也许是长期在美国教书，我第一次从一个人的口中听到这么有趣、带着美式语调和节奏的英语。他叫 Alan Yuille。见面前资料上的照片最终被证明是他个人主页上一直没换过的年轻模样，真人更有教授气一些。
就现在而言，Alan Yuille 当下的名头已经足够光鲜。他是 UCLA、UCSD 的老师，在 UCLA 统计系任职，同时也是心理学系、计算机系、精神病学和生物行为学的教授，是 UCLA Center of Cognition,Vision and Learning 的主任 …… （还有一些列与计算机和人脑、神经系统相关机构的任职，不再赘述）再往前看，他曾师从霍金学习物理，他“闲余”时创办的公司被 Amazon 收购，他和带队研发 Kinect 的 微软剑桥研究院院长 Andrew Blake 合著过名为 Active Vision 的书籍 ……
这样一个履历光鲜，知识结构广度和纵深都不免让人觉得可怖的教授最终把自己的兴趣和落足点放在计算机视觉（或称 CV，Computer Vision）上。按照他学生的话来讲，正是他对物理、人脑、神经学和计算机方面的研究，让他真正能够赋予计算机如人一般的认知能力的思考方式。在他讲述的 CV 三个阶段里，从边缘检测，到深度、局部信息对比，再到智能分组，所谓的“机器学习”或者“模式识别”概念才第一次对我这样的技术“麻瓜”变得有意义。
在 Alan 看来，除了 MSRC （微软研究院）这样的个别特例之外，商业公司（哪怕是科技巨头）的所谓未来科学研究相比真正的学术研究而言都偏向短期结果。商业公司的研究方向、思考方式都会偏向与短期的市场需求和现阶段用户的需要。商业公司做得更多的，是把时下的先进技术产品化、市场化，结合到实用场景当中去。
这不免让我想到“发明”了互联网，出身于 AT&T，最终又随 AT&T 的拆分、没落几经浮沉转折的贝尔试验室。既然古有 Bell Lab，后有 IBM Research，今有 MSRC，为什么把商业公司看得这么绝对，甚至带些肤浅？Alan 说，曾经的 AT&T 坐拥垄断市场，具备如此优势的资源和财产是大前提，同时今天很难再看到因为有这么强的垄断优势而真正能把眼光和研究方向放在未来的公司。当然，他也在一定程度上了解 Google X 和百度在硅谷的深度神经网络研究中心，他们在某些角度上也在关注未来科学，但要重现贝尔实验室的辉煌，在他看来几乎是不可能的事。
既然商业化对学术研究有这么强的限制性，创办 Blindsight 并且最终卖给 Amazon 这件事发生在 Alan 身上就变成一件相对让人费解的事。他的答案当然很大气也很有意思。对他而言，建立创业公司对他而言更像是学术研究过程中的 gap year，毕竟需要以很长世间维度来决定投入精力和判断成果的学术研究和实际解决一个问题有很大不同。从实际解决目前问题和形成可用产品的角度来思考技术是一件很有意思的事，同时对于他和团队的技术和研究水平来说并不太难。所以做这个决定更多是出于他的兴趣，在此之外，他自己也会为之前提到商业化可能会给学术思维带来局限的问题产生担忧，所以最终将公司出售全心回到研究当中。
另外，他认为时下科技公司对卷积神经网络（深度学习）的提及和研究已经呈现出泡沫化。在 Alan 看来，每家公司都各自为政地对同一个领域发起重复研究并不是一件合理的事，各家公司应该各自分化到不同领域里。对于技术和研究突破，重要的是再正确的时间、正确的地点拥有正确的能力，更重要的是以现在的技术水平和走向具备“预见”的能力（Insight 和 Vision）。
我不由得好奇，一个对商业和学术的分界线这么认真严肃的人，同时又恰好站在这个时代技术发展的最前沿，他对时下热门的科技产品会持什么态度。结果也在我的揣度之外：除了日常的邮件沟通，Alan 也会用 Skype 或者其它“新潮”的 IM 工具，他甚至觉得相比邮件，像 Skype 这样能同时使用语音和视频交流的工具能比邮件表达更准确、、更丰富的内容。其实 Alan 并不像我们想象的那么不 social，对科技创业这件事也不像大公司做研究那样抱有一点排斥。他在国内所谓的“创业教父” Paul Graham 还在哈佛念计算机科学研究生时就认识他。“虽然学的是计算机科学，但他同时也知道很多文科相关的知识。当时他（Paul Graham）并不像今天这么富裕，有时会来我的住处。我发现他很能发现人的需求。Paul 当时创业冒了很大的风险，放弃一切自己想做的事投入到创业里。幸运的是他真的成功了”。
图片来自 lotushill.org
[36氪原创文章，作者: sinCera]
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