沈向洋:和天才同行的人

放大字体  缩小字体 2017-09-14 01:35:48  阅读:3097+ 来源:新浪财经 作者:本多RuRu

  沈向洋:和天才同行的人

  作为微软掌管全球研发的

  执行副总裁,

  沈向洋的个人史,

  就是一部华人

  在巨头外企中的奋斗史。

  在大多数中国人的认知中,与微软公司关联的最知名的中国人是张亚勤,曾经的微软亚洲研究院院长,后来去了百度,轰动一时。

  大部分人不知道,微软公司最高级别的华人高管另有其人——微软全球执行副总裁沈向洋。

  每周五下午,沈向洋和其他10位微软高管会出现在会议室,开一个长达4小时的会议,讨论解决全球公司一周以来的所有关键问题,然后上报CEO。在微软内部,他们被称作“十一常委”,把握着这家巨头的步伐和走向。“十一常委”各有分工,沈向洋负责的是这家世界最知名软件公司的研发。

  到今年,沈向洋已在微软工作20年。自博士毕业,他便一直在微软工作,成为其核心管理层唯一的大陆华人,也是美国科技行业职位最高的华人。

  在学术圈,他更为人熟知的名字是Harry Shum。作为计算机视觉和图形学研究的世界级专家,Harry从全美计算机专业排名第一的卡耐基·梅隆大学毕业,师从图灵奖获得者、著名计算机科学家Raj Reddy。他的同门师兄还有李开复和洪小文,后者是微软亚洲研究院的现任院长。

  沈向洋与张亚勤同年出生,一个13岁进大学,一个12岁上中科大。不过,他对《财经天下》周刊记者否认自己是天才,“你我都是普通人”,甚至笑称幸亏有研究称孩子智商主要遗传于妈妈,所以他不用背负压力。但他说,自己见过许多聪明到“刻骨铭心”的天才。

  实际上,在和李开复、张亚勤一同创建微软亚洲研究院的岁月里,他亲手带着一批刚毕业的高校学生,将科研这件事做得如鱼得水。2002年,他和所领导的图形图像组一战成名,在全球计算机科研领域最富盛名的国际图形学年会SIGGRAPH上发表了4篇论文,让微软亚洲研究院在学术界站稳脚跟。2004年,微软亚洲研究院被评为“全球最火实验室”。

  这是他们在办公室不舍昼夜、夜不归家拼来的结果。有一天,沈向洋和同事们正自嘲“忙成了狗”,前任微软亚洲研究院常务副院长王坚路过听见,看了一眼这群胡子拉碴的理工男,说:“我看根本是猪狗不如。”众人爆笑。

  后来,王坚离开微软亚洲研究院加盟阿里巴巴。李开复、张亚勤等人在离开微软之后,也成为各自领域的领袖。作为留守者,沈向洋于2007年重回美国,并在2014年升任执行副总裁至今。

  沈向洋习惯让员工直呼其英文名Harry,与他接触过的人都认为他“极nice”。给实习生讲话时,他会用自己大学时期篮球场上“单手乔丹”的外号自黑来做开场。遇到员工恭维,他会即刻打断,提起他最近教了美国大使一个词“Mapi-ology”(马屁文化)。一个政党领袖曾教了他这个词,说弄了半天什么也没做成,只培养了一批人会Mapi-ology。说完这个故事,他与被调侃的员工一起大笑,恭维终止,议题继续。

  随和是沈向洋待人的方式,而他实际的工作作风,则是另两个字:强悍。他会在凌晨5点就进入工作状态,回复记者的工作;也会在主持面试的最后一轮,两位面试者不分伯仲之际,干脆看看谁的饭量更大——因为“这行很苦,不强悍做不了”。

  今年,沈向洋年满50岁。他最近的愿望之一,是成立微软亚洲研究院院友会,将曾经一起“猪狗不如”地干活打拼的那帮人聚起来,再提供一个大家交流的平台。

  比起散落全球的院友,还有一群同样绝顶聪明的大脑离沈向洋更近:他执掌的全球7所微软研究院。在过去15年间,全球权威性计算机国际大会上,微软研究院的得奖论文数量是全球第一,遥遥领先,其后才是麻省理工、斯坦福等大学。

  1991年,第一所微软研究院,位于美国微软总部的雷蒙德研究院成立。其后20多年间,软件巨头用难以计数的支出建起了庞大的聪明人“库存”,网罗住超过1000名计算机领域的顶级科学家,包括大量图灵奖、麦克阿瑟奖、菲尔兹奖得主。

  “科研领域有很多天才,我很幸运见到了一些很聪明的人,刻骨铭心的聪明。”沈向洋说,他正在竭力尽量快、尽量广地“浅度学习”——微软研究院有很多方向,身居高位的沈向洋要对整个计算机科研发展有很好的大局观。为此,他需要不断大量地阅读交流学习,如海绵吸水,再抽丝剥茧。

  这是一个在科技创新最前沿工作、被天才环绕的人,强悍、亲和、逻辑缜密、语速飞快,日程表排得爆满但仍然神采十足,你时常能感受到他内心青春似的激情。他说,对于公司来讲,年轻不光是年龄问题,还是心态问题。对于他本人来说,也正是如此。

  以下是沈向洋的口述。

  对于天才的观点

  为什么我会留在微软?告诉你我当年的那种激动。1996年,我加入美国微软研究院,那时我做图形学,图形学领域最牛的一个人叫Martin Newell,他做的一个茶壶的渲染,经典到任何图形学的演讲里一定有那个茶壶。

  加入微软研究院以后,我发现他离我只隔着4个办公室,特别激动,当时就冲到外面给老婆打电话:“Martin Newell离我只有4个办公室!”因为我实在是非常敬仰他。他每天都穿同样的绿色毛衣,就像扎克伯格、乔布斯等人的作风——也许成功人士都是这样。

  Martin Newell是超级天才,而我不是天才,你我都是普通人。微软研究院当然有天才,而且每一代都有聪明的人出来,所以不是一两个,而是有相当数量的聪明人。这些人表现得都很低调,而且各有各的聪明方式:一种是明面上的,就是什么题目都能快速解答;另一种聪明,是他能看出来什么东西能做成,并且沉得住气一年一年地去做。

  比如王坚,非常独特的一个人,他原来是学工业心理学的,但是他非常热爱计算机。他想问题比较怪,能够想到其他人不会去想的思路,我跟他在一起学习到了很多东西。

  年轻一代则更多,比如周昆,最年轻的长江学者,最年轻的国家重点实验室主任,现在是浙大的教授。他只有30多岁,属于中国年轻一代科学家里面的杀手级人物,也是唯一一个在SIGGRAPH上发文比我多的人。他很强,非常强悍,非常聪明,因为做研究很苦,不够强悍扛不过去。我非常喜欢周昆。

  我还有一个非常聪明的学生叫刘彻,现在在谷歌。他来面试的时候,简历上写着:全国数学竞赛一等奖,全国物理竞赛一等奖,化学竞赛一等奖,全国千名小画家之一……我就问他:你一辈子有没有得过二等奖?他想了想,说还真的没有得过二等奖。我说,那这样子就像是我的学生了。跟他在一起,我向他学习。

  聪明人很多,但如果只是聪明也没有什么了不起,我反而更喜欢一种能够后天培养出来的。我最喜欢的一个学生叫王嘉平,他的本科是很普通的一所大学,宁波大学。有人向我引荐了他,他是真的聪明,最厉害的就是博士毕业论文被SIGGRAPH选中,当年还得到全国百佳博士论文奖,是那一年唯一一篇计算机类的。获奖以后,中科院计算机所请王嘉平给师弟师妹们做一些分享,他于是讲为什么在微软亚洲研究院可以做这么好的科研,怎么能写这么好的论文。

  所以你看,一个好平台何等重要。不久前我回国跟大家说,我们亚洲研究院有两件事是非常值得骄傲的:第一是环境,我们这里的待遇很好,但更重要的是这个环境里有很多比自己更聪明的人;第二是自由,就是大家可以选择自己想做什么,不想做什么。

  作为一家公司的科研负责人,我能够提供的也就是这两点。我当然希望中国其他的机构也能做到这样,甚至比我们做得更好。

  最近,很多人来微软亚洲研究院挖人,王嘉平也在不久前离开了微软,我觉得也很正常。如果外面有很好的机会,每个人就会去走一条不一样的道路。我们办研究院一定要明白:这个机构为什么要存在,为什么可以存在,一定要有自己的价值体系在里面。

  当然,我们并不是一直都有很好的状况。2014年,我们关闭了硅谷微软研究院,这是一个十分艰难的决定,背后当然有种种不便于对外解释的原因。这件事情对我个人的冲击也很大,因为一直以来我很自豪,觉得自己做了这么多年科研,也算是做得还行。结果,在我任上,却不得不做出这样一个看上去跟科研背道而驰的决定。

  当时的硅谷研究院里,很多是理论计算机科研的专家,这些科学家的圈子非常团结。事情发生后,他们联合起来写了一封公开信给我,质问怎能做出这样的决定。联名的人都是知名学者,很多也是我的朋友,他们的话我们当然要认真听。所以我向很多资深的教授请教,10天后,我回了一封信。

  写那封信的时候,我压力很大。第一,我刚上任执掌微软的科研还不到一年时间,一家研究院就被关掉了;第二,我很尊重的老教授给我写信说这完全是一个错误。

  最终,我在回信中情真意切地剖白:首先,解释整个公司的研发被砍掉了百分之多少,所以我们的部门同样也没有幸免、也不该幸免。其次,我承认关闭的决策是我做的,并且我当然也可以做其他的决策,但是最终做了这个痛苦的选择,决定关掉硅谷研究院——迫于种种原因,只是我不能解释。

  但是,我坚决强调的是:关掉这一家研究院,并不代表微软对“做研究”这件事情有任何的怀疑或动摇。在那封信的结尾,我引用了微软研究院创始人Rick Rashid博士的话,再次保证我们整体对“做研究”的这项承诺是永久的。信发出之后,事情基本上就平息了。

  到今天,事情过去两年了,至少我自己觉得,微软研究院在各方面都比两年前更强了,不论是科研成果或是公司的影响力,我们对整个工业界的影响比以前更大了。Rick Rashid博士前几天刚刚宣布退休,我想自己对得住他的承诺。

  微软最正确的战略就是做Bing

  谷歌在互联网领域是家伟大的公司,但就此评价微软创新能力弱于谷歌,我肯定是不同意的。

  原因是我以及大多数人都不了解谷歌,很多时候大家能够观察到的只是很小一部分,以此形成对一家公司的印象。而我足够了解微软,我们总是很低调。谷歌的搜索当然是全世界最好的,但是微软也有很多好东西,没必要放一起比。

  小米手机本身好吗?它很成功,卖得很多,那就很好。还有人觉得论起成功,小米和华为都不算什么,最了不起是vivo和 OPPO。

  其实,最了不起的就是各自走一条不一样的道路。这也是为什么做研究很了不起:你不用担心别人如何,只要想想自己要做什么就可以了,只要不是抄别人的,你就一定能走出一条不一样的道路。

  一定要跟谷歌对比的话,从2007年开始负责Bing确实是我最痛苦的一段经历。当年,微软下定决心做Bing,砸了很多钱,公司的精锐部队都进去了。在微软的人才库中,我和萨提亚(Satya Nadella,微软现任CEO)都是战略预备队,被投到战场前方。我俩以前都不是做搜索的,2007年,萨提亚被任命负责Bing团队,我也被调离微软亚洲研究院,回到美国总部,成为Bing的首席科学家。

  一旦从研究转向业务,就拉开了一场商业马拉松:做学问只是其中一部分,然后要做产品、市场、销售,最后还要赚够钱来做下一个(项目)。

  这是一段很长的路,不像做科研一年就投稿一次,咬咬牙把论文弄完,你就可以放个假喘口气再继续。一旦开始商业马拉松,连喘气的机会都没有。今年卖了5000万台,明年卖了8000万台,后年只卖7000万台,大家就会觉得这个公司有问题,怎么只卖了7000万台?

  这样的长跑途中,肯定有力不从心的时候,所以我们要够强悍。我喜欢的一些学生也是这样的,很多人比他们还聪明,为什么没有成就呢?因为不够狠。(要有成就)你就得咬牙,强悍地挺住继续。在Bing的7年时光,我也都靠此挺住,一路追着谷歌这样的对手跑起马拉松。

  大概2013年,我快要从Bing团队退出的时候,我见到了拉里·佩奇(谷歌创始人)。我当然对他很敬仰,主动找他握手,再做自我介绍。然后他就笑笑说,Harry,你们做得还算不错(not too bad)——“not too bad”,这三个字是我在Bing打拼7年以来得到的最大表扬,比盖茨、鲍尔默给的肯定还重要。当然,这可能是句客套话,但顿时又让我激起一股勇气,让我知道这场搜索之仗终归还要继续。

  如果往负面去想,在谷歌已经全面压制住搜索市场的时候,你还要硬着头皮去从头开始与之竞争,背负所有的压力干7年,这一定是个痛苦又漫长的过程。但是往正面想,一辈子有多少这样的机会可以去学习?有几个人有这样的机会能带着几千名兄弟跟谷歌打一仗?

  我们至少没有落荒而逃。所以很多时候都是这样:你要去打一仗,这一仗也不是你说要打的,但又是必须要打的,所以总得有人去,那就只有奋勇向前。

  当初决定投入那么多的资源去打搜索的仗,听起来是很重大的决定,其实没有那么复杂,很多人想太多,但想太多就完蛋了。实际上,这么多年,微软在整体的产品布局里,做得最正确的一件事情就是下定决心做Bing。

  不光因为它现在已经站住脚了,Bing从去年开始就挣钱了,预计接下来每年还会保持30%的增速,我们已经有了超过40亿美元的收入。这些数字都只是成功的一部分而已。在Bing这件事上,真正最了不起的是,你一定要看世界的趋势。这几年发生的事情非常简单,首先就是出现了互联网,然后出现了移动互联网,接着就是云的诞生。公司一定要能看清这些事情的本质:互联网的出现改变了知识积累的过程,知识积累中最关键的就是搜索引擎。

  一个搜索引擎对微软战略上的重要性,在于连接起以后所有人工智能的东西,就好像每一个Office的新版本都联系在一起。一切生产力相关的东西,不用搜索引擎连起来是不行的。比如你要知道有关世界的知识,可能回去看维基百科,如果没有搜索引擎,这件事情就非常难。更别说每天有海量新东西出来,很多事情是动态的,更需要相互连接。我们很幸运,Bing能够做得“还不错”,并坚持至今。

  很多东西在一开始是看不透的,比如微软做手机,还有Windows对平板免费这件事,要早两年的话就会更成功。这些都是马后炮,在当时,面对那么多现有的业务,你很难看透。

  浅度学习能力是生存技能

  我很相信一句话,叫“干一行、爱一行、专一行”。人们常说我的兴趣是这个,但我在浪费时间做其他事情。在我看来,这些都是托词。谁都不知道这辈子到底适合做什么,那么多职业也不可能都做一遍。

  最重要的是,不管你做哪一行,一定要(给自己)有正反馈,就是小表扬、小鼓励,不然很难继续下去。我的很多学生后来就不参加SIGGRAPH了,因为论文总是不中。最后杀出来的学员,都是夸出来的。我有个非常优秀的学生叫孙健,他每年投两篇中两篇,最后一年投两篇中一篇就没兴趣了,从此就不参加了。

  我现在已经很少做一线的事,但还是坚持看一些自己喜欢的课题。站在我这个位置,最主要的问题还是要学得快、学得广,因为微软研究院有很多方向,我必须对整个计算机科研发展有很好的大局观。

  举个例子,两年半之前,我不知道量子计算是什么。现在,我个人的判断是10到15年以后,量子计算一定会应用开来。所以上星期,我们宣布成立微软量子计算部门,还调了一个公司副总裁专门负责这件事情。我们下定决心要进入这一行,这也是我过去这段时间学习思考得出的结论。

  从整个业界来讲,现在开始也要对量子计算这件事情充分重视。不是说量子计算机马上就能出来,也不是说它马上就能解决很多问题,但大趋势已经非常明确了,这是一定要去做的事情。

  怎样去学习,从而做出决策?你必须要学得很广、理解得很快。个中诀窍没有别的,就是硬干!你必须多读东西,所以一个很重要的能力就是快速阅读能力。在这方面,我最佩服的就是盖茨。他有句话,叫ferocious reader,读得很凶猛。

  一年半前,跟盖茨一起吃午饭的时候,我问他一年读多少本书?他说70本,平时平均一个星期读一本,暑假和过年的时候还有reading week用来读书,那段时间他就会读十来本,所以一年能读70本书。

  他能读70本,我们至少要能读个7本、10本吧。实际上,我一年大概能读10来本书,至于论文就看得非常多了。我现在管研究院,负责公司技术方面的工作,所以有很多机会可以快速学习。有很多组在他们的领域已经做得很深了,但是要深入浅出地向我讲明白,于是我就很幸运地能学到很多东西。每周,我专门有两小时做Technology Review,去了解不同的课题。最近我决定主抓人工智能,于是接下来每周都会用两个小时去专门审视人工智能的所有方面。

  所以,最重要的一件事情就是快速阅读理解能力的培养。哪怕那件事你本身没有兴趣,也要去做,就是我讲的一定要“干一行、爱一行、专一行”。

  人们喜欢谈“深度学习”,那是对机器的,放在人身上都是瞎忽悠,没几个人真能做到。我们更应该做的是浅度学习,你不可能对什么东西都有深度理解,一个人能干好一行就很了不起了。

  快速浅度学习的能力,才是一个人真正需要掌握的生存技能。不仅对于高管,对于其他所有人也都需要。就好像一个学生不可能所有学科都很好,他有两门课很好,就很了不起了,如果第三门也很好,那就非常了不起了。但是这样最多也就能保持到高中,再到大学就不可能了。上帝很公平,你的时间和精力有限,不能同时专注太多东西,但至少可以对很多东西保持一定了解。

  最终到底选择哪些事,有可能只是看当时的风怎么吹,我们其实大都是风口上的猪。比如当初我在专业上选择计算机,完全是偶然的。高考填志愿时,我父亲回到家,拿了份《参考消息》,说你应该报计算机,报纸上说有个东西叫计算机。那是1980年,大多数人都不知道计算机为何物的时候。结果我本科还没学到计算机专业,后来去了卡内基梅隆计算机学院,又进了微软,才算是入了行。

  能够创造潮流、引领潮流的人是极少的,绝大多数人应该学习的是发现潮流、赶上潮流的能力,这是很重要的。你去问那些真正引领了潮流的人,为什么能够引领,他也讲不出来,往往是人去配合环境。

  永远不能失去危机感

  从小到大,其实我一直是想当大学教授的。现在在企业里,也许年纪大了,退休后应该去做个小学校长。因为那时候做科研已经做不动了,在公司待着,决策推出来是错的,程序编出来有很多BUG。那你总得想想,一辈子这么多的经验,怎么样能传授给下一代?我觉得自己还有很多可以做贡献的地方。

  可能因为在教师家庭长大,我对教师这个职业是充满着敬仰的。人类的进化发展,其实都是一代代人传承而来的。传承也是我们对下一代的义务。有些人像我一样,能在一个位置上影响到一大批学生,我觉得很幸运,很自豪的就是一辈子带了很多很优秀的学生。

  怎样带出优秀学生?具体到公司里,就是所谓人才观。曾经,我确实有些想法,比如所谓“三好学生”——数学好、编程好、态度好,或者有前两好也就够了,态度可以培养。到后来,我觉得每个学生还是不一样。做一流科研,很大程度上要看有没有悟性,有些人突然就悟了,有些人弄了半天也不悟,突然一悟又非常强。

  后来我跟人开玩笑,说收学生就像生孩子,收了就得培养出来,不能塞回去。有一次我跟太太讨论怎样培养孩子,很头大,想来想去也没什么高招。我们是相对富裕的家庭,孩子连吃苦的机会都没有,不像我们小时候在乡下长大,是完全不一样的成长环境。

  最终我们觉得,可能只有两件事情是比较重要的:第一就是正直、诚实,首要还是教会小孩正确的价值观。第二就是勤奋,要孩子明白任何东西都要靠自己努力刻苦争取到。

  对待人才也一样。你考察一个人,他能在微软通过三轮面试,IQ肯定都没有太大问题,你就要看看这个人有没有一种自己想努力向上的精神。我喜欢学生和员工保持一种饥饿感,这个很重要,这样他才能不断地保持向前的动力。

  有一年,我在SIGGRAPH上出了非常多的文章,一个在美国做教授的朋友打电话给我,开玩笑说我中了这么多篇,别人会恨我的。放下电话,我想,为什么我们还这么努力呢?可能因为我们是中国最后一代吃不饱饭的,永远有一种危机感和饥饿感,而一个人永远不能失去危机感。

  那时候我想,也许微软真的是这样一个环境:不很努力拼命做科研的话,过两天也许就没有你了。结果还真的这样,接完电话过了几天,我就被赶出研究院去做产品(进入Bing团队)了。

  回到美国做产品后,我发现世界上有一件事情是非常简单的,就是people bring people。人与人之间的吸引力,才是聚拢人才的不二法门,一个行业大牛在这里,你能跟他学几招就很了不起。特别是对于年轻人,还在快速成长期,非常希望能跟身边的人学习、吸收很多东西,大家找工作时都希望能有这样一个环境。

  所以,最了不起的事情就是打造这样一个环境,让大家觉得来这里能够学习更多东西,事业更上一层楼,甚至有人跟你一起合作,提供充足的资源,让你做更大的事情。

  创新关乎生死存亡

  任何一个单位永远都需要补充新鲜血液,这也是我很喜欢大学的原因。大学里的平均年龄是一个常数,一届人年纪长大了,又换了一届,新人进来又是这个平均年龄,非常了不起。

  对于公司来讲,年轻不光是年龄问题,还是心态问题。我非常喜欢我们CEO讲的Growth Mindset(成长心态),他说不要老觉得自己什么都知道,而是说什么东西我都可以再学习,前者叫做knower,后者叫learner。

  所谓老了,就是人的心态。有这种心态的公司,就出问题了。我在现在这个位置上,必须要“忽悠”大家去创新。我一直在跟公司领导层尤其是高级领导层讲这样一个概念:你一定会被颠覆掉,不论成功的公司或产品,所有东西都一定会被颠覆掉,或者被别人颠覆,或者被自己。就像所有纪录都是用来被破掉的,是一样的道理。

  具体到公司层面,我们永远要想,Windows这么成功了,Office仍然很成功,但是如果我们不创新就会被颠覆。竞争对手有很多了不起的产品,我们真正有希望成功的地方,可能一是对方创新不够,或者走了一条错路;二是我们自己的东西一定要做得很好。

  这种想法,对于站在现在位置的我当然是比较容易,但是具体到产品线的人,他们光是把产品做好就很了不起了,根本没有精力、时间去想那么多。所以我们之间一定要多做交流,公司有研究院的好处也体现在这里:有一批人不断地去思考这样的问题,然后带领其他人。

  在微软,特别是和研究院有关的事情,我们跟不同的产品部门特别是一些重要的产品部门,都有非常畅通的沟通渠道。在微软,几乎所有产品设计过程当中,都会主动邀请微软研究院的同事参与其中,让他们一起想想能颠覆的地方在哪里。比如要用到语音的话,研究院的人可以告诉产品部门3年以后语音能做到什么地步,这些需要真正懂技术的人帮你解答。

  我们也设立了相关机制,以确保领导层知道做出了什么新东西。比如每年有专门向“十一常委”做的汇报,指出那些最有可能颠覆的东西,让领导了解情况,而后做决策。

  我们和比尔(盖茨)也经常见,他跟我们讨论的都是比较技术的问题。他今年60岁,身体很好,脑子很清楚,还老在修理我们,经常就产品的方向、路线和大家争论得面红耳赤。他觉得很多东西我们做得不够好,要求比较高。我也觉得自己不够狠,对手下的兄弟们要求很不严格。

  很多时候,颠覆的不仅是技术,还有商业模式。微软的首席经济师非常出名,他原来是加州大学理工经济系系主任,后来去了雅虎做首席经济师,然后到谷歌,最后被我挖过来。我跟他说,你在谷歌完全是浪费时间,他们根本不需要你,商业模式已经清楚得不能再清楚了,你还是来微软吧,因为我们都不清楚。我们在转型,又换了新CEO,你应该来。现在,他的各种建模做得非常好,对公司有很多贡献。

  这样的颠覆和创新,于我们而言关乎生死存亡。每个人都知道不创新就完蛋,要么产品不赚钱被关停;要么就是产品赚钱,不创新也不行。资本主义最大的好处就是一定有人跟你竞争。

  有人说微软研究院一直在做不计产出的研究,这是一种误读。实际上,从研究院成立之初,我们就一直强调两件事情对公司非常重要:其一就是要把计算机科研做到极致;另一个就是要尽快地把科技转化到微软的产品当中。

  到了最近,除了前述两点,我们还有一个很重要的使命:公司在转型,整个高科技界比如软件、互联网都在一个新浪潮下。这正是研究院对公司、对行业做出更大贡献的时机。所以我加了第三点:颠覆技术,创造新的商业——因为前两点我们已经做得相当不错,所以在最近两三年,我更鼓励大家注重这第三点。

  其中到底有什么样的颠覆性技术是别人没有想到的,到底有什么了不起的商业模式,对我们很多做研究的同事来讲都是很大的挑战。但我很有信心,因为微软研究院也有很多人对产品和市场很有感觉,又和很多的产品部门联系紧密。所以,微软最大、最近的转变,可能就会来自研究院。

  王坚说,微软研究院像幼儿园,没什么用,但代表未来。这个只有一定道理,因为一开始成立的时候,没人知道我们能长多大,确实像孩子。但是到今天,20多年过去了,成熟到这个地步,已经有一些丰收的可能了。

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