螞蟻金服原副總裁漆遠近日離職，出任復旦大學教授、人工智慧創新與產業研究院院長，專注人工智慧領域前沿研究和應用。大廠技術高管迴歸科研領域，漆遠不會是第一個，也必定不會是最後一個。
已知在他之前離職回學術界的人工智慧大牛有：
- 前位元組跳動AI實驗室總監李磊
- 位元組跳動副總裁、人工智慧實驗室主任馬維英
- 前曠視南京負責人魏秀參
- 前騰訊AILab主任張瞳
- 前百度首席科學家吳恩達
- 前谷歌副總裁GoogleCloudAI/M首席科學家李飛飛
為什麼企業技術派高管最終都回歸到科研領域？這反映了一種什麼樣的“行業趨勢”，背後又折射了目前大廠什麼樣的困境？
圈內流行一種說法是：在上升期圈錢，在平穩期賺錢，在下降期科研。有一定道理，但我覺著不是全部。如果只是為了圈錢，在此之前的谷歌和facebook等工作機會漆遠老師又何必拒絕呢？那時漆遠老師就說過，自己“一心想做學術，想當老師”。而阿里打動他的地方在於，和美國網際網路企業完全不同的嶄新模式，龐大又複雜的資料，以及隨之帶來的複雜問題。
其實翻譯一下大概就是：漆遠老師希望把科研學術成果轉化成產品，阿里當時作為一個飛速發展全新的網際網路公司，有無限的可能性並且願意提供平臺和資料給他去嘗試。學術落了地，解決的每個問題都實實在在地幫到了數以億計的人，同時這些資源和資料是在學校做科研難以接觸到的寶貴資源，滿足了老師各方面的需求。
馬雲曾經說過：“如果過去數字技術是讓生活變好，今後數字技術是讓人類能夠更好地生存下去。”但是技術的提升是建立在客觀條件具備的前提下，當客觀條件發生變化，企業環境不再適應技術提升的時候，衝突就不可避免的產生了。
之所以要放棄千萬年薪，從大廠技術高管迴歸院校科研，就是因為條件變了。全球經濟緊縮帶來的業務壓力實實在在地壓到了這些科研人員的身上。阿里達摩院需要盈虧自負；騰訊AILab和優圖實驗室從通用研究平臺轉換為企業內部的演算法提供者；位元組跳動AILab中的人員被要求專注於業務方向。
總的來說，企業的領導者們開始更加務實了。科研方向從學術的探索變成和業務直接關聯的技術方向。研究可以，但和它帶來的經濟效益直接掛鉤。在這種壓力下，學術大牛們轉身回到學術界是自然而然的事情。這些老師其實並非是傳統的科學技術人員，而是更偏向於“科學家”的角色。
對他們而言，基礎溫飽之外，最大的追求可能是學術成果的突破。但學術界的研究是大而寬泛的，能直接變現的課題極為有限，更多的是高耗時高投入的基礎研究，這恰恰和企業實驗室期待的及時變現背道而馳。
怎麼說呢？也沒有誰對誰錯。大佬們的迴歸倒是給我們指明瞭一個方向：純粹的對科學技術有夢想追求的技術科研人員們可能已經不適合現今的網際網路企業了。中國的網際網路企業，尤其是美團、騰訊這樣的巨頭，企業關注的重點是商業模式的創新，以及GMV的增加，而模式的創新在當前技術發展現狀下很少能催動技術的創新。
眾所周知，經過了20多年的發展，在網路購物、電子競技、電子支付等領域，中國的網際網路應用水平已經處於國際前列。但是，中國的資訊科技先進水平落後於應用水平，一些前沿資訊科技的研發和創新投入和成果遠遠不足以匹配發達的應用水平。
可以說，網際網路領域技術創新遠遠落後於業務模式創新，因為業務模式創新所需要的技術創新驅動力不足，導致真正夢想專注於技術創新的高階人才飽受業務增長的摧殘，日復一日做著重複性的工作，技術帶頭人反而要承擔部門自我營收的KPI要求。時間長久下來，難免身心疲憊，感覺與夢想漸行漸遠，迴歸學術研究的想法不可避免的萌生。
當然，就如“亂世藏黃金，盛世收古玩”一樣的道理，在整體經濟環境不好的時候，作為企業家來說更多關注的是企業的生存和發展，對於技術創新這一類對於企業營收關聯度不高卻是重投入的部門相對會苛刻一些，這也是無可厚非的。
預祝這些技術派大佬迴歸科研體系後，能夠迸發第二次青春，產生對未來科技有重大影響和提升的科研成果，為人類科技水平發展做出更大的貢獻！
