達摩院王剛離職的這一刻起，AI落地創業的新時代啟幕
AI科技評論
近日，AI科技評論獲悉，阿里副總裁、達摩院自動駕駛實驗室負責人王剛已經離職，並將在清潔機器人領域創業。
「感謝王剛為達摩院無人駕駛技術作出的貢獻，祝福王剛。」阿里官方用這句祝福為我們證實了消息的真實性。
王剛在2005年本科畢業於哈爾濱工業大學電信學院，到2010年，他獲得了UIUC的博士學位，博士期間的導師包括李飛飛、David Forsyth、Derek Hoiem。
博士畢業後，王剛曾在新加坡南洋理工大學擔任終身副教授、ROSE 實驗室副主任，研究興趣包括：深度學習及其在電腦視覺、自然語言處理和語音識別中的應用。他還曾擔任IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) 的副主編，以及 ICCV 2017 和 CVPR 2018 的區域主席，入選MIT科技評論TR35（亞洲）。
在2010年獲得終身教職的時候，王剛只有28歲，發表了近10篇高峰會論文，引用量過千。到如今，他的論文引用量已經超過2萬。
2017 年，王剛放棄了終身教職，決定邁入工業界，加入了達摩院。
在這五年間，王剛先是用4個月時間開發出了天貓精靈，以填補業界的AI終端空缺，而後又毅然決然地轉身開始從0到1攻關自動駕駛項目，通過三年時間研發出了小蠻驢無人車，以100萬單的成績為阿里的自動駕駛技術打下基礎。
小蠻驢在行業內打出名聲，儘管屬於末端物流，面對種種質疑，王剛給出的回答是：末端物流雖然是低速場景，但並不是「低級難度」。
技術層面，物流小車同樣涉及演算法、算力、硬體、系統等多個維度；場景層面，末端物流也要面對複雜的、不可控的、開放的非結構化場景；成本層面，小蠻驢的量產已經證明了研發團隊在這方面的努力。「至少代表著我們看到了自動駕駛規模落地的曙光。」王剛曾如此評價小蠻驢的成績。
王剛離職後，將會由誰接任？據天眼查數據顯示，在2021年12月17日，杭州小蠻驢智慧科技有限公司發生了管理崗位變更，王剛退出執行董事兼總經理職位，並由達摩院自動駕駛實驗室資深演算法專家陳俊波任職執行董事兼總經理。陳俊波此前曾擔任菜鳥ET實驗室無人車演算法負責人，負責決策規劃控制演算法及模擬系統研發工作。當然，實際的繼任者並未確認。
與前幾年AI研究者從學術界前往工業界不同，近年在AI大廠中掀起了一股「科學家出走潮」。在過去的半年中，AI科技評論就目睹了多位科學家的「出走」：
與上述科學家從企業界去往學術界不同的是，王剛本次離職創業並非重返學術界，而是選擇了在產業界再度出發，這也證明了AI科技評論觀察到的趨勢：人工智慧正在逐步落地，產品化成為新一輪產學結合的重心。
業內普遍的共識是，AI大廠出現的「科學家出走潮」，主要原因是AI公司的商業化難題並未解決，引進AI科學家為企業帶來的收益與投入的成本不成比例。而對於不少科學家來說，此前加盟企業界是為了獲得在學術界稀缺的資金和數據資源，來完善自己的研究；但一旦科學家與企業盈利目標發生衝突，回歸學術界也自然成為了新的趨勢。
但企業界也不是一無所獲。在科學家與產業界的磨合中，也有一批科學家注意到了學術研究與產業落地結合的價值。尤其在CV領域，四小龍中均有科學家背景的創業者，CV大牛、前騰訊優圖實驗室負責人賈佳亞，也在離開騰訊後創辦了思謀科技，從CV為工具發力智慧製造。
近幾年來，CV與深度學習領域研究在經過了幾年的紅利期後，不僅拔高了學生畢業擇業期望值，近年開始被一些畢業生視為就業的「重災區」。過去幾年中，以阿里和CV四小龍等提供演算法支援的公司提供的崗位趨於飽和，電腦視覺從演算法落地出現瓶頸，市場供需兩側出現不平衡。
在知乎上，我們注意到了近幾年畢業生討論內容的變化，從2018屆討論的「演算法崗是否值得進入？」，到2019屆討論的「怎樣看待演算法崗競爭激勵，供大於求？」以及2020屆的「諸神黃昏」和2021屆的「灰飛煙滅」，都在反映著近年新畢業的學生的落差。
與學生們的判斷不同，產業界近幾年的困擾則是「招不到合適的人」。對於學術界看重的發Paper的能力、學術上的創新，在產業界是錦上添花而不是必要條件。
在雷峰網《AI四小龍之間沒有戰爭》一文中曾提到，如CV這種以技術名稱來定義公司屬性的企業，初期均以技術驅動業務，拿鎚子找釘子；隨著2019年開始行業進入下半場，鎚子與釘子角色發生轉換，四小龍也開始差異化競爭，將業務視為重心，技術作為輔助，先找釘子，然後製造合適的鎚子。
與「四小龍」可以先拿鎚子找釘子不同，進入AI下半場，新的創業企業也需要注重學科間的交叉和落地，「先找釘子後造鎚子」。本次王剛離職創業的清潔機器人領域屬於CV與機器人學的交叉與落地應用，不僅機器人的視覺功能是機器人研究中的重點，移動機器人的SLAM等問題中包含大量CV相關的內容。除了CV與機器人的結合外，CV與電腦圖形學的結合（元宇宙等）、CV與電腦體系結構、電腦網路等領域的結合，也都有望成為CV創業的新熱點。
值得注意的是，近年來AI發展的動力實際上是深度學習，深度學習框架的使用門檻很低，但並不代表視覺、語音等領域的門檻低，從大多數學生做的「不那麼深的深度學習」與CV希望達到的「通過影像等感知器數據去更好的理解世界」並進一步推動社會的進步之間，還有很長的路要走。在「科學家出走潮」中，有更多像王剛這樣級別的科學家看到AI與實際產品結合價值的科學家選擇留在產業界創業，不僅能推動AI落地的進程，也有助於扭轉AI人才培養的誤區；而如何順應這種趨勢來保護自己的科學家，也對AI大廠提出了新的考驗。
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