人才超市開張，這家人工智慧黃埔軍校為什麼眾叛親離？

厚勢按：3月22日百度首席科學家、全球AI領域著名專家吳恩達宣布離職，3月23日，前百度研究院副院長張潼加盟騰訊擔任AI Lab第一負責人，3月27日，百度高級副總裁、百度技術戰略委員會主席王勁宣布將離開百度創業……

越來越多的AI頂尖人才離開百度，要麼自己創業，要麼加盟百度的老冤家。一時間，國內互聯網巨頭裡，布局AI最早的百度成了人工智慧人才超市，資本、對手和創業公司蜂擁而入從百度貨架上瘋搶人才，百度到底怎麼了？這些AI頂尖人才的流失，以吳恩達的影響為最大。

吳恩達

1976年出生於倫敦，英文名叫Andrew Ng，父親是一位香港醫生，吳恩達年輕時候在香港和新加坡度過。1992年吳恩達就讀新加坡萊佛士書院，並於1997年獲得了卡內基梅隆大學的計算機科學學士學位。之後他在1998年獲得了麻省理工學院的碩士學位，並於2002年獲得了加州大學伯克利分校的博士學位，並從這年開始在斯坦福大學工作。

他是斯坦福大學計算機科學系和電子工程系副教授，人工智慧實驗室主任。其主要成就在機器學習和人工智慧領域，是世界人工智慧和機器學習領域最權威的學者之一。

員工相繼離開的百度會不會起個大早趕個晚集

失掉移動互聯網機會的百度在人工智慧領域是BAT之中布局最早發展最早，最為重視的。百度董事長李彥宏就曾在公共場合反覆強調，互聯網即將迎來發展的下半場，而推動其發展的核心動力，不是大數據，也不是雲計算，而是人工智慧。

百度在戰略和思路上把人工智慧放在了公司的首要地位，而且步伐比較明晰，短期產品、中期規劃、長期願景都已經鋪開。把實驗室中的一些技術投入產品進行實踐。這其中大概分成了四個領域。第一是基礎業務功能，第二是O2O業務，第三是傳統產業，第四則是高新技術產業。

2016年9月1日召開的百度世界大會上，百度首次向外界全面展示百度人工智慧成果——「百度大腦」。它由超大規模的神經網路、計算、數據組成，可以用技術模擬人腦思維，達到大約相當2~3歲兒童的智力水平。

然而，人員變動上的問題卻讓人替百度捏把汗。

2013年是百度決定投入人工智慧的開始，百度迅速招攬了一批人工智慧專家，其中包括2013年9月先後加入百度深度學習研究院的前Facebook資深科學家徐偉與前AMD異構系統首席軟體架構師吳韌；2014年5月17日正式加入的百度首席科學家吳恩達；2015年加入百度IDL實驗室，任主任研發構架師的百度少帥計劃代表人物顧嘉唯；同年6月加入百度深度學習實驗室的NEC美國智能圖像研究院負責人林元慶。

然而，2015年6月，余凱、吳韌相繼從百度離開；2016年8月，百度少帥計劃的標誌性人物、IDL主任研發構架師/首席設計師顧嘉唯離職；2017年3月，吳恩達也離開了百度。這樣一系列的變化，很難不讓人聯想到是百度出現了問題。

當然，吳恩達和百度並沒有上演一場撕逼大戰，而是「和平分手」，吳恩達還在自己的公開信中高度評價了百度人工智慧的研發進展及技術實力，並大力讚賞李彥宏為「全球AI（人工智慧）領域最優秀的CEO」。而百度這邊也表示：「Andrew加入百度是因為我們對人工智慧的未來有著共同美好的追求，即使今天分別，但百川歸海，我們仍有著一致的目標，那就是推動人工智慧技術的發展，讓未來生活更加美好。雖有遺憾，但更多的是感謝和祝福！祝願Andrew未來取得更大成就，一切順利！」

套路那麼深，只想說，百度你別把寄幾作死了，早早開始布局的你，千萬別趕個晚集哦！

百度是AI的黃埔軍校？

離開百度另尋發展的AI大牛非常多，一方面，可以說百度AI大廈不穩，人心思變；另一方面，也印證了百度AI人才儲備的豐富。除了吳恩達、倪凱、賈磊等等大牛出走，還有這些前百度的AI牛人創辦了各種AI公司：

1

2015年6月，百度深度學習研究院（IDL）創始人、常務副院長余凱離職，后創辦地平線機器人。

畢業於南京大學，曾在慕尼黑大學求學，在斯坦福大學執教過《人工智慧緒論》的余凱是機器學習領域的國際著名學者，谷歌大腦項目之父Andrew Ng也是在余凱的推薦下加入了百度，擔任百度公司的首席科學家。

CES 2017大會上，地平線機器人推出自動駕駛平台「雨果1.0」。

2

2009-2013年期間就職於百度，是當時最年輕的百度高級科學家、T10員工，擔任百度最重要的鳳巢策略的技術負責人和實際上的操盤手，任商業產品技術委員會主席。

畢業於上海交通大學，在大學就讀期間，戴文淵就帶領三人團隊奪得了ACM世界冠軍和三個亞洲冠軍，並擔任ACM競賽教練指導學生多次獲得亞洲冠軍。

2015年，戴文淵和機器學習領域的頂尖科學家、工程師、諮詢專家及金融行業專家一起，創立了通用人工智慧行業應用企業「第四範式」，並擔任CEO。

2015年6月，ImageNet舉辦方公告稱百度在大規模視覺識別挑戰賽(ILSVRC)中被曝存在違規行為，百度深度學習小組科學家Leader Ren Wu（吳韌）被解除勞動合同。

2015年8月，吳韌成立「異構智能Novumind」，旗下有人工智慧項目「異構神機」，提供圍棋AI服務。

4

2002年進入上海交通大學電子工程專業，2006年進入普林斯頓大學，獲得博士學位，方向是機器學習。

汪冠春曾在2011年創辦「阿甘網」，2012年創辦「今晚看啥」。「今晚看啥」被百度收購後進入百度工作，是百度筷搜和智能交互應用團隊的負責人。

2015年，再度創業，成立了一個全品類的私人助理服務平台——「助理來也」。先後獲得紅杉資本、真格基金投資和微軟的戰略投資。

James Peng畢業於斯坦福大學，曾在谷歌就職七年，主要負責廣告業務。

2012 年James Peng成為了百度美研中心最早的員工之一，從 2015 開始，James Peng 專註研發無人車項目，並擔任自動駕駛業務的首席架構師，2016年12月，他與樓天城在同一時期離職，一起創辦「Pony.ai」，是一家為機器人提供AI解決方案的公司。

6

畢業於清華大學，加入百度前，顧嘉唯在微軟研究院從事人機交互研究，曾任百度深度學習實驗室主任研發架構師和首席設計師。

2016年8月，百度少帥顧嘉唯離開百度，加入「物靈科技」，顧嘉唯作為聯合創始人，將負責公司的產品和研發。

7

牛人創業，公司還沒有成立就獲得了融資，王勁就是這樣的。百度高級副總裁今天（3月27日）宣布，5天後將正式離開百度創業，創業項目名稱待定，行業是無人駕駛，且已獲得洪泰資本的投資。

王勁畢業於科學技術大學計算機系，並擔任過EBayCTO、谷歌工程研究院副院長等職，2010年加入百度。上面的James Peng就是王勁招入百度的。

李彥宏為什麼眾叛親離？

員工流動很正常，但大公司頂尖人才如此高頻率離開，並在同一領域創業或者加入對手公司，非常罕見。百度和李彥宏，為什麼會面臨如此眾叛親離的局面？

1

李彥宏的崛起，可以說非常偶然，也算沾了各種光，比如PC互聯網的興起、谷歌被趕走等等。但他的僥倖成功卻沒有讓他的格局隨著公司變大而變大，反而是讓他變得更加自負和偏激。這點在百度面臨各種負面新聞時，李彥宏的反應可以看出來。

在李彥宏的格局下，即便能砸下重金一時招羅到頂尖人才，但他們與李共事的過程，蜜月期很短，很快就會發現和李共事很困難，很不爽，走人就是遲早的。

2

你能想象馬雲太太遙控阿里集團嗎？劉強東給奶茶妹一個子模塊自己去玩，但你看他敢讓奶茶參與京東集團的決策嗎？同樣，騰訊也不敢。但是李彥宏敢，李彥宏太太馬東敏在李任命陸奇擔任COO的同時，高調宣布重返百度，業內人士認為，馬東敏不是簡單的單人CEO特別助理，而是負責財務、投資、人力的總管，事實上將和陸奇共同執掌百度。

馬東敏女士名校畢業，履歷不錯，能力不可否認，不過這並不影響人們對百度夫妻店的質疑。馬對李的影響非常大，遠非一般的枕邊風可比。坊間流傳，要搞定李彥宏，先搞定馬東敏。比如百度當初收購PPS，百度愛奇藝CEO龔宇就是通過馬才讓李點頭的。

如果你很有想法，很有幹勁，能力又強，會一直在一家夫妻店打工嗎？

陸奇在微軟幹了7年，不知道陸奇在馬東敏的石榴裙下，能幹幾年？

3

百度對搜索事實上的壟斷，使得百度賺錢來得太容易了，閉著眼睛賺錢，瞎著眼睛賺錢，但這還不夠，百度內部的業績考核，非常之乖戾，誰都不會嫌錢多，百度也一樣，它對經營業績的變態追求，導致百度暴露出很多負面新聞，比如莆田醫院醜聞、魏則西事件等等。

請問每一位創業者，你們註冊好公司之後，是不是很快就接到百度的推廣電話？

但是百度企業文化里對錢的追求，是至上的，雖然他們自己不承認。在這樣的企業文化里做出很多損害公信力的行為，就不難理解了。賺錢一時爽，但不太好招搖，你見過幾個百度出來的員工，非常得意的誇耀百度文化的？

綜上，李彥宏是一個天才，第一步抓住了搜索成了寡頭，第二步，重注人工智慧和自動駕駛，又賭對了風口，因此聚集了一大批相關領域的頂尖人才。畢竟這些人才在自己還不能獨立出來做諸侯之前，總歸要把自己學成的文武藝，貨與諸侯家，而剛好在李彥宏這裡可以得到很好的價碼。但是當他們有了更多可能的時候，有機會離開，就會毫不猶豫的離開。不是他們都寡情，而是李彥宏的格局和百度的文化，使得百度並非人才的久留之地。

低調中前行的阿里

作為全球最大的電商平台，在阿里的戰略體系之中，雲計算一直都是電商、物聯網的核心驅動力。依託阿里雲和電商大數據，近年來，阿里巴巴已開始在人工智慧領域逐漸發力。

2016年8月9日，在雲棲大會北京峰會上，阿里雲正式推出人工智慧ET。阿里雲ET已經基本實現了"能聽、會說、懂你"式的智能人機交互體驗，即識別人類的語言，並理解語境下的意思，然後做出回答。

在圖像和人臉識別方面，ET背後的阿里雲圖像識別技術採用了世界領先的深度學習技術，同時結合了其他機器學習的一些演算法，使得以上功能準確度均達到95%以上。而通過高精度和高效的技術，人臉識別在LFW上識別率超過99.5%。

除了視頻圖像識別、語音合成、交互、計算等能力，ET還已經應用到交通預測、智能客服、法庭速記、氣象預測等領域。

隨著阿里商業人工智慧引擎「電商大腦」的不斷進化，人工智慧正越來越多被應用於服務業。

阿里巴巴的客服需求一直伴隨業務的激增而擴大，阿里雲的人工智慧機器人ET介入該項服務，將語音轉化為文字，再利用關鍵詞搜索等完成質檢。通過這項技術，阿里小二的工作效率提升達20倍。自產自銷妥妥的！

未來，隨著互聯網成為基礎設施、計算能力呈幾何數爆發以及所有的線下信息孤島被打破，人工智慧將成為阿里未來30年的技術布局重點。

悄然潛行的騰訊

在BAT中，騰訊的AI布局相對較晚。因為對騰訊而言，人工智慧是非常遙遠的存在。騰訊的內在基因主要是遊戲和社交，這兩塊才是騰訊的核心業務。

雖然與百度、阿里相比，騰訊在人工智慧的布局相對較晚，但騰訊在大數據和用戶行為積累上，擁有雄厚基礎。

2016年9月22日，騰訊宣布，正式成立騰訊AI實驗室，進行AI基礎理論研究及工程實現。將圍繞內容、社交、遊戲三個領域的應用場景，專註機器學習、自然語言處理、語音識別和計算機視覺四個方面的基礎研究。騰訊主要圍繞文本、圖像、語音、視頻、遊戲和硬體這6類智能產品，以及智能輿情、智能醫療、智能遊戲、智能音箱4條主線布局人工智慧。

此外，通過在全球範圍內，針對人工智慧公司的大規模的收購和投資，騰訊的人工智慧實力也在持續提升。自2014年以來，騰訊先後投資/收購了多家人工智慧產業鏈上的公司。其中至少包括：

• ScaledInference：面向所有個人的雲計算服務商

• iCarbonX：定位於生命大數據、互聯網和人工智慧創建的數字生命生態系統研究公司

• CloudMedX：醫療健康數據收集和分析服務提供商

• Diffbot：通過人工智慧抓取網頁關鍵內容，並輸出軟體可以直接識別的結構化數據

此外，騰訊的人工智慧圍棋絕藝（Fine Art），在3月19日落幕的第10屆UEC杯計算機圍棋大賽上，11戰全勝斬獲冠軍，並在26日與日本著名新銳棋手一力遼在電聖戰中進行人機對弈，取得完勝。

在騰訊、阿里巴巴一直穩定在2000億美元的市值時，百度的市值卻徘徊在600億美元，引得外界經常被調侃百度已從BAT掉隊，好不容易在人工智慧布下一個大局，百度會親手毀掉自己辛苦建立起來的這點優勢嗎？

吳恩達看好的醫療和教育會成為風口嗎？

吳恩達本人在對《麻省理工科技評論》的採訪中透露：「其實，我對不少垂直產業感興趣。醫療、教育都是我非常感興趣的產業——人工智慧技術有望在這些領域產生重大影響。」

這已經不是他第一次提到這個問題，在今年2月斯坦福MSx未來論壇上的一個演講中他也曾透露，很看好對AI對醫療健康領域帶來的影響，認為很多現在的放射科醫生會被AI影響到。另外，他覺得還有很多垂直領域將受到AI的影響，比如金融工程和教育。不過短期之內還不太會對教育產生實質性的影響。

1

著名教育家葉聖陶先生曾說過：「教育是農業，不是工業」。教育不是一蹴而就的事，這種「慢」屬性也不由得感染到了教育+領域。

不同於其他強商業驅動行業，如金融、遊戲、廣告傳媒等，教育始終是個持續投入的行業，變現難。K12是國內在線教育最有分量的子領域，根據互聯網教育研究的報告，在線教育機構8000家左右，有70%的K12在線教育企業處於虧損狀態，盈利的企業只佔5%。

但是，AI技術很可能在作業批改、答疑、輔導、實踐學習等領域取得突破，ETS此前曾實驗利用AI技術取代判卷官，成功批閱了GRE和SAT寫作答題，證明AI技術可以被「訓練」做到精準分析和評判學生的答題。

當然，AI技術同樣將在形成性評估領域發揮更大作用，它可以通過對學生提出問題－提供答案－提供反饋的形式來形成輔導課程。

2

2月9日消息，百度官方今日午間對外回應了有關裁撤醫療事業部的傳聞，百度表示醫療事業部核心業務將轉向人工智慧，而醫療O2O業務則會被關停。昨日在亞布力企業家論壇上，首次擔任大會理事的百度創始人李彥宏當時已經間接給出了回應，李彥宏稱，O2O挂號技術含量並不高，但醫療市場是個非常有潛力的市場，而改變醫療的關鍵因素正是人工智慧。

對於醫生來說，大腦的記憶容量和時間都是有限的，絕大多數醫生都不可能讀完和理解最新的幾萬份有關研究論文，更不可能記住人類可能患上的上萬種疾病。

但是對於人工智慧不同，「機器人醫生」通過深度學習技術，可以不間斷的從大量的醫學工具書、醫學雜誌、臨床診斷手冊、醫療電子記錄，到百科全書、詞典、圖書、新聞甚至電影劇本中提到的電子病歷進行機器學習，幾乎可以及時存儲所有最新的的醫學知識。

而且更為重要的是，機器人醫生能夠學以致用，通過認知分析技術，憑藉從各種渠道搜集的海量數據，迅速給出「意見」，指導醫生做出診斷和治療決策，並且不會因為人的各情緒導致缺診或誤診，同時患者能夠更快速地獲得醫療服務，而醫療機構也可節省成本。

其實，人工智慧對於醫療健康領域中的應用已經非常廣泛，從應用場景來看主要分成了虛擬助理、醫學影像、藥物挖掘、營養學、生物技術、急救室/醫院管理、健康管理、精神健康、可穿戴設備、風險管理和病理學等方面，具體應用如下：

• 虛擬助理：人工智慧可以診斷疾病

• 醫學影像：輔助和代替醫生看膠片

• 藥物挖掘：大幅度降低藥物研發成本

• 營養學：告訴我們應該吃什麼

• 生物科技：帶來更好的數據處理

• 急救室/醫院管理：輔助急診室管理

• 健康管理：更智能更全面的數據管理

• 精神健康：加強診斷和疾病控制

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