張潼離開騰訊，重返學術界
2019年第二個工作日，騰訊就傳來重磅人事變動的消息：據知情人士透露，騰訊人工智能實驗室AI Lab主任張潼已經從騰訊離職，未來將重返學術界。AI前線就此消息向騰訊方面求證，對於張潼博士是否已經離職、離職的原因和未來具體的去向，騰訊方面尚無迴應。對於張潼博士的下一站，有匿名消息透露是“港科大CS系主任”。
張潼博士是中央組織部“千人計劃”特聘專家，擁有美國康奈爾大學數學系和計算機系學士，以及斯坦福大學計算機系碩士和博士學位。加入騰訊前，張潼博士曾經擔任美國新澤西州立大學教授、IBM研究院研究員、雅虎研究院主任研究員、百度研究院副院長和大數據實驗室負責人，期間參與和領導開發過多項機器學習算法和應用系統。
張潼博士曾參加美國國家科學院大數據專家委員會，並負責過多個美國國家科學基金（National Science Foundation）資助的大數據研究項目。此外，張潼博士是美國統計學會和國際數理統計學會Fellow，並擔任NIPS（神經信息處理系統進展大會）、ICML（國際機器學習大會）、COLT（學習理論大會）等國際頂級機器學習會議主席或領域主席，以及JMLR（機器學習研究期刊）和Machine Learning Journal（機器學習期刊）等國際一流人工智能期刊編委。
兩年前的2017年3月23日，騰訊宣佈任命人工智能領域頂尖科學家張潼博士擔任騰訊AI Lab（騰訊人工智能實驗室）主任，AI前線在當時也做了相關報道。
對於張潼博士此次離職的原因，有網友猜測是由於AI Lab成立以來缺乏重磅落地產品，未能產生實際價值，可能給身爲AI Lab負責人的張潼博士帶來了巨大的壓力；也有人認爲，AI Lab成立後雖然輸出了不少Paper，但影響力太小，對公司產品貢獻不足；但也有人十分認可AI Lab和張潼博士的工作，並表示騰訊AI Lab的研究成果對於產品都是有巨大啓發性或應用潛力的，“張潼老師最大貢獻是運用自己的名望、影響力、一流的理論及產品成果，讓AI Lab走上了正確的軌道，張正友老師的接班會使騰訊的AI落地幅度更大、成功率更高”（引用自知乎問題“如何看待張潼老師離職騰訊？”下的匿名回答）。由於暫未取得官方回覆，我們無法獲知張潼博士離職的真實原因。
下面簡單梳理了騰訊 AI Lab 三年以來的研究成果供讀者參考。
騰訊AI Lab三年成果回顧
騰訊AI Lab成立於2016年，實驗室專注於人工智能的基礎研究，主要包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器學習這四個垂直領域。同時，基於騰訊自身的業務需求，騰訊AI Lab還會在內容、社交、遊戲和平臺工具型AI四個方向進行研發與應用合作。
三年來，騰訊AI Lab在論文方面成果頗豐，僅在2018年，騰訊AI Lab就有20篇論文入選知名機器學習和計算神經科學國際會議NIPS、21篇論文入選國際計算機視覺領域頂級學術會議CVPR。
2018年3月，騰訊AI Lab成立了機器人實驗室Robotic X，該實驗室主任張正友博士介紹說：騰訊Robotics X的主要任務是攻克A（AI）到G（Guardian Angel）的7大技術突破點。一是攻克“ABC”基礎能力，即人工智能（AI）、機器人本體（Body）與自動控制（Control）；二是探索“DEFG”機器智能，包括進化學習（Developmental Learning）、情感理解與擬人（EQ）、靈活彈性（Flexibility）等能力，最終實現成爲人類守護天使（Guardian Angel）的終極目標。
同時，騰訊AI Lab也於今年3月與施普林格自然集團（Springer Nature）旗下的自然科研（Nature Research）正式達成戰略合作，旨在推動“AI+醫療”產品的研發與落地。
同年9月，騰訊AI Lab開源了圖像數據集 ML-Images，包含了 1800 萬圖像和 1.1 萬多種常見物體類別，在業內已公開的多標籤圖像數據集中規模最大。
此外，騰訊 AI Lab 還將提供了基於 ML-Images 訓練得到的深度殘差網絡 ResNet-101。該模型具有優異的視覺表示能力和泛化性能，在當時業內同類模型中精度最高，能夠爲包括圖像、視頻等在內的視覺任務提供支撐。
雖然在短短三年的時間裏取得了不少成果，但是，在一些業內人士看來，騰訊AI Lab仍然存在一些問題：在學術等方面卓有建樹，但是在模型、開源框架、產品應用等方面無法與Google、Facebook、微軟、Amazon等第一梯隊的企業比肩，甚至幾乎沒有做出可以在內部通用的機器學習平臺。
隨着時間的推移，人工智能領域早已不想2016~2017年那般火熱瘋狂，取而代之的是穩中求進。
由於缺乏重量級落地產品，不少在前兩年火熱異常的算法崗位開始退熱；年初吵得沸沸揚揚的芯片話題，雖然一家又一家大廠或初創公司燒了不少錢，但是仍然鮮有重磅產品出現。
曾有業內人士說：從2018年開始，AI要走向商業化。通俗地說，就是除了在理論方面取得成就以外，還應該要讓AI產生一定的價值，不論是實打實的經濟價值，還是實用價值。我們看到學術界與工業界結合的愈發緊密，也看到不少從學術轉向工業界的專家重回學術界，或許是因爲目前的技術仍然存在瓶頸，或許是已經完成了身在工業界的任務，不論原因如何，相信都是從推動技術發展的角度而做出的選擇，我們期待騰訊與張潼博士都能在各自的領域中繼續創造更加強大、實用的技術。
參考鏈接：