   獵頭班長v微博   微信:AirPnP   2019/1/18
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首席數據科學家、首席產品科學家,伴隨人工智能的興起,一夜之間"科學家"數量突飛猛進,企業真的需要這么多"科學家"嗎? 
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作者|小生生

編輯|小魚

網址|www.xtecher.com

微信公眾號ID|Xtecher

科學家,傳統意義上本指在高校或科研院所從事負責實驗室的建設、管理和科研工作的人群,而近來,不少企業也出現了首席科學家一職。

例如360首席科學家顏水成,思必馳首席科學家俞凱、還有優必選首席科學家陶大程等。

近年隨著人工智能的興起,語音、圖像識別、自然語言處理等技術開始在業內成為主流名詞。咖啡廳鄰座戴眼鏡的大叔都要隨口說出個大數據、人工智能。創業者不聊幾句語音識別、NLP好像就融不到資一樣。

在這些領域,BAT爭相投入重兵研發,創業公司亦紛紛入局。人工智能等此類需要源頭創新的技術自然少不了科研人員的支持,不少公司紛紛跟進設立了首席產品科學家、首席音視頻科學家以及數據科學家等職位。這些公司包括金融大數據分析服務公司、游戲社交公司以及一些硬件公司等。中國一夜之間涌現出了一大批"科學家"。

企業真的需要這么多科學家嗎?

對此,思必馳創始人俞凱告訴Xtecher,首席科學家的作用是在源頭進行創新,對基礎性技術進行研究,此類企業才真正需要用到首席科學家。

首席科學家頻頻離職的背后

就在不久前,一家做教育類智能硬件的公司,高調宣布從國外知名學府引進了一位終身教授作為首席科學家,該教授在深度學習、機器視覺、NLP等領域貢獻卓著。從個體實力來看,這位大牛無疑是一位貨真價實的科學家。

當時在一場大型發布會上,公司宣稱這位首席科學家的加盟,將會為公司的硬件賦予人工智能,以應對洶涌而來的AI大潮。

但是發布會召開不久,那位首席科學家便回到國外高校,知情人士透露該科學家又回學校做研發去了。

目前來看,這種形式的首席科學家加盟更像是為公司造勢、背書。未來有融資需求時可以為自己的公司增添一些分量,好歹是和人工智能沾上了邊,融資總會相對順利些。

早在2006年底,百度宣布威廉·張加盟,并擔任首席科學家。威廉·張接受新京報記者采訪時就表示,他不是來百度做技術的,更多是建立一套完善而高效的高級技術人才培訓機制。所以在來百度之前他就告訴李彥宏,不要指望他去主導技術開發一類的事情,那對他來說已經不是什么挑戰了,百度也不需要這樣一個人存在。

相比如今被神化的首席科學家,威廉·張的話可謂一語道破奧妙。

當然,此類首席科學家的存在會為公司帶來名人效應,可以吸引更多的人才加入。

北京深鑒科技創始人汪玉告訴Xtecher:"企業并不是專門做科研的地方,一些大企業有實力做研發,但小公司往往會更集中在某幾個優勢點,更重要的是把先進的技術轉換為有效的產品。"

深圳的一家公司開出了40多萬的年薪,正在尋找博士學歷以上的算法科學家。要求算法科學家運用機器學習技術,對海量數據進行處理分析,建立模型,分析關鍵因素,優化定價和促銷相關產品。根本原因是目前業務被動,數據沒法監控,公司希望實現數據可視化管理。

這家公司的前一個數據科學家在幾個月前辭職。當時公司現有的數據多是零散、時間不連續且缺乏結構化的數據。之前該公司并未意識到該如何使用這些數據,平時在記錄上自然是不加重視,科學家還得想辦法采集、補全。

適合用深度學習技術分析的數據,需要各部門的合作,初期需要搭建數據平臺。而這其中,需要首席科學家理解業務,收集數據,清洗轉換數據,提取分析數據,評估分析再到落地應用。

在分析數據之前的活,幾乎都是累活、臟活,這事自然不能讓首席科學家去干,于是公司派了工程師協助。但工程師們也是有脾氣的,能不能踏踏實實地配合都不一定。首席科學家還要和數據記錄員、業務報表員等溝通聯系,而且由于從零開始,缺少足夠開發人員、缺少開發工具、缺少高配的云服務器。三個月過去,進展依然不大。

這好比要科學家徒手在數據沙漠上建個沙雕,科學家認為,需要買點工具,需要一些幫手。但公司領導認為,那么多數據沙子讓你用,不就是分析一下數據的事,為何遲遲沒有進展。

結果是,不久后那位首席算法科學家離開了。

顯然,此類企業需要的或許不是一個數據科學家,而更需要一個資深數據工程師。

對于企業是否需要首席科學家,火柴財富CTO John的觀點是,如果本身企業太弱,首席科學家無法發揮作用,就像身子不好,虛不受補,再好的補品也難以為繼。如果公司太小,卻請了一個技術大牛,如同夫妻間學歷差距太大,注定不會幸福。

火柴財富是一家成立于2014年的智能投顧初創公司,目前沒有依靠融資,正低調過活。其CTO John是前唯品會高管,他認為小公司應該著重于產品落地,需要的是工程師。

John告訴Xtecher,初創公司并非要找到最能賺錢的產品,而是需要找一個合適的理念,做合適的產品,這個產品在技術上對大眾而言適度超前,如此才能較快落地。

目前火柴財富也在和高校保持合作,但并沒有聘請首席科學家。他表示,和高校保持合作是為了保持前瞻性,并且可以通過高校平臺尋求戰略合作,接觸到更優質的資源與合作對象。

前迅雷聯合創始人、現松禾遠望基金創始合伙人程浩認為,一個企業是否需要科學家,在于該研究領域是否是關鍵性應用。

關鍵性應用,即不能犯錯的領域。比如自動駕駛,哪怕已經做到了99.9%,但仍可能發生事故。 在該領域必須做到99.9…%小數點后面有多個9,否則難以商業化。其背后的核心競爭力是算法與科學家,故而此類項目往往需要有科學家坐鎮。

首席科學家如何發揮作用

北京智行者科技有限公司成立于2015年,專注無人駕駛汽車領域。智行者CTO王肖曾是清華大學汽車系博士,曾三次獲得中國智能車未來挑戰賽冠軍。

他以無人駕駛為例,剖析了部分領域是可以在企業做研究的。十年前年他在學校做研究時,少有自動駕駛方面的課題,學校更愿意讓教授們研究月球無人車,這類甚為遙遠的技術。

此外,當時在學校,學生們研究課題多是為了順利畢業,因此很難對一個課題有非常深入的研究。而相比學校,企業出于生存壓力,會在某個垂直細分領域努力。且在學校想做自動駕駛,少有實際出行數據,而企業界卻可以上路積累。十年前較少有資本關注這些前沿科技領域,因此不少學者為了學術,為了生存,不得不在學校做研發。而今做無人駕駛,資本愿意投入,資金和人才都有。

王肖告訴Xtecher,對于需要大量數據的研發,如人臉識別、無人駕駛,就該在企業研究。

深鑒科技汪玉告訴Xtecher,針對機器學習、深度學習類的研究,在學校,應該更偏重于沒有數據,或者是針對小數據的算法開發,如果和公司做一樣的事情,從數據層面將沒有優勢。

當然要想在企業研究,前提是企業相對規模較大,有一定規模的資金籌備。

深鑒科技即有一定資金籌備,今年五月份宣布獲得數千萬美元的A輪融資,公司致力于提供高效、經濟的深度學習平臺解決方案。目前深鑒已與包括Amazon、阿里巴巴、螞蟻金服等企業建立合作。

深鑒科技汪玉同樣是來自高校(清華大學),他主要為公司提供大方向參謀,制定一個大的路徑方向,避免公司走彎路,同時輔助CEO、搭建團隊。作為聯合創始人,汪玉在高校主要關注兩類問題,一類是企業面臨的棘手但是無法立刻解決的問題,一類是五年、十年后這個方向會有什么樣的突破。

汪玉告訴Xtecher,在學校考慮做的事情是從0到0.01,有一個點的突破。而在企業做的是從0.01到1,考慮如何實現落地。

在企業首席科學家中,發展得如魚得水的要算思必馳創始人兼首席科學家俞凱了,畢竟企業就是他創辦的。思必馳先后獲得三輪共數億融資,專注于智能硬件,主要面向三個垂直領域:智能車載、智能家居和智能機器人,提供自然語言交互解決方案。

俞凱早年創辦思必馳后,認為想做技術又要做管理,肯定會有矛盾,為此他卸任CEO,專職于首席科學家。而在上海交通大學,他仍舊保留教授職位。

目前他專注于語音識別的精度、識別速率等底層基礎技術以及平臺大方向的架構。

思必馳和上海交大成立聯合研究院,致力于從技術理論到實際產品的轉換。俞凱表示,目前在學校和在企業做研發并沒有矛盾,他可以調配兩邊資源,只需推進技術在企業落地即可。

不過在2015思必馳融資時候出現了一個問題,投資方律師在核心的專利權究竟屬于上海交大,還是思必馳,向俞凱發問。

如果該問題沒有解決好,俞凱認為通過一些操作,雖然也可以獲得融資,但日后必定存在爭議。后來通過和學校積極溝通,學校也為推動產品落地,根據現有法規達成協議,相關專利由思必馳獨占實施,學校占比一定股份,解決了專利權歸屬問題。

雖然是創始人型的首席科學家,但俞凱對于研究落地時間也設立了指標。"快速轉化型項目一兩個月完成、探索性項目需六個月左右。步子比較大、探索大的可能要兩三年。"

對于業內說的首席科學家無法插手公司業務,俞凱認為,如果科學家自己的技術和公司產品無法結合,就有可能導致這種現象。因此要讓自身技術落地方向和公司產品的戰略方向一致。

俞凱認為,需要源頭創新的企業才需要首席科學家,其他的企業更需要資深工程師。

科學家不應是徒有虛名

隨著人工智能在業界的興起,科技巨頭對人工智能人才的需求如饑似渴。2016年11月,谷歌建立深度學習研究中心,從斯坦福大學AI實驗室聘請主管李飛飛;Uber在2015年從卡內基梅隆大學聘請了多名AI研究人員;而Facebook更是在2014年就聘請了在貝爾實驗室工作過二十年的紐約大學終身教授Yann LeCun。

而國內,以BAT為代表的三巨頭,自然不甘落后。早前百度挖來吳恩達,前不久香港中文大學教授賈佳亞加盟騰訊優圖,去年阿里挖來阿里云新任首席科學家周靖人,亦都是學術也或業界大佬。

相較于創業公司,這些互聯網巨頭有足夠好的條件以及忍耐度,讓這些首席科學家可以用更長的探索周期來實現技術與產業的結合。例如早年人工智能領域專家漆遠加入阿里組建iDST(數據科學與技術研究院),卻因為找不到技術的落地場景,得不到同在公司的業務部門的認可,加之其它一連串的挑戰下,被重新分配到了螞蟻金服擔任首席數據科學家,最后終于通過智能客服技術的研發,方才證明了自己的能力。

相較于這些大公司,初創公司的外來首席科學家或許就沒有這樣好的運氣,一旦幾個月沒有成績,就難逃離去的命運。一位業內人士表示,那些去擔任首席科學家的人,是不是被企業坑了,還不得而知,不過以他們的名氣,即便被坑了,換家公司也還是很容易。而如吳恩達、王勁級別的首席科學家,即便離開企業,更可以自己創業。

對于加入小公司的學者,有可能受到各項短期KPI的壓力。而作為創始人類型的首席科學家,可以掌控公司方向,相對來說外來的首席科學家權利較小。

不過對科學家而言:因為缺少數據,他們在實驗室一些算法精度只能從70%提升到75%。但企業卻可以給到他們足夠的數據將算法精度從70%提升到90%。對他們來說亦有好處,而且掛名首席科學家還有不小的費用,何樂不為,對二者來說,都是一件好事。

2016年11月,國務院辦公廳發布文件稱,允許科研人員和高校教師適度兼職兼薪,再次推動了科研人員到企業中去的干勁。

對于日益增多的學者加入企業擔任首席科學家,俞凱給出了兩方面的建議:一是,需找到好的團隊,一個人做不成事,學者需要認識到技術不是全部,管理、商業都很重要。二是,對于產品層面要有判斷,認識到客戶的需求,而非單有技術即可。

比起國外的實驗負責人,國內無論大小公司,都喜歡用首席科學家這個頭銜,似乎沒有這個頭銜就干不成事了。如果沒有源頭上的創新,不妨把"科學家"這個頭銜摘掉,換個首席工程師,不過無論用什么頭銜,有實力,能干實事,才是最關鍵。

(來源:Xtecher)


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