那些从美国科技巨头跑回深圳的人

3 年前的一个下午，在硅谷的一家果茶店，黄章成正在进行一场改变他职业路径的面试——这场面试结束后不到 24 小时，他做出了回国的决定。

那时，毕业于 UCLA 的黄章成，在美国赛门铁克公司做着一份不错的差事，日复一日地遵循着有板有眼的流程、规章制度、精确到只针对某模块的优化，这看上去似乎也并无诟病之处。只是每当他抬起头，发现在工位周围很少有同龄的年轻人时，多少有些孤独而已。

那个下午，黄章程被面试官口中的一个词戳中——人工智能，一个彼时并不算陌生的词汇。而更打动他的是紧跟在人工智能后的另外一个词—— " 落地 "，当时在美国安稳做 " 螺丝钉 " 的他第一次知道，在国内，人工智能已有无数丰富的落地场景，未来还有更巨大的创新空间。

于是，他接受 offer，果断回国。

落地场景

发出这个 offer 的是处于 上升期的平安集团，彼时正希望把科技从后台推向前台，而这，也给了黄章成这样身处在硅谷的中国科技人员不小的职业发展空间。

加盟平安之后，黄章成参与了多个项目从 0 到 1 的整个研发落地过程，其中一个便是由他主导带领的 "AI 翻译项目 "。

平安之所以自主开发 AI 翻译项目，一方面是基于数据的安全，即使是在平安内部，数据也需要高度保密；另一方面，平安的员工、客户、业务为数不少都涉外，需要 AI 翻译来降低成本，提高效率。

" 我们（平安）这边的团队都比较年轻，在美国要么就是偏理论，要么就是没有特别多的应用场景，平安是讲究以实干为先，我们做项目都是要看项目实际产出的。" 黄章成说。

花了接近半年时间，黄章成带领团队开发出了 AI 翻译工具。目前这项技术已用在平安内部的即时通讯软件 " 快乐平安 " 和邮件系统之中，通过 " 一键翻译 " 功能，就能直接翻译完所有的邮件内容。

另外，它还将用于平安的年报加速平台中，虽然目前还处在测试阶段，但已经能节省 2/3 的时间成本——过去，平安制作中英双语年报用在人工校验上的时间是大概 3 周，现在只需要不超过 5 天。

5 个月前，在由来自欧洲和美国的高校、研究机构的研究人员联合举办的国际机器翻译比赛 WMT ( Workshop on Machine Translation ) 上，平安科技 "AI 翻译 " 项目组拿下 " 英译中 " 赛道世界冠军。

这正是三年后，黄章成在 " 为什么回国 " 这个问题上给出的回答。

怀才相遇

" 平安的第一块 GPU 卡是我买的。"

和黄章成一样，说这话的王健宗也是同样被在国内做科技的落地性打动，进而决定从美国回来的。

和一些不苟言笑的技术人员不同，王健宗非常健谈，在他的口中，如今所做的工作，似乎在 10 年前就已写好了注脚，那时的他正在美国莱斯大学读云计算专业的联合培养博士。

2009 年，正值云计算兴起，他参与了学校与亚马逊公司间的云计算服务优化的合作，在他读博期间发表的诸多论文里，有一篇提出了 " 云 AI" 的技术方向。

3 年后，王健宗回国加盟网易，参与搭建了网易大数据平台。但从事了两年大数据工作后，王健宗开始思考，数据如何与应用场景相结合问题，而他多年前所想的 " 云 AI" 方向，已经被国内外大型 公司普遍应用。

从技术路径讲，云计算、大数据之后，必然走向人工智能。于是，他又前往美国佛罗里达大学读人工智能博士后学位。

王健宗读博士期间，正是平安集团科技转型的关键阶段。

和许多 机构一样，平安集团在 2013 年前积累了大量客户和业务的历史数据，但苦于存放在不同的孤岛上，业务线间不互通，数据没有得到充分利用。

在 2013 年新年致辞中，平安集团董事长马明哲提出了 " 科技引领金融 " 的愿景。这一年，平安集团启动云项目，开始做数据集中，前后花费了约一年时间，打通了集团内部的数据孤岛，搭建起统一的金融大数据中台，从信息化全面转向数据化。

搭建大数据平台只是开始，利用这些数据实现集团业务智能化才是最终的目标。大数据平台建立起来后，平安集团开始积极拥抱人工智能，技术一步步从幕后推向前台。

加盟平安之后，王健宗做的第一件事，即是搭建深度学习平台。

" 从第一台服务器进入平安开始，慢慢地就在 AI 领域生根发芽了，当时播下的种子，现在是参天大树。"

王健宗清楚地记得，那时候第一块 GPU 的价格是 25 万人民币，而短短的 3 年后，整个集团购买 GPU 的预算涨到了 5 个亿人民币。数字的暴增背后，是数据量与应用场景的暴增——

就拿他带队做的车险理赔项目 "AI 智能闪赔 " 来说，需要识别的，除了 60000 多种车型、2500 多万配件，还包括 的损伤部位、程度等。

识别之后，车险理赔要比对的数据量更大。平安产险平均每天要处理 4 万多件理赔案件，每笔案件都会产生几十张图，近十年来总共积累了大概 50 亿张图。也就是说，王健宗团队开发的 "AI 智能闪赔 " 在识别交通事故车损图片后，要跟后台数据库里的 50 亿张图进行比对，才能确定赔付和修理方案。这远远超过了人们常见的 " 人脸识别 " 的计算量。

在与业务方平安产险做了多轮沟通之后，王健宗团队决定改变以往图片识别模式，开发了 " 环拍视频方案 "，一方面解决了车主的拍摄难度，另一方面，采用实时调用 摄像头拍视频来做识别，实时视频的防伪级别最高，使得车主、理赔员、修理厂都很难作假。

这项技术还将以往交通事故理赔金额确定的过程，由两小时缩短到了几分钟——现在打开平安好车主 APP，环车拍一圈实时视频，将其发到后台，就能监测到汽车损伤的部位，并返回赔付、修理厂相关信息，整个过程全部为人机交互。

王健宗介绍，2017 年 " 智能闪赔 " 技术上线后，实现秒级定损，准确率达 90% 以上。智能闪赔帮助平安节省 30% 审核人力、理赔时效提升 4000 倍 , 每年累计减损 80 多亿元。

图注：左三 王健宗，右四 黄章成

这些数字后面，是速度，是效率，也是王健宗选择在关键时刻加入关键战役的个人能力的释放。在最关键的战役中 " 怀才相遇 "，这是无数从美国归来做科技的年轻人，也是中国科技行业和公司的共同愿望。

执行力

和前述两位工程师从美国直接回国的经历不同，谢国彤则是告别美国科技公司 IBM，" 转会 " 到中国的科技公司。

谢国彤毕业后一直在 IBM 中国研究院工作，是一位 15 年 "Pure Blue"（只为 IBM 工作过），最初从事的是知识图谱相关研发工作。在完成这套技术研发之后，他开始寻找应用场景，最终选择了医疗这个专业领域知识深厚的行业。

从 2010 年起，谢国彤参与了临床辅助决策 CDSS 的研发和落地推广，但直到他离职，7 年时间，这项技术只部署了 40 家左右的医院，这让谢国彤深深地感到遗憾。

谢国彤认为，最终真正明白技术的应用，要充分考虑场景和用户需求。IBM 是历史上最伟大的科技公司之一，但毕竟不是一家以医疗为主业的公司，他所在的 IBM 中国研究院，技术研发水平没得说，但由于落地场景缺乏，一些研发成果的应用转化偏慢。

2017 年初的一个周末，经朋友介绍，谢国彤见到了马明哲。马明哲向谢国彤详细介绍了平安医疗板块的业务情况，包括在当时，覆盖 280 多个城市的平安医保科技和已经拥有 2 亿用户的平安好医生。

从马明哲口中得知平安在医疗行业上下游的场景布局和业务发展情况后，谢国彤心动了。随后大半年时间，他与 IBM 研究院中美两方做了多轮沟通，在这一年 11 月加盟平安，出任平安集团首席医疗科学家。

中国科技公司的执行力让谢国彤的工作和生活发生了很多变化。谢国彤介绍，刚到平安那会儿，有一天晚上 10 点，他收到马明哲发给各位高管的邮件，随即，几位高管开始纷纷回邮件讨论事情的行动计划。谢国彤在凌晨 3 点看完最后一封邮件先休息，结果第二天醒来发现具体的行动计划已制定完毕。

" 平安的执行力实在让我很惊叹 "，谢国彤说。

在这种文化的影响下，谢国彤快速进入了状态，自己的能力和执行力在 AskBob（平安智慧医疗 AI 辅助决策系统）项目上得到了充分体现。这是谢国彤来到平安后就参与研发和推广、投入时间最长的项目。

为了提高医生的使用体验，AskBob 要与各医院的 HIS（医院信息系统）整合。但在中国市场，存在几千家 HIS 厂商，各家系统并不一样，谢国彤的团队要分别与他们一个一个去做集成，整个过程消耗的人力、时间成本可想而知。

为了协调平安内部资源和推动项目在全国各地医院的落地，谢国彤需要各地跑，在 2018 年飞了 130 多趟，其中往返深圳就有 40 多趟。

这个项目在 2018 年下半年产生第一笔收入，目前支持的疾病种类多达 1500 种，在上万家医院部署应用。

正是这种执行力，推动了包括平安在内的中国科技公司的快速发展，技术从研发到落地，也是他加入中国科技公司的底气和信心所在。

Treasure Island

黄章成、王健宗、谢国彤或许都不曾想过，自己曾在美国或美国公司怀抱的科技梦想，后来在国内的科技公司身上实现了。

在这背后，是传统产业变革转型和中国科技行业投身新技术领域，所掀起的一股 " 回国潮 "。

毕业于卡耐基梅隆大学计算机学院、在人工智能行业深耕 20 余年的肖京，也是顺应这一趋势而回到国内，他清晰地看到了人工智能为包括金融和医疗在内的传统行业赋能这一正在发生的未来，人工智能的比拼，除了专家数量之外，主要集中在算法、数据和场景三个方面。

此前他在美国精工 - 爱普生和微软工作，主持开发的技术获得了 100 余项美国授权专利，在 3D 建模 /3D 打印 /3D 显示、面向医疗保健的生物特征识别、汽车安全自动驾驶、互联网搜索等大数据应用领域都发挥了重要的作用。

来到平安后，肖京负责集团业务智能化转型方面的研发及应用工作，带领人工智能专家团队，结合相关业务发挥数据价值。

" 中国正经历大刀阔斧的改革，传统产业正面临着升级和转型的巨大机遇和挑战，对我来说这是很好的机会。这就像一个 Treasure Island，它与我致力于用人工智能去赋能传统行业、创造更多价值的职业规划非常匹配。" 肖京在邮件中对 " 为什么回国 " 这样回答。

2018 年 1 月，《彭博 周刊》撰文指出，" 美国梦 " 曾让许多中国毕业生在毕业后选择了留在美国。但如今，中国科技公司提供的三大法宝——快速增长的薪酬，机遇以及归属感——正悄然在硅谷的中国技术人员群体中搅动情绪，掀起一场回国潮。在美接受高等教育的中国人才，正成为推动中国企业全球化扩张、以及中国努力统治人工智能、机器学习等下一代技术的主导力量。

而在这当中，深圳则是一个科技人才吸收聚集地。原深圳市委常委、副市长张思平曾发表一篇题为《深圳高科技产业是怎么崛起的？》的文章对深圳高科技产业崛起的原因做了分析。

其中一个原因是，深圳建立起了高科技产业服务的人才服务体系，通过了深圳 特区关于引进海外高层次人才的 " 孔雀计划 "，每年投入不少于 10 亿元培养和引进海内外高层次人才和团队，还确定每年 11 月 1 日为 " 深圳人才日 "。2018 年，深圳市引进海归人才超过 1.7 万，累计引进海归人才超过 12 万人。

与此同时，深圳科技公司众多，包括腾讯、华为、平安、大疆在内，都拥有大量的业务落地场景，以供新的技术手段来试验和应用。

以平安为例，2018 年 8 月，平安集团董事长马明哲明确了平安集团 " 科技赋能金融、科技赋能生态、生态赋能金融 " 三步走的中长期战略。目前，科技赋能金融的成果已经有所体现，比如王健宗和黄章成参与的 "AI 智能闪赔 "。科技在平安的金融、医疗、智慧城市等五大生态圈中也逐步发挥作用。下一步，将是生态赋能金融。

" 大多互联网企业缺乏传统行业的具体业务场景，以技术研发为主，再将技术直接叠加到业务上，这样有些脱离业务场景而研发的技术，往往难以形成解决业务痛点的有效方案。平安智能化的优势在于，针对各个业务领域和实用场景，将业务和技术团队紧密合作，运用大数据和人工智能技术，开发端到端的 AI 解决方案，更有机会让技术真正落地。" 肖京说。

除此之外，从 2015 年开始，国务院、发改委和工信部下发了多份相关文件，引导人工智能相关行业的前行。当年 7 月，《国务院关于积极推进 " 互联网 +" 行动的指导意见》，将人工智能作为 " 互联网 +" 的十一个重点布局领域之一。2017 年，人工智能被写进政府工作报告。同年，工信部出台《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020 年）》。

随着传统产业转型升级，新技术的落地以及中国科技产业的创新迭代，国内的个人发展机遇、成长空间都将大幅提升，给予更多科技人才想象空间。同时深圳特殊的人才政策、产业政策、科技生态，又将吸引更多的年轻科技行业从业者到来，形成蓬勃发展的态势，反推深圳乃至中国科技行业的进步。

包括平安在内的一座座金银岛（Treasure Island），势必将发掘出越来越多的宝藏，点缀人们的生活。而这一切，才刚刚开始。

来源：虎嗅APP