双面吴恩达:既是布道者,还是卖水人

摘要: 能号召企业向AI转型,借此创造工作机会,并向渴望机会的人提供进入路径,这已经是一个布道者能做到的最好的事情。

Deeplearning.ai、Drive.ai再加上最近的Landing.ai,吴恩达夫妇几乎要把.ai系列注册全了。

不过从吴恩达从斯坦福到谷歌再到百度,离职百度后又创立了Deeplearning.ai和Landing.ai的经历,倒是受到了颇多争议。

从新闻中透露消息看来,Landing.ai接近于一家资讯培训服务机构,专注于工业领域的AI+转型,其中包括了技术提供、组织结构调整和员工培训。第一家合作伙伴,则是富士康。

一方面来看,吴恩达正在做一件非常富有挑战性的工作。人人都知道工业是非常适合AI发挥的领域:信息化程度高、劳动力密集、成本范围广大,只要通过算法进行一点小小的改变就能获得极大的受益。

工业智能化又不是一非常艰难的事情,工业4.0喊了这么多年至今收效甚微。或许因为工业生产涉及的链条太长精度要求也太高,机器人制造、系统的集成与配适等等,早已超过了人工智能关系到的算法领域,而是要和工程、光学、机械等等多个领域一起运作。这就对服务商的提出了更高的要求,不仅仅要把握机器学习算法,还要有很强的工程化能力和对工业领域的理解。

很难想象,学术出身的吴恩达能够做到这些事。

另一方面也有人认为,吴恩达从斯坦福到谷歌百度,再到富士康的职业轨迹,是越混越不如从前了,Landing.ai应该被翻译成“接地气AI”。吴恩达在大企业中的就职经历本来就不算太顺遂,如今又贸然提出一个帮助制造业AI转型的大口号,听起来就有些不切实际。还不如好好爱惜羽毛,回到高校去教课、发Paper。

对于吴恩达创业历程的评价出现了两个极端。

有人认为他是人工智能的布道者:在企业中做了很多铺垫性工作,身体力行的普及深度学习知识,让更多人加入到这个行业中来。

也有人认为他是人工智能淘金路上的卖水人:在企业里“抛头露面”的成了网红,颇有炒作之嫌,现在干脆收起了授课、咨询这方面的钱。

教授创业为什么总选择算法变现?

关于这个问题,我们首先要弄明白一件事,算法变现的路径是不是太长了?

现在有大量的学术研究者和吴恩达一样,离开高校来到企业的实验室中渴望创造一番事业。这当然和人工智能本身的学术特质和研究色彩有关系,在除了能直接把算法附加在自有数据上的大企业之外,那些以人工智能算法为主的创业企业都要面临一个很大的问题——如何变现?

难道因为自动驾驶能用到计算机视觉技术,就要教授们都去造车?或者在深度学习芯片火热的今天,让教授们去台积电参观参观,了解芯片制造的流程?算法在大企业之内,可以起到降低成本、开拓产品新功能的作用。可一旦离开大企业,就很难独立支撑起变现的流程,不是人人都能把手中的IP卖出高价的。人脸识别服务领域的激烈竞争,某种程度上就是在告诉大家,算法的商业想象力太匮乏了。

其实不如换个角度想这个问题,算法来自于学术研究,那它的本质就还是一种知识。知识要怎么变现,就不用别人来教了吧?

罗振宇、咪蒙、高晓松……这些都是很好的案例。放到人工智能领域里,不就是优达学城(一家人工智能线上培训机构)和Deeplearning.ai吗? 

Landing.ai是吴恩达的知识变现闭环

宣讲出一个行业的光明前景,再卖给你一张进入这个行业的门票,这是一桩非常好的生意,也是一桩非常适合吴恩达的生意。吴恩达在学术和商业两端都有着鲜明的icon色彩,给了他做知识变现必备的号召力和知名度。

仔细看看吴恩达Landing.ai的招聘要求会发现,吴恩达要求所招聘员工学习过他自己Deeplearning的课程。包括优达学城也会为学生颁发“纳米学位”,据说可以凭借学位在亚马逊、滴滴等合作企业入职。看来算法知识变现相比咪蒙的“月薪五万”课程要良心多了,在上完课之后还能给你一个赚回课程费的机会。

这么看来,吴恩达应该是在打造一个完整的闭环。通过自己的名气和能力不断提醒大家深度学习的重要性,一只手赚到了企业的咨询费,另一手赚到了从业者的培训费,而且还能自己把握人才的来源,不管是自己创业还是向企业输送人才都能保质保量,同时让就业成为培训课程最好的背书。堪称是知识变现的终极模式啊。

这样看来,讨论吴恩达究竟是人工智能的卖水人还是布道者根本没什么意义。能号召企业向AI转型,借此创造工作机会,并向渴望机会的人提供进入路径,这已经是一个布道者能做到的最好的事情。即使吴恩达能从中获得收益,又有什么错呢?

我倒是觉得,吴恩达的职业路径是一个很好的范本。大企业对顶端人工智能人才的需求总有一天会达到饱和,教授和学者们如果自己创业,拿到融资倒是不难,可如何把算法变成可售卖的商品却没那么容易。像吴恩达这样,以服务提供者的方式在更多地方挖掘出人工智能落地场景,再培养人才送上这些岗位,可能会是教授们另一条更顺遂的商业道路。

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