阿里巴巴人工智能实验室关闭的消息，在网上掀起了不小的波澜。

尽管阿里官方将此举解释为组织架构变动的结果，但马云早前对阿里巴巴人工智能实验室的评价还是被扒了出来。联想到Uber早前因营收下滑关停AI研究院的动作，舆论场上开始兴起这样一种讨论：科研实验室作为当下流行的范式，到底是应该不计产出扎根前沿技术，还是进行严格的商业考量？

如果只是将注意力放在“实验室关闭”的负面事件上，恐怕很难找到客观的结论。想要找到问题的确切答案，前身是世界上第一个深度学习研究院、至今已经持续投入8年的百度研究院，可以说是不可或缺的研究对象。

作为百度旗下聚焦于人工智能前瞻基础研究、探索技术前沿方向的科研团队，百度研究院下设大数据实验室、生物计算实验室、认知计算实验室、深度学习实验室、量子计算研究所、机器人与自动驾驶实验室、安全实验室等九大实验室，囊括了从底层基础到感知、认知技术的AI全领域范畴。

除了担纲百度AI的技术基石和航线探索，百度研究院也为外界提供了窥视AI研究院运行机制的窗口。

01 商业与长期主义博弈

常规意义上的研究院主要有两种，一种可以称之为国家队，比如中国科学院、中国工程院下属的各类研究所；一种就是企业研究院，比如百度研究院、华为2012实验室、微软亚洲研究院，以及最负盛名的贝尔实验室。

特别是从近几年开始，在创新升级和产业转型的压力下，大大小小的企业研究院如雨后春笋一般出现。个中原因并不难理解，研究院存在的目的是为了提高企业的核心竞争力，确保企业在长期竞争中保持活力。

然而最大的悖论也在于此，企业研究院应该坚守技术创新的长期主义，还是功利性的以商业变现为核心使命？

刚刚谢幕的阿里巴巴人工智能实验室，大抵就是后者的代表。早在2016年前后就有人质疑团队中有大半是产品运营和销售，并非是一个纯粹的研发机构，马云也在2017年的云栖大会上说出了那句著名的评价：“90%以上研究的东西，不能只在实验室里，必须在市场上。只有这样，这个实验室才能走得长。”

然而技术研发总是有周期的，一旦某个技术的商业化不及预期，导致实验室被迫背上盈亏平衡的负担，大概率将是被抛弃的宿命。即便是有天猫精灵作为商业化窗口的阿里巴巴人工智能实验室，最终也没有例外。

前者的最佳代表非贝尔实验室莫属。作为20世纪人类最伟大的实验室之一，贝尔实验室走出了15位诺贝尔奖科学家，诞生了3万多件专利，诸如晶体管、太阳能电池、C语言、UNIX操作系统等影响人类生活方式的创新皆诞生于此。

可当贝尔实验室的母公司AT&T被拆分且逐步走向下坡路，曾经的传奇逐渐开始蒙尘，尤其是2008年彻底放弃基础物理学研究，将有限的资源被投入到商业化项目后，早已没有了往日的荣耀。贝尔实验室的命运转折道出了一个基本道理：倘若实验室无法为企业创造可以预见的效益，同样无法逃脱被遗忘的命运。

百度研究院自然也面临着同样的议题，只是在愿景和路线上似乎不同于前两者，最终也有着不同的结果。

按照李彦宏在2020中关村论坛上透露的信息：百度对AI的投入是长期的、持续的；过去十年，每年研发投入占营收的15%以上。在国内上规模的科技企业中，同样占比的可能只有华为一家，百度研究院每年的资金投入可见一斑。

百度研究院没有被商业化自缚手脚，也没有漫无方向的随意布局，而是聚焦人工智能的主赛道瞄准科研的星辰大海。

正如百度研究院的惯例，每到年初的时候都会发布新一年的科技趋势预测，2021年的预测疫情将加速AI的融合落地、数字人将在服务业大放异彩、生命科学将成为AI应用新领地、无监督学习成为基础监督技术、量子计算的概念将深入人心，以及围绕AI伦理、AI人才培养的一系列预测。

诸如此类对技术创新的前沿方向、研究热点、产业趋势、市场机遇等作出的判断，无疑诠释了百度研究院的价值，既是百度业务部门的“智囊团”，也为行业提供了创新的风向标。

02 请把眼光放长远一些

可能在不少人的理解中，百度研究院并未直接创造商业价值，主要集中在前沿的学术领域，可为何百度研究院有着和阿里巴巴人工智能实验室截然不同的命运？

借用一位知乎网友的观点：学术决定工业的高度，而工业决定学术的价值。将视野扩展至10年的跨度上，百度研究院持续8年的积淀，以及百度在AI领域长达11年的技术深耕，正在慢慢被外界所理解。

或许在2020年之前，百度研究院被提及最多的是对百度自身商业效率的提升，比如搜索的准确性、信息流带来的用户体验、在自动驾驶和智能语音等新赛道上的卡位。可当人工智能走出实验室走进产业化的大蓝海，百度研究院的作用就不再局限于学术上的价值，而是产业智能化转型的引擎。

就像大多数企业研究院扮演的角色主要有三个，一是核心技术的研发，二是人才的培养和储备，三是为企业的决策层提供智力支持。但百度看到了研究院第四重角色：在时间的发酵下，百度研究院早期聚焦的一些前沿技术陆续开始有了落地的基础，通过组织架构上的打通，进一步消除了学术和产业之间的隔阂，将论文和专利转化为企业的硬实力，并以此向产业链输出、渗透、赋能。

比如百度在2020年初将AIG、TG和ACG整合为“百度人工智能体系”，让百度研究院的科研工作无缝衔接百度大脑，同时百度大脑作为百度智能云的底层技术设施，又让各行各业可以像使用“水电煤”一样方便快捷地接入 AI 能力。

目前百度智能云的智慧城市解决方案已经在北京海淀、重庆、成都、苏州、宁波、丽江等十多个省市落地应用；百度的智能金融服务了近200家金融客户，构建了超过30家的合作伙伴生态；百度智慧医疗“灵医智惠”已经服务300多家医院和1500家基层医疗机构，惠及超过千万患者……百度已经是人工智能领域家喻户晓的头雁，AI已经流向社会生活的每一个角落，背后隐藏的正是百度研究院的努力和汗水。

与之对应的一幕：人工智能加速落地的2020年，也是百度价值被重新发现的一年，凯瑟琳·伍兹执掌的ARK基金在2020年末重仓百度，百度的股价开始呈现出漂亮的走势图，百度的口碑、生态等都等来了正向的市场反馈。经过多年的深厚积累，百度研究院在“冰面下做的事情”的价值，正在浮出水面。

归根结底，企业研究院还是应该把眼光放长远一些，切莫沉迷于暂时的商业利益，需要有对技术趋势的预判和高瞻远瞩，哪怕短期内看不到回报，只要方向上不出现太大的偏差，终归会找到商业化的坦途。

03 站在新时代的起点上

资本市场对技术价值的认可，除了百度AI在2020年的亮眼表现，可能还有另外一个诱因：经历了魔幻的2020年，世界经济陷入了第二次世界大战结束以来最严重的衰退，我们正站在新时代的起点上。

只需要参考过去几轮经济周期中的成败案例，就不难得出这样一个结论：技术型企业往往是变局中的中坚力量，那些掌握着社会优质资源的企业，选择将精力聚焦于技术研发还是所谓的商业效率创新，将在某种程度上关乎国运。

其实国内已经多次释放了积极信号，“新基建”吹响了经济转轨的号角，科技硬实力之于经济增长的权重将越来越高；智能经济的浪潮奠定了下一个时代的主旋律，没有任何一家企业可以和市场趋势背道而驰；国家在十四五规划中，明确将科技自立作为驱动国家创新发展的核心战略……

遗憾的是，2020年末依然有不少巨头将炮火押注于社区团购，以至于人民日报都忍不住评论道：“掌握着海量数据、先进算法的互联网巨头，理应在科技创新上有更多担当、有更多追求、有更多作为。别只惦记着几捆白菜、几斤水果的流量，科技创新的星辰大海、未来的无限可能性，其实更令人心潮澎湃。”

在这样的特殊背景下，中国的科技企业该何去何从，或许可以从百度研究院身上找到一些启示。

比如在开源深度学习框架领域，百度打造的自主可控、功能完备的百度飞桨，不仅弥补了国产深度学习框架的空白，还避免了像芯片那样被国外卡脖子现象的发生。目前百度飞桨在国内的综合市场份额位列第二，与位列第一的 Google 几乎持平。

再比如百度研究院并没有止步于人工智能，百度量子计算研究所研发出了国际领先、国内第一的云上量子脉冲系统“量脉”，实现了量子软硬件连接的关键桥梁；2020年新增了生物计算实验室和安全实验室，建立了涵盖基础技术研究、应用型技术、前沿技术探索的立体式的科研体系。

站在行业的立场上，诸如百度研究院等走在创新最前沿的机构，还有一个附加的身份，即科技创新的灯塔，毕竟前沿技术的创新和应用都存在一定的不确定性，也是一个不断试错的过程，需要开拓者们画出清晰的路标：2020年初的时候，百度研究院就曾对外发布十大科技趋势预测，所提到的技术和产业方向在过去一年中一一应验，刚刚发布的 2021年十大科技趋势预测，无疑将再度帮助不少企业在科技创新、应用落地等方面少走一些弯路。

不管从什么角度出发，当人工智能代表的前沿技术已经成为大国博弈的新战场，当国内的各行各业处于智能化转型的关键节点，我们迫切需要的不再是商业模式的创新，而是实实在在的前沿技术。

04 写在最后

英国学者李约瑟在耗时近50年时间编纂的《中国科学技术史》中，提出了著名的“李约瑟之问”：尽管中国古代对人类科技发展作出很多贡献，但为什么近代科学和工业革命没在中国发生？

过去几十年中，无数爱国学者试图推翻这一问题，不惜在浩瀚史料中寻找中国近代创新的蛛丝马迹。走过2020年，我们对“李约瑟之问”俨然有了笃定的答案，因为科技创新从未像今天这样深刻影响国家的前途命运，也从未像今天这样左右一家企业的前景乃至一位普通人的人生际遇。

百度研究院所代表的企业研究院就像一面折射现实的镜子，科技创新正在迎来久违的黄金时代，中国的企业正在承载属于他们的历史使命，正在引领我们迎接智能时代的新机遇与新航程。