AI Lab：名存實亡，尋求新生
2021年，各家大廠AI Lab陷入定位困境，名存實亡成為人們的共識。在國内諸如BAT等網際網路巨頭的AI Lab中，科研與落地的平衡難以取得，使得這些實驗室陷入尴尬的處境。具體而言，以百度、騰訊和位元組跳動為例，他們面臨着評價機制不清晰、同行壓力加大的問題。評價機制的不透明導緻研究員們無法确定具體的職業發展方向，同時同行壓力也讓他們陷入不斷追求高産論文的困局。
而與國外的頂級實驗室如Deepmind、FAIR和Google Research相比，國内大廠的AI Lab面臨着更大的挑戰。Deepmind的成果每一次都是學術界的"海嘯級"存在，AlphaFold2的開源更是引發轟動。Open AI的GPT-3成為最"全能"語言模型，Google的Transformer和BERT優化了搜尋和機翻體驗。相比之下，國内大廠的AI Lab尚未達到同等的學術影響力。
名存實亡的AI Lab問題的根源在于定位不清晰。商湯一位進階算法研究員指出，國内大廠對AI Lab的定位不夠明确，導緻這些實驗室在夾縫中掙紮，既要承擔科研使命又要應對落地需求，最終處于困境之中。此外，缺乏遠見的上司者和健全的AI工業體系也是導緻AI Lab問題的重要因素。
然而，盡管面臨困境，這并不意味着AI Lab沒有未來。他們可以從定位不清中尋求新的發展方向，加強與學術界的合作，形成更健全的評價機制，為科研人員提供更明确的職業發展路徑。隻有在這樣的努力下，AI Lab才有望走出目前的困局，迎來新的生機與希望。
為了尋求新的發展方向，國内大廠的AI Lab開始加強與學術界的合作，與高校建立更緊密的聯系。他們意識到，隻有在學術界的支援下，才能取得更大的研究成果和學術影響力。是以，許多AI Lab開始與頂尖學府合作設立聯合實驗室，吸引優秀的科研人員回流，共同攻克人工智能領域的難題。
同時，AI Lab也開始形成更健全的評價機制，讓研究員們更加明确自己的職業發展路徑。除了以往的論文數量和品質，影響力成為評判研究員的重要标準。雖然影響力是一個模糊的概念，但這促使研究員們更加關注研究成果的實際應用和社會影響，而不僅僅是學術論文的發表。這樣的評價機制也能避免過度追求高産論文，讓科研人員更專注于解決實際問題，推動人工智能技術的發展。
盡管AI Lab面臨着種種挑戰，但他們并沒有放棄對人工智能技術的追求。相反，他們不斷探索新的發展方向，積極創新技術，希望通過自己的努力，為人工智能技術的發展做出更大的貢獻。
在未來，AI Lab還将繼續面臨着來自國外頂尖實驗室的競争壓力，這是不可避免的。但正是在這種競争中，AI Lab才能不斷挑戰自我，迎接更大的挑戰，實作更高的突破。隻有通過不斷的努力和創新，AI Lab才能在人工智能領域立于不敗之地，取得真正的突破和成就。