Lab 榜首担任人张潼博士的离任事情，让不少圈内人士对企业 AI 研讨院/实验室的定位、落地才能等问题进行了深化考虑和评论。据音讯，张潼未来将回到学界，继续 AI 范畴的学术研讨；腾讯 AI Lab 继续在前沿技能与研讨上的探究。

　　这不由让人回想起 2017 年 3 月人工智能机器学习范畴闻名科学家吴恩达脱离百度时的情形。吴恩达参与百度三年，期间担任百度首席科学家，担任百度研讨院的领导作业，其中就包含名噪一时的“百度大脑”计划。作为百度从前的二号人物，当年我国科技界重要的外援，不少机器学习爱好者的入门导师，吴恩达离任的音讯让人慨叹……

　　从学术到业务，二者不同，一个方针是发论文，一个方针是业务线上的落地状况。在国内，从百度深度学习实验室、阿里巴巴达摩院，再到腾讯 AI Lab、优图实验室，华为诺亚方舟实验室等，各大互联网公司现都在构建、不断调整内部的前沿技能相关的研讨安排。那么，终究什么样的人适宜领导企业的研讨安排？企业又该赋予该研讨安排怎样的特色和使命呢？

　　本文摘自 2017 年 4 月 9 日洪亮劼的博客《论互联网公司和研讨院》一文。洪亮劼，Etsy 数据科学主管、前yahoo研讨院高档研制司理，长时刻从事机器学习、大数据分析、个性化体系架构的研讨。

　　跟着吴恩达脱离百度研讨院，关于互联网公司树立研讨院的论题又被推到了风口浪尖。一时刻，咱们对互联网公司终究该不该树立研讨院、研讨院在公司内部又该起到怎样的效果、怎样可以设置一个有用的研讨院架构、怎样来衡量研讨院是否成功等问题打开了剧烈的评论。我计划在这篇专栏文章里，以自己在yahoo研讨院的阅历为根底，来分析一下现代高科技企业尤其是互联网公司怎样设置一个成功的研讨院，研讨院终究该怎样运作。这篇文章是在揭露范畴罕见的论说研讨院的体系性文章，值得咱们精读。

　　在咱们评论其他论题之前，咱们首要来看看现在互联网公司的各种研讨院有什么特征。怎样的团队就算是一个「研讨院类型」的团队（由于有一些公司并不直接独自称这些团队为「研讨院」）。咱们这儿总结下面这么一些特征:

　　大多数研讨院的中心人员，乃至是悉数研制人员都具有博士或以上（含博士后、有教职阅历）研讨阅历。这个特征是由于许多研讨院需求处理的问题或许研讨的方向是工业的前沿，的确需求有掌握高档常识的人才进行研制作业。可是这个特征也直接导致了许多其他问题，那便是一个以博士为中心组成的团队和其他团队来比较，有一些其他团队所不具有的特色，为办理作业带来了额定的应战。

　　比方，许多博士习气做长时刻项目（三个月以上乃至更长）。这些研制人员很不习气替换项目，并且博士关于项目就像是研讨课题，有个人的归属感和荣誉观，这是功德也是坏事。再比方，博士期望有比较长时刻的职业规划，关于自己的研讨方向期望可以有所连续，可以参与学术会议，可以宣布论文。这些需求都是其他一般的研制团队一般不具有的。假如一个研讨院的办理层不能正视这些需求，则很难构成一个有很强立异力和履行力的团队。

　　尽管咱们后边要说到，许多研讨院都和产品部分有或多或少的联络，有时分乃至和产品部分有亲近的协作，但绝大多数研讨院，都需求有一个相对比较独立的运作环境。

　　比方，研讨院是一个独立的团队，有自己部分的领导（而不是工程部分的兼任），有自己部分的独自预算，有自己部分的 Key Pemance Indicator（KPI)，有自己部分的安排结构和运作形式等等。这些都是树立一个研讨院独立的形象。并且，也由于咱们方才说到的榜首个特征，也便是研讨院以博士为中心的特色，一个相对独立的运作环境有助于办理这一个或许和公司其他部分组成结构非常不相同的人群（由于这个人群的需求或许很不相同）。

　　绝大多数研讨院作为一个独立的运转实体都不直接掌管（Ownership）产品线。研讨院可以作为产品部分的协作单位，但大多数老练的研讨院均不直接运作产品线。一个简略的原因是，产品线的研制和运作与研讨院的方针是不彻底共同的。那么这一点特征，或许会带来研讨院在办理和定位上呈现问题。咱们下面会说到研讨院的方针中就要来分析一下，在不掌管产品线的状况下，研讨院怎样可以坚持其在公司内的影响力。

　　上面三个特征只是研讨院许多特征中的代表。可是咱们现已可以看出，研讨院在现代互联网公司中的一个比较特别的位置：人员构成、运作形式、需求为产品做奉献但又不是产品部分。正是由于有这些特色，成功运转一个研讨院关于现代高科技企业来说，是一个巨大的办理应战。

　　什么样的公司需求研讨院呢？要回答这个问题，咱们有必要要来看，什么样的产品需求研讨院的支撑。有两类产品很适宜调配研讨院：

　　和公司现在产品线没有太大联系的前沿产品，有时分也叫「打月亮」（Moonshot）产品。

　　咱们先来说说为什么「比较老练的产品」适宜调配研讨院。老练的产品，现已有了比较老练的数据链条（Data Pipeline)，可以使得依据数据（Data-Driven) 的研讨作业有了或许性。而现在简直一切的前沿研讨，包含机器学习（Machine Learning)、人工智能（ArtiicialIntelligence）、数据科学（Data Science）等都无一例外非常激烈依靠于许多的数据。没有数据，绝大多数这类研讨都无法进行。前期的产品并不具有这样的条件。

　　比方，产品部分需求推出一款新的手机使用（App），而怎样这个使用有比较多的功用之前并没有在公司其他产品中存在过，那么研讨部分很难进行依据数据的研讨作业。老练的产品，也有相对比较老练的衡量方针（Metrics）。这一点关于数据驱动的研讨来说额定重要。由于有了衡量方针，就可以环绕这个方针打开特定的研讨作业，规划相应的模型和算法，提出合理的优化处理计划。比方，当时的产品是查找引擎，那么研讨院就可以针对查找引擎的成功衡量方针进行建模，更新查找排序算法等等。前期的产品一般也没有固定、和合理的衡量方针，这会让大多数的研讨作业束手无策。当然，研讨院可以协助产品部分树立衡量方针。不过这也是一个需求必定时刻的进程。在这个进程完毕前，其他的研讨作业很难进行。

　　咱们再来说说为什么和现有产品线没有太大联系的前沿产品也是比较适宜调配研讨院的原因。咱们方才说到研讨院的特色的时分说到，绝大多数研讨院都是相对比较独立运转的团队或许安排。这个特色就非常利于研制前沿产品。前沿产品由于其高失败率的特色并不适宜一般的现已有老练产品运维压力的产品部分进行研制。

　　一同，前沿产品的「前沿」特色也使得研讨院成为这种类型产品研制当仍不让的挑选。别的，前沿产品一般并没有一个特定的产品发布时刻表。这和前面所说的「非老练」或许前期产品不相同。前期产品，尽管没有数据，没有成功方针，但往往有惊人的产品发布时刻表，产品上线压力很大。而前沿产品，尽管也没有数据，也没有成功方针，但一般没有上线压力。这也就给了研讨院自由空间去搜集数据（比方 Google 的无人驾驶车），界说成功方针，进行迭代。当然，从这个视点来看，这也直接导致了，前沿产品的研制周期非常长，并且也很难去界说其上线的时刻，所以成为其失败率高的部分原因。

　　在咱们了解了什么样的产品比较简单调配研讨院今后，咱们再回到最开端的那个问题，「什么样的公司需求研讨院」。假如一个公司的产品线相对还不安稳，许多产品处于快速迭代的状态下，这个时分，这样的公司其实并不太适宜树立研讨院。由于绝大多数产品线都无法真实「享用」到研讨院的效果。假如一个公司并没有满足安稳的内部环境和财政根底，那么这个公司也就没有研制前沿产品的根底。那天然这样的状况下，装备一个以研制前沿产品为导向的研讨院就愈加显得没有必要。依据这样两个原因，绝对多数的草创公司，或许其实说，在上市前的草创公司都并不真实具有装备研讨院的内外部环境。只要相对比较安稳的公司才有对研讨院真实的需求。

　　值得注意的是，咱们也可以从这儿关于研讨院和产品线的评论引申得到这么一个定论。由于研讨院最大的成效是在对老练产品的优化和改善上，以及对前沿产品的研制上，要想依靠研讨院对一个公司的商业形式进行立异，或许寄期望研讨院对快速迭代的产品产生奉献使得公司进入高速增加时刻都是不或许完结的使命。这些不切合实践的初衷往往给研讨院的定位和开展带来窘境。

　　从另一个视点来说，那便是研讨院或许对公司的长时刻商业运转或许会有比较大的影响（比方一些前沿产品怎样研制成功），但在中短期来看，影响是相对比较有限的、是渐进式（Incremental）的（首要来自于对老练产品的优化）。

　　在咱们了解了什么样的产品需求研讨院，什么样的公司需求装备研讨院今后，咱们现在就来评论一下研讨院的架构问题。

　　咱们上面说到了研讨院在公司内部需求有必定的独立性。可是，现代高科技公司，终究从底子上来说仍是追逐赢利的企业，怎样来确保研讨院可以从长时刻上是符合公司开展的利益呢？这一点，是研讨院生计的底子。

　　研讨院的科学家针对某个技能难题（这个技能难题有或许是来自产品工程部分，也有或许是研讨院的科学家自己发现）找到了一种处理计划，构成一个研讨效果。

　　依据不同的研讨院的状况，科学家或许会挑选宣布研讨效果，构成论文，或许是请求构成专利。

　　研讨院团队依据处理计划的原型，到产品工程部分进行游说。产品工程部分依据本身的需求和产品周期，决议是否要把现在的原型从头在工程中完结，然后鄙人一代产品中使用上这个新效果。

　　首要，第（1）步中就直接存在或许导致第（4）和第（5）无法产生的诱因。咱们假定研讨院的科学家拿到的技能难题是来自产品工程部分的。从现代产品的视点来说，一般的产品工程迭代都非常快。现在的技能难题或许几个星期后就有了可以处理 80% 问题的处理计划。也便是说，研讨院拿到的技能难题有或许是有时效性的。这并不代表这些技能难题跟着时刻都有或许被处理，而是说，跟着时刻进程，许多技能难题可以呈现多种处理计划。科学家可以找到的比较完美的处理计划（权且假定可以 100% 处理问题）需求（2）-（5）这些进程进入产品，这必定导致产品部分有必要在科学家计划推出之前找到可以运转但很粗暴的计划。

　　可是这种计划一旦进入产品，就会成为日后科学家的完美计划进驻的强壮阻力。由于产品工程部分会觉得，在产品现已进一步迭代的状况下，是不是有精力和时刻去改善一个现已可以运转的计划为愈加完美的计划，其实是一个很扎手的问题。这也就会导致进程（4）常常非常政治化（Political），成为各个团队扯皮的重要原因。方才说的，还只是假定研讨院的科学家拿到的技能难题是来自产品部分的，还有许多状况是，科学家或许研讨院本身以为某些技能难题需求得到处理。这样开展出来的研讨效果或许产品原型往往就愈加难以经过第（4）和第（5）步得到产品化。

　　由于第（4）和第（5）步的不确定性，许多研讨院在开展进程中，往往把第（2）和第（3）步作为绩效鉴定的重要效果。这也就导致了许多研讨院的效果只能完结第（1）步到第（3）步这个流程。而第（4）步成为了研讨院效果产品化的不可逾越的距离。

　　yahoo研讨院在曩昔 10 年的时刻里对这个问题有着不错的实践阅历。这儿的中心问题便是怎样把研讨院的方针和一般产品工程团队的方针一致起来，使得咱们关于产品的开发和运作是同步的。咱们这儿要说到这么一个概念，那便是「同享方针」。什么意思呢？那便是研讨院和产品工程团队尽管从行政上从属不同的部分，但在项目开发上，两个团队有必要组成一个「虚拟团队」，有一致的领导和一致的进程办理，并且履行一致的、同享的方针。研讨院和产品工程团队只是在这么一个同享的、一致的方针下分工不相同，职责不同罢了。

　　产品工程团队每个季度都会和研讨院的研讨团队一同指定方针。这个方针是一个 综合性方针，有产品的部分（比方进步多少用户拜访、进步多少用户点击），有纯工程的部分（比方怎样加速代码布置），有研讨的部分（比方应该选用什么模型来到达用户拜访的进步、比方应该怎样加速模型的练习速度）。那么，「虚拟团队」就会依据这个综合性的方针来分配资源，确保整个团队的作业量和各个方面的方针到达一个不错的平衡。方针同享今后，研讨院的研讨周期得到了明晰，也便是每个季度。一同，研讨院的「效果落地」得到了确保，那便是直接和产品对接，每一个季度都需求「上线」。这种形式下的研讨院团队，也不会去做「天马行空」的项目，而是只是环绕产品工程，做许多「增量式」的立异作业。

　　「同享方针」关于yahoo的许多产品决议计划进程以及运作进程产生了深远的影响。首要，那便是选用「同享方针」架构的产品全责愈加明晰，工程担任什么，研讨院担任什么，规划师担任什么，每个季度这几个方面一望而知。另一个非常明显的改动，那便是这些产品榜首次把 AI（这也便是研讨院往往担任的部分）、工程以及规划三个方面作为一个产品每个季度推动的三个首要方面。也便是让 AI 成为了产品的方针的一类公民。

　　那么，「同享方针」是不是就处理了研讨院的运作问题了呢？答案是，不完满是。首要，「同享方针」听上去简单，但在实践运作中难度其实仍是很大。这儿面最重要的是信赖问题。从公司结构上来说，产品工程团队往往对产品有「一切权」（Ownership），天然期望可以对产品的方方面面有所掌握。可是在「同享方针」的框架下，实质上产生的则是，研讨院关于产品的部分方面有了必定的决议计划权和履行权，这必然需求产品工程团队的领导和人员关于这方面有满足的知道和预期。实践上，从别的一种视点来说，这种「同享方针」其实便是产品工程部分把部分产品开发方面长时刻外包给了研讨院的团队。yahoo的产品工程团队可以和研讨院针对某些产品这么做，是由于研讨院长时刻以来可以对这些产品继续做出不俗的奉献，赢得了信赖。但并不是一切的产品都可以在这样的框架下运作。

　　一同，由于和产品工程到达「同享方针」，这必然也就造成了研讨院的研讨方针和效果相对比较「短视化」，常常投合了产品周期。这也就照应了咱们之前说到的，比较习惯研讨院的一类产品，那便是老练产品。实践上，「同享方针」的形式很好的符合了老练产品的迭代。

　　关于前沿产品来说，这样的架构明显不太适用。由于这个时分产品和工程组或许都还不存在。关于这样的项目来说，最好以研讨院的科学家为中心，然后辅以工程师作为支撑。从某种意义上来说，这依然是一种「同享方针」，不过则是之前谈到的相反的结构。

　　之前现已评论了研讨院的架构和运作，那么，咱们怎样可以确保研讨院的成功呢？咱们这儿谈两个比较明显的问题。

　　这个问题看似很简略，其实需求适当仔细的考虑。由于研讨院需求担任招聘许多的博士层次的提名人。因而一个有威望的、在学术圈有必定位置的人担任研讨院的领导必然会对招聘起到很大的协助效果。一同，由于关于具有博士文凭的研讨人员的布景愈加了解，有学术布景的领导往往愈加可以拟定人性化的办理计划，让这些博士觉得可以定心作业（比方关于参与学术会议的鼓舞，比方关于宣布论人的支撑等等）。相反，假如这个领导只要工程布景或许是产品布景，即便是曾经公司内部的高管，由于布景的差异，除了在招聘方面或许会遇到困难以外，在日常的办理上也或许无法往往都很难担任研讨院领武士这个职务。

　　可是这方面的不和，则是从学术圈里直接挖来一些闻名教授，来领导研讨院。这儿面有一些公司期望可以经过教授名望来招引眼球的意图，而另一方面，也是期望闻名教授可以带来招聘上的便当。不过，这样的行为往往忽视了这些闻名教授在学术圈的日常运作和公司运作的巨大差异。就算是闻名教授，不少人也很难直接办理超越十个学生，而在大公司，特别是研讨院这个等级的安排中，办理超越几十人乃至上百人，并且有或许办理其他的中层领导，那么一点点没有阅历的人往往无法担任这样的杂乱协作分工办理。一同，没有公司阅历的教授也往往无法在很短时刻内领会到现代企业文化（比方提升、比方公司政治、比方资源和谐），可以为自己的团队在许多的团队的协作与竞赛中获取相应的利益。

　　因而，比较适宜的研讨院的领导是至罕见必定工业界阅历，但或许早年在学术圈或许校园任职的优异科技办理者。比方yahoo研讨院的榜首任领导 Prabhakar Raghavan，便是这样一位人物。首要自己便是闻名的学者，出书过闻名教科书《Randomized Algorithms》和《Introduction to Information Retrieval》，并且是ACM，IEEE 的院士，也是美国工程院院士。一同，其在参与yahoo之前，现已在 IBM 研讨院以及 Verity 任职多年，特别是 IBM 的阅历，让他对企业文化和工业界的研讨安排有了很深的了解。可以说 Prabhakar 到yahoo之后很快就能树立起一个非常有用的团队，招引了一大批的闻名学者比方 Andrei Broder、Ricardo Baeza-Yates、Alex Smola 等的参与，这和 Prabhakar 自己的布景可以说休戚相关。一同，咱们之前说到的关于研讨院的运作规则，这其中有许多都是 Prabhakar 总结了他在多个安排的任职阅历今后，在yahoo渐渐开展老练起来的。

　　第二个问题便是公司上下必定要对研讨院终究能给公司带来什么样的价值有一个明晰的判别。

　　从咱们方才的一系列论说来看，研讨院尽管在许多产品的研制中占有无足轻重的位置，但整体说来在公司是仍是一个协作者的人物，是一个如虎添翼，而非济困扶危的人物。从这一点说来，整个公司的办理者和运转者要非常清楚。不过咱们也要避免把研讨院的价值庸俗化或许彻底以产品效果为仅有的衡量标准。比方 Google 收买了坐落伦敦的 DeepMind 团队来做深度学习的研讨作业。DeepMind 最近几年的研讨效果，外加炒作的沸反盈天的 AlphaGo 终究直接为 Google 的线上产品带来了多大收益恐怕很难直接衡量。可是 DeepMind 引领的这股深度学习的风潮，让 Google 在招引这方面的人才这一方面则构成了巨大优势。这部分为 Google 节省的公关广告本钱或许招聘陈本应该很简单就能掩盖对 DeepMind 的运营陈本。

　　一同，DeepMind 的效果，尽管许多不能直接使用到 Google 的现有产品上，可是 Google 的领导人借着这股风潮，让公司更多的工程师和产品人员开端深度介入深度学习范畴，在内部进行了许多训练和推行作业，也是使用 DeepMind 这个研讨团队来到达了本来不简单到达的意图。当然，从长远来看，研讨院仍是需求从产品和视角（Vision）上为公司带来价值，并且这些价值是一般研制团队所不能带来的。

　　咱们在这篇文章里具体评论了什么样的互联网公司需求研讨院，研讨院又适宜在什么样的产品线上发挥效果。咱们还在这篇文章中深化分析了研讨院的研制团队怎样和一般的产品工程团队协作，可以为现在老练的产品线或许是前沿的产品的研制供给有力的援助。最终咱们谈了一下限制研讨院成功的两个要害的要素。本篇文章是榜首篇比较完整得体系性论述互联网公司以及研讨院准则的文章，期望可以起到抛砖引玉的效果，让咱们愈加深化考虑怎样让研讨安排在现代企业，特别是高新技能企业中生根发芽。

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