來源：南京發(fā)布

編輯整理 ：雙一流高教

今年2月，華為“天才少年計劃”入選者徐科入職母校南京大學，他曾是華為云公司助理首席數(shù)據(jù)科學家。

從企業(yè)研發(fā)部門的主力，轉身成為頂尖高校的博導，徐科在南大并非個例。

徐科所在的南京大學智能科學與技術學院，自設立近3年來，已從華為、騰訊、阿里、蘋果、字節(jié)跳動等科技巨頭全職引進了8位優(yōu)秀科研人才：張振宇副教授、易子立副教授、邰穎副教授、姚遙準聘副教授、趙放準聘副教授、徐科準聘副教授、傅朝友準聘助理教授、劉佳恒準聘助理教授。

跨界攬才，精英回歸

一場“跨界融合”

正在南大悄然發(fā)生……

高校—企業(yè)—高校

“滿載”AI實戰(zhàn)經驗而歸

從高校直接進入產業(yè)前沿，摸爬滾打后再回歸高校擔任博導，8位優(yōu)秀科研人才幾乎都是“90后”，平均年齡不到35歲。南大智能科學與技術學院副教授、博導邰穎認為，這是時代給予的絕佳機遇。

2017年博士畢業(yè)后，邰穎即入職騰訊。那幾年恰逢阿爾法狗橫空出世，人工智能發(fā)展的這一里程碑直接帶動了國內互聯(lián)網(wǎng)大廠對AI研究的投入。“當時我沒有任何企業(yè)經歷，就直接到了市場最前沿去開發(fā)和應用計算機視覺技術。”在擔任騰訊優(yōu)圖實驗室專家研究員及研究組長期間，邰穎帶領團隊研發(fā)前沿視覺技術，騰訊會議的虛擬背景、可交互的數(shù)智人、AI人臉融合特效多個產品成功落地。在業(yè)務落地的同時，邰穎也帶領研究團隊圍繞視覺感知和生成方向發(fā)表了50余篇人工智能國際頂級會議論文。

與邰穎一樣，入職高校的大廠精英們不僅具備高學歷、高產出的特征，還均有在AI產業(yè)前沿的實戰(zhàn)經驗，主導過戰(zhàn)略級產品或技術方案。

南大智能科學與技術學院特聘研究員劉佳恒今年只有28歲，2023年博士畢業(yè)后入選了阿里巴巴的“阿里星”頂尖人才計劃。在阿里期間，他已帶領一支七八人的團隊從事大模型訓練工作。“我博士期間的研究方向是機器視覺，畢業(yè)時趕上了大模型熱潮，也是邊干邊學。”劉佳恒說，企業(yè)資源密集，干起活來也很有成就感，“當時在阿里做大模型基座預訓練，該方向是當前業(yè)界的核心方向之一，要求的算力成本極高。”劉佳恒表示，該模型為商家提供專屬客服、商品推薦等服務，起到顯著降本增效的作用。

“在人工智能這樣面向未來科技與產業(yè)需求的新工科領域，大模型、機器視覺等方面不少先進的創(chuàng)新成果來自企業(yè)界。”南大智能科學與技術學院院長助理、博導姚遙表示，AI企業(yè)非常敏銳，會收購技術先進的企業(yè)、吸納技術人才。

姚遙的經歷和其他人略有不同。他2015年本科畢業(yè)于南大，后赴香港科技大學跟隨計算機視覺與圖形學領域世界級專家權龍教授讀博。權老師在校創(chuàng)立了聚焦三維重建技術的Altizure公司，用戶用手機或無人機拍照上傳，就可以自動得到一個三維模型。2020年，創(chuàng)業(yè)公司被蘋果公司收購，作為創(chuàng)始團隊核心成員，姚遙和團隊一起加入了蘋果公司，從事三維視覺相關的研究工作。姚遙表示，學院從工業(yè)界引進的8人，集中于機器視覺與模式識別、生成式人工智能等前沿方向，在學科方向上，也高度契合于學院未來的發(fā)展方向。

從短期目標到長線挑戰(zhàn)

靜下心但不能慢下來

對于AI頂尖人才來說，時間跟算力一樣，是稀缺的資源。“在企業(yè)工作的后期，我有90%的時間都用于做業(yè)務。”邰穎說，在互聯(lián)網(wǎng)，研究和應用是并行的——做研究是為了保持技術的領先性，重點在于用技術去支撐業(yè)務拓展，“對接客戶一項項需求，給應用打補丁，跟進服務，很難再去鉆研一些前沿的底層技術”。

當互聯(lián)網(wǎng)紅利逐漸退潮，大廠競爭也正在加劇。“企業(yè)的重點都會從開創(chuàng)性研究轉向商業(yè)變現(xiàn)，大廠對長線研究的投入和支持也會相應減弱。”姚遙認為，高校有國家政策的大力支持，有大量的基礎研究項目，相當于縱向的“耐心資本”，而反觀企業(yè)，數(shù)年的等待就顯得格外“奢侈”，“當企業(yè)發(fā)現(xiàn)一個技術兩三年都不見盈利，有可能會將相關研發(fā)部門整個砍掉”。

“產業(yè)界追求的‘快速迭代’與基礎研究的‘漫長蓄勢’之間，要建立更有效的協(xié)同。”姚遙表示，AI產業(yè)要實現(xiàn)革命性突破，必須攻克一些底層關鍵技術，這必須依賴于基礎研究的長期深耕。南大作為基礎研究的重鎮(zhèn)，將基礎研究優(yōu)勢與產業(yè)需求深度對接。

他也注意到，我國積極推動產教融合發(fā)展，出臺一系列優(yōu)惠政策和配套措施，為產業(yè)人才進入高校掃清了制度障礙。“學校就開設了專任教師快速招聘通道，推進學術新區(qū)建設，為人才提供新的發(fā)展平臺。”

對于個人而言，高校擁有更穩(wěn)定的職業(yè)發(fā)展周期。來到高校，可以對抗發(fā)展上的短線焦慮，但并不意味著輕松。在大廠精英們口中，挑戰(zhàn)是一個絕對高頻詞。

在姚遙看來，在高校里帶團隊科研攻關，比創(chuàng)業(yè)容易一些，但比企業(yè)工作更難。“你得找準一個方向走下去，但過程中會有很多不如預期的地方，要忍受不確定性。”

經歷過產業(yè)界的淬煉，見證一輪輪技術產品的爆發(fā)，曾經的大廠精英有更強的緊迫感。“過去我們輸入文本，AI只能生成紋理粗糙的圖片，就這一兩年，AI已經能依據(jù)文本生成一段幾十秒的運動合理、畫質清晰的視頻。”邰穎表示，視頻生成領域各方激烈競逐，技術難點也是共性的，比如如何更精細、更可控，“做到極致的話，未來每個人都可以是導演，生成影視級的視頻，希望未來可以有自己的代表作”。

早上進辦公室，晚上11點后回家，入職才兩個月的劉佳恒保持跟大廠工作一樣的節(jié)奏，正在申報一項基金項目。雖然基金規(guī)劃周期一般是3年，但他覺得這個時間并沒有太大參考價值。“大模型基座預訓練的賽道非常卷，能想到的idea，國內可能就有10個組同時來做。”大模型迭代的速度，讓高校和企業(yè)同處一個“時區(qū)”，這也使得他必須保持競跑的狀態(tài)，“基金還沒結項，我想做的問題已經被別人解決了怎么辦？”

重新定義邊界

教育產業(yè)必將“雙贏”

站在科技前沿，大學和企業(yè)猶如硬幣的兩面，相互依賴、相互賦能。在最前沿的AI領域，這一波人才流動正在重新定義企業(yè)和高校的邊界。

回歸高校后，8位優(yōu)秀產業(yè)界人才迅速融入學術界，與學院其他老師組成了多元融合的團隊。同時，他們與業(yè)內頂尖企業(yè)延續(xù)著深度產學研合作。

姚遙帶領的三維視覺團隊現(xiàn)有10余名碩士博士生，主要從事以三維計算機視覺為代表的人工智能應用研究。除了蘋果、華為、影石科技等公司的合作，還積極與地方企業(yè)展開交流與合作。學校搞基礎研究，企業(yè)出數(shù)據(jù)和算力，參與各方都有很大的積極性。劉佳恒說：“在阿里的時候我和豆包、字節(jié)、騰訊、快手都有非常密切的合作，形成一個良性的反饋循環(huán)。我跟其中一些朋友成立了一個大模型開源組織，大家經常在一起交流、分享。”

產業(yè)人才的加入，也讓高校的課程吹入新風，突破產學研之間的壁壘。姚遙的博一學生陳林卓發(fā)現(xiàn)，老師在課程中會將一些產品項目作為教學案例，還會邀請企業(yè)界人士，系統(tǒng)闡述從技術研發(fā)到產品商業(yè)化運營的全流程。在日常科研中，老師要求大家研讀學術文獻的同時，也要密切關注初創(chuàng)企業(yè)的技術應用案例，從中發(fā)掘潛在的研究方向，“這種產學研結合的思路，大大拓展了我學術研究的視野”。

大廠精英們，正在高校人才培養(yǎng)與產業(yè)需求之間架起一座座橋梁，傳統(tǒng)科研的界限正在悄然消融。

邰穎的博士生，基本會到頂尖大廠中去實習。他認為，一方面是產業(yè)對復合人才的現(xiàn)實需要，另一方面也希望學生們培養(yǎng)從產業(yè)中發(fā)現(xiàn)真問題的意識。在過去的指導中，邰穎發(fā)現(xiàn)，有的學生看到一篇論文做一項任務，就想在別人基礎上改進，“我問他，為什么要做這項任務？學生其實也不太清楚，只是看了論文說可以這么寫。”

南大智能科學與技術學院博一學生南可攀去年9月入學，但提前半年就進了大廠實習，“當時字節(jié)跳動需要招視頻生成方面的實習生，我立刻請邰老師推薦我過去。”南可攀說，企業(yè)不僅有學校沒有的計算資源，一些產品、任務對研究還很有啟發(fā)。他和同事提出了一個新的百萬量級的高質量文本-視頻數(shù)據(jù)集OpenVid-1M，面向學術界開源，促進以高質量視頻為中心的學術研究發(fā)展。目前該數(shù)據(jù)集全球累計下載量已超過20萬次，并發(fā)表在國際頂級會議ICLR 2025。

“越來越多的同學在課題組與公司合作的時候，找到了自己的選題。”姚遙表示，這其實很大程度上解決了AI課程滯后于業(yè)界發(fā)展的難題。未來，南大智能科學與技術學院將堅定做好長期主義的堡壘，努力成為AI原創(chuàng)性突破的真正策源地。