也許是長期在美國教書，我第一次從一個人的口中聽到這么有趣、帶著美式語調和節奏的英語。他叫 Alan Yuille。見面前資料上的照片最終被證明是他個人主頁上一直沒換過的年輕模樣，真人更有教授氣一些。

　　就現在而言，Alan Yuille 當下的名頭已經足夠光鮮。他是UCLA、UCSD 的老師，在 UCLA 統計系任職，同時也是心理學系、計算機系、精神病學和生物行為學的教授，是 UCLA Center of Cognition，Vision and Learning 的主任 …… （還有一些列與計算機和人腦、神經系統相關機構的任職，不再贅述）再往前看，他曾師從霍金學習物理，他“閑余”時創辦的公司被 Amazon 收購，他和帶隊研發 Kinect 的 微軟劍橋研究院院長 Andrew Blake 合著過名為 Active Vision 的書籍 ……

　　這樣一個履歷光鮮，知識結構廣度和縱深都不免讓人覺得可怖的教授最終把自己的興趣和落足點放在計算機視覺（或稱 CV，Computer Vision）上。按照他學生的話來講，正是他對物理、人腦、神經學和計算機方面的研究，讓他真正能夠賦予計算機如人一般的認知能力的思考方式。在他講述的 CV 三個階段里，從邊緣檢測，到深度、局部信息對比，再到智能分組，所謂的“機器學習”或者“模式識別”概念才第一次對我這樣的技術“麻瓜”變得有意義。

　　在 Alan 看來，除了 MSRC （微軟研究院）這樣的個別特例之外，商業公司（哪怕是科技巨頭）的所謂未來科學研究相比真正的學術研究而言都偏向短期結果。商業公司的研究方向、思考方式都會偏向與短期的市場需求和現階段用戶的需要。商業公司做得更多的，是把時下的先進技術產品化、市場化，結合到實用場景當中去。

　　這不免讓我想到“發明”了互聯網，出身于 ATT，最終又隨 ATT 的拆分、沒落幾經浮沉轉折的貝爾試驗室。既然古有 Bell Lab，后有 IBM Research，今有 MSRC，為什么把商業公司看得這么絕對，甚至帶些膚淺？Alan 說，曾經的 ATT 坐擁壟斷市場，具備如此優勢的資源和財產是大前提，同時今天很難再看到因為有這么強的壟斷優勢而真正能把眼光和研究方向放在未來的公司。當然，他也在一定程度上了解 Google X 和百度在硅谷的深度神經網絡研究中心，他們在某些角度上也在關注未來科學，但要重現貝爾實驗室的輝煌，在他看來幾乎是不可能的事。

　　既然商業化對學術研究有這么強的限制性，創辦 Blindsight 并且最終賣給 Amazon 這件事發生在 Alan 身上就變成一件相對讓人費解的事。他的答案當然很大氣也很有意思。對他而言，建立創業公司對他而言更像是學術研究過程中的 gap year，畢竟需要以很長世間維度來決定投入精力和判斷成果的學術研究和實際解決一個問題有很大不同。從實際解決目前問題和形成可用產品的角度來思考技術是一件很有意思的事，同時對于他和團隊的技術和研究水平來說并不太難。所以做這個決定更多是出于他的興趣，在此之外，他自己也會為之前提到商業化可能會給學術思維帶來局限的問題產生擔憂，所以最終將公司出售全心回到研究當中。

　　另外，他認為時下科技公司對卷積神經網絡（深度學習）的提及和研究已經呈現出泡沫化。在 Alan 看來，每家公司都各自為政地對同一個領域發起重復研究并不是一件合理的事，各家公司應該各自分化到不同領域里。對于技術和研究突破，重要的是再正確的時間、正確的地點擁有正確的能力，更重要的是以現在的技術水平和走向具備“預見”的能力（Insight 和 Vision）。

　　我不由得好奇，一個對商業和學術的分界線這么認真嚴肅的人，同時又恰好站在這個時代技術發展的最前沿，他對時下熱門的科技產品會持什么態度。結果也在我的揣度之外：除了日常的郵件溝通，Alan 也會用 Skype 或者其它“新潮”的 IM 工具，他甚至覺得相比郵件，像 Skype 這樣能同時使用語音和視頻交流的工具能比郵件表達更準確、、更豐富的內容。其實 Alan 并不像我們想象的那么不 social，對科技創業這件事也不像大公司做研究那樣抱有一點排斥。他在國內所謂的“創業教父” Paul Graham 還在哈佛念計算機科學研究生時就認識他。“雖然學的是計算機科學，但他同時也知道很多文科相關的知識。當時他（Paul Graham）并不像今天這么富裕，有時會來我的住處。我發現他很能發現人的需求。Paul 當時創業冒了很大的風險，放棄一切自己想做的事投入到創業里。幸運的是他真的成功了”。

　　[36氪原創文章，作者！ sinCera]