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首席科学家的尴尬境遇:膜拜、虚职还是实干?


  《职业经理人周刊》   猎头班长v微博   微信:AirPnP   2019/1/18
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首席数据科学家、首席产品科学家,伴随人工智能的兴起,一夜之间"科学家"数量突飞猛进,企业真的需要这么多"科学家"吗? 
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作者|小生生

编辑|小鱼

网址|www.xtecher.com

微信公众号ID|Xtecher

科学家,传统意义上本指在高校或科研院所从事负责实验室的建设、管理和科研工作的人群,而近来,不少企业也出现了首席科学家一职。

例如360首席科学家颜水成,思必驰首席科学家俞凯、还有优必选首席科学家陶大程等。

近年随着人工智能的兴起,语音、图像识别、自然语言处理等技术开始在业内成为主流名词。咖啡厅邻座戴眼镜的大叔都要随口说出个大数据、人工智能。创业者不聊几句语音识别、NLP好像就融不到资一样。

在这些领域,BAT争相投入重兵研发,创业公司亦纷纷入局。人工智能等此类需要源头创新的技术自然少不了科研人员的支持,不少公司纷纷跟进设立了首席产品科学家、首席音视频科学家以及数据科学家等职位。这些公司包括金融大数据分析服务公司、游戏社交公司以及一些硬件公司等。中国一夜之间涌现出了一大批"科学家"。

企业真的需要这么多科学家吗?

对此,思必驰创始人俞凯告诉Xtecher,首席科学家的作用是在源头进行创新,对基础性技术进行研究,此类企业才真正需要用到首席科学家。

首席科学家频频离职的背后

就在不久前,一家做教育类智能硬件的公司,高调宣布从国外知名学府引进了一位终身教授作为首席科学家,该教授在深度学习、机器视觉、NLP等领域贡献卓著。从个体实力来看,这位大牛无疑是一位货真价实的科学家。

当时在一场大型发布会上,公司宣称这位首席科学家的加盟,将会为公司的硬件赋予人工智能,以应对汹涌而来的AI大潮。

但是发布会召开不久,那位首席科学家便回到国外高校,知情人士透露该科学家又回学校做研发去了。

目前来看,这种形式的首席科学家加盟更像是为公司造势、背书。未来有融资需求时可以为自己的公司增添一些分量,好歹是和人工智能沾上了边,融资总会相对顺利些。

早在2006年底,百度宣布威廉·张加盟,并担任首席科学家。威廉·张接受新京报记者采访时就表示,他不是来百度做技术的,更多是建立一套完善而高效的高级技术人才培训机制。所以在来百度之前他就告诉李彦宏,不要指望他去主导技术开发一类的事情,那对他来说已经不是什么挑战了,百度也不需要这样一个人存在。

相比如今被神化的首席科学家,威廉·张的话可谓一语道破奥妙。

当然,此类首席科学家的存在会为公司带来名人效应,可以吸引更多的人才加入。

北京深鉴科技创始人汪玉告诉Xtecher:"企业并不是专门做科研的地方,一些大企业有实力做研发,但小公司往往会更集中在某几个优势点,更重要的是把先进的技术转换为有效的产品。"

深圳的一家公司开出了40多万的年薪,正在寻找博士学历以上的算法科学家。要求算法科学家运用机器学习技术,对海量数据进行处理分析,建立模型,分析关键因素,优化定价和促销相关产品。根本原因是目前业务被动,数据没法监控,公司希望实现数据可视化管理。

这家公司的前一个数据科学家在几个月前辞职。当时公司现有的数据多是零散、时间不连续且缺乏结构化的数据。之前该公司并未意识到该如何使用这些数据,平时在记录上自然是不加重视,科学家还得想办法采集、补全。

适合用深度学习技术分析的数据,需要各部门的合作,初期需要搭建数据平台。而这其中,需要首席科学家理解业务,收集数据,清洗转换数据,提取分析数据,评估分析再到落地应用。

在分析数据之前的活,几乎都是累活、脏活,这事自然不能让首席科学家去干,于是公司派了工程师协助。但工程师们也是有脾气的,能不能踏踏实实地配合都不一定。首席科学家还要和数据记录员、业务报表员等沟通联系,而且由于从零开始,缺少足够开发人员、缺少开发工具、缺少高配的云服务器。三个月过去,进展依然不大。

这好比要科学家徒手在数据沙漠上建个沙雕,科学家认为,需要买点工具,需要一些帮手。但公司领导认为,那么多数据沙子让你用,不就是分析一下数据的事,为何迟迟没有进展。

结果是,不久后那位首席算法科学家离开了。

显然,此类企业需要的或许不是一个数据科学家,而更需要一个资深数据工程师。

对于企业是否需要首席科学家,火柴财富CTO John的观点是,如果本身企业太弱,首席科学家无法发挥作用,就像身子不好,虚不受补,再好的补品也难以为继。如果公司太小,却请了一个技术大牛,如同夫妻间学历差距太大,注定不会幸福。

火柴财富是一家成立于2014年的智能投顾初创公司,目前没有依靠融资,正低调过活。其CTO John是前唯品会高管,他认为小公司应该着重于产品落地,需要的是工程师。

John告诉Xtecher,初创公司并非要找到最能赚钱的产品,而是需要找一个合适的理念,做合适的产品,这个产品在技术上对大众而言适度超前,如此才能较快落地。

目前火柴财富也在和高校保持合作,但并没有聘请首席科学家。他表示,和高校保持合作是为了保持前瞻性,并且可以通过高校平台寻求战略合作,接触到更优质的资源与合作对象。

前迅雷联合创始人、现松禾远望基金创始合伙人程浩认为,一个企业是否需要科学家,在于该研究领域是否是关键性应用。

关键性应用,即不能犯错的领域。比如自动驾驶,哪怕已经做到了99.9%,但仍可能发生事故。 在该领域必须做到99.9…%小数点后面有多个9,否则难以商业化。其背后的核心竞争力是算法与科学家,故而此类项目往往需要有科学家坐镇。

首席科学家如何发挥作用

北京智行者科技有限公司成立于2015年,专注无人驾驶汽车领域。智行者CTO王肖曾是清华大学汽车系博士,曾三次获得中国智能车未来挑战赛冠军。

他以无人驾驶为例,剖析了部分领域是可以在企业做研究的。十年前年他在学校做研究时,少有自动驾驶方面的课题,学校更愿意让教授们研究月球无人车,这类甚为遥远的技术。

此外,当时在学校,学生们研究课题多是为了顺利毕业,因此很难对一个课题有非常深入的研究。而相比学校,企业出于生存压力,会在某个垂直细分领域努力。且在学校想做自动驾驶,少有实际出行数据,而企业界却可以上路积累。十年前较少有资本关注这些前沿科技领域,因此不少学者为了学术,为了生存,不得不在学校做研发。而今做无人驾驶,资本愿意投入,资金和人才都有。

王肖告诉Xtecher,对于需要大量数据的研发,如人脸识别、无人驾驶,就该在企业研究。

深鉴科技汪玉告诉Xtecher,针对机器学习、深度学习类的研究,在学校,应该更偏重于没有数据,或者是针对小数据的算法开发,如果和公司做一样的事情,从数据层面将没有优势。

当然要想在企业研究,前提是企业相对规模较大,有一定规模的资金筹备。

深鉴科技即有一定资金筹备,今年五月份宣布获得数千万美元的A轮融资,公司致力于提供高效、经济的深度学习平台解决方案。目前深鉴已与包括Amazon、阿里巴巴、蚂蚁金服等企业建立合作。

深鉴科技汪玉同样是来自高校(清华大学),他主要为公司提供大方向参谋,制定一个大的路径方向,避免公司走弯路,同时辅助CEO、搭建团队。作为联合创始人,汪玉在高校主要关注两类问题,一类是企业面临的棘手但是无法立刻解决的问题,一类是五年、十年后这个方向会有什么样的突破。

汪玉告诉Xtecher,在学校考虑做的事情是从0到0.01,有一个点的突破。而在企业做的是从0.01到1,考虑如何实现落地。

在企业首席科学家中,发展得如鱼得水的要算思必驰创始人兼首席科学家俞凯了,毕竟企业就是他创办的。思必驰先后获得三轮共数亿融资,专注于智能硬件,主要面向三个垂直领域:智能车载、智能家居和智能机器人,提供自然语言交互解决方案。

俞凯早年创办思必驰后,认为想做技术又要做管理,肯定会有矛盾,为此他卸任CEO,专职于首席科学家。而在上海交通大学,他仍旧保留教授职位。

目前他专注于语音识别的精度、识别速率等底层基础技术以及平台大方向的架构。

思必驰和上海交大成立联合研究院,致力于从技术理论到实际产品的转换。俞凯表示,目前在学校和在企业做研发并没有矛盾,他可以调配两边资源,只需推进技术在企业落地即可。

不过在2015思必驰融资时候出现了一个问题,投资方律师在核心的专利权究竟属于上海交大,还是思必驰,向俞凯发问。

如果该问题没有解决好,俞凯认为通过一些操作,虽然也可以获得融资,但日后必定存在争议。后来通过和学校积极沟通,学校也为推动产品落地,根据现有法规达成协议,相关专利由思必驰独占实施,学校占比一定股份,解决了专利权归属问题。

虽然是创始人型的首席科学家,但俞凯对于研究落地时间也设立了指标。"快速转化型项目一两个月完成、探索性项目需六个月左右。步子比较大、探索大的可能要两三年。"

对于业内说的首席科学家无法插手公司业务,俞凯认为,如果科学家自己的技术和公司产品无法结合,就有可能导致这种现象。因此要让自身技术落地方向和公司产品的战略方向一致。

俞凯认为,需要源头创新的企业才需要首席科学家,其他的企业更需要资深工程师。

科学家不应是徒有虚名

随着人工智能在业界的兴起,科技巨头对人工智能人才的需求如饥似渴。2016年11月,谷歌建立深度学习研究中心,从斯坦福大学AI实验室聘请主管李飞飞;Uber在2015年从卡内基梅隆大学聘请了多名AI研究人员;而Facebook更是在2014年就聘请了在贝尔实验室工作过二十年的纽约大学终身教授Yann LeCun。

而国内,以BAT为代表的三巨头,自然不甘落后。早前百度挖来吴恩达,前不久香港中文大学教授贾佳亚加盟腾讯优图,去年阿里挖来阿里云新任首席科学家周靖人,亦都是学术也或业界大佬。

相较于创业公司,这些互联网巨头有足够好的条件以及忍耐度,让这些首席科学家可以用更长的探索周期来实现技术与产业的结合。例如早年人工智能领域专家漆远加入阿里组建iDST(数据科学与技术研究院),却因为找不到技术的落地场景,得不到同在公司的业务部门的认可,加之其它一连串的挑战下,被重新分配到了蚂蚁金服担任首席数据科学家,最后终于通过智能客服技术的研发,方才证明了自己的能力。

相较于这些大公司,初创公司的外来首席科学家或许就没有这样好的运气,一旦几个月没有成绩,就难逃离去的命运。一位业内人士表示,那些去担任首席科学家的人,是不是被企业坑了,还不得而知,不过以他们的名气,即便被坑了,换家公司也还是很容易。而如吴恩达、王劲级别的首席科学家,即便离开企业,更可以自己创业。

对于加入小公司的学者,有可能受到各项短期KPI的压力。而作为创始人类型的首席科学家,可以掌控公司方向,相对来说外来的首席科学家权利较小。

不过对科学家而言:因为缺少数据,他们在实验室一些算法精度只能从70%提升到75%。但企业却可以给到他们足够的数据将算法精度从70%提升到90%。对他们来说亦有好处,而且挂名首席科学家还有不小的费用,何乐不为,对二者来说,都是一件好事。

2016年11月,国务院办公厅发布文件称,允许科研人员和高校教师适度兼职兼薪,再次推动了科研人员到企业中去的干劲。

对于日益增多的学者加入企业担任首席科学家,俞凯给出了两方面的建议:一是,需找到好的团队,一个人做不成事,学者需要认识到技术不是全部,管理、商业都很重要。二是,对于产品层面要有判断,认识到客户的需求,而非单有技术即可。

比起国外的实验负责人,国内无论大小公司,都喜欢用首席科学家这个头衔,似乎没有这个头衔就干不成事了。如果没有源头上的创新,不妨把"科学家"这个头衔摘掉,换个首席工程师,不过无论用什么头衔,有实力,能干实事,才是最关键。

(来源:Xtecher)


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