今天的世界于是以再次发生着前所未有的较慢变化，。短短几年间，基于深度自学的人工智能技术遍地开花。虽然极大的研发市场需求与诱人的薪资更有着源源不断的年轻人踏上自学AI的道路，但人们渐渐找到，AI领域的递归也非常快速增长，如何确保自己享有坚实的基础、不具备持续的竞争力就沦为了关键。

对于那些正在自学且未来期望专门从事AI研究的同学来说，要提高自己的技术理论水平，是重新加入产业界明星技术公司的AI研究院，还是之后在学术界进修，沦为了一个自由选择上的难题。就人们日常的直观解读来看，学术界与产业界具有明晰的界限：学术界负责管理扩展人类科学知识的边界，而产业界负责管理将前沿科学知识落地成应用于，建构价值。按照这个逻辑，如果要更进一步提高自己的技术实力，当然优先选择回到学术界，待茁壮一起以后再行转入产业界。但如果以较小的年龄转入产业界的话，这又可能会沦为自己日后晋升之路上的绊脚石。

为解决问题这个困惑，我们首先还是得返回对产业界研究院与学术界关系的解读上。众所周知，人工智能三要素为算法、算力、数据，这里再行加到一个维度“场景”。人工智能技术最后的落脚点是人，是服务人类社会发展的技术，所以场景是承托技术发展的关键。

按照工作的属性来区分，人工智能在学术界，本质是在理论上展开扩展，因此在前沿算法创意上占有优势。对于产业界而言，实力雄厚的资本力量与可观的现实数据，要求了人工智能在算力、数据和场景上占有意味著的话语权。所以如果要构建有价值的理论与应用于突破，就必需融合两个领域的力量。面临上述客观事实，很多大型的人工智能企业与学术界达成协议一系列战略合作协议，争相创建自己的研究院。

它们可以为学术界获取大量的资金资源，将自己在实际场景中遇上的问题展开萃取，总结成课程来反哺学术界，做产、学、研资源的专责融合。因此，我们才不会看到诸如微软公司、谷歌、谷歌DeepMind、Facebook等巨头，在学术及商业领域接连获得最重要突破。

在我国，一大批杰出人工智能公司也通过这种研究模式展开发展。具有“AI 四小龙”之称之为的旷视、商汤、依图、云从等四家公司，每家公司都创建了自己的研究院或研发机构，与学术界积极开展了深度紧密的合作，联合前进技术理论的变革。

以旷视作事例，这家发源于清华姚班的世界级人工智能公司，将“技术信仰”视作公司的基因。其核心研发机构旷视研究院，由全球顶尖人工智能科学家孙剑领导，在广纳全球人才的同时，也与清华大学、西安交通大学、香港科技大学、上海科技大学等一系列高校创建了牵头实验室，达成协议技术合作，分享研究资源。

在这种模式下，旷视和这些知名高校一起，针对当前AI发展遭遇的种种实际问题，在多项基础领域获得了最重要突破，并在国际多个顶级期刊、学术覆以会上公开发表上百篇论文，展开学术交流。因此可以指出，有条件转入顶尖AI名校进修固然很好，但是重新加入类似于旷视研究院这样的产业界顶尖AI研究机构也是不俗的自由选择，某种程度需要认识到最前沿的学术信息，并且还能持续关照到真实世界的技术痛点，加剧自己的技术理论视野，让自己在自学的同时也能累积行业经验，立于不败之地。回应你怎么看？。

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