­　　吴恩达说，人工智能是新时代的“电”，他为搭建了水电基础设施后离开了，虽然对于来说是个损失，但以顶尖学术人员的独立性，离开又是迟早的事情。

­　　对于来说，几年时间里，人工智能成为了公司一项强大的“基础设施”，铺设到了公司各个角落；对于吴恩达来说，在用自己的力量影响这家中国公司的同时，也充分利用了公司的资源支持他的研究，这更像是一个现代大公司和世界顶尖的学者之间成全和成就的故事，套用简单的“宫斗戏”过于简单化也过于老套。

­　　差一个月，吴恩达在呆满了整整三年。

­　　这三年里“人工智能”这个词从一个新事物，变成了整个社会挂在嘴边的一个词，这背后，是整个行业发生了突飞猛进的一个变化——人工智能“平民化”、“普遍化”。

­　　我问了一个从卡内基梅隆大学计算机系博士毕业现在已经工业界的朋友一个外行的问题：得到一个陆奇，失去一个吴恩达，值吗？

­　　他笑我的问题简单化，他说，在他看来，吴恩达和陆奇是平行的两种人，一个属于学术界，一个属于工业界，白话来说属于致力于管理和产品化的人才，"吴恩达如果持续在企业呆上十年，才会是陆奇那样的人”，这样的评价并没有孰高孰低，而是强调二者完全是平行的两类人才，二者思维方式和对于企业的作用都是完全不一样的。

­　　他的离开对的影响有多大？

­　　他说，人工智能到现在已经发展到了产品化的阶段，而不是三年前的基础研究突破阶段，能够留住一个王牌研究人员自然是好事，但是这类人能够保持独立性，对于学术界也是好事，对于的影响也没有外界说的那么大。

­　　简单讲讲这段故事，一段佳话，也是中国互联网公司开始有研究气氛的一个开端，对于他的离开和未来都会有更好的理解。

­　　1，

­　　时钟拨回2014年春天，美国的计算机工程师们“炸了”，他们发现斯坦福最好的机器学习教授，在谷歌搞出了“谷歌大脑”的Andrew Ng去了一家中国公司。

­　　离开谷歌之后，美国版的知乎上，程序员们锲而不舍地提问“吴恩达为什么离开谷歌”？“吴恩达去了哪里”，而当时包括微软在内的数家大公司都在邀请他，没想到他最后去了。

­　　即便是现在回过头来看，当时能够邀请到吴恩达仍然是巨大的成功。

­　　在机器学习领域，能够被人们数来数去的大人物有那么几个，奥夫·辛顿(Geoff Hinton)、燕乐坤（Yann LeCun）、以及Yoshua Bengio，还有吴恩达。

­　　前几个是前辈---人工智能从1960年代就兴起，其中几次死去又复活，前几位几十年来都致力于这个学科的研究，与他们同时代的学者，要么死了，要么转了研究领域，吴恩达在他们面前是年轻后生，等他在这个领域做出突破时，这些学者仍坚守着这个领域，他们抱了团。

­　　2010年以前，是这个学科的休眠期，直到2011年前后，吴恩达找谷歌要了一堆机器，捣鼓出了谷歌大脑——被《纽约时报》报道，电脑能够识别猫了。在现在看来已经是习以为常的事情，在当时看来是了不起的突破。与此同时，辛顿和他的学生也差不多在同一时间发了相关论文，研究上有了突破。

­　　尽管神经网络研究未来的方向还不是那么明了——有了突破，但是对于一家公司的产品化商业化有多大用处谁也不能保证。但是，谷歌还是把辛顿邀请到了公司，也是怀着巨大的决心和勇气请来了吴恩达，随后Facebook也邀请到燕乐坤。

­　　因为研究领域重合，前科学家余凯在其中牵线，吴恩达前往北京和李彦宏吃了一段三个小时的午餐，双方一拍即合，吴答应加入。

­　　一个未经证实的的说法是吴恩达找李彦宏要了一定数量的GPU，李二话没说拍板同意了，而谷歌要到如此丰厚的资源却并不容易，可以肯定是，计算机和数据资源是吴恩达来的原因，而不是坊间传的多少奖金加股票。

­　　2，

­　　吴恩达给带来的影响是巨大的。

­　　从感性的角度描述，他不像陆奇大刀阔斧改革，他给带来的是气质和风格上的转变，当然这也源自李彦宏的主动。

­　　中国自有现代公司起，从来都只有赚钱这一件事情，“研究”必须得靠国家掏钱出来养一批人，“不计回报”在中国公司是不可能发生的。但美国不一样，无论是以前的贝尔实验室，还是现在的谷歌，都能够拨出一定的经费来，让一群人在宽裕的空间和经费里面做一些离公司现有业务、离商业化较远的研究。可以说自邀请到吴恩达，开了风气之先——中国公司可以做一些投入巨大且不急于商业化的研究了。

­　　从理性的管理角度来说，在自邀请到吴恩达开始，研究体系开始正规化。

­　　从2012年开始，发现深度学习技术能够帮助大幅提升的图片搜索等业务，2013 年下半年，深度学习研究院成立，由李彦宏亲任院长；到了2014 年5 月，应李彦宏之邀，吴恩达加入了，成立了硅谷实验室，并为在硅谷大规模的招募人才。

­　　吴恩达的号召力有多大呢？

­　　在他加入之前，硅谷更多只是一个办公室，在此之后，他斯坦福的学生们跟随他加入，其它北美院校的教授也慕名而来，在这个阶段大量招入了世界一线的研究人员。

­　　随后在2014 年7 月，大数据实验室也宣布成立，这样和IDL 和硅谷实验室一起，组成了的研究体系，直到2017 年1 月AR 实验室也宣布成立。

­　　在很长一段时间里，吴恩达是统领整个研究体系的，直接向李彦宏汇报，是公司行政架构之外一条线，研究者用不同的科学家Title划分级别，而参与行政级别的划分，在和其它公司激烈地竞争O2O业务时，吴恩达始终是美国带领着自己的团队做着深度学习相关的研究，有空间，有资源。

­　　这几年时间里，外界看得到的成果是具体的产品，就像吴恩达在昨天那封公开信中所写，“我的团队在过去的两年中，每年都孵化出一项新业务：

­　　一项是无人驾驶，另一项是DuerOS语音交互计算平台”。

­　　更多的是在看不到地方带领在软实力上的增长——在深度学习研究突破、发表论文上保持和谷歌、Facebook以及微软等公司前后追赶的水平。在2016年10月，微软表示他们经过训练的神经网络的语音识别率已经超过人类时，吴恩达骄傲地宣布，他带领的团队在中文领域早就完成了这一突破。

­　　3，

­　　三年里面，以深度学习为前沿技术的人工智能发生了巨大的变化——这个学科在过去几十年里一直处于老骥伏枥的状态，在吴恩达、辛顿少数几个学者在在谷歌取得突破之后，被工业界广泛接受采纳，成为了水、电煤这样无处不在的基础技术。

­　　整个业界，还是，在人工智能这个领域都走到了需要更快地产品化的阶段了。

­　　在这个时候战略其实是发生了变化的，在过去几年和其它公司搞O2O大战时，吴恩达等研究人员做人工智能技术研究和产品的孵化，O2O到底不是擅长，在短短三年时间里，无人车等业务成了全球业界不能避开的参与者，回到了自己真正擅长的领域。

­　　下一步必须集中火力做更具体的人工智能的产品化，李彦宏找来了陆奇，砍掉了一堆和人工智能弱相关的业务。

­　　吴恩达和陆奇是两类人才，但吴恩达在期间，一方面尽可能为自己赢得研究资源，另一方面也仅在尽可能地迎合的需求——一位IDL 的内部人士谈到这个研究院称，这是一个与微软亚洲研究院MSRA 接近的体系，但更侧重将研究产品化。

­　　在时，吴恩达谈及他加入后最大的变化，就是他需要把一部分时间匀出来，去和具体的产品团队去对接了。

­　　在我看来，在具体的产品化上，并不是吴恩达所愿意贡献全部时间的事情，而产品化的确是下一步的重点。在这个时候离开，于，于吴恩达自己都是合情合理，又在预料之中，双方都获得了自己想要的，互相成就和成全。

­　　接棒的人叫王海峰，是副总裁，向陆奇汇报，从行政体系归属上也不难看出，王海峰属于行政体系内，而不是吴恩达的早前的科学家体系，说这个平台会整合NLP、KG、IDL、Speech、Big Data等在内的核心技术。

­　　王海峰目前曝光次数算不上多，但也是搞学术出身，先后为创建了自然语言处理部、互联网数据研发部等，重要的是，他有丰富的产品经验，这也是反映出目前侧重点的转移。

­　　把一个人的离去看成是一个公司的大坏事无论如何都过于传统，中国人习惯了在一家公司“从一而终”，而现代的商业体系，是体系建立起来，在保证个体自由的情况下，任何个体的离开都不影响体系的正常运转，包括李彦宏交权给陆奇，也是这样一种体系成熟的标志。

­　　4,

­　　从吴恩达个人的角度，他是一个学者，无论是谷歌还是甚至他自己创办的Coursera，都只是他人生的一站。

­　　从他角度来说，这个阶段谷歌或者的资源正好和他想做的事情相匹配。

­　　2010年时，吴恩达在斯坦福带着学生做研究，摸索出了新的算法，他发现当时最大的瓶颈在于大规模的计算机资源。“我环顾四周，也就是谷歌这样的企业才会有这么大量的电脑。因此我就跟谷歌商议，提出了在谷歌启动扩展深度学习算法研究项目的建议”。吴恩达开始进入这家公司做访问学者，每周在谷歌所在的山景城呆上一天的时间“训练”机器。

­　　加入后，被问及为什么加入时，他说他和李彦宏在人工智能研究上看法一致，以在这个领域当时所下的决心（动作快过Facebook），相信双方互相建立了信任和尊重，吴恩达愿意以自己的经历帮助在这个领域去做突破，换取研究所需资源。

­　　在2010年之前，深度学习几次死去都是因为缺乏数据和大量计算机资源，这些只有谷歌这样的大公司有，这是吴恩达愿意从学术界跨界进入工业界的原因。

­　　而现在不一样，、谷歌以及亚马逊成为了人工智能领域的平台，成为了水电煤提供商，即便是创业公司也能够在这些平台资源上做人工智能相关创业，做细分领域的事情。

­　　吴恩达离职后接受采访的回应，也完全符合这一逻辑，“对于未来，我也没有一个明确的计划”，他说，“我不一定要在这样的大公司就职——我还可以去初创公司，或者投身基础研究。总的来说，我想通过其它渠道来推动人工智能技术造福人类。”

­　　无论是回到学术界——他至今都是斯坦福大学最受欢迎的教授之一，还是进入某家创业公司，想必都是符合他的长期目标的。

­　　“我在的工作进展的很顺利，这个时候决定离开是为了尝试一些新的东西。”他对《麻省理工科技评论》这样解释道。