9月，两种科学技术的推进方式，都获得了嘉奖。

96岁的老一辈科学家王振义，荣膺2020年未来科学大奖，老先生接到电话的直接回答是：该奖励年轻人，而不是近百岁的自己。

这让人动容，也让人唏嘘，也符合我们对科学家的「传统画像」：

江湖夜雨十年灯，甘坐冷板凳，肯下数十年磨一剑的苦功夫，穷极一生去思考某个问题。过程中或许有产学研成果转换，但也只是「一路开花」结果。

而同样也在9月，另一位年轻科学家，曾经的南洋理工大学终身教授、现阿里达摩院自动驾驶实验室负责人王刚，带领团队耗时3年，发布了首款量产物流机器人「小蛮驴」，集成AI、自动驾驶等最前沿技术，将这项最前沿的科学技术，推到了规模化量产商用。

虽然都是科学成果获得嘉奖，但个中区别却已非常明显。

有数据统计，所有在自动驾驶研发上的投入加总大约1000亿美元，但产品要么太贵、要么不安全、要么不智能。

王刚透露说，对于自动驾驶这样实验型学科，如果先要用穷尽边界的方式，就会大大增加不确定性，所以从一开始，他们的研究就指向场景和落地应用。

实际上，这恰好指出了科学与商业相辅相成发展史中，两种不同的推进路线：

一种「勇攀高峰，一路开花 」；另一种定义边界，积跬步以至千里，不断累积起来改变世界。

我们对于传统科学家总是心生敬佩，因为我们对他们了解的多；而我们对于工业界里的科学家总感觉“雾里看花”：

他们的科研理想实现了吗？商业是推动力还是束缚？在阿里这样的科技大厂做研究，究竟是种什么感受？

科学家与商业公司

在过去的历史进程中，就有科学家将自己的成果商用，获得商业回报的同时，也给世界带来了深刻的影响。

科学家爱迪生沿着「电」往前，但在灯泡成功之后，用通用电气改变了世界。

还有发明电话的贝尔创办了美国电话电报公司（AT&T），也就是后来产生11位诺贝尔奖的贝尔实验室。

这样的案例在过去不胜枚举，在当前也一直在发生。

比如今年3月，知名生物科学家、西湖大学创办校长施一公，就因生物医药公司诺诚健华上市，一下子身家过亿而受到关注。

其后6月，创办不到两年的西湖大学，首个科技成果转换成果落地——西湖生物医药科技有限公司，获得了近亿级融资。

虽然西湖官方并没有言明，但这样的方式也被媒体等第三方视为，走「斯坦福大学」一样的路子。

因为在科技成果转化这块，斯坦福大学成绩显著。

已故科学家、斯坦福大学终身教授张首晟曾表示，斯坦福大学有传统，学生出来创业，老师会投资。

正是因为有着优秀的科技成果转化团队，才会有人说，斯坦福成就了硅谷。

并且西湖大学本身，就有一帮在商业上取得成功的企业家，捐资创办的科学研究机构。

这是前沿科研成果落地的另一条路：企业在内部创办「研究院」，用商业回报带来的收入，投入基础科学研究。

比如国内大名鼎鼎的「微软亚洲研究院」，后来成为中国互联网、AI时代的「黄埔军校」。

再比如三年前成立的「阿里巴巴达摩院」，已经成为阿里技术高地，推出平头哥芯片、量子计算、城市大脑、物流机器人「小蛮驴」等众多前沿技术和产品。

一方面，成功的企业有资金和资源，可以更好助力科学家发展。

另一方面，很多企业研究院的研究，还可能帮助企业赢得下一个技术时代。

假如合作顺畅，一定是个双赢的局。

企业&科研的「悖论」

但是科学家与企业，就不可避免的存在一些难以适应的问题。

百度首席科学家吴恩达，负责百度研究院的领导工作，尤其是Baidu Brain计划，但待了三年之后离职。

后来也有自己的创业项目，但始终最受关注的还是科研和教学的工作。

还有腾讯AI Lab主任张潼，曾是美国新泽西州立大学统计系教授，也在百度研究院担任副院长，于2017年加入腾讯。

但两年后去到港科大，重返学界。

类似的，旷视科技南京负责人魏秀参重返南京理工大学，以及前不久字节跳动AI掌门人马维英也选择离职，加入清华张亚勤团队。

当然，这种事情不仅发生在国内，国外也是屡见不鲜。

斯坦福大学教授李飞飞，17年入职谷歌，成为谷歌云AI负责人，一年之后从谷歌离职重新回到斯坦福。

今年4月，谷歌量子计算硬件实验室的创建者、负责人John Martinis被爆离职，但表示将继续从事相关工作，而他此前一直还保留着在加州大学圣巴巴拉分校教授的职位。

他可曾为谷歌量子优越性立下头功，甚至还带领团队登上了Nature封面。

突然的离职，令人意外。

后来有媒体爆料说，John希望像学术方式一样推进量子计算机，但在谷歌内部，来自产品和企业经营的压力，可能会让人面临妥协。

更早之前，图灵奖得主、深度学习三巨头LeCun，也遭遇过类似的抉择。他最终丢掉了Facebook AI的掌舵权，以“首席科学家”的方式，游走在Facebook和纽约大学之间。

科学家到企业，究竟面临的「悖论」是什么？

是短期利益和长期投入的问题。是如何定义边界的问题。是企业内部“谁赚取利润谁牛X”的话语权问题。

创造营收的产品技术部门，与花钱的科研成本部门，始终面临这样的问题。更何况科学家是多纯粹、多骄傲的人呐，怎能容许自己的研究为了“短期”利益而降格？

于是这样的现象也不再令人陌生：

每每新技术周期来临，总是会有科学家被礼聘进入企业搞研究，但一段时间后，特别是技术开始趋于应用，他们又往往得而复失——多数还重返学界。

只不过，也有例外。

微软亚洲研究院，但MSRA，几乎就是比尔盖茨的乌托邦模型，它与微软的业务之间相隔明确，甚至可以视为独立王国，或者就是一所企业注资的大学、研究所。

简单来说，MSRA是所「纯粹」的研究院，要做「纯粹」的研究。它活下来了，但你很难说它活得有多好，因为它无法实现“自我造血”。

而阿里达摩院，2017年成立时，开宗明义就宣布要以商业和社会问题为导向去研究前沿科学技术。

那时候，外界不乏质疑，但现在3年之期，达摩院呈现的行业反差——

学术有影响，在国际顶级技术赛事上拿下60余项第一，并且发表500多篇国际顶会论文；

产业有成果，含光800最强AI推理芯片，小蛮驴成为量产的首台物流机器人；

人员还很稳定，IEEE Fellow们都在各自领域做出成果，还总有新的Fellow加入……

阿里达摩院，到底有什么不一样？

达摩院怎么解决「悖论」？

当初发起创办达摩院时，马云这样说的：

研究不应该是Research for Fun（为快乐研究），也不应该Research for Profit（为利润研究），而是Research for solving the problem with Profit and Fun（为解决问题研究并带来利润和快乐）。

目的决定路线。

For fun走得太远，for profit走得太近，都走不长。只有为解决问题出发的研究，才是真研究，也肯定会收获Fun和Profit。这是阿里巴巴思考的逻辑。

从前几日，发布的首款量产物流机器人「小蛮驴」就可以看出来，它来自达摩院自动驾驶实验室。

负责人王刚，伊利诺伊大学香槟分校博士，曾任新加坡南洋理工大学终身教授。

据说当时他主动请缨开启阿里自动驾驶研发，然后得到达摩院院长张建锋的支持，一做就是三年。

对于这款机器人的落地，王刚表示，从3年前探索开始，他们就定下了智能、安全、可量产的三重维度，最终在物流机器人领域，找到了将AI和自动驾驶现阶段融合落地的钥匙，推动自动驾驶技术从垂直场景向更广泛的场景演进。

也就是，从一开始就有明确的定义域，然后寻求技术极致的最优解，再把它推向市场实现更大规模的落地，并在实用过程中不断修正精进。

这就是达摩院的科研范式。科研和商业的纠结，在合作之初，就先解决。

另一个典型例子是阿里医疗AI。

早在2016年， IEEE Fellow、iDST（达摩院前身） 副院长华先胜，就看准了AI在医疗健康领域大有可为，从肺部CT影像开始切入，着手研发医疗AI。

△医疗AI破纪录斩获顶赛冠军

一年后，阿里医疗AI在国际权威的肺结节检测大赛 LUNA16 上，凭借 89.7% 的平均召回率打破世界纪录夺冠。此后，医疗 AI 研究范围进一步扩大覆盖到肝结节、心血管、骨科、病理等多方面。

疫情期间，医疗AI发挥巨大作用，识别一个病例最快计算仅2秒，准确率达99%，极大减轻了医生的负担，并提高效率。

这款新冠肺炎CT影像AI辅助诊断产品第一行代码，近期入藏国家博物馆。

正是基于达摩院解决实际问题的导向，科研不但能孵化出商业价值，更能产生社会价值。

做一名科学家VS作为科学家群体中的一员

云栖大会第二天，“最强大脑”主持人蒋昌建老师，对达摩院众科学家有过一次深入的对话和揭秘。

蒋昌建这样形容阿里达摩院，

阿里达摩院是一个问题的定义者，也是一个问题的终结者。

就拿今年3月才创办的XG实验室来说。

疫情期间，达摩院就建立了个实验室，如今成立不到6个月。

面对蒋昌建的「质疑」时，XG实验室科学家吴鑫说，虽然看上去成立时间不长，但技术储备已经十分成熟。

阿里不打无准备之仗。

过去十年，阿里在云计算网络实现了关键技术上布局和大规模应用，阿里云成为全球云计算3A巨头，在高性能网络、自研交换机、意图驱动网络、可编程网络、流量调度等领域的优势技术，可继续延伸到5G。

同时，阿里云遍布全球的云数据中心、云网络和边缘节点，也为5G终端提供计算和存储资源，为5G应用落地提供条件。

简而言之，达摩院科学家们做5G，技术积累和落地环境都率先准备妥当。

他们目前处理的问题也很明晰，那就是5G中「确定性延迟」问题。

我们知道，5G有着低延时的特点，但这种低延时，实则抖动性是非常大的，在一些场景里是不可接受的，比如5G远程手术。

更广泛的场景，是钉钉视频会议，淘宝直播，每次双11的整点开抢。让这些国民场景，也能用上5G远程手术的低延时特性，是XG实验室的科学家们工作的一部分。

这也意味着，达摩院的科学家们，不但要解决实际的问题，而且要联手，一起合作解决这些问题。

就拿淘宝直播举例：XG实验室研发新的5G方案，机器智能实验室NLP方向提供不同语言的同声传译，智能服务方向设计新的智能问答和交互，还创造虚拟主播，融合视觉AI、语音AI等单项能力，辟出新业务。

国民应用需要更极致的前沿技术赋能。淘宝主播每一句「3，2，1，上链接！」，背后站着的是一群紧密合作的达摩院科学家。他们不但要完成从0到1的创新突破，还要解决99%到99.999%的极限跨越。

科研的「延迟满足」

微软研究院的创立者李开复，曾与星云大师有过一次著名的谈话。李开复道出了人生追求：更大的影响力。

科技有可能获得更大影响力吗？不知道李开复的答案是什么，他后来离开了MSRA。

也曾有阿里达摩院科学家发出类似感叹，说以往在学术界做研究，样本仅几百例，很难真正看到自己辛苦劳作的科技突破，真的能有什么现实价值。来到阿里后，“小小”的一个应用，就能让亿万人同时体会到科技带来的幸福感，这种感觉很棒。

很多在达摩院做科研的科学家，似乎都有同样的想法。也是某种可以落地生根、造福更多人的「影响力」，吸引并稳固着这群科学家们。这个时代的科研使命，以这样的方式被继承。

当被蒋昌建问起如何看待未来时，达摩院科学家却跟普通小朋友一样单纯简单。

「在未来，语音交互无处不在。」

「会是《头号玩家》的那种，路上全是机器人。」

「每个人都会有一个个性化机器人」

「未来人类不需要买车，只需要购买出行服务。」

「不会再出现爆发式疫情。」

……

虽然答案看上去「朴实无华」，但当他们说起这些时，你或许要知道，他们展现的不光是思考，而是正在行动，并努力一步一步实现它。

正如达摩院院长助理刘湘雯所说，达摩院相信只有长跑才能滋养整个科研生态。

那么至于会跑多久？

马云在3年前就已经说了，达摩院必须活得比阿里长久，至少多活一年。

而阿里巴巴要活102年。

“