月初南大教授周志华疑似出走传闻被澄清，再掀学界跳槽产业热议
1月初，南京大学由于多位人才出走而倍受关注，网络论坛的这则截图爆出，图中细数了南京大学各大院系的学术教授离职投身产业的人员出走信息，但这一名单并非全为真实。
南大计算机系周志华也名列其中，这位 AI 领域 “大满贯” 会士随即对这则谣言进行澄清。
周志华表示，即便真的“也有去意”，也是心理活动，怎会为他人所知。
他说，南大计算机学科挺正常，自己的LAMDA Group(即南京大学机器学习与数据挖掘研究所)也挺正常，还在努力前进，自己不会弃十多年心血于不顾。如果真到那时候，一定会通过个人微博告知大家。
或许我们能从此条微博留言中略知一二关于教授投身产业现象背后的深层缘由。
“其实周教授去哪里都不重要，关键是背后的平台是否能为教授的科研、学术提供更好的支持。如果为各种人事关系所浮沉烦扰分心，甚至阻碍了研究上的用心——不走就不正常。”
“望学校力挽狂澜，增加老师们的收入，不再是全靠情怀留住人才。”
“坚决就不会说“即使”了，这条微博感觉周老师像是舍不得在南大培养lamada组的十几年心血。”
待遇、创收、有效的科研支持等众多敏感话题被网友带出，回看过去一年，众多学术大咖投身国内科技巨头，在产业里有雄厚的资金支持和项目研发空间，似乎从侧面也证实了这些网友的猜测和高校的顾虑。
细数学界大佬的离职，产业一线技术一把手成最热归处
国内的学术教授进入产业发展，有全职、兼职、挂名等多种方式，新智元在此整理了一些最具代表性的人物经历。
近年国外人工智能领域的顶尖人才从大学流入大公司的例子也比比皆是，Geoffrey Hinton 离开多伦多大学加入谷歌，纽约大学的 Yann LeCun 加入 Facebook，斯坦福大学的吴恩达加入百度，卡内基梅隆大学的 Alex Smola 去了亚马逊。这些研究人员中多数还保留大学的职位，但工作量减少了。
根据美国国家科学基金会2016年的数据，美国的计算机科学博士毕业后选择工业界工作的比例在过去十年中从 38% 上升到 57%。
而计算研究协会2016年的数据，虽然该领域的博士学位人数有所增加，但留在学术界的比例已经达到历史最低点。
大咖扎堆产业，对学界的长期发展弊大于利
蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio 是深度学习的先驱之一，他认为 AI 学术界的人才流入大科技公司会阻碍这一领域的学术研究。
在接受《金融时报》采访时，Bengio 说：“我留在学术圈为全人类作贡献，而不是为某一个公司赚钱。”
高校中的教授除了自己的研究进步，而肩负着培养下一代研究者的重任，而一位博士的生产周期至少是3-5年。大量教授的出走，势必会造成留任的老师分给每个学生的精力的减少。
杜克大学电子与计算机工程系副教授、杜克进化智能研究中心主任陈怡然在一篇文章中写道：“学术界被挖的千疮百孔，现在连写个项目申请都找不到合适的PI来组队……这个需求有明显的炒作痕迹，而且是学术界的人自己炒自己：谁都知道这个溢价不可能长久，赶紧趁热把自己卖一笔，以后的事情以后再说。”
而相关课题最前沿科技成果的创新也需要这些智者携手推进，产业的短期利好的背后可能消耗了学界多年的积累，又进一步损伤了整个生态长期的发展。
贾佳亚教授在一次发布会的讨论环节开玩笑说，实验室就是做实验，实验做不好不如回家养老。如果把整个领域比作一场长跑， 学术界可能做前面90%，但是工业界是在冲刺。
这段形象的总结或许能为大家从一个角度了解其中问题的核心，学界是一个长期稳定的慢产出节奏，人才的培养时间成本是最大的投入，急不来也急不得，知识的迭代具有周期性，这需要相当大的耐心，甘于寂寞。
而产业领域是完全商业化的世界，需要快速的盈利收回成本，考虑投入产出，甚至不惜代价消耗学术成果。
学界的厚积薄发需要出口，而业界的技术落地需要时机，其中的平衡与博弈是身处其中每个人的选择汇聚的一个结果。