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楊凈 明敏 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

Nature最新發(fā)文：學(xué)術(shù)界正刮起一陣離職潮。

這當(dāng)中，處于職業(yè)中期的科學(xué)家尤甚。

而他們的集體歸宿，是轉(zhuǎn)向工業(yè)界。

事實(shí)上，這種趨勢(shì)由來(lái)已久。早在2018年一項(xiàng)研究預(yù)測(cè)顯示，高等教育將在五年內(nèi)失去一半至三分之二的學(xué)術(shù)從業(yè)者。

疫情大流行加劇了這一趨勢(shì)，為大規(guī)模出走奠定了基礎(chǔ)。

社交網(wǎng)絡(luò)上有諸多像”The Professor is Out”、“博士媽媽”私人互助小組，在過(guò)去一年中成員從幾百、一千增至上萬(wàn)，他們不乏在里面探討如何離開(kāi)學(xué)術(shù)界。

而關(guān)于#leavingacademia的話題，熱度只增不減。

但這跟我們這幾年聽(tīng)到的恰恰相反。

在國(guó)內(nèi)大批之前涌入工業(yè)界的科學(xué)家，正在重返高校……

再早一些，就是像張亞勤、張潼也從工業(yè)界重返學(xué)界。

所以，究竟為什么會(huì)出現(xiàn)這樣的反差？

國(guó)外學(xué)術(shù)界刮起離職潮

先來(lái)看看Nature這篇文章究竟說(shuō)了什么。

首先，的確有大批學(xué)術(shù)人才涌向工業(yè)界，而且分散在各個(gè)領(lǐng)域，包括地球科學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)等這種研究型也在其中。

在推特話題#leavingacademia下發(fā)起的一個(gè)谷歌文檔。短短20天時(shí)間，就有超過(guò)400名離職學(xué)者更新。

他們的研究領(lǐng)域更是已經(jīng)橫跨到了文史哲、音樂(lè)、社會(huì)學(xué)等領(lǐng)域。

但即便如此，核心領(lǐng)域還是那幾個(gè)：生物（包含化學(xué)）、醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)、臨床心理學(xué)等。

在這當(dāng)中，在學(xué)界已經(jīng)小有成就的人還不少。

知名健康博主@子陵在唱歌，最近就發(fā)文表示：又一個(gè)做HIV治愈的朋友Gilad Doitsh離開(kāi)了學(xué)術(shù)界去了工業(yè)界。

而且這個(gè)人在學(xué)界曾有過(guò)重要突破：2014年發(fā)表了篇Nature，首次揭示了HIV造成免疫缺陷的最關(guān)鍵機(jī)制。

為什么這些學(xué)者，甚至已經(jīng)有所成就的人，會(huì)在此時(shí)此刻紛紛涌向工業(yè)界？

大的環(huán)境背景，主要還是薪資和工作滿意度造成的。

杜克大學(xué)陳怡然教授就分享了這樣一件工作趣事：教授群里討論工資，結(jié)果紛紛抱怨物價(jià)高，工資太低，比起工業(yè)界差得太遠(yuǎn)。

在Nature2021年薪酬與滿意度調(diào)查中，在1200多名研究人員參與的情況下，有近 37%處于職業(yè)生涯中期的研究人員對(duì)他們當(dāng)前的職位不滿意，比處于職業(yè)生涯早期和晚期的研究人員占比都高（他們分別占32%）。

Nature認(rèn)為這些結(jié)果解釋了為何許多處于中期的學(xué)者重新思考他們的道路。

還有像個(gè)別地區(qū)的福祉制度也是影響因素。在英國(guó)，養(yǎng)老金的削減加劇了大學(xué)教授的罷工和辭職。

但除了大環(huán)境本身，更為本質(zhì)或者更為特殊的原因，還在于有些領(lǐng)域確實(shí)已經(jīng)在進(jìn)入工業(yè)創(chuàng)新落地周期，即產(chǎn)學(xué)研轉(zhuǎn)換。

生物制藥就是當(dāng)中的典型。

傳統(tǒng)制藥行業(yè)面臨著成本高、周期長(zhǎng)等痛點(diǎn)，但AI的加入，就有望解決這些難題。而這一能力已經(jīng)逐步得到證明。

量子位智庫(kù)分析的AI制藥七大趨勢(shì)顯示，不管是臨床進(jìn)展，研發(fā)滲透率還是產(chǎn)業(yè)接納度，都在證明基于AI的制藥技術(shù)，成為新藥研發(fā)的必然趨勢(shì)。

而在2024到2026年，全球AI制藥行業(yè)將迎來(lái)兩輪爆發(fā)式增長(zhǎng)，到2035年僅國(guó)內(nèi)市場(chǎng)規(guī)模就可以達(dá)到2040億。

當(dāng)技術(shù)來(lái)到工業(yè)界快速、規(guī)?；芈涞兀瑒?shì)必會(huì)吸引更多人才涌入。

人才流向和技術(shù)發(fā)展周期有關(guān)

當(dāng)然，專業(yè)大佬出走工業(yè)界的例子，國(guó)內(nèi)也在發(fā)生。

比如在生物計(jì)算領(lǐng)域，去年已有兩位行業(yè)大牛走出校園，開(kāi)始創(chuàng)業(yè)。

被業(yè)界譽(yù)為“AI預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)全球第一人”的許錦波教授，于今年1月在北京創(chuàng)立公司分子之心（MoleculeMind），旨在利用AI技術(shù)幫助行業(yè)專家快速識(shí)別、設(shè)計(jì)最合適蛋白質(zhì)。

2016年，由他開(kāi)發(fā)的RaptorX-Contact方法，首次證明深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的可行性。AlphaFold正是基于他團(tuán)隊(duì)前期研究成果。

另一邊，當(dāng)時(shí)也參與了RaptorX-Contact方法開(kāi)發(fā)的彭健教授，也于去年成立了華深智藥。

他們想要結(jié)合自研高通量生物實(shí)驗(yàn)技術(shù)，為研發(fā)人員提供微觀世界分子計(jì)算、模擬與設(shè)計(jì)的智能系統(tǒng)。

去年年底，其開(kāi)發(fā)的HeliXonAI刷新AlphaFold2記錄。

而以上兩位教授先后踏入工業(yè)界，或許并非巧合。

受到大環(huán)境以及關(guān)鍵技術(shù)突破的影響，近兩年生物計(jì)算、生物制藥正處于發(fā)展的新風(fēng)口上。

行業(yè)內(nèi)亟需高精尖人才引領(lǐng)創(chuàng)新，發(fā)展模式也需要不斷探索。

因此，行業(yè)大牛擁抱工業(yè)界，也并不見(jiàn)怪。

實(shí)際上，人才流動(dòng)的方向，是判斷技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用的重要風(fēng)向標(biāo)之一。

流動(dòng)規(guī)律大致如下：

以AI行業(yè)為例。

2012年以后，隨著深度學(xué)習(xí)迎來(lái)爆發(fā)期，全球科技大廠都在廣納AI技術(shù)人才，不少行業(yè)領(lǐng)軍人物因此踏入了工業(yè)界。

國(guó)內(nèi)方面，2014年吳恩達(dá)宣布加入百度，擔(dān)任首席科學(xué)家職位。

同年，阿里巴巴成立阿里達(dá)摩院前身——iDST。前美國(guó)密歇根州立大學(xué)終身教授金榕，就是在那時(shí)加盟阿里，擔(dān)任iDST首席科學(xué)家和副院長(zhǎng)。

海外方面，2013年，深度學(xué)習(xí)之父Geoffrey Hinton加入谷歌，Yann LeCun受聘為Facebook首席AI科學(xué)家。

2017-2018年，李飛飛作為斯坦福大學(xué)教授，兼顧了谷歌副總裁、谷歌AI/ML首席科學(xué)家的職位。

據(jù)《衛(wèi)報(bào)》2017年對(duì)英國(guó)頂級(jí)研究型大學(xué)的調(diào)查顯示，當(dāng)時(shí)大學(xué)AI人才的流失甚至已經(jīng)影響到了正常的研究和教學(xué)。

倫敦帝國(guó)理工學(xué)院的一位教授表示，自己的一名博士生為了蘋(píng)果開(kāi)出的六位數(shù)薪資，直接放棄學(xué)業(yè)。

但隨后在AI開(kāi)始落地到各個(gè)垂直行業(yè)，事情就發(fā)生了轉(zhuǎn)變，最明顯的就是2019年。

當(dāng)時(shí)，張亞勤從百度“退休”，正式加盟清華大學(xué)，受聘清華大學(xué)“智能科學(xué)”講席教授，牽頭籌建“清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）。

李飛飛也完全揮別了在谷歌的工作，選擇繼續(xù)專注學(xué)術(shù)。

騰訊AI Lab負(fù)責(zé)人張潼離職后，來(lái)到香港科技大學(xué)任教，同時(shí)加盟創(chuàng)新工場(chǎng)。

之后幾年內(nèi)，國(guó)內(nèi)大廠頻頻傳出技術(shù)大牛離職重返學(xué)界的消息，包括漆遠(yuǎn)、馬維英、李磊、王長(zhǎng)虎、周伯文……

今年2月，TensorFlow技術(shù)主管Pete Warden突然離職，選擇重返斯坦福讀博。

在個(gè)人博客里，他闡述了離職的原因。他表示，自己一直鼓勵(lì)用TensorFlow Lite Micro嘗試各種各樣的TinyML項(xiàng)目。

此前他也在谷歌嘗試過(guò)實(shí)驗(yàn)，但谷歌的新硬件設(shè)備不僅昂貴耗時(shí)多，如果失敗了還會(huì)帶來(lái)負(fù)面影響。

因此，時(shí)隔20多年，他決定重返校園回去攻讀博士學(xué)位。

為什么會(huì)有這種規(guī)律？

人才在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界之間兜兜轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)，其實(shí)是技術(shù)發(fā)展帶來(lái)的一種自然結(jié)果。

不管幾年前大火的深度學(xué)習(xí)、還是像當(dāng)下生物制藥、被元宇宙帶火的計(jì)算機(jī)圖形學(xué)。

技術(shù)創(chuàng)新剛開(kāi)始的時(shí)候，科學(xué)家奇貨可居，被高薪、高待遇聘請(qǐng)，擔(dān)當(dāng)企業(yè)的首席科學(xué)家。比如當(dāng)年的吳恩達(dá)、張亞勤，現(xiàn)在的圖形學(xué)大牛王華民等。

企業(yè)也紛紛開(kāi)始建立研究院，各個(gè)大廠不用說(shuō)了，騰訊阿里華為。即便那些垂直領(lǐng)域的企業(yè)也都有自己的研究院，比如3D時(shí)尚行業(yè)的凌迪。

更直接一點(diǎn)，那就科學(xué)家來(lái)創(chuàng)業(yè)，如今也成為一種風(fēng)潮。

但隨著技術(shù)進(jìn)入落地期，企業(yè)與科學(xué)家之間就顯現(xiàn)出一種難以調(diào)和的“悖論”——研究和產(chǎn)品的對(duì)抗。

畢竟企業(yè)做研究的根本目的，還是為了打造產(chǎn)品。

而學(xué)術(shù)大牛往往更期待可以有足夠自由的空間做科研，可以按照自己對(duì)專業(yè)的認(rèn)知，來(lái)一步步推進(jìn)技術(shù)發(fā)展。

由于二者的出發(fā)點(diǎn)和側(cè)重面不同，矛盾與摩擦在所難免。

延伸來(lái)看，這背后更牽扯到資金方面的問(wèn)題。

企業(yè)端，“唯利是圖”，請(qǐng)科學(xué)家造研究院最終目的是為了創(chuàng)造營(yíng)收。而研究院作為成本中心，花錢(qián)如流水，如果不能快速實(shí)現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)，企業(yè)靠什么來(lái)支撐？

但在純粹的科學(xué)家眼里，探索最前沿的問(wèn)題是一件長(zhǎng)期的事情，應(yīng)該不計(jì)成本，不計(jì)營(yíng)收，又能容許自己的研究為了“短期”利益而降格？

更為直觀的是，一旦企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)緊張或到達(dá)發(fā)展瓶頸期后，內(nèi)部研究院往往會(huì)受到影響。

于是，我們經(jīng)常會(huì)看到這樣一種現(xiàn)象，每每新技術(shù)周期來(lái)臨，科學(xué)家進(jìn)入企業(yè)搞研究；但當(dāng)技術(shù)趨于應(yīng)用之后，他們又往往得而復(fù)失、重返學(xué)界。

這也就導(dǎo)致現(xiàn)在成功的企業(yè)研究院很稀缺，其模式可持續(xù)的也很少。就像活了二十幾年的微軟亞洲研究院，也無(wú)法實(shí)現(xiàn)“自我造血”。

參考鏈接：
[1]https://weibo.com/2199733231/LvMtu6BmC
[2]https://www.nature.com/articles/d41586-022-01564-8
[3]https://docs.google.com/spreadsheets/d/1IrG0bdMzA02Mj7KThJyltVs8HFSGO9topxClG-b4ROY/edit#gid=1940707896
[4]https://twitter.com/search?q=%23leavingacademia&src=recent_search_click