企业打造顶级研究院的最优路径是什么？

当巨头都开始做研究院的时候，也在明确地向外界释放出一个积极的信号：过硬的技术创新才是王道。

做研究院是个时髦的事情，它既是一个里子，也是一个面子的工程。有趣的是，近些年来，以国家、高校主导的研究院正在一点点向着企业下沉，渐渐地，企业建立自己专有的研究院成为一种大势所趋。

而这种趋势背后，留下的会是遍地鸡毛，还是春华秋实，恐怕还是一个谜。

“井喷”的企业研究院

谈及企业级研究院，绕不开的一个关键词非IBM莫属。如今，诸多技术都源自IBM研究院，包括我们熟悉的用单一个晶体管即可记忆一个比特的DRAM、精简指令集（RISC）架构等等。而雅虎研究院的发起人Usama Fayyad也出自IBM研究院。

另一个具有开拓代表意义的则是微软亚洲研究院，这个成立于1998年的研究院，可以说是最早进入国内的企业研究院之一，也是典范中的典范。

现在的百度研究院负责人王海峰、京东智能城市研究院的负责人郑宇以及阿里的首席架构师王坚均来自微软亚洲研究院。

这些独领一代风骚的优秀研究院，一方面从技术侧优化企业的产品，另一方面，也在间接地向外界输送新鲜的人才。

通常情况下，我们将技术突破的来源会分为两大类：发明和创新，它们是两个分离的过程，促使两者发生的环境是完全不同的。

发明往往发端于实验室的科学家和学者，比如20世纪40年代从贝尔实验室研发出的晶体管。创新一般是指将发明投入商业使用，如德州仪器生产了晶体管收音机。这意味着竞争和消费者的选择激励着创新，而历史进程中，远离市场压力与世隔绝的实验室才能诞生发明。

但是企业下属的顶级研究院，正试图融合这两个分离的过程。

当技术创新成为一种基础能力的时候，顶尖的企业做研究院也成了水到渠成的事情。而企业选择在内部成立研究院，自然有其内生的逻辑。马云对外介绍阿里达摩院，先不论达摩院的科研成果走到了哪个阶段，但面子显然是足的。

当然，当阿里、腾讯、百度、京东这样的巨头都开始做研究院的时候，也在明确地向外界释放出一个积极的信号：过硬的技术创新才是王道。

当进入到以AI为关键词的技术创新赛道上，国内的研究院也主要聚焦在大数据挖掘与处理、计算机视觉、机器学习和通用人工智能等几个领域，但又各有侧重点。

马云在2017年的云栖大会上，表示达摩院要开展基础科学和创新性技术研究，是为了解决社会问题并同时可盈利而成立的。

京东在2017年设立AI研究院，2018年2月设立智能城市研究院，2018年11月成立京东农牧院士研究院。其中，备受瞩目的京东智能城市研究院下设数据服务实验室、人工智能实验室、行业应用研究所、商业模式实验室和技术转化部，以及在北京、南京、成都和桂林等多个城市设立的分院。

从企业的研究院成立时间来看，虽然京东不算太早，但显然，他们更懂何为厚积薄发。

做研究院是个水到渠成的事情

在很多人印象中，研究院可能像一个花架子，面子工程大于里子研究。实际并不然，企业做研究院固然有战略层面的意义。但更关键的则是研究院能站在一个高屋建瓴的角度，前瞻性地去提前做好技术储备和产业布局。

而且大公司之所以伟大，平台型公司之所以可以赋能，这是它们的职责也是优势，它们能够提供的是一条链的服务，而研究院无疑是一个非常合适的价值输出口。

当然，无论是阿里的达摩院还是京东的智能城市研究院，首先一定要拥有学术+产业的豪华配置。

以京东智能城市研究院为例，院长郑宇是城市计算领域的先驱和奠基人，也是多所高校的客座教授。学术委员会主任则是中国工程院院士、中国工程院原常务副院长，国家新一代人工智能战略咨询委员会组长潘云鹤。此外，还有中国工程院院士高文、吴澄、陈纯、李伯虎、吴志强等坐阵。

图 | 京东智能城市研究院学术委员会成员

阿里刚推出达摩院时，也是一口气揽下了一大批学术界、产业界的巨擘。

达摩院在组建一年后，吸纳了阿里曾经的一些技术研发部门，基于阿里原有的技术积累，通过后期引入的专家学者，进一步深耕那些可以被应用在阿里生态的技术。它们目前有三个重点工作，一是底层算法算力和大数据处理；二是云端芯片；三是量子计算。

和达摩院相比的话，京东的两个研究院走的路子倒是比较特别。而且同样都是电商起家，京东这些年一直对技术研发非常重视，卯足劲要率先完成向技术转型的目标。

四年前刘强东就将京东的技术部门从业务部门中剥离出来，之后又拍板成立了专攻智能物流系统研发的京东X事业部，以及重构智慧供应链的Y事业部。

所以同样是解决社会问题，京东显然更为专注，他们的智能城市研究院以及京东农牧院士研究院的方向很明确，就是改善目前两大主要社会难题：城市和农牧建设。

而京东智能城市研究院也是京东AI体系中非常关键以及基础的一个环节，它的成立意味着京东要将沉淀了多年的供应链、物流、数据、营销以及金融和技术能力以模块化、平台化、生态化的形式全面对外输出。所以京东智能城市研究院虽说起步时间不算早，但早期的技术积累以及研发能力，让研究院在解决城市问题上显得游刃有余。

在成立不到一年的时间内，京东智能城市研究院的大数据水质预测论文被IJCAI 2018收录，用科技捍卫水安全四篇城市计算论文则被KDD2018收录。

那么，同样都是做研究院，如果一个企业想要打造自己的顶级研究院，它的最优路径又会是什么？

做好顶级研究院，是个大工程

三个关键词：符合企业调性、实现技术赋能、价值输出。在这三点上，后发制人的京东智能研究院倒是颇有经验以及制胜之道。

首先是以技术能力为主导，打通平台和数据。京东智能城市研究院把京东的电商、物流、大数据、云计算、人工智能技术的优势综合，将城市中无处不在的感知系统与先进的数据管理方法、多元的时空大数据分析模型相结合，最终实现对城市的把控。

这其中又囊括了为城市提供点线面结合的智能城市顶层设计，以及为城市环境、交通、规划、能耗、商业、安全、医疗、信用和电子政务等领域定制智能解决方案。

比如通过京东的线上活跃用户和精准高效的线上触达，从而精准确定区域客户画像，为联通线下营业厅提供选址指导。

这也是当前企业研究院的主要发展路线，结合企业自身的产业特性，不断向外延伸，走差异化路线。

另一方面，“研究院”三个字，听着非常高大上，似乎和接地气没有多大关系。但有意思的是，一些研究院“捣鼓”的研究，往往是最贴近生活的。

这也体现在研究院在技术赋能上更加垂直、专注和细分。京东的两个研究院聚焦的领域非常细分，从名字就可以看出来，这是两个很专注产业的研究院：城市和农业。首先在选择方向和定位上，已经非常明确。而这个切入口的背后，既是传统产业升级的关键节点，也是新市场的开始。

其中，京东农牧院士研究院正在建立智能养殖新规范，助力农牧产业升级与发展，以达到降低成本、提高效率的目标。

图 | 饲喂机器人与伸缩式半限位猪栏

另一方面，城市计算看似抽象复杂，但从下往上的每一个环节都和当前京东的产品业务以及宏观的技术趋势贴合。底层的时空数据平台、中间的数字网关以及顶层的AIoT串联起整个城市，从数据的分析处理、价值挖掘到涵盖交通、环境、民生政务、公共安全等城市建设的智能化、数字化解决方案。

切入口找准后，就是看实战能力。很多人认为，研究院做好基础技术研究就行，不用操心太多的“商业化”，但研究的最终目的必然是解决现实世界的问题，只是有的研究步伐快，有的步伐慢。在落地方面，京东城市研究院显然已经先人一步。

例如，在京东智能城市研究院和国家能源集团的一次“跨界”合作中，京东城市的火力发电机组优化模型可以让发电机组的效率提高0.5%，一年可以给国家节约一百亿元。再比如部署管网水质预测系统来实时预测未来的管网水质，从而指导自来水工厂更科学地进行投氯消毒……

企业每年要投入几十亿的资金在研发上，如果仅仅是纯技术层面的意义，完全没必要如此铺张浪费，所以企业下的研究院有着很紧迫的商业化需求。

做好基础研究，和产品转化不是一个矛盾的问题，不是说技术研发不够纯粹了，只是更加考验一个企业在组建研究院之后，如何去平衡其中的矛盾。一旦跨过这个坎，必然会是顶级的企业研究院。

最后：

一个顶级的企业研究院到底会是什么样？这是一个见仁见智的问题。但从成功的案例中，我们能够了解的是，研究院需要肩负的不仅仅是企业的责任，对企业生态的“融会贯通”，更关键的是，研究院向外输出的技术乃至价值，能否改变这个世界。

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