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起底腾讯 AI Lab 的十年沉浮
，米兰体育app下载官网

“赢在起点的 AI Lab
，为什么逐步被时期甩在身后
？”

作者丨成仲轩 梁丙鉴

编纂丨董子博

2015年
，腾讯总裁刘炽平从李嘉诚家族等人的口中
，第一次听说了 DeepMind 的名字——一家还未进入公家视野的 AI 公司。

鲜为人知的是
，这条线索的起点
，暗藏在一条华人血脉里。

DeepMind 首创人兼 CEO Demis Hassabis 的母亲是新加坡华人
，Demis 也与香港投资圈关系颇近。

事实上
，就连李嘉诚自己都是 DeepMind 的 LP
，并坦言“能参加 DeepMind 早期投资是可贵的缘份。”

通过香港本钱圈的这层关系
，刘炽平得知 DeepMind 在奥秘开发一款划时期围棋 AI。想要在腾讯内部组建全新 AI 钻研组织的他
，迅速铺排腾讯掌管技术的高管、时任副总裁的姚星等人
，远赴英国向 Demis 取经。

2016 年前后
，姚星往英国飞了三个来回
，主张极度明确——“以棋会友”。

论起围棋
，姚星在野狐围棋上打到业余六段
，并非弱手。但他会见的这位“棋手”更不单一：先在暗里 5：0 完胜欧洲围棋冠军、职业二段的樊麾
，又在后来力克两位世界冠军。

今天
，这位棋手的真身并不难猜
，它就是 AlphaGo。

而彼时与 Demis 往明天益亲昵的姚星
，回国后也将这一套深度进建的框架带回腾讯
，让公司的“内部搜索”团队（也被称作“内搜”）先从象棋 AI 起头研发。没想到
，团队却意欲直取围棋 AI
，并在两周内就拿出了一个版本
，和姚星自己对局。

AI 固然严害
，但姚星在棋力上也不落下风
，与 AI 摆开架势对弈
，还能略胜一筹。这个围棋 AI
，固然还不及业界前沿
，但简直展示出了一些“灵气”。

这样的成就
，也让姚星在公司内部组建 AI 前沿团队变得容易了很多——同时期
，一个名叫 AI Lab 的组织在腾讯出现
，尔后十年
，成为腾讯 AI 钻研的主题力量。

在腾讯
，一个属于 AI 的全新时期已然到来。

（关于腾讯 AI 的系列文章仍在持续推出中
，雷峰网目前也在关注微信 Agent 的有关信息
，迎接增长作者微信：GO-GO-ZEPPELI
，互换认知
，分享八卦。）

学术有影响
，工业有产出

腾讯的 AI Lab 肇始
，应该 2016 年起头算起
，相比百度引入吴恩达、Geoffrey Hinton 参与谷歌
，甚至还晚了几年。

梳理腾讯 AI Lab 的早期架构
，在 TEG 总裁卢山和院长姚星之下
，是主任张潼、副主任俞栋
，以及 NLP、视觉、机械进建、语音四个中心
，别离掌管四个方向
，从史树明、刘威
，到黄俊洲、黄志恒等中心总监级此外人物
，都是姚星亲自口试。

关于最早期的 AI Lab“三
？汀薄配⒂岫昂土跬
，先前在 Lab 的同学华胜给雷峰网分享了一则趣闻：张潼和俞栋作为正副主任在 Lab 的主页受骗然更靠前
，而刘威则是沾了上传照片更早的光
，就成为了“三
？汀敝
，其实和不少人算是同期参与 AI Lab。

后来没过多久
，张潼又推荐了一位名叫刘晗的人参与了 AI Lab
，新起了一个中心——因而
，最早期 AI Lab 五个中心的架构就正式形成
，每个中心 HC 在 10 人左右
，算上支持团队
，一共不外 60-70 人。

而在 AI Lab 之表
，姚星又在 TEG 内部设立了“AI 平台部”
，前身就是前面提到的“内搜”团队。这个团队最早是做腾讯的“搜搜”起身
，后来在“搜搜”被卖给了搜狗之后
，团队依然留下了一些人
，在腾讯内部提供搜索技术的支持。

AI 平台部自身也归属姚星掌管
，但姚的重要精力更多集中在 AI Lab 上
，平台部最早则由后来创业“超参数”的刘永升（公司内人称“卡卡”）来牵头
，后来在混元大战中发光发热的王迪、今上帝掌游戏 AI 业务的杨巍
，则都是出身 AI 平台部的老臣。

和 AI Lab 的合作上
，AI 平台部更偏差于对 NLP 业务提供工程支持
，因而 Lab 的 NLP 中心工程人怨匦入不多；而到了视觉、语音等方向
，Lab 也慢慢起头逐步扩招工程人员
，假造也逐步扩大。

早期
，AI Lab 的人数慢慢扩张到了 100 人左右
，其时的 AI 平台部则有约 300 人
，双方固然对内分属分歧的组织
，但对表都叫自己腾讯“AI Lab”。

张潼时期
，姚星固然不直收受理 AI Lab
，但现实对 Lab 方向的掌控依然有拍板权——他自己组织例会、也和张潼一路出席
，接受各个中心的汇报
，事必躬亲。在 Lab
，脾性火爆的姚星“骂”过的人不少
，但手下对他评价却都一致很高
，把他当作是一个直接但切实的辅导。

另一壁
，张潼固然是 AI Lab 的主任
，但他的兴致却更多在学术上
，相比治理
，他专一自己的钻研更多
，颇有些世表高人的风格。

在 AI Lab 刚成立的那几年
，由于人为智能也刚刚鼓起
，所以腾讯赐与了 AI Lab 充分的科研自由
，后者能够专一提升自己的学术影响力。听说
，为了招揽张潼
，腾讯甚至开出“五年不查核业绩”的前提
，即 AI Lab 在其治下的前五年能够“只花钱不挣钱”
，且承诺在此期间不裁减任何成员。

在张潼下面
，几个中心也分头进行索求
，自由度很高。

在成立早期
，姚星亲自为 AI Lab 定下了一个“指标”：学术有影响
，工业有产出。这两点也一向是 AI Lab 团队和员工提升的查核方向：答辩时
，不仅看发了几多论文、参与了几多顶会；还要看对于公司的现实业务做出了哪些内容性的贡献。

在之前的《》一文中
，雷峰网就深度分析过
，AI 钻研院的架构与业务团队的“不清不楚”
，就容易导致前沿索求和工业产出脱节。这个问题
，也延长到了后面腾讯 AI Lab 和优图尝试室的竞争傍边
，不外这里先按下不谈
，后文再着墨细谈。

而张潼时期的实现
，底子原因也是学术和工业两端的拉扯。事实上
，在张潼时期
，AI Lab 的产出更多聚焦于 Tencent ML-Images 等开源数据集和论文的贡献上
，显然以基础钻研为重。期间虽有围棋 AI 绝艺一鸣惊人
，但终于没有成长为贸易化的产品。

而在学术和工程的拉扯中
，受影响严重的
，是被张潼招进了 AI Lab 的刘晗。

在 AI Lab
，刘晗是机械进建中心的掌管人
，钻研方向与张潼一脉相承；同时
，刘晗也有很深的学术布景
，曾在普林斯顿大学和约翰霍普金斯大学执教
，还占有美国西北大学的平生教职
，与横跨学界和大厂的张潼也有着类似的过往
，也是张潼在来到腾讯之前的旧识。

然而
，在对刘晗的见解上
，张潼和姚星却逐步产生了一些分歧——机械进建理论固然重要
，但在一些旁观者看来
，刘晗选取的钻研步骤
，却更似在高校
，不似在大厂。这种身份的调转
，绝不是刘晗一人的难处
，体现的是同时期学术和工业界融应时
，不少人的共性难题。

如此
，刘晗没过多久
，便脱离了 AI Lab。这件事
，对于张潼随后的去职也有着不幼的影响。

在 AI Lab
，张潼的地位比起“主任”
，更像一个“首席科学家”
，他不仅自己就是一支技术索求的前锋军
，更是一块学术圈的金字牌号。在其时 AI Lab 的 Slogan 傍边
，“学术有影响”要排在“工业有产出”之前
，这也是其时 Lab 整体方向设计的一个缩影。

在 AI Lab 的不少老员工看来
，姚星对于张潼的等待
，是让张潼少做一些治理
，而是阐扬他的强项
，做技术的最高掌管人——然而
，这样的定位
，也和“AI Lab 主任”的名头现实不符。

一个草创期便在 Lab 工作的员工暗示路
，在采取现实作为让张潼交出治理权之前
，姚星就已经和几个中心的掌管人聊过
，获得了各人的支持。

而后来的张正友
，则深知自己前任的困境
，用更深刻的姿势参加到 AI Lab 的工业产出和人事治理傍边
，这也是后话
，我们顿时就谈。

因而
，在来到腾讯一年多之后
，张潼也脱离了腾讯。刚刚提到的 AI Lab 草创曾和雷峰网分享到
，学术天才极高的张潼最善数学
，在公司时时能看到他订下一个会议室
，在里面和实习生推算公式
，一推就是一天——张潼的个性
，也可见一斑。

工业有产出
，学术有影响

2018 年 3 月
，姚星主导成立了 Robotics X 尝试室
，使腾讯成为最早布局具身智能赛路的大厂之一。张正友也是此时被卢山和姚星招入
，以 Robotic X 主任的身份
，参与了腾讯。

张潼暴露去意后
，副主任俞栋
，最早才是 AI Lab 主任的第一顺位人选。但彼时的他正担任腾讯西雅图 AI 尝试室的总掌管人
，不愿脱离
，并向公司推荐了张正友。偶合的是
，张正友也是张潼的推荐人选。

面对姚星的美意约请
，张正友暗示自己更感兴致的其实是 Robotics X。对此
，腾讯的回应是双倍 offer
，Robotics X 和 AI Lab 兼管
，并承诺在 AI Lab 不设 KPI
，让张正友能更顺利地实现和 AI Lab 组织的融合。

分歧于张潼
，来自微软钻研院的张正友
，在工业界的经验越发丰硕
，有很强的工程落地眼光
，亦有很强的治理能力与意愿——这也刚好与姚星彼时的着眼点不谋而合。

“正友教员就像一座桥梁
，衔接了学术界与产业界
，让 AI Lab 走向了一个新时期。”另一位前 AI Lab 成员补充路。

从 Robotic X 来到 AI Lab
，张正友花了一段功夫来适应新的身份
，在一次有姚星参加的内部幼领域发言中
，甚至口误说出过“你们 Lab”的舆论
，在内部还引起过一些不满。

然而
，姚星对张正友依然相当支持
，甚至为此提醒过脾性正派的刘威
，要和张正友把关系处好。

2019 年
，张潼去职后
，姚星便牵头
，将从前的 Slogan 建改成了：“工业有产出
，学术有影响”。只是单一地把两句话的挨次调换了一下
，就能看出其时 AI Lab 的重心
，在从学术索求
，起头向工程落地转型。

起初
，Lab 的假造里
，就有工程人员的地位
，除了 AI 平台部更多支持的 NLP 中心之表
，语音和视觉中心也吸纳了不少工程人员
，工程团队的总掌管人双线向语音和视觉两个中心掌管人汇报。

现实上
，在 AI Lab 成立刚不久的时辰
，适应着公司 MIG（移动互联网事业群）推出“翻译君”、微信急剧发展语音鉴别技术的风潮
，TEG 的 AI 平台部也和 Lab 的语音中心一路合作
，钻研 AI 同声传译的能力
，并且进展飞速。

这之后
，在这种相互赶超的积极氛围下
，极少与其他事业群合作的微信
，也让自家的产品“微信智聆”和翻译君一路结合推出了“腾讯同传”
，服务博鳌亚洲论坛。幼马哥甚至专门颁布了一条伴侣圈
，称这是一次“新尝试”
，请各人反馈成效
，多多宽恕。

然而早期
，在学术团队话语权更重的 Lab
，工程团队的工作时时是给学术团队打助攻
，助忙发论文——这也与姚星设置工程团队的理想相去甚远。

张正友来到 AI Lab
，做的一件大事
，就是在内部设置了产研中心
，用更高的优先级
，去攻关 AI 技术的工业落地。产研中心的人数
，一度占到整个 Lab 的一半之多。

在雷峰网先前的文章中提到
，张潼之后
，AI Lab 治理科学家的方式产生了不少变动——在张正友时期
，姚星给了他更大的治理权限
，让他更像一个 Lab 的“主任”
，自己相对回撤
，把更大的自由给到 AI Lab 的体下凤。

因而
，增设产研中心
，张正友在内部也并未遇到太大的阻力。

在产研中心
，张正友但愿的
，是把 AI 技术 PaaS 化
，把好比语音的 SR（措辞人鉴别）、TTS（语音合成）等技术
？榉庾俺善教ㄐ筒
，做尺度化服务
，让使用者直接挪用 API
，以形成更大的影响力。

彼时在大环境上
，AI 四幼龙正式实现崛起
，让本钱和市场对于 AI 的周到高涨；而这段功夫
，也是腾讯 AI Lab 技术落地的顶峰期：诸如农业 AI iGrow 系统、虚构人技术、人脸鉴别系统、语音前端技术等成就
，已经在腾讯多个产品和业务中落地利用。

沿用 PaaS 的理想
，也切合 AI Lab 作为技术中台的组织设计初衷
，但问题却出在了用人的层面上。

新设的产研中心对于 AI Lab 原有架构的冲击
，在雷峰网“腾讯 AI·五问”的文章中都有提及——在产研中心
，如 AI Lab 的架构设计一样
，下设了 NLP、语音等几个组
，与 Lab 的几个中心的钻研内容也有所重叠。

而作为亲设的部门
，张正友也不惜把资源向产研中心倾斜
，这也在现实上让产研中心和 Lab 另表几个中心的关系有些狼狈。最初的设定
，是把新招入的博士给 Lab 几个学术中心做钻研
，把钻研生放进产研中心掌管工程。而慢慢地
，产研中心人才密度问题起头显露
，博士生也起头流入产研中心
，这让产研中心和其他中心的差距变得越来越幼。

一位 AI Lab 的老员工对雷峰网分享
，在 NLP 领域
，产研中心拿下了王者庆幸 AI 解说的工作
，NLP 中心则转向了对智能写作的攻关
，与兄弟部门平行工作；而语音领域的钻研门类相对比力集中
，不外是 SR、TTS、声纹鉴别等几个方向
，产研中心和语音中心两个部门的工作
，未免有重合的部门
，这就让彼此的工作中多了一些难处。

学术和工程相互掣肘
，这显然并不是腾讯甚至姚星调整的本意。然而
，姚星自己也在 2021 年去职创业
，乘着元宇宙的大潮缔造了“元象科技”
，今天依然活跃在 AI 和 3D 领域的第一线。张正友则在不久后升上了 17 级
，成为了腾讯职级最高的技术人才。

谈起姚星
，不少在 AI Lab 与他共事过的人
，都把他称为 Lab 一时之间的“魂灵人物”。“他是真正但愿能把 Lab 做好的人
，”和姚星在腾讯共事过的毕统说路
，“由于 Lab 是他一手建起来的
，跟自己亲孩子一样。”

在姚星去职不久之后
，张正友再一次地把 AI Lab 的 Slogan 改回了“学术有影响
，工业有产出”
，固然对内开释出了要把学术钻研放在更高优先级的信号
，但现实上产研中心依然占据着更多的资源
，AI Lab 的动荡也仍在持续
，大量人才去职
，这也为之后腾讯 AI 的发展轨迹造成了影响。

论文大战
，AI Lab 与优图尝试室的“一时瑜亮”

在腾讯 AI 的发展过程上
，优图是一个无法被绕过的名字。

作为腾讯的另一个 AI 钻研重镇
，优图曾在 2016 年被 SNG 总裁汤路生尝试提升为整个集团层的推算机视觉中心
，不仅服务 SNG 事业群的 QQ 系统
，更要赋能万业。

但此举引起了 TEG 总裁卢山确把稳。尤其在 AI Lab 成立后
，其与优图固然分属 TEG 和 SNG 旗下
，但二者同为腾讯 AI 业务的两大支柱部门
，相近的钻研方向与同样奢华的学者阵容
，也让两个团队大有同台竞技之意。

因而当汤路生试图通过优图把握集团层的 AI 话语权时
，卢山不成能将之拱手相让
，更有了高举高打 AI Lab 的理由。

不外
，无论是卢山、汤路生
，还是 AI Lab 与优图的多位辅导人
，都曾在多个场所强调各自的尝试室没有营收 KPI。好比张潼
，在谈到 AI Lab 的查核指标时就坦言：“其实还是相对比力宽松
，重要会关注 paper 的颁发和产品的利用。”

相迸转收 KPI
，论文 KPI 无疑更容易量化、也更容易成立学术影响力。

论文 KPI
，也成为这一时期 AI Lab 与优图的重要查核指标
，以及共同的发力方向。

2017 年
，AI Lab 率先亮剑
，在 ACL、ICML、NIPS 等多个国际平台上获得杰出阐发。刘威携带下的推算机视觉团队
，更是在 CVPR（IEEE 国际推算机视觉与模式鉴别会议）上入选 6 篇论文
，备受行业认可。

只是这份喜悦很快就被冲淡。在随后进行的 ICCV（国际推算机视觉大会
，与 CVPR、ECCV 并称推算机视觉领域三大顶级会议）上
，贾佳亚携带下的优图成就越发亮眼：入选论文 12 篇
，位居行业前列。

转折呈此刻 2018 年。

据内部人士泄漏
，刘威对论文数量的更多关注
，影响并拉动了整个团队的论文产出——在 CVPR 2018 上
，AI Lab 入选 21 篇论文
，是上一年的 3.5 倍。

但这还远未实现。除了在 ACL、Interspeech、AAAI、EMNLP 等国际平台上喜报频传
，AI Lab 这一年在 ECCV（欧洲推算机视觉大会）优势头之盛
，甚至盖过优图：入选论文 19 篇
，迸着图足足多出 8 篇。

AI Lab 是不是已经走在了优图前面
？彼时表界讨论纷纷。

2019 年
，优图用行动给出答案。

没有设想中的自乱阵地。在两年一届的 ICCV 上
，优图入选论文 13 篇——较上次稳中有进。在 CVPR 2019 上
，优图的论文入选数也再创佳绩
，达到 25 篇。固然逊色于 AI Lab 的 33 篇
，但差距已经显著得到节造。

若是聚焦医学影像分析领域
，在这一年的 MICCAI（国际医学图像推算和推算机辅助过问会议）上
，优图则与 AI Lab 旗鼓相当
，各自入选了 4 篇论文。

不外
，就在 AI Lab 与优图萦绕论文产出在国际舞台上大放异彩确当口
，贾佳亚的去职
，打了所有人一个措手不及。

据内部人士猜测
，导火索或许是“930 刷新”后
，集团引入优图的新查核指标。

单一来说
，随着“930 刷新”的开启
，优图随汤路生一路划入 CSIG（云与智慧产业事业群）
，并起头承担 CSIG 的一部门营收 KPI。

但优图内部持久尝试以贾佳亚和吴运声为主题的双辅导造
，让现实情况越发复杂：贾佳亚主表
，聚焦学术影响力和科研成就
，不承担直接的营收 KPI 查核
，向 CSIG 掌管人汤路生汇报；吴运声主内
，聚焦产品化赋能
，承担优图视觉技术和云底层融合的有关工作
，向腾讯云 CTO 王慧星汇报。

同属一个部门
，但有两位辅导
，两种汇报系统
，两个发展指标。这种两全学术影响力与技术落地的发展愿景
，显然存在不幼的实现难度。加之坊间曾传闻
，优图在论文产出上略逊于 AI Lab 的事实
，让贾佳亚在集团内部的职位一度受到质疑。

凡此各种
，或许都促成了贾佳亚最后的脱离。

至于隔壁的刘威
，固然携带团队在论文产出上屡创佳绩
，但尔后也脱离 AI Lab
，转入由腾讯副总裁蒋杰携带的数据平台部
，担任告白多媒体 AI 中心主任
，也在后续混元的开发中起到了不成忽视的作用。

不外
，就在 AI Lab 与优图双双进入人事改观期的彼时
，国内 AI 行业也逐步进入僻静期
，深度进建和 AI 贸易化双双遇到瓶颈。而身处这场行业变迁的 AI Lab 也受到波及
，加之人才的大量出走
，都让 AI Lab 尔后数年的发展脚步愈发审慎。

2022 年 11 月底
，GPT-3.5 颁布
，引爆了全球大模型热潮。但布局 AI 多年的腾讯
，却把混元大模型的颁布功夫推迟到次年 9 月
，比百度、阿里都晚。

腾讯天然有不急于下场的理由：直到今天
，微信作为入口的优势依然难以撼动。

看起来
，腾讯似乎是最能吃到模型盈利的公司。

但另一个不能忽视的事实是
，字节在 2025 年实现了 Seed 团队对 AI Lab 等钻研部门的整合
，阿里通义系统也在这一年实现了对达摩院、AI Labs 等基础钻研力量的收编。和这两者对比
，腾讯混元团队在整合深度上显然没有齐全承担起集团级 AI 钻研中枢的角色。

是战术使然
？还是一步慢
，步步慢
？

而这
，就是另一个故事了。

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