雙面吳恩達：既是布道者，還是賣水人觀點
能號召企業向AI轉型，借此創造工作機會，并向渴望機會的人提供進入路徑，這已經是一個布道者能做到的最好的事情。
Deeplearning.ai、Drive.ai再加上最近的Landing.ai，吳恩達夫婦幾乎要把.ai系列注冊全了。
不過從吳恩達從斯坦福到谷歌再到百度，離職百度后又創立了Deeplearning.ai和Landing.ai的經歷，倒是受到了頗多爭議。
從新聞中透露消息看來，Landing.ai接近于一家資訊培訓服務機構，專注于工業領域的AI+轉型，其中包括了技術提供、組織結構調整和員工培訓。第一家合作伙伴，則是富士康。
一方面來看，吳恩達正在做一件非常富有挑戰性的工作。人人都知道工業是非常適合AI發揮的領域：信息化程度高、勞動力密集、成本范圍廣大，只要通過算法進行一點小小的改變就能獲得極大的受益。
工業智能化又不是一非常艱難的事情，工業4.0喊了這么多年至今收效甚微?；蛟S因為工業生產涉及的鏈條太長精度要求也太高，機器人制造、系統的集成與配適等等，早已超過了人工智能關系到的算法領域，而是要和工程、光學、機械等等多個領域一起運作。這就對服務商的提出了更高的要求，不僅僅要把握機器學習算法，還要有很強的工程化能力和對工業領域的理解。
很難想象，學術出身的吳恩達能夠做到這些事。
另一方面也有人認為，吳恩達從斯坦福到谷歌百度，再到富士康的職業軌跡，是越混越不如從前了，Landing.ai應該被翻譯成“接地氣AI”。吳恩達在大企業中的就職經歷本來就不算太順遂，如今又貿然提出一個幫助制造業AI轉型的大口號，聽起來就有些不切實際。還不如好好愛惜羽毛，回到高校去教課、發Paper。
對于吳恩達創業歷程的評價出現了兩個極端。
有人認為他是人工智能的布道者：在企業中做了很多鋪墊性工作，身體力行的普及深度學習知識，讓更多人加入到這個行業中來。
也有人認為他是人工智能淘金路上的賣水人：在企業里“拋頭露面”的成了網紅，頗有炒作之嫌，現在干脆收起了授課、咨詢這方面的錢。
教授創業為什么總選擇算法變現？
關于這個問題，我們首先要弄明白一件事，算法變現的路徑是不是太長了？
現在有大量的學術研究者和吳恩達一樣，離開高校來到企業的實驗室中渴望創造一番事業。這當然和人工智能本身的學術特質和研究色彩有關系，在除了能直接把算法附加在自有數據上的大企業之外，那些以人工智能算法為主的創業企業都要面臨一個很大的問題——如何變現？
難道因為自動駕駛能用到計算機視覺技術，就要教授們都去造車？或者在深度學習芯片火熱的今天，讓教授們去臺積電參觀參觀，了解芯片制造的流程？算法在大企業之內，可以起到降低成本、開拓產品新功能的作用。可一旦離開大企業，就很難獨立支撐起變現的流程，不是人人都能把手中的IP賣出高價的。人臉識別服務領域的激烈競爭，某種程度上就是在告訴大家，算法的商業想象力太匱乏了。
其實不如換個角度想這個問題，算法來自于學術研究，那它的本質就還是一種知識。知識要怎么變現，就不用別人來教了吧？
羅振宇、咪蒙、高曉松……這些都是很好的案例。放到人工智能領域里，不就是優達學城（一家人工智能線上培訓機構）和Deeplearning.ai嗎？
Landing.ai是吳恩達的知識變現閉環
宣講出一個行業的光明前景，再賣給你一張進入這個行業的門票，這是一樁非常好的生意，也是一樁非常適合吳恩達的生意。吳恩達在學術和商業兩端都有著鮮明的icon色彩，給了他做知識變現必備的號召力和知名度。
仔細看看吳恩達Landing.ai的招聘要求會發現，吳恩達要求所招聘員工學習過他自己Deeplearning的課程。包括優達學城也會為學生頒發“納米學位”，據說可以憑借學位在亞馬遜、滴滴等合作企業入職。看來算法知識變現相比咪蒙的“月薪五萬”課程要良心多了，在上完課之后還能給你一個賺回課程費的機會。
這么看來，吳恩達應該是在打造一個完整的閉環。通過自己的名氣和能力不斷提醒大家深度學習的重要性，一只手賺到了企業的咨詢費，另一手賺到了從業者的培訓費，而且還能自己把握人才的來源，不管是自己創業還是向企業輸送人才都能保質保量，同時讓就業成為培訓課程最好的背書。堪稱是知識變現的終極模式啊。
這樣看來，討論吳恩達究竟是人工智能的賣水人還是布道者根本沒什么意義。能號召企業向AI轉型，借此創造工作機會，并向渴望機會的人提供進入路徑，這已經是一個布道者能做到的最好的事情。即使吳恩達能從中獲得收益，又有什么錯呢？
我倒是覺得，吳恩達的職業路徑是一個很好的范本。大企業對頂端人工智能人才的需求總有一天會達到飽和，教授和學者們如果自己創業，拿到融資倒是不難，可如何把算法變成可售賣的商品卻沒那么容易。像吳恩達這樣，以服務提供者的方式在更多地方挖掘出人工智能落地場景，再培養人才送上這些崗位，可能會是教授們另一條更順遂的商業道路。
（來源：鈦媒體 作者：腦極體）
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