阿里巴巴人工智能实验室关闭的消息，在网上掀起了不小的波澜。

尽管阿里官方将此举解释为组织架构变动的结果，但马云早前对阿里巴巴人工智能实验室的评价还是被扒了出来。联想到Uber早前因营收下滑关停AI研究院的动作，舆论场上开始兴起这样一种讨论：科研实验室作为当下流行的范式，到底是应该不计产出扎根前沿技术，还是进行严格的商业考量？

如果只是将注意力放在“实验室关闭”的负面事件上，恐怕很难找到客观的结论。想要找到问题的确切答案，前身是世界上第一个深度学习研究院、至今已经持续投入8年的百度研究院，可以说是不可或缺的研究对象。

作为百度旗下聚焦于人工智能前瞻基础研究、探索技术前沿方向的科研团队，百度研究院下设大数据实验室、生物计算实验室、认知计算实验室、深度学习实验室、量子计算研究所、机器人与自动驾驶实验室、安全实验室等九大实验室，囊括了从底层基础到感知、认知技术的AI全领域范畴。

除了担纲百度AI的技术基石和航线探索，百度研究院也为外界提供了窥视AI研究院运行机制的窗口。

01 商业与长期主义博弈

常规意义上的研究院主要有两种，一种可以称之为国家队，比如中国科学院、中国工程院下属的各类研究所；一种就是企业研究院，比如百度研究院、华为2012实验室、微软亚洲研究院，以及最负盛名的贝尔实验室。

特别是从近几年开始，在创新升级和产业转型的压力下，大大小小的企业研究院如雨后春笋一般出现。个中原因并不难理解，研究院存在的目的是为了提高企业的核心竞争力，确保企业在长期竞争中保持活力。

然而最大的悖论也在于此，企业研究院应该坚守技术创新的长期主义，还是功利性的以商业变现为核心使命？

刚刚谢幕的阿里巴巴人工智能实验室，大抵就是后者的代表。早在2016年前后就有人质疑团队中有大半是产品运营和销售，并非是一个纯粹的研发机构，马云也在2017年的云栖大会上说出了那句著名的评价：“90%以上研究的东西，不能只在实验室里，必须在市场上。只有这样，这个实验室才能走得长。”

然而技术研发总是有周期的，一…