从企业跳回高校,大佬们“心灰意冷”还是“海阔天空” 2024-06-14 09:07:07 作者 | 温才妃能够自如地从企业“逆行”到高校的,只有极少数人。最后能够成功越过评价门槛、收入门槛的,都是业界“大佬”。曾经的微软亚洲研究院院长张亚勤便是其中一位。就在不久前,由他担任院长的清华大学智能产业研究院宣告成立。和张亚勤一同加入清华大学智能产业研究院的,还有他在微软的老同事——字节跳动前副总裁兼人工智能(AI)实验室负责人马维英,以及海尔集团前CTO赵峰。是心灰意冷,还是海阔天空?是什么让“大佬”们走上逆行之路?黄金十年“曲线救国”在他们之前,不断有AI界“大佬”回归学术界。其中,有曾任腾讯AI Lab主任的张潼和腾讯优图实验室联合负责人的贾佳亚,以及今年年中受聘南京理工大学的旷视南京研究院前负责人魏秀参等。虽然与近年来企业疯狂“挖角”AI教授相比,回流高校的人数不过是“零头”,但这些“小数字”却让人看到,包括AI在内未来工科教育中正在燃起的一团团火焰。与这股细流涌动相映衬的是,我国高等教育中更大的洪流。在新工科不断升级的背景下,今年5月,教育部发布《未来技术学院建设指南(试行)》,宣布建设一批未来技术学院,在生物医药、人工智能等新兴领域发力。其中一项建设任务就是,打造高水平教师队伍,适应未来技术人才培养特点,推动大师领航,建设一支满足未来技术领军人才培养需求的高水平教师队伍。“我国的高科技落后,大企业总体上在应用端、工程端跟不上去,究其根源在于大学研究在工程方面没有跟上企业发展。”在松山湖材料实验室常务副主任陈东敏看来,这是部分企业研发超前于大学的产业界人士回流高校“曲线救国”的大背景。能够“在单行道上逆行”的企业人士,都有一个共同点——在顶尖企业做科研,因为只有顶尖企业才具有行业领导者的前瞻性,从而保证他们研究的前沿性。不过,顶尖企业的研究中心与高校实验室的科研水平虽相差无几,但性质上却有较大差别,大学更多做探索性研究,而企业更多做工程研究。“你会发现一个现象,他们回流高校,通常回到的是工程学院,而回到理学院的偏少。”陈东敏说。虽说美国的贝尔实验室、IBM研究院也做基础研究,但如今靠工业界来支撑基础研究的情况越来越少。由于研究成本过高,越来越多的科研回归到由政府支持。国家统计局、科学技术部、财政部公布的《2019年全国科技经费投入统计公报》显示,2019年,我国基础研究经费为1335.6亿元,比上年增长22.5%。高等学校、政府属研究机构和企业的基础研究经费分别为722.2亿元、510.3亿元和50.8亿元,其中高等学校和政府属研究机构对全社会基础研究经费增长的贡献分别为54.0%和35.6%。从前高校教师流向企业是单行道。如今上百万元年薪成为高校引进企业高端人才的标配,加上优厚的购房补贴、安家费、科研启动费等,虽与企业水涨船高的薪资仍有一定差距,但起码保障了企业人士回流高校不再有后顾之忧。“我国正处于科研大环境黄金发展的十年。”发现并抓住这个机会,让张亚勤兴奋不已,“相比我当年回国,如今的科研经费、科研体制、科研人员激励、科研成果转化政策等的支持力度比任何一国都大、都强。”到产生“新血”的地方此时回流的企业人士,更像是闯荡江湖多年后选择回归本帮的侠客。为什么这么说?侠客需要“闭关修炼”,只有不断苦练内功、心法,才能“神功大成”。对于一些企业总工来说,虽然拿过国家级、省级奖项,但“不入高校,他们也许争取一辈子,都难以成长为国家级人才”。福州大学紫金矿业学院副院长彭向东告诉《中国科学报》,企业所长在于实践,高校所长在于研究,企业总工在企业中从事科研,到了一定阶段难免遇到瓶颈,破局之道唯有与高校深度合作或加入高校。集大成者另有自己的一番抱负。在企业快节奏的运转中,大量运营性工作挤占了张亚勤的思考空间。来到清华,他有更多时间“平衡科研教学、慈善公益、企业咨询与陪伴家人”,圆一圆心中的“育人”之梦。在这里,由张亚勤领导的清华大学智能产业研究院,将利用清华众多优势院系、学科资源,把传统的AI应用拓展到智慧交通、智慧物联和智慧医疗三大产业。他们的目标是为中国培养更多的CTO或高端架构师。前辈回归本帮,必然有后辈“拜师学艺”,殊不知人恰恰是前辈们最看重的资源。对于人的看重,在中国科学技术大学信息科学技术学院教授林福江作选择时起到决定性作用。此前,他曾在新加坡大小企业都工作过,自己还亲身创业。“吸引我来高校的一个重要原因是,企业里没有学生团队,刚毕业的人才又用不上,一直难以招到所希望的人才,而高校后备人才众多。”马维英选择来高校时,不时有人来“关心”他,是否“心灰意冷”,但“其实,这就是我内心期盼已久的选择”。现在,他是清华大学讲席教授、智能产业研究院首席科学家。微软前CEO高级顾问、首席研究与战略官克瑞格·蒙迪曾跟他说,“要与年轻人在一起,因为年轻人代表未来”。“我们常说‘名师出高徒’,但却忽略了‘高徒出名师’,有优秀的学生,老师也能被成就出来。在一所好的大学里,好的学生和好的老师是彼此成就,实现教学相长的。”马维英说,“如果一直做产品、做业务,很可能两三年后就会产生知识鸿沟,对于最新研究的趋势和潮流无法精准掌握。哪里能够不断地产生‘新血’?无疑是高校。”产业化观念重塑思维福州大学博士生肖妮的导师是紫金矿业集团公司一级技术专家衷水平。他是由福州大学以“校企共用”的模式引入的高端企业人才。肖妮研究的是银纳米线。在第一次和衷水平讨论论文选题前,她原以为导师会交给自己一项企业难以攻克的高精尖难题。没想到一番谈话下来,“衷老师说得最多的是选题要注重产业化,在研究方法上要注重能否规模化生产,是否具有经济可行性”。这让肖妮明显感到,来自企业的导师与高校导师有很大不同。从改变一个人开始,有企业经历的导师慢慢地改变了一群人。陈东敏的上一份工作在北京大学。2011年,时任北大校长王恩哥看中了他在美国积累的科技成果转移转化、创业等特殊经历,将他引入北大。来到北大时,校园里尚未有人开设创业教育,陈东敏便主动挑起了大梁,筹建北大创新创业学院,志在培养一批善于把高科技成果转化为生产力的特殊人才。2012年,北大开展学分制/双学位制“双创”教育。如今,北大的“双创”教育走出了一条颇具风格的路。当然,被改变的不只是学生。教师这一角色也因他们的到来而被重构,不仅仅是“传道授业解惑者”,还是大学与企业的中介人。采访中,几位受访者不约而同地把自己定位为“桥梁”。此前,我国高职教育多采取“双师型”建设师资队伍,后来这一提法被一些工科院校沿用,即高校导师、企业导师联合培养学生,提高学生的动手实践能力,但在本科层面鲜有特别成功的例子。究其原因,张亚勤告诉《中国科学报》,通常校企合作都会经过一个“你也觉得好,我也觉得好”的热闹开场,但时间一久就会发现企业里没有人对接人才培养,企业人员都忙自己的项目去了,因为在他们看来产品马上能用,而育人却不能马上见成效。因此,“校企合作必须落实到教授与企业研究人员层面的对接,只有同频道的对话才能打破校企之间的弱连接。”张亚勤说,让企业的产品部门和大学直接合作难以成功,有过校企流动经历的中间人更容易落地。与企业依旧保持密切接触的林福江很清楚产业的未来走向,以及企业需要怎样的人才。他常会制造一些学生与企业人士接触的机会,比如研二就放学生去企业实习、邀请企业人士作高水平报告并与学生互动。他还充当学生的“实习顾问”“实习红娘”,帮助学生选择不同规模、不同特点的企业实习。“我一直跟学生强调,‘你们不是跟我学,我只是告诉你们哪些课题、方向是对路的’。”“我们的一个优势是有比较好的判断力,能够很容易判断出什么是好的科研项目或什么才是好问题。”马维英告诉《中国科学报》,这是工作多年形成的“直觉”。马维英在企业里也有过指导学生的经历。学生眼中的“马老师”特别会提好问题。“看到事物的本质并提出好问题是我认为最重要的能力,不一定能立刻解答问题,但可以据此生发出更多好问题,在问题的探讨中完成师生双向的教与学。”马维英说。好问题多来自大量产业实践的积累,而“要培养中国下一代的CTO,带他们的领军人才最好有相关经历”。张亚勤说。越过“门槛”的难如果说育人是长年累月的“渐变”,那么高端企业人才回流给高校带来的学科红利、项目红利等则是“骤变”。为什么红利肉眼可见,但回流高校的人数却不过是“零头”?采访中,专家们纷纷指出,在以应用为主流的企业里坚持科研,决定了这部分人的稀缺性。高校看中的是他们的企业资源,企业看中的是他们的研发能力,因此他们注定会成为校企“必争”资源。尤其是AI等新兴领域发展如火如荼的当下,企业的薪酬高、科研经费充裕、应用场景多、数据多,更容易吸引高校教师跳槽。当然,流动并不是坏事。无论是流入还是流出,只要是当下最好的选择便无可厚非。彭向东对此很有感触,借鉴引进企业人士的模式,福大“反其道而行”引进中国工程院院士毛景文,并促其成为紫金矿业独立董事。重组的大团队,在今年成功获得紫金矿业集团塞尔维亚金铜矿项目启动经费1000万元,“这在此前从未有过”。此外,高校自身的人才观念也要“与时俱进”。曾有人提出,高校引进高端企业人才的成本高达百万元,难以负担,为什么不直接聘用普通的企业人士?实际上,争取后者在操作中更容易碰壁。最大的障碍在于评价标准不同。尽管现在高校提出“破五唯”,但是能否用新标准考核从企业引进的导师,“我们反复讨论过很多回,觉得很难。我国高校的主流还是看论文,拿项目还是需要靠论文、看头衔,而这些企业人士有吗?”林福江指出。这甚至比从高校流向企业还难。有人曾经调侃道,普通教师跳槽到企业意味着“脱贫”,而普通企业人士跳槽到高校意味着“返贫”。加之,工业界与大学的氛围不尽相同,工业界强调目标性、纪律性,而大学重在自由探索,能否适应也非一日之功。因此,在上一阶段的双师型队伍建设中,高校多采用企业导师兼职,而非全职引入的策略。最后能够成功越过评价门槛、收入门槛的,只有高端企业人才。而他们也需要一段适应期。林福江清楚地记得那种感觉。在最熟悉的课里面对自己最熟悉的问题,“突然觉得不对,还得想一想”。陈东敏也深有所感。为了开好创业课,他与美国、新加坡教师不断讨论创业课该如何教。“后来我发现不是你创过业、把经验拿来讲讲就是创业课,也不是你在工业界做过研究,把工业界的研究经验拿来就可以变为课程。教学有自己的法则,首先你得有教材、教学方法。”双聘教授是趋势就在我国高校引进企业高端人才“零星迈步”的时候,一些高等教育发达国家的校企合作之路,已经走向纵深。德国已形成了成熟的校企合作模式。相关规定要求,必须有5年以上的产业经验,才能到高校做教授。在德国,企业家以教授头衔为最高荣誉。美国也在尝试双聘教授制,让教授或高端企业人才既服务于高校,又服务于公司,所产生的科研成果双方共享。此外,国际上较流行的还有高校与企业共建联合实验室。那么,我国的校企联合模式究竟该向谁学习?似乎是硬币的两面,哪一面都不可缺少。张亚勤指出,企业和高校双聘教授制将是我国未来高等教育发展值得探索的一个方向。事实上,国内已有不少高校试水双聘教授制。福州大学采取的双聘教授制,人才的人事关系落在高校,但高额薪资由企业支付。表面上看“企业吃亏了”,但实际上恰恰相反。在塞尔维亚项目中,校企双聘的科研人员通过物理试验、工程类比、理论计算和三维数值模拟来优化矿山开采方案,为矿山年产量从目前的50万吨提升到1000万吨提供了可靠的技术支持,带来的经济效益远高于百万、千万元。“这样的合作模式,既解决了人才引进与高校办学经费紧张的矛盾,又实现了高校科研、企业效益的双丰收。”福州大学紫金矿业学院党委书记徐雪玉说。此前,在AI界,美国加州大学伯克利分校、伊利诺伊大学香槟分校等教授强烈抗议类似“双聘”做法——他们以人类无法“像一台电脑一样地分割他们的时间和注意力”为由否定其价值,并认为研究者一旦选择了“模棱两可”,将会“伤害高校同事、伤害纪律、伤害所有人的未来”。但是,对于眼下的我国高等教育,这或许是双师型师资队伍的最佳升级版本之一。当然,探索的模式并非唯一。或许有一天,清华打造智能产业研究院,以及用特殊机制吸引、留住企业高端人才的模式也将被复制。张亚勤坦言,如今的清华大学智能产业研究院,在很大程度上借鉴了微软亚洲研究院模式。“最大的区别在于,我们创造的成果将对整个产业开放,可以通过授权转让、孵化等方式转出去,而微软的成果仅面向自身,易受产品化和公司战略的限制。”而清华大学智能产业研究院正在做的AI跨学科、跨界也并不容易。正因为不易,它就像一张可以画无数创意图案的白纸,会让畏难者徘徊不前,但却令有准备者振奋不已。“在这里,我们有充分的自由,不必担心‘今天立刻要产生什么’。”马维英兴奋地说,“想想未来用人工智能来攻克癌症,这样的人生是不是很有意义?” 赞 (0) 相关推荐 张亚勤功成身退,人生继续硬核 3月15日,百度创始人.董事长兼首席执行官CEO李彦宏以内部信形式宣布了人才梯队建设计划,百度将加速干部年轻化的进程,选拔更多的80和90后年轻人进入管理层.同时,百度推出高管退休计划,对于为公司倾注 ... 学术型人才,更要看“冰山下的素质”,千万别用来给企业装饰门面 核心提示 热点:AI浪潮下,不断有科学家走出象牙塔进入企业.而从2019年AI行业遇冷以来,这些科学家从企业"出走"的戏码也一直不曾间断.不止AI行业,在各类企业中,当学术和商业无 ... 博士之殇系列 博士之殇系列1:博士的出路,远不止非升即走 最近由于某些事件,导致对高校的"非升即走"的政策惹来热议:那么对于目前正在读博或打算读博的同学分析一下,我国每年博士招生数量和高等院校教 ... 建立产业学院的必要性研究 高校与用人单位协同育人已成为我国高校培养人才的重要途径.目前高校和企业协同育人的形式主要是在企业建立实践教学基地,进行校企合作.校企合作为什么不能深入开展下去?究其原因在于双方没有达成共同的利益述求. ... 很多人,甚至是高校里面的教授都认为,教学... 很多人,甚至是高校里面的教授都认为,教学是大学的中心工作,并且不容他人辩驳,否则就是"外行".其实这个说法恰恰是部分大学老师对大学使命理解的不全面. 国家给大学赋予的基本使命有几个 ... 中国高校竟然有两个“智能”专业? 2021年,全国已经有215所高校开设了"人工智能"本科专业,可谓是盛况空前.今年高考之后,有很多读者询问我们AI专业的志愿填报.院校选择和就业前景等等问题.其中有这样一个问题,不 ... 交叉学科前景广阔 2020年08月31日 10:36 来源:中国社会科学网-中国社会科学报 作者:吴楠 近期召开的全国研究生教育会议释放出重磅信息,将增设交叉学科作为新的学科门类.有受访学者表示,发展交叉学科是大势所 ... 人工智能计算中心多点开花,为城市装上“最强大脑” 撰文 / 张贺飞 编辑 / 沈洁 人工智能正在重构城市的运行方式. 深圳市龙岗区在应对城市治理的挑战时,搭建了集约化城市AI算力平台,覆盖到城市治理.安全生产.生态环境.公共安全.综合治理等6 ... 【专家观点】张亚勤、张宏江:人工智能的未来是什么? 来源:智能研究院 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