对产业化进度不满，Facebook AI团队调整背后的路线之争(2)
如此默契的同步，难怪西方媒体有评论认为这是Facebook第很多次保持与百度AI的战略同步。
而这个有意思的现象，背后或许隐藏着AI界的普遍疑问：企业究竟如何处理学术研究与商业化应用间的关系，究竟如何处理自生态与整个AI产业间的联系？传统的道路A，是否即将在这个快速发展的AI车道中失效了？
产学间的天平：“百度模式”的万物生长
今天的AI世界，一个普遍的疑问是以学术来主导AI产业，在企业世界放任学术研究无规则发展，究竟是不是一件好事？
尊重学术自由，给予学术极大支持当然是好事。但是今天对于AI公司的产学分离传统有两点诟病：一是是否应该让难以快速进入商业应用的学术研究回归学校与纯研究机构，否则浪费投资人的钱做“炫技式”研发似乎不妥；二是企业资源毕竟有限，是否应该找到产学间的平衡点，集中力量突破最有待AI企业去解决的问题。比如百度研究体系在无人驾驶上的高度投入和产学一体，已经在今年Apollo的成长中被验证是正确的。
无独有偶，近年来微软、IBM、亚马逊，正在纷纷调整自身学术科研体系与产业的连接程度，规划出整体化鲜明、有清晰战略意图的产学同频体系。包括近段时间百度所做的调整，都是着眼于聚焦产业方向，升级研究体系，加强产学体系的一体化对接等等。
另一个有趣的坊间传闻，是Facebook最开始做AI、设立两大AI实验室，据说就是李彦宏建议给扎克伯克的。
那么是否有可能，Facebook这次架构调整的深层动因之一，就是希望学习和模仿百度的成功呢？
与之形成鲜明对比的，或许是近段时间来受到很多争议的谷歌模式。比如在产品人才和工程人才快速上位AI的今天，谷歌依旧是李飞飞继续带队并委以重任。另一方面，谷歌的产业布局依然保持着大而全的“全面开花模式”，近乎没有谷歌不做的AI产品，但同时也很难说其哪个产品做得特别好。缺少聚焦和专注，缺少产品思维，都已经在去年一年中成为围绕谷歌的舆论阴影。
而DeepMind持续保持亏损状态，谷歌大脑难以提供鲜明产业支持等问题，也说明了学术端的速率似乎还是与产业端不同。
这或许表明，产学分立的传统AI模式，正在日益像百度等企业代表的产学一体方向过度。天平开始倾向有清晰计划和高度产业组织能力的AI力量。
日益封闭还是持续开放，这是一个问题
隐匿在产学天平背后的，是企业如何思考AI，认识AI产业的问题。(责任编辑：方向)
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