2016年DeepMind公司的AlphaGO横空出世，不仅击败了围棋世界冠军，也击败了无数高校研究围棋算法的教授和研究生。2023年，OpenAI 公司的ChatGPT火遍全网，不仅让很多文字工作者和编程人员感到阵阵寒意，也让多年从事自然语言处理的高校专家自愧不如。

最近几年，在人工智能发展的标志性成果中，越来越多的是公司做出来的。公司开展的是目标明确的高度有组织科研，与高校自由探索式科研有明显区别。而且，这些AI顶尖公司不仅能整合资源解决关键科学难题，搞出核心技术，还经常在Nature、Science等顶级期刊发表论文，让高校科研人员学习。有的甚至敢于开源，不怕高校科研人员超越，真是艺高人胆大。可以说，在人工智能研究中，高校的研究论文在数量上虽然占据绝对领先地位，但是在引领行业发展、发挥关键性作用方面却越来越边缘化，值得我们深思。

顶尖AI公司为什么这么成功? 我认为有以下四个因素。首先，大公司给予的巨大投资，动辄几十亿美元的投资可以用于构建大模型、训练大模型，购买大量GPU形成大算力；其次，可招聘经验丰富的多学科交叉大团队，给予足够高的薪水，使团队人员全力以赴从事科研；第三、科研目标非常目标明确，团队围绕着一个目标开展工作，心无旁骛；第四、高度协作的有组织科研，团队成员的分工非常明确，还有专门的组织协调人员等等。

这些都是经费紧张、规模较小、组织松散、经验不足的普通高校科研团队所不具备的。所以高校的人工智能科研该何去何从呢？我认为也有四点对策。首先，是不搞大模型，专注于小模型，不与资金雄厚的公司竞争。其次，改进大模型，简化模型结构，使之轻量化，降低算力需求；第三，就是高校团队内部开展合作，力争有组织科研，避免重复投资，集中人力物力搞大模型；最后，就是和公司开展合作，利用公司的大模型和大算力，开展科研工作。

总之，人工智能核心技术方面，很久没有看到高校团队的不可或缺的贡献了。希望广大有识之士，能居安思危，采取有效行动，做出突出贡献，搞出标志性成果，重现高校引领AI科研方向的辉煌。