双面吴恩达：既是布道者，还是卖水人

2017-12-23 13:17

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—&

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