“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
。

（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
。）