「非標準答案」特別策劃。

最近參與了一個有意思的「非標準答案」特別策劃，據說問題的來源是大陸科技媒體36氪從1000位年輕朋友們的困惑中，挑選出了18個最具代表性的問題，並請來投資人、企業家、創業者、經濟學家集體來解惑。

我擷取了幾個問答分享出來，也許這些答案並不一定是「最正確的」、「最標準的」，但看完相信你一定有所收穫。

原文來自：Kr Lab 後浪研究所微信公眾號。

▎問題：學歷真的重要嗎？

李開復：「唯學歷論」和「是否去大廠」都是老生常談的問題。 先來看唯學歷論。 學歷不是衡量一個人優秀的唯一標準，但同時，我們不能否認它的確是用人機制中的一個重要考察維度。 一個殘酷的事實是，非大學生在選擇職業的時候，的確比戴著文憑學歷的大學生要弱勢。

大學四年，有很多改變的機會，關鍵在於自己是否提前做好規劃並加以執行。 你需要有「三力」：規劃的能力、追求的毅力、執行的魄力。 計劃的能力——多管道提高自己的競爭力。 考專業技能很高的從業資格證（CPA等）、參加含金量高的競賽奪獎等都能提高自己就業競爭力。 大學四年，多參加能提高專業能力、同時符合自身發展興趣愛好的第二專業也是很大的加分項。

如果找到了符合自己興趣愛好且發展前景很好的專業，申請調換專業也是一個選擇。 這過程，需要你追求的毅力和執行的魄力。

我在哥倫比亞大學一開始主修的是學校王牌專業法律，畢業后保證有個金飯碗，但後來發現自己所愛計算機專業后，在放棄已有學分的情況下毅然選擇更換專業，在大學時光勤奮刻苦，最後以最高榮譽畢業。 這個選擇讓我在計算機科學領域不僅做得更深更好，也讓我受益終生。 在大學四年提高自身競爭力后，你選擇的機會變多了：是去跟同學一起創業，還是去互聯網大廠？ 或者選擇讀研讀博繼續攀登學術高峰？

條條大路通羅馬，只要你有規劃能力，追求毅力和執行力，夢想會照進現實;但如果大學四年毫無規劃、碌碌無為地混日子，就算你是985、211 學歷的學生，大廠也很難向你招手。

▎問題：在職場上，保持自己的個性重要，還是融入集體更加重要？

李開復：在職場上，保持自己的個性和融入集體並不衝突，不是一個非黑即白的概念，而最重要的是保持自己的專業度。 一項任務布置下來，大家明明知道該任務不切實際、無法完成，但為了逃避責任，都心照不宣地隨大流集體性選擇「沉默是金」，誰都不願將實際情況告知上級領導——這是典型的「負面默契」。 這樣的「負面默契」有百害無一利。 這時候，擺脫「負面默契」，做出冷靜客觀的專業建議才是最為重要的。

正確「融入集體」的打開方式，應該是保持專業度，避免個人英雄主義的團隊合作方式。 不只創業團隊需要高度的team work合作，學生的報告與社團、甚至大公司內的各部門分工都需要團隊合作。 對於一個集體、一個公司，甚至一個國家，團隊精神都是非常關鍵的。 微軟公司在美國以特殊的團隊精神著稱。

像Windows 2000這種產品的研發，微軟公司有超過3000名開發工程師和測試人員參與，寫出了5000萬行代碼。 沒有高度統一的團隊精神，沒有全部參與者的默契與分工合作，這項浩大的工程根本不可能完成。

在資訊如此發達的今天，靠個人努力、單打獨鬥取得成功的可能性越來越小，團隊合作越來越重要。

因此，必須時刻警惕「負面默契」的出現，同時悉心學習團隊合作的原則和技巧，保持自己的專業度，只有這樣，才能夠真正融入以合作共贏為主題的現代社會。

▎問題：在沒有其他特長技能的前提下，發展副業重不重要？

李開復：要發展副業，一要認真評估是否符合興趣愛好和自身特長；二要計算投入產出比。

副業至少要符合興趣愛好，或者自身特長兩個要素中的一項，兩者兼而有之最佳。 興趣愛好是最好的老師，能最大程度地發揮主觀能動性，創造出最大的價值，甚至可能把副業發展成為主業。 如果這個前提不存在，也無任何特長技能，那麼不建議你發展副業。 投入產出比的計算，需要認真考慮幾個因素：

首先，評估自己主業所處行業的發展趨勢;其次，評估自己崗位的天花板是高還是低。

如果行業發展趨勢是良好的，且崗位的天花板很高，那麼應該好好地做好自己的主業，職位上去了，薪水也提升了，如果有額外的精力，再考慮接洽一些能輔助主業繼續精進的副業也不遲。 否則，魚和熊掌不可兼得，精力分散主業副業都做不好，得了芝麻丟了西瓜。

如果你的工作處於夕陽產業，或者處於簡單重複勞動的「螺絲釘」狀態，則可以考慮通過從事適合自己的副業，實現人生突破或者切換跑道。

再一點重要提醒，人工智慧時代已然揭開序幕，請認真檢視你所從事的主業副業，是不是有可能5年內被AI取代，確保自己站上正確的賽道！

▎問題：怎麼樣的人生才算成功？ 你覺得你的人生成功嗎？

李開復：諾貝爾文學獎得主威廉· 福克納說過：「不要竭盡全力去和你的同僚競爭。 你應該在乎的是，你要比現在的你強 」 。

當前社會有個急躁的通病，就是希望每個人都照一個模式發展，衡量每個人是否「成功」採用的也是一元化的標準：在學校看成績，進入社會看名利。 尤其是在今天的社會，人們對一個人的成功的評價，更多地以個人財富為指標。 但是，有了最好的成績就能對社會有所貢獻嗎？ 有名利就一定能快樂嗎？

真正的成功應是多元化的。 成功可能是你創造了新的財富或技術，可能是你為他人帶來了快樂，可能是你在工作崗位上得到了別人的信任，也可能是你找到了回歸自我、與世無爭的生活方式。

每個人的成功都是獨一無二的。 所以，凌志軍在其《成長》一書中得出的重要結論是「成為最好的你自己」。

也就是說，成功不是要和別人相比，而是要瞭解自己，發掘自己的目標和興趣，努力不懈地追求進步，讓自己的每一天都比昨天更好。

這樣的天才，是任何國家都期望的人物，⋯⋯
本篇報導內容很長，但值得一看.

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比爾蓋茨公開批評～川普。
「你不信任任何中國人，不信任華為、不信任中國科學家、
不信任中國程序員等技術人員。那麼世界上，就沒有其他科學家能值得你信任！」

比爾蓋茨為何這麼說？因為有個神秘的中國大伽，疫情期突然返回其祖國效力了！
這個中國人的履歷，
可以用「王者」來形容，他是美國所有巨頭公司裡，職位最高的中國人！也是矽谷科技圈最有權勢的中國人！

一個攪動世界20年的風雲人物，竟在危險的疫情期毅然返國！
他，就是 *沈向洋*。

1966年出生的沈向洋，太聰明也太「逆天」了，人生扶搖直上：
12歲，別人才讀初中，他已經初中畢業；接著初中只讀了兩年，不滿14歲，就考進南京大學，
20歲左右，就獲得了 *香港大學，電機電子工程系碩士學位！*
之後，沈向洋考入美國最頂尖的計算機學院～卡內基·梅隆大學，攻讀博士學位。
博士畢業，沈向洋選擇人工智能作為未來事業發展方向，
別看今天人工智能，
在全球都很吃香，可在30多年前，這一領域根本乏人問津，因那實在太冷僻也太遙遠了。和誰聊一下「人工智能」，一定會被當作「瘋子」看待。

但是沈向洋卻認定了這個全世界最前衛的研究，因在科研人的眼裡，30年後的未來，實已近在眼前。
1994年，當他公佈，
第一個人工智能三維全真模型時，全世界幾乎還沒有人，在這一個領域進行類似的工作；
在他寫的論文裡面，有世界上最早由照片轉換成虛擬現實的研究，他設計的「四分樹樣條數函數法」，則是世界上最好的運動參數估計算法。
在那個中國留美博士，還不受重視的年代，沈向洋直接被蘋果公司、微軟公司發聘書爭搶。他最後選擇了微軟，這個全球最知名的美國巨頭。優秀如他，即便是在高手如雲的美巨頭企業里，仍舊能「玩轉江湖」！
沈向洋一出手，
就開發出微軟的北美第二大搜索引擎：
必應（Bing）；
還有情感機器人，
微軟人工智能：小冰.

而那些年，中國因高科技的落後，遭受到國外的企視，尤其像微軟這樣的巨頭企業，高管陣營裡，幾乎沒有中國人的容身之地。
但是沈向洋，打破了國外對中國的偏見！

2004年，
沈向洋成為微軟亞洲研究院院長，兼首席科學家，那時他只有38歲，卻達到別人50歲才能走到的高度！

2006年，
他成為世界最大的頂尖學會：
IEEE會士（電氣和電子工程師協會）

2007年，
沈向洋人生最高光的時刻，微軟給了他最高級別待遇：
全球資深副總裁！

在美巨頭企業里，有個不成文的規定，
副總裁職位必須是美國國籍，可沈向洋20多年供職微軟，從始至終都保持中國籍，
即便是高高在上的副總裁職位，他都沒有要加入美國籍，而美國方面為了留住他，做了很大的讓步！
從此,沈向洋成為美國所有巨頭公司裡，
職位最高的中國人！
也是矽谷科技圈最有權勢的中國人！

在國際巨頭屈指可數的華人高管之中，他是微軟的王牌，也被稱為「人工智能之父」攪動世界人工智能風雲20年！
也許有人會問，
百度總裁陸奇博士當年回國時，不是說也代表人工智能最高水平嗎？
不錯，陸奇確實是一位傳奇人物，但陸奇當年能進入微軟，實是得益於師兄沈向洋的推薦！
在國外看來，美國科技圈及人工智能領域，沈向洋才是首席科學家，甚至高出陸博士半個身位。

麻省理工學院這樣評價：
如果你在感情上難以支持微軟，那是你還未曾遇見沈向洋 。

微軟研究院創始人里克·雷斯評價：
沈向洋讓微軟亞洲研究院，發展到了難以置信的高度。

歐美給了他最高級別的待遇：美國國家工程院外籍院士、英國皇家工程院外籍院士。

2011年，
他獲得全美亞裔年度傑出工程師大獎；

2014年，
微軟公司年度技術領袖獎......
對全世界來說，
沈向洋
就是中國在IT界（人工智能），幾乎能碾壓所有人的「神」，他站在那裡！
履歷輝煌的華人之光，但因他的低調，除了人工智能界視他為「男神」，
而在普通人看來，他是神秘而不為人知的。

他一舉激起千層浪。
微軟突然宣佈，
沈向洋因個人原因辭去副總裁職位，

2020年2月回國。
什麼樣的個人原因？微軟沒有多說，
有相關人士分析，
是因半年來美國對華為不擇手段的打壓，激起了沈向洋的愛國義憤。
畢竟他心裡一直有中國。

早在1998年他在微軟剛立足，看到國內人工智能的落後，就馬上跑回北京，參與創立微軟中國研究院，後更名微軟亞洲研究院，並擔任計算組主任。
這個研究院的創立，對中國而言意義十分重大，它是人工智能的一座里程碑，堪稱中國IT界的「黃埔軍校」。

十多年來，沈向洋不斷將微軟先進技術，引進中國市場。

2004年，
在他成為微軟亞洲研究院院長後，更將這所研究院，辦成了中國科技界人才鼎沸的搖籃，一共走出了7000多名院友，
堪稱撐起中國人工智能的半壁江山：
其中200多位院友，
在世界各地頂尖高校執教；35位院友，是美國電子電氣工程師協會、
美國計算機協會，或美國人工智能學會會員；
超過15位院友在500強企業，和中國互聯網企業巨頭：如阿里、百度、小米擔任總裁，現在阿里巴巴的大佬王堅、小米創始人林斌等，就都在裡面學習工作過。

這所研究院，
被《麻省理工學院技術評論》譽為，
世界最火計算機實驗室。
有人問，沈向洋的貢獻有多大？
業內權威的說法是：
他帶動了中國的人工智能領域。
這樣一位享譽世界的「風雲大佬」，
去年決定要辭職回國了。
微軟中國做了一件從沒幹過的事，發佈一封感謝信，
將沈向洋稱為「微軟的中國先生，
中國的微軟大使」，
還說「廿三歲月，赤子之心！
縱有萬千語，難訴離別情！」
都離職了，還這樣不捨，
微軟從來沒有對一個中國人這樣重視！

媒體打的標題是：
沈向洋離職，美科技巨頭再無華人高管。
美國多次輓留，也有很多人不理解，
沈向洋都走到人工智能的巔峰了，
美國也給了最好的待遇，他還缺什麼？
其實原因很簡單，再多的錢，買不來沈向洋的心。

2020年2月，是他計劃回國的日子，可突如其來的疫情，將他阻隔國門外。
一些幸災樂禍的人又跳出來：
「中國經濟因疫情受到打擊，沈向洋肯定不會回去了，疫情那麼嚴重他敢回嗎？經濟那麼低迷他能回嗎？」
確實，
當時疫情席捲中國，是最嚴峻的時刻，
很多海外人才都在觀望，
有哪個科學家，敢冒險呢？
而兩個月來，
沒有任何關於沈向洋的消息，就連很多國人都開始覺得，沈向洋不會回來了，明明那麼好的待遇，為啥回來？現在又是疫情的阻隔，憑啥回來？
可是，當3月5日沈向洋受聘清華時，
眾人皆驚！
他已經離職了一段時間，
也就是說，2月份國內疫情還正在嚴重的時候，
他已經冒著風險決定效力祖國了！
說到，他就要做到！

3月5日清華公佈：
沈向洋
成為清華大學高等研究院雙聘教授！

今天在清華大學高等研究院官網上，已經能查到沈向洋的博士生招生計劃，他要為祖國培養新的AI人才。

在得知沈向洋歸國後，
微軟創始人比爾蓋茨，
急得公開指責川普：
「如果你不能信任華為，
以及中國科學家和開發者，世界上將沒有你想要的人才，你一定會後悔讓這些中國科學家離開！」
在微軟，他的身份有兩個：
一個是全球副總裁，
一個是首席科學家。
在世界，他的身份有兩個：
一個是美國國家工程院外籍院士，
一個是英國皇家工程院外籍院士。
但最終他的身份只有一個，
那就是：中國人。
在疫情最艱難的時刻，沈向洋選擇了歸國，且回國後提出：
量子計算將是下一個十年的技術趨勢。
他還說了人工智能，
在這次抗疫中發揮的巨大作用：
「發展人工智能是真正造福人類的，尤其最近的疫情，讓人工智能真正有機會應用到很多方面。
一方面，人工智能加速，推進預防診斷治療。
另一方面，通過AI數據分析，可以從全球衛生健康、流行病學方面，確定疫情傳播的特徵、變化、趨勢，利用遠程協作，讓全球各地的醫生，能一起看到怎麼去應對風險。」

（全文結束）

深度：中科院AI勢力崛起

2020-01-21

智東西
文 | 韋世瑋

我們將時針倒回至七十年前。

己丑年甲戌月，東四馬大人衚衕10號的冬天全然未見絲絲涼意。這看似並不起眼的北京城中一隅，正醞釀着一場影響中國科技發展的深刻變革。

小衚衕裏，時年57歲的郭沫若被正式任命爲中國科學院院長。歷史以此爲起點向前奔涌，往後領導班子不斷更替的七十年間，我國自近代以來百廢待興的科技產業發生了翻天覆地的變化。

中國科學院（簡稱中科院）是我國在自然科學和高新技術綜合研究領域的最高學術機構。自成立以來，逐漸建成了完善的自然科學學科體系，覆蓋物理、化學、環境與生態學等學科，爲我國國家安全和科技硬實力的發展上，成爲了不可或缺的國家戰略科技力量。

從首次人工合成牛胰島素，到第一臺原子力顯微鏡（AFM）的誕生；從第一臺大型向量計算機系統，到首款通用處理器芯片「龍芯1號」的自主研發……中科院一路高舉科學振興的旗幟，帶領我國無數高端學科和科技產業萌芽、興起與爆發。

在學術研究領域，中科院旗下擁有12所分院，超100家科研院所，中國科學院大學、中國科學技術大學、上海科技大學（與上海市共辦）均爲中科院所屬的全國重點大學。建院以來，中科院已培養了近千名科技領軍人物和科技尖子人才，涌現出一批又一批的高科技創業者。

隨着人工智能的大火再度把世界科技熱潮點燃，中科院仍保持着強勁實力屹立於世界AI領域的發展潮頭。

放眼世界，2019年全球頂尖計算機科學機構排行榜CSRankings中，中科院以5.3分排名AI全球榜第四，僅次於清華、北大和卡耐基梅隆大學。

回望中國，中科院一手甩出寒武紀、雲從科技等估值10億美元的AI獨角獸，一手穩握中科曙光、科大訊飛和中科創達等多支A股王牌，在羣雄割據混戰的AI戰場中肆意廝殺。

國內外AI科技競賽一波未平一波又起，不知不覺間，中科院AI勢力的星星之火在2019年AI落地生死戰中，歷經了數萬家企業落幕背後的暗潮撲殺，正以爆發之態燎原至漫山遍野。

溯源中科院這場AI勢力崛起的背後，不僅是瞭解我國最高科研學術機構的技術根基和人文底蘊，我們對中科院系的冰山一角進行層層剖析的同時，也嘗試從中窺見這派AI勢力在當下產業落地生死戰的底牌與新活法。

一、中科院的根：研發與人才四十餘年灌溉

中科院系AI企業的野蠻爆發與生長，源於中科院深埋於我國科技土壤的根，離不開研發與人才長年累月的滋養和灌溉。

中科院的研發實力有多強？2019年《Nature》雜誌公佈的2019自然指數（Nature Index）年度榜單中，中科院以1678.64分一馬當先，超越845.54分的哈佛大學，猛衝全球領先研究機構第一的寶座。

細數我國改革開放四十餘年，在國民經濟、國家重大需求乃至世界科技前沿領域，亦活躍着中科院的身影。

2018年，中科院系統梳理了它在四十年間所研發的40項具有代表性、標誌性的重大科技成果。

其中在國家重大需求領域，中科院微電子所組織全國性產學研用聯盟，七年間不斷攻克集成電路（IC）產業研發瓶頸，實現22nm高K介質/金屬柵工程、14nm FinFET器件、新型閃存器件和可製造性設計等關鍵技術突破。

與此同時，在關鍵工藝模塊上，中科院微電子所還形成了較爲系統的知識產權佈局，擁有專利2406項，其中國際專利483項。

中科院持續在各個領域加強核心技術攻堅，實際上爲其在AI產業的爆發打造了一支又一隻精兵強將。

根據中國新一代人工智能發展戰略研究院在2019年5月發佈的《中國新一代人工智能科技產業發展報告》，截至2019年2月28日，我國共有75家AI領域的非大學科研機構，中科院下屬科研院所爲38家，以51.4%的佔比盤踞我國非大學科研機構陣營的半壁江山。

不僅如此，中科院下屬科研院所還強勢霸榜了我國AI領域專利數Top 10非大學科研機構。數據顯示，從第一名的中科院計算所，到第十名的中科院上海微系統所，中科院共爲我國AI產業貢獻了15457項AI技術專利。

人才之於研發，亦如園丁之於園林。

從成立至今，在郭沫若、方毅、盧嘉錫、周光召、路甬祥、白春禮一代代院長的帶領下，中科院如海納百川般吸引了無數身居科研金字塔頂尖的學術巨擘，遍佈數學物理、生命科學、信息技術和化學等多個領域。

現階段，中科院學部共有830名院士，107名外籍院士，平均年齡高達73歲。

81歲的並行算法、高性能計算專家陳國良院士正是其中的一員。他曾開發了國產曙光並行機「用戶開發環境」商用軟件，並帶領團隊成功研製出萬億次高性能計算機「KD-90」，爲我國高性能計算領域的自研核心技術添上了濃墨重彩的一筆。

外籍院士中，時年72歲的微電子學家、FinFET之父胡正明提出的鰭式場效晶體管（FinFET）芯片工藝技術，不僅成功讓芯片晶體管構造從原先的2D邁入3D大門，還打破了曾限制半導體產業發展許久的「摩爾定律」，爲全球半導體產業快速進軍先進工藝領域作出了巨大貢獻。

在近千名院士的披荊斬棘之下，雲從科技創始人及CEO周曦、寒武紀創始人陳天石與陳雲霽、雲知聲創始人樑家恩等一衆出身於中科院的後起之秀，亦在AI領域嶄露頭角，力圖創造一個又一個創業佳話。

縱觀中科院的科研實力與人才優勢，自成立七十餘年——尤其是改革開放後的四十一年間，日復一日地滴匯成海、聚沙成塔，不僅推動了我國科學技術硬實力的復興，亦爲如今中科院系AI公司在產業的爆發埋下伏筆。

二、中科院系AI企業的三大主戰場

如果說AI用了六十年的時間，才讓世界重新關注到它。那麼，中科院自改革開放後花了四十餘年，才讓中科院系企業在當下迎來爆發，這並不意外。

往前，我國的AI產業有中科曙光、科大訊飛和新鬆機器人等公司，在高性能計算、語音、機器人等領域開創基業的篳路藍縷。

往後，國內AI領域則有寒武紀、雲從科技和雲知聲等AI獨角獸與初生牛犢將優勢傳承，在AI芯片、AIoT、計算機視覺等市場不斷釋放潛力。

2019年年初，全球創投研究機構CBInsights發佈32家全球AI獨角獸公司名單。其中，出身中國的10家企業中，寒武紀、雲從科技和雲知聲爲中科院系創企，自動駕駛創企Momenta也有多名高管出身中科大。

中科院系在國內的競爭力同樣強勁。2019年8月，賽迪研究院發佈《2019賽迪人工智能企業百強榜研究報告》，在綜合實力TOP100榜單中，科大訊飛、中科曙光、寒武紀和漢王科技等9家中科院系企業榜上有名。

四十多年來，不斷在AI市場展露野心的中科院系企業已在多個領域開枝散葉。

從當前全局來看，中科院系企業的戰場主要集中在計算機視覺、AI語音和AI芯片三大方向。

它們從成立之初就開始逐漸影響着這些行業，在利用創新技術瓜分市場的同時，也重新定義着傳統市場的變革之路。

1、計算機視覺（CV）

計算機視覺是如今AI領域中十分熱門一個分支，同時也是極具商業化價值的賽道。

其中，以人臉識別爲核心技術的AI企業已廣泛遍佈國內市場，與安防、金融、自動駕駛和消費電子等應用場景緊密結合。

在這一市場中，中科院系老牌企業則有中科創達首當其衝。

中科創達成立於2008年，它針對成像技術開發了一系列圖像處理和智能視覺算法，既有面向衆多領域檢測人臉的年齡、性別和情緒的Face ID方案，也有面向工業、安防和交通等領域的視覺缺陷檢測。

尤其在智能網聯汽車方面，中科創達融合底層操作系統技術、Righware Kanzi 3D開發技術和智能視覺AI技術，進一步提升用戶的駕駛體驗。

據悉，中科創達在全球已擁有超過100家智能物聯網汽車客戶，其業務增速在2019年上半年約爲74%。

深度：中科院AI勢力崛起

另一廂，現在市場中老生常談的「CV四小龍」中，雲從科技則是中科院系麾下創企，成立4年就已拿下10億美元估值。

雲從科技在計算機視覺領域擁有三大核心技術，分別爲3D結構光人臉識別技術、跨鏡追蹤（ReID）技術和人體3D重建技術，在安防、金融、交通和零售等行業都有落地應用。

例如，其人臉識別技術能夠對圖像中的人臉進行屬性分析，以判斷年齡、性別、膚色、是否佩戴眼鏡和麪部遮擋物等信息，實現毫秒級響應。

2018年，國際調研機構Gen Market Insights曾發佈《全球人臉識別設備市場研究報告2018》，數據顯示，中國是全球人臉識別設備的最大消費市場，雲從科技的市場份額排名第一。

2、AI語音

要說中科院系企業在AI語音領域的最大王牌，科大訊飛當仁不讓。

自1999年成立至今，科大訊飛在語音識別、語音合成、聲紋識別和自然語言處理（NLP）等技術領域，已逐漸成爲中國AI語音行業的領頭羊。

科大訊飛的AI語音業務覆蓋智慧教育、智慧醫療、智慧城市和智慧汽車等領域。其中，在智慧教育方面開發了訊飛學習機，能夠幫助孩子定位弱項學科，制定個性化的學習方案。

科大訊飛董祕江濤曾表示，科大訊飛語音識別的市場佔有率已居全國第一。

而在新秀陣營，雲知聲和聲智科技等創企的潛力亦不可小覷。

例如，當前處在國內語音交互領域第一梯隊的雲知聲，2012年時就已將深度學習技術應用到語音識別領域，隨後還提出了面向物聯網的「雲端芯」產品體系構想。

雲知聲自主研發的雲知聲開放平臺3.0，利用語音識別、語義理解、語音合成和音頻轉寫等技術，爲移動物聯網、智能家電、可穿戴設備和醫療等領域提供AI語音解決方案。

據瞭解，目前雲知聲的覆蓋用戶已達2億，其中開放語音雲覆蓋的城市爲470餘個，覆蓋設備超9000萬臺。

3、AI芯片

在我國的半導體產業發展史上，脫胎於中科院計算所的龍芯中科自2001年以來，陸續研發龍芯1號和龍芯2號系列芯片，打破了我國缺乏自主研發CPU芯片的歷史。

而往後看，尤其是過去五年間AI專用芯片需求的爆發，中科院也孕育出了寒武紀和雲知聲兩家AI芯片獨角獸公司，以及中科睿芯、欣博電子和啓英泰倫等重要玩家。

其中，創立於2016年的寒武紀在2018年6月完成數億美元的B輪融資後，市場估值已達25億美元（約167億人民幣）。

寒武紀打造的兩代智能處理器IP，曾被搭載於華爲麒麟970和麒麟980兩款SoC中，幫助華爲一炮打響「真正的AI手機」口號。

2019年11月，寒武紀面向邊緣AI計算領域，最新推出了思元220芯片，擁有高安全、低延時和高帶寬三大優勢。

隨着思元220芯片的推出，寒武紀的AI芯片正式形成雲、邊、端三個方向的完整佈局，進一步滿足現今碎片化AI市場的多個應用場景需求。

三、回溯三大技術源頭，AI勢力的厚積薄發

追根溯源，如今中科院系AI勢力的逐漸崛起，與中科院AI歷史的變遷與演進離不開關係。

與我國曆史發展脈絡同步，中科院在結束了徘徊中前進的兩年後，國內AI的發展也逐漸醞釀着解禁。

1978年，我國著名數學家、中科院院士吳文俊提出的「幾何定理機器證明」獲得了全國科學大會重大科技成果獎，爲我國之後的AI體系構建奠定了重要基礎。

直到上世紀80年代，中國航天之父、中科院院士、兩彈一星元勳之一錢學森等先輩開始主張開展AI研究，讓我國的AI領域研究逐漸開始活躍。

隨着我國AI技術和思想的層層「破冰」，加之1994年中科院啓動支持高水平科技領軍人才引進的「百人計劃」，中科院乃至我國的AI從人才到技術、從學術到產業、從機構到企業，才一步步地蓬勃發展起來。

歷史滾輪之下，我國的AI發展脈絡與中科院息息相關。

當我們將回溯的目光放至中科院系AI企業的「身世」上，不難發現，這些企業的出身可大致分爲兩派。

一派以研究員爲出發點，其公司創始人、CEO和主要高管均爲中科院及下屬研究所出身，由研究員獨立或聯合創業而成；

而另一派則以科研項目爲出發點，公司在成立前曾爲中科院及其下屬研究所的科研項目，通過技術成果轉換後，才正式成立爲公司繼續發展。

但不論是研究員的出身，還是科研項目的孵化，這些公司的技術起點幾乎主要源於中科院的三家關鍵機構——中科院自動化研究所、中科院計算技術研究所、中科院聲學研究所。

1、中科院自動化研究所

設立於1956年的自動化所，不僅是我國最早成立的國立自動化研究機構，也是我國最早開展類腦智能研究的國立研究機構。

自動化所主要涉及生物特徵識別、機器學習、視覺計算、自然語言處理、智能機器人和智能芯片等領域的研究，漢王科技、中科唯實、銀河水滴、中科慧遠和中科視語等公司均從中孵化落地。

截止2018年底，自動化所共擁有696名科技人員，包括中科院院士2人、發展中國家科學院院士1人、IEEE Fellow 9人。

在AI領域，自動化所亦扮演着重要的開拓者角色。

上世紀90年代，自動化所以控制科學爲基礎，率先佈局AI研究。緊接着從2010年起，其AI研究方向進一步細化，開始在類腦智能研究領域出招。

據悉，自動化所通過架構設計創新，曾自主研發了量化神經處理器（QNPU），在資源受限的芯片上實現大規模深度神經網絡的獨立計算。

而在生物特徵識別技術方面，自動化所還實現了從中距離到遠距離的可識別生物特徵信息全覆蓋，包括虹膜識別、人臉識別和步態識別，已在國家衆多重要安全領域應用落地。

2、中科院計算技術研究所

計算所同樣創立於1956年，是我國第一個專門從事計算機科學技術綜合性研究的學術機構。

計算所主要研究信息處理、網絡安全、大數據處理、智能技術和虛擬現實技術等領域，曾研發出我國衆多的「第一」歷史性時刻，爲我國的高端計算機技術、數字化技術和通用CPU技術等方面作出了巨大貢獻。

例如，我國的第一臺通用數字電子計算機、第一臺109乙大型通用晶體管計算機、第一顆通用CPU芯片「龍芯1號」，以及全球PC市場份額第一的聯想集團前身皆誕生於此。

同樣，計算所亦是中科曙光、寒武紀、中科智芯、中科視拓和中科物棲等一衆AI企業的搖籃。

截至2015年，計算所的研究隊伍已超500人，其中中科院、工程院院士共5名，正高級專業技術人員70名。

而在未來，計算所也將計劃實現三個100億的產業目標，包括中科曙光市值達到100億美元、嵌入到華爲等企業的IT產品銷售100億人民幣、創業公司市值達到100億人民幣，真正成爲我國計算機產業的源頭。

3、中科院聲學研究所

與自動化所和計算所相比，聲學所則較爲「年輕」些，它成立於1964年。

聲學所主要負責聲學和信息處理技術學科的應用基礎，以及高技術發展研究，面向我國的海洋、安全、能源和生命健康等領域。

其中，聲學所的水聲物理與水聲探測、通信聲學和語言語音信息處理、聲學與數字系統集成等技術，不僅孵化了聲智科技等AI語音企業，同時也培育了一批如海天瑞聲創始人賀琳、小聲科技創始人陳孝良等產業人才。

截至2018年底，聲學所共有專業技術人員794人，包括正高級專業技術人員133人，副高級專業技術人員255人。

在國家重大科研項目領域，聲學所亦參與研製了我國「蛟龍」號載人潛水器的研發與應用，爲我國載人深潛技術的發展作出了突出貢獻。

中科院AI技術的「黑土地」不止於此，中科院軟件研究所、微電子研究所、半導體研究所等科研機構，同樣催生了衆多極具潛力的中科院系AI企業。

四、中科院的時代發展機遇

中科院系AI勢力的燎原，不僅僅是七十多年來科研技術和人才培養的厚積薄發，抓住了AI產業「甦醒」的時代機遇，亦是我國政策和中科院科技成果轉換的催化。

自我國的科技發展進程翻篇到新世紀，國家層面對AI技術和產業的嗅覺愈發靈敏。

國家高層領導人在2014年中國科學院第十七次院士大會、中國工程院第十二次院士大會開幕式上發表的一次重要講話，首次高度評價了AI和相關智能技術，無形中大力推動了我國AI技術的發展。

一年後，國務院正式頒佈了《中國製造2025》，加快推動新一代信息技術與製造技術融合發展，將推進智能製造作爲我國製造強國戰略的主攻方向。

至此，AI逐漸被提到了每一項重要產業中不可或缺的核心技術位置。

在國家政策的積極帶動下，中科院及下屬各個研究所亦開展了一場自上而下的政策規劃。

但立足於產業，如何更好地實現科技成果轉移轉化也成爲了中科院各項政策規劃的重要方向。

實際上，技術成果轉化的難點在於如何尋找技術產業化的方向。這常常缺乏專業的服務機構和人才，同時還面對部分科技成果轉化的政策不完善、科技成果與市場需求脫節等問題。

在政策方面，以下屬研究所爲例，中科院計算所在2016年制定了自身的「十三五」規劃，一是計算所發展模式要從自主創新轉變到引領創新，對標斯坦福大學；二是通過建設中科院網絡計算創新研究院，引領中國「信息高速鐵路」技術的發展；三則是支撐企業實現三個100億的產業目標。

以地方爲例，2018年，中科院科技促進發展局、中科院北京分院、中關村科技園區管理委員會共同推出了《促進中科院科技成果在京轉移轉化的若干措施》，通過支持科技成果轉化平臺建設、實驗室共享等十項舉措，推動更多科技成果在北京轉化落地。

此外，中科院還全資設立了國科創新公司，不斷探索產業技術研究院、技術企業孵化器和聯動創新產業園三種平臺的科技成果轉換模式。

截至目前，國科創新已實現了120多項科技成果轉換服務，覆蓋AI、智能製造、智能物流和智能電網等領域，孵化企業的融資規模已達到2.8億人民幣。

結語：七十載征程，中科院仍笑傲AI江湖

時光如流水，七十年的風吹雨打，中科院已然成長爲我國AI技術和產業力爭站立於世界潮頭的國之重器。

順延着它的歷史軌跡，我們可以看到，它AI勢力的強勢崛起，既有歷史的累積、人才培育的影響，也有一代代產業經驗累積後的良性循環。回顧中科院系AI企業的漫漫長路，它爲我國AI產業如何利用好產學研之間的合作優勢，提供了一個新的角度與思考方向。

但同時，我們也需意識到，在當下殘酷的AI落地戰和全球科技競賽激烈的環境中，我國整體的AI技術實力與國外仍存在一定的差距。

我國AI玩家們將要面臨的，不僅是全球科技競賽給市場格局帶來洗牌的陣痛，還需面對顛覆性技術爲各領域市場，乃至人們的生活帶來的巨大挑戰。生，便能乘着市場和資本的東風一躍而起，闖進商業落地的頭部陣營；死，便只能被大浪拍在岸邊的礁石上，隨着時間流逝被市場和資本遺忘。

未來，中科院系AI企業又將如何書寫這一頁歷史征程？時間將會告訴我們答案。

附圖：▲中科院研究單位統計表
▲我國自然科學工作者代表會議籌備會合影
▲自然指數全球百強機構前十名榜單
▲中科院改革開放四十年40項重大科技成果
▲我國AI領域專利數Top 10非大學科研機構（圖源中國新一代人工智能發展戰略研究院）
▲中科院學部院士年齡統計（圖源中科院官網）
▲陳國良院士
▲胡正明院士
▲賽迪網發佈2019年中國AI企業綜合實力百強名單
▲計算所成立公司情況（圖源計算所官網）

資料來源：https://bangqu.com/YDah49.html