腾讯AI Lab十年演进：从学术高地到产业落地的转型之路

作者丨成仲轩 梁丙鉴

2015年，腾讯总裁刘炽平从李嘉诚家族等人士处，首次获悉DeepMind的存在——一家当时尚未引起大众关注的AI企业。

鲜有人知的是，这条线索的源头，隐藏在一段华裔血脉之中。

DeepMind创始人兼CEO Demis Hassabis的母亲是新加坡华人，Demis与香港投资圈也有着密切联系。

实际上，李嘉诚本人就是DeepMind的LP，他坦言"能参与DeepMind早期投资是珍贵的缘分"。

借助香港资本圈的这层关系，刘炽平得知DeepMind正在秘密研发一款划时代的围棋AI。渴望在腾讯内部建立全新AI研究机构的他，迅速派遣腾讯技术高管、时任副总裁的姚星等人，远赴英国向Demis取经。

2016年前后，姚星三度飞往英国，目的十分明确——"以棋会友"。

论起围棋，姚星在野狐围棋上达到业余六段，并非弱者。但他拜访的这位"棋手"更为不凡：先是私下5:0完胜欧洲围棋冠军、职业二段的樊麾，随后又击败两位世界冠军。

如今，这位棋手的身份不难猜出，它就是AlphaGo。

当时与Demis往来日益频繁的姚星，回国后也将这套深度学习框架带回腾讯，让公司的"内部搜索"团队（又称"内搜"）先从象棋AI入手研发。没想到，团队却直接瞄准围棋AI，仅用两周就拿出了版本，与姚星本人对弈。

AI虽然强大，但姚星在棋力上也不落下风，与AI展开对弈，竟能略胜一筹。这个围棋AI虽然还不及业界前沿，但的确展现出了一些"灵性"。

这样的成果，也让姚星在公司内部组建AI前沿团队变得顺畅许多——同一时期，一个名叫AI Lab的组织在腾讯诞生，此后十年，成为腾讯AI研究的核心力量。

在腾讯，一个属于AI的全新时代已然开启。

腾讯的AI Lab起步，应从2016年算起，比百度引入吴恩达、Geoffrey Hinton加入谷歌还晚了好几年。

回顾腾讯AI Lab的早期架构，在TEG总裁卢山和院长姚星之下，是主任张潼、副主任俞栋，以及NLP、视觉、机器学习、语音四个中心，分别负责四个方向，从史树明、刘威，到黄俊洲、黄志恒等中心总监级别的人物，都是姚星亲自面试。

关于最早期的AI Lab"三剑客"——张潼、俞栋和刘威，先前在Lab工作的同事华胜向雷峰网分享了一则趣事：张潼和俞栋作为正副主任在Lab的主页上自然更靠前，而刘威则因为上传照片更早，得以成为"三剑客"之一，实际上与不少人算是同期加入AI Lab。

随后不久，张潼又引荐了一位名叫刘晗的人加入AI Lab，新设了一个中心——于是，最早期AI Lab五个中心的架构正式形成，每个中心HC在10人左右，算上支持团队，共计不过60-70人。

在AI Lab之外，姚星又在TEG内部设立了"AI平台部"，前身即前文提到的"内搜"团队。这个团队最早从事腾讯的"搜搜"业务，后来"搜搜"被卖给搜狗后，团队仍留下部分人员，在腾讯内部提供搜索技术支持。

AI平台部本身也归属姚星负责，但姚的主要精力更多集中在AI Lab上，平台部最早由后来创业"超参数"的刘永升（公司内人称"卡卡"）牵头，后来在混元大战中崭露头角的王迪、如今主管游戏AI业务的杨巍，都是AI平台部的老将。

在与AI Lab的合作上，AI平台部更倾向于为NLP业务提供工程支持，因此Lab的NLP中心工程人员招入不多；而到了视觉、语音等方向，Lab也渐渐开始扩招工程人员，编制也逐渐扩大。

早期，AI Lab的人数慢慢扩张到100人左右，当时的AI平台部则有约300人，两边虽然对内分属不同组织，但对外都自称腾讯"AI Lab"。

张潼时代，姚星虽然不直接管理AI Lab，但对Lab方向的掌控仍有拍板权——他自己组织例会、也与张潼共同出席，接受各中心的汇报，事必躬亲。在Lab，脾气直爽的姚星"批评"过不少人，但下属对他的评价却一致很高，把他视为一位直接但务实的领导。

另一边，张潼虽然是AI Lab的主任，但他的兴趣更多在学术上，相比管理，他更专注于自己的研究，颇有几分世外高人的风范。

在AI Lab初创的那几年，因为人工智能也刚刚兴起，腾讯给予了AI Lab充分的科研自由，后者可以专注提升自己的学术影响力。据说，为了招揽张潼，腾讯甚至开出"五年不考核业绩"的条件，即AI Lab在其治下的前五年可以"只花钱不挣钱"，且承诺在此期间不淘汰任何成员。

在张潼之下，几个中心也分头探索，自由度很高。

在成立早期，姚星亲自为AI Lab设定了一个"目标"：学术有影响，工业有产出。这两点也一直是AI Lab团队和员工晋升的考核方向：答辩时，不仅看发了多少论文、参加了多少顶会；还要看对于公司的实际业务做出了哪些实质性的贡献。

在之前的《我为什么支持BAT拆掉「AI研究院」》一文中，雷峰网就深度分析过，AI研究院的架构与业务团队的"不清不楚"，就容易导致前沿探索和工业产出脱节。这个问题，也延伸到了后面腾讯AI Lab和优图实验室的竞争当中，不过这里先按下不谈，后文再着墨细谈。

而张潼时代的结束，根本原因也是学术和工业两端的拉扯。事实上，在张潼时代，AI Lab的产出更多聚焦于Tencent ML-Images等开源数据集和论文的贡献上，显然以基础研究为重。期间虽有围棋AI绝艺一鸣惊人，但终究没有成长为商业化的产品。

而在学术和工程的拉扯中，受影响严重的，是被张潼招进AI Lab的刘晗。

刘晗

在AI Lab，刘晗是机器学习中心的负责人，研究方向与张潼一脉相承；同时，刘晗也有很深的学术背景，曾在普林斯顿大学和约翰霍普金斯大学执教，还拥有美国西北大学的终身教职，与横跨学界和大厂的张潼也有着相似的过往，也是张潼在来到腾讯之前的旧识。

然而，在对刘晗的看法上，张潼和姚星却逐渐产生了一些分歧——机器学习理论固然重要，但在一些旁观者看来，刘晗采用的研究方法，却更似在高校，不似在大厂。这种身份的调转，绝不是刘晗一人的难处，体现的是同时期学术和工业界融合时，不少人的共性难题。

如此，刘晗没过多久，便离开了AI Lab。这件事，对于张潼随后的离职也有着不小的影响。

在AI Lab，张潼的位置比起"主任"，更像一个"首席科学家"，他不仅自己就是一支技术探索的先锋军，更是一块学术圈的金字招牌。在当时AI Lab的Slogan当中，"学术有影响"要排在"工业有产出"之前，这也是当时Lab整体方向设计的一个缩影。

在AI Lab的不少老员工看来，姚星对于张潼的期待，是让张潼少做一些管理，而是发挥他的强项，做技术的最高负责人——然而，这样的定位，也和"AI Lab主任"的名头实际不符。

一位草创期便在Lab工作的员工表示道，在采取实际动作让张潼交出管理权之前，姚星就已经和几个中心的负责人聊过，获得了大家的支持。

而后来的张正友，则深知自己前任的困境，用更深入的姿态参与到AI Lab的工业产出和人事管理当中，这也是后话，我们马上就谈。

于是，在来到腾讯一年多之后，张潼也离开了腾讯。刚刚提到的AI Lab初创曾和雷峰网分享到，学术天赋极高的张潼最善数学，在公司常常能看到他订下一个会议室，在里面和实习生推算公式，一推就是一天——张潼的个性，也可见一斑。

2018年3月，姚星主导成立了Robotics X实验室，使腾讯成为最早布局具身智能赛道的大厂之一。张正友也是此时被卢山和姚星招入，以Robotics X主任的身份，加入了腾讯。

张潼表露去意后，副主任俞栋，最早才是AI Lab主任的第一顺位人选。但彼时的他正担任腾讯西雅图AI实验室的总负责人，不愿离开，并向公司推荐了张正友。巧合的是，张正友也是张潼的推荐人选。

面对姚星的盛情邀请，张正友表示自己更感兴趣的其实是Robotics X。对此，腾讯的回应是双倍offer，Robotics X和AI Lab兼管，并承诺在AI Lab不设KPI，让张正友能更顺利地完成和AI Lab组织的融合。

不同于张潼，来自微软研究院的张正友，在工业界的经验更加丰富，有很强的工程落地眼光，亦有很强的管理能力与意愿——这也恰好与姚星彼时的着眼点不谋而合。

"正友老师就像一座桥梁，连接了学术界与产业界，让AI Lab走向了一个新时代。"另一位前AI Lab成员补充道。

从Robotics X来到AI Lab，张正友花了一段时间来适应新的身份，在一次有姚星参与的内部小范围谈话中，甚至口误说出过"你们Lab"的言论，在内部还引起过一些不满。

然而，姚星对张正友仍然相当支持，甚至为此提醒过脾气耿直的刘威，要和张正友把关系处好。

2019年，张潼离职后，姚星便牵头，将过去的Slogan修正成了："工业有产出，学术有影响"。只是简单地把两句话的顺序调换了一下，就能看出当时AI Lab的重心，正在从学术探索，开始向工程落地转型。

早先，Lab的编制里，就有工程人员的位置，除了AI平台部更多支持的NLP中心之外，语音和视觉中心也吸纳了不少工程人员，工程团队的总负责人双线向语音和视觉两个中心负责人汇报。

实际上，在AI Lab成立刚不久的时候，顺应着公司MIG（移动互联网事业群）推出"翻译君"、微信快速发展语音识别技术的风潮，TEG的AI平台部也和Lab的语音中心一起合作，研究AI同声传译的能力，并且进展飞速。

这之后，在这种相互赶超的积极氛围下，极少与其他事业群合作的微信，也让自家的产品"微信智聆"和翻译君一起联合推出了"腾讯同传"，服务博鳌亚洲论坛。小马哥甚至专门发布了一条朋友圈，称这是一次"新尝试"，请大家反馈效果，多多包涵。

然而早期，在学术团队话语权更重的Lab，工程团队的工作常常是给学术团队打助攻，帮忙发论文——这也与姚星设置工程团队的理念相去甚远。

张正友来到AI Lab，做的一件大事，就是在内部设置了产研中心，用更高的优先级，去攻关AI技术的工业落地。产研中心的人数，一度占到整个Lab的一半之多。

在雷峰网先前的文章《腾讯AI·五问｜混元的三年战争》中提到，张潼之后，AI Lab管理科学家的方式产生了不少变化——在张正友时代，姚星给了他更大的管理权限，让他更像一个Lab的"主任"，自己相对回撤，把更大的自由给到AI Lab的体系里。

于是，增设产研中心，张正友在内部也并未遇到太大的阻力。

在产研中心，张正友希望的，是把AI技术PaaS化，把比如语音的SR（说话人识别）、TTS（语音合成）等技术模块封装成平台型产品，做标准化服务，让使用者直接调用API，以形成更大的影响力。

彼时在大环境上，AI四小龙正式完成崛起，让资本和市场对于AI的热情高涨；而这段时间，也是腾讯AI Lab技术落地的高峰期：诸如农业AI iGrow系统、虚拟人技术、人脸识别系统、语音前端技术等成果，已经在腾讯多个产品和业务中落地应用。

沿用PaaS的理念，也符合AI Lab作为技术中台的组织设计初衷，但问题却出在了用人的层面上。

新设的产研中心对于AI Lab原有架构的冲击，在雷峰网"腾讯AI·五问"的文章中都有提及——在产研中心，如AI Lab的架构设计一样，下设了NLP、语音等几个组，与Lab的几个中心的研究内容也有所重叠。

而作为亲设的部门，张正友也不吝把资源向产研中心倾斜，这也在实际上让产研中心和Lab另外几个中心的关系有些尴尬。最初的设定，是把新招入的博士给Lab几个学术中心做研究，把研究生放进产研中心负责工程。而慢慢地，产研中心人才密度问题开始显现，博士生也开始流入产研中心，这让产研中心和其他中心的差异变得越来越小。

一位AI Lab的老员工对雷峰网分享，在NLP领域，产研中心拿下了王者荣耀AI解说的工作，NLP中心则转向了对智能写作的攻关，与兄弟部门平行工作；而语音领域的研究门类相对比较集中，不过是SR、TTS、声纹识别等几个方向，产研中心和语音中心两个部门的工作，难免有重合的部分，这就让彼此的工作中多了一些难处。

学术和工程相互掣肘，这显然并不是腾讯乃至姚星调整的本意。然而，姚星本人也在2021年离职创业，乘着元宇宙的大潮创立了"元象科技"，今天仍然活跃在AI和3D领域的第一线。张正友则在不久后升上了17级，成为了腾讯职级最高的技术人才。

谈起姚星，不少在AI Lab与他共事过的人，都把他称为Lab一时之间的"灵魂人物"。"他是真正希望能把Lab做好的人，"和姚星在腾讯共事过的毕统说道，"因为Lab是他一手建起来的，跟自己亲孩子一样。"

在姚星离职不久之后，张正友再一次地把AI Lab的Slogan改回了"学术有影响，工业有产出"，虽然对内释放出了要把学术研究放在更高优先级的信号，但实际上产研中心仍然占据着更多的资源，AI Lab的动荡也仍在继续，大量人才离职，这也为之后腾讯AI的发展轨迹造成了影响。

在腾讯AI的发展历程上，优图是一个无法被绕过的名字。

作为腾讯的另一个AI研究重镇，优图曾在2016年被SNG总裁汤道生尝试提升为整个集团层的计算机视觉中心，不仅服务SNG事业群的QQ体系，更要赋能万业。

但此举引起了TEG总裁卢山的注意。尤其在AI Lab成立后，其与优图虽然分属TEG和SNG旗下，但二者同为腾讯AI业务的两大支柱部门，相近的研究方向与同样豪华的学者阵容，也让两个团队大有同台竞技之意。

因此当汤道生试图通过优图掌握集团层的AI话语权时，卢山不可能将之拱手相让，更有了高举高打AI Lab的理由。

不过，无论是卢山、汤道生，还是AI Lab与优图的多位领导人，都曾在多个场合强调各自的实验室没有营收KPI。比如张潼，在谈到AI Lab的考核指标时就坦言："其实还是相对比较宽松，主要会关注paper的发表和产品的应用。"

相比营收KPI，论文KPI无疑更容易量化、也更容易建立学术影响力。

论文KPI，也成为这一时期AI Lab与优图的主要考核指标，以及共同的发力方向。

2017年，AI Lab率先亮剑，在ACL、ICML、NIPS等多个国际平台上取得出色表现。刘威带领下的计算机视觉团队，更是在CVPR（IEEE国际计算机视觉与模式识别会议）上入选6篇论文，备受行业认可。

只是这份喜悦很快就被冲淡。在随后举行的ICCV（国际计算机视觉大会，与CVPR、ECCV并称计算机视觉领域三大顶级会议）上，贾佳亚带领下的优图成绩更加亮眼：入选论文12篇，位居行业前列。

转折出现在2018年。

据内部人士透露，刘威对论文数量的更多关注，影响并拉动了整个团队的论文产出——在CVPR 2018上，AI Lab入选21篇论文，是上一年的3.5倍。

但这还远未结束。除了在ACL、Interspeech、AAAI、EMNLP等国际平台上捷报频传，AI Lab这一年在ECCV（欧洲计算机视觉大会）上风头之盛，甚至盖过优图：入选论文19篇，比优图足足多出8篇。

AI Lab是不是已经走在了优图前面？彼时外界议论纷纷。

2019年，优图用行动给出答案。

没有想象中的自乱阵脚。在两年一届的ICCV上，优图入选论文13篇——较前次稳中有进。在CVPR 2019上，优图的论文入选数也再创佳绩，达到25篇。虽然逊色于AI Lab的33篇，但差距已经明显得到控制。

如果聚焦医学影像分析领域，在这一年的MICCAI（国际医学图像计算和计算机辅助干预会议）上，优图则与AI Lab旗鼓相当，各自入选了4篇论文。

不过，就在AI Lab与优图围绕论文产出在国际舞台上大放异彩的当口，贾佳亚的离职，打了所有人一个措手不及。

据内部人士猜测，导火索或许是"930变革"后，集团引入优图的新考核指标。

简单来说，随着"930变革"的开启，优图随汤道生一起划入CSIG（云与智慧产业事业群），并开始承担CSIG的一部分营收KPI。

但优图内部长期实行以贾佳亚和吴运声为核心的双领导制，让现实情况更加复杂：贾佳亚主外，聚焦学术影响力和科研成果，不承担直接的营收KPI考核，向CSIG负责人汤道生汇报；吴运声主内，聚焦产品化赋能，承担优图视觉技术和云底层融合的相关工作，向腾讯云CTO王慧星汇报。

同属一个部门，但有两位领导，两种汇报体系，两个发展目标。这种兼顾学术影响力与技术落地的发展愿景，显然存在不小的实现难度。加之坊间曾传闻，优图在论文产出上略逊于AI Lab的事实，让贾佳亚在集团内部的地位一度受到质疑。

凡此种种，或许都促成了贾佳亚最后的离开。

至于隔壁的刘威，虽然带领团队在论文产出上屡创佳绩，但此后也离开AI Lab，转入由腾讯副总裁蒋杰率领的数据平台部，担任广告多媒体AI中心主任，也在后续混元的开发中起到了不可忽视的作用。

不过，就在AI Lab与优图双双进入人事变动期的彼时，国内AI行业也逐渐进入沉寂期，深度学习和AI商业化双双遇到瓶颈。而身处这场行业变迁的AI Lab也受到波及，加之人才的大量出走，都让AI Lab此后数年的发展脚步愈发谨慎。

2022年11月底，GPT-3.5发布，引爆了全球大模型热潮。但布局AI多年的腾讯，却把混元大模型的发布时间推迟到次年9月，比百度、阿里都晚。

腾讯自然有不急于下场的理由：直到今天，微信作为入口的优势仍然难以撼动。

看起来，腾讯似乎是最能吃到模型红利的公司。

但另一个不能忽视的事实是，字节在2025年完成了Seed团队对AI Lab等研究部门的整合，阿里通义体系也在这一年结束了对达摩院、AI Labs等基础研究力量的收编。和这两者对比，腾讯混元团队在整合深度上显然没有完全承担起集团级AI研究中枢的角色。

是战略使然？还是一步慢，步步慢？

而这，就是另一个故事了。