11 月 18 日，據《晚點 LatePost》報道稱，騰訊優圖實驗室（X Lab）負責人、騰訊傑出科學家賈佳亞已經於 11 月 15 日離開騰訊，而他的下一步，則是回到曾經任職的香港中文大學繼續任教。
從學術界到騰訊優圖實驗室
賈佳亞是在 2017 年 5 月 15 日加入騰訊的。
在加入騰訊之前，他主要在學術領域從事研究和教學工作。從履歷上來看，賈佳亞教授在香港科技大學獲得計算機科學博士學位，在微軟亞洲研究院做一年半訪問學者後，2004 年加入香港中文大學計算機科學與工程系，2010 年升任副教授，2015 年任香港中文大學終身教授。
賈佳亞教授任職期間發表過逾百篇頂級會議和刊物論文，是前期和中期計算機視覺最著名的專家之一，研究方向為計算機視覺、圖像計算和處理、機器學習等，最廣為人知的成果是圖像去模糊算法，以及 2016 年帶隊在 ImageNet 比賽中拿下了 Scene Parsing（語義分割）的冠軍。
雷鋒網 AI 科技評論瞭解到，賈佳亞教授本人就一直對圖像有很濃厚的興趣，所以即便 20 年前計算機視覺還是完全冷門，他也決心投身這個領域。賈佳亞教授很注重技術的應用，在他看來計算機視覺方面大量的研究都是由應用需求激發的，是為了解決實際問題而開發技術，他也把計算機視覺方法得出跟人類的自然視覺匹配的結果看作重要的關注點。
2017 年 5 月 15 日，賈佳亞宣佈了加入騰訊優圖實驗室的消息。騰訊優圖實驗室是國內領先的機器學習研發團隊，研究圖像處理、模式識別、深度學習，主要關注應用層面，在人臉檢測、五官定位、人臉識別、圖像理解等領域都積累了完整解決方案和領先的技術水平——值得一提的是，當時騰訊優圖隸屬於騰訊社交網絡事業群。
雷鋒網瞭解到，賈佳亞加入優圖實驗室有三個主要原因，都能為他的研究方向起到助力：
他自己與工業界有很緊密的聯繫，樂於為研究項目開發方法。在騰訊優圖會有很多新的研究項目，而優圖目前的研究方向也跟賈佳亞教授的方向非常吻合。
他在多年研究中培養了許多創造性技術，希望把這些技術更好地發揮在工業中，轉化為生產力。
優圖依託騰訊平臺，有非常豐富的應用場景和海量的數據可以用於研發，是具有強大資源的實驗室，多個領域也有產品落地。
對於賈佳亞的加盟，騰訊副總裁樑柱表達了對持續提升AI的技術能力和應用場景的期待，而賈佳亞教授也希望依託騰訊社交網絡的海量數據進行研究，拓展應用場景。在接受雷鋒網採訪時，賈佳亞表示：
我希望能做一條新路出來。如何在企業吸引到最好的科研人員，同時幫助企業將做出的成果用上，這是我自己提出的一個新課題：在企業做研究。
賈佳亞在騰訊的困難和挑戰
當時，對於在優圖實驗室的計劃，賈佳亞教授已經有自己的想法：由於專利問題，過往的許多技術不會考慮直接搬到騰訊，所以他更想建立新的團隊、研發新的技術，利用自己在自然圖像視頻的智能識別處理技術方面的成果與優圖實驗室優勢互補，進一步推進技術的應用。
2017 年 6 月，在接受雷鋒網採訪時，賈佳亞也曾經表示，優圖的發展有兩條路，一是往高精尖走，二是積累實力，擴充能力，希望有研究的突破，開發最新的算法，也希望能做更大的場景，讓團隊達到實現城市級規劃的能力：
我的目標，是在短期或者中長期範圍內，讓優圖依賴雲平臺做城市級規劃的項目，從城市級的開發或管理層面，讓雲和雲結合起來。比如管理超過 10 萬級、百萬級的攝像頭規模。這對我們的技術絕對有挑戰，絕對不會是技術出現後就可以在各個層次的數量上解決問題。
在加入騰訊的兩年多時間裡，賈佳亞的研發團隊涉獵多個領域，包括開展具備篩查青光眼能力的“覓影” 項目，開發能將手語實時轉換成文字的 AI 手語翻譯機等。
其中，2017 年 10 月，在賈佳亞的帶領下，優圖實驗室在 ICCV（國際計算機視覺大會，計算機視覺頂級會議之一）上，共計入選 12 篇論文，居業界實驗室前列，其中 3 篇被選做口頭報告，該類論文僅佔總投稿數的2.1%（45/2143）。2019 年 3 月，優圖實驗室 25 篇論文入選全球一流計算機視覺會議 CVPR2019 的成績，備受業界矚目。
在這兩年多的時間裡，相較於很多其他從學術界跨界到工業界的研究者而言，賈佳亞要顯得一帆風順得多。然而，表面上的一帆風順，實則不過是他在背後有一套克服困難和挑戰的方法論。在 CCF-GAIR 2019 大會期間，賈佳亞在接受雷鋒網採訪時表示：
說實話，這兩年我經歷的困難還是很多的，壓力也很大，包括如何找到自己和團隊的定位，如何壯大自己的團隊以及如何在幾年時間裡對公司的業務起到作用等等，我都需要一一克服。而具體如何克服是沒有人給你規劃好的，一定需要你自己去尋找解決方案，這就得依靠自己綜合個人多方面的學習能力去形成一套克服這些困難的方法論了。如果隨遇而安或者遇到阻礙就怨天尤人，其實更關鍵的原因在於沒有用科學的方法去分析造成這個現象的原因。
他還表示：
一方面，在自我定位上，其實在第一年時間裡，我還是一直處於慢慢尋找和探索的階段，在這個過程中，我認為作為一個真正有想法、真正優秀的科技人員，是應該有能力去找到自己的正確定位的，例如，當上層領導的一些安排我不太認同時，我會採取折中的方法，比如說找其他團隊合作，在整體推動項目的同時，又不會過多佔用我這邊的精力。除此之外，我還需要為下面的團隊擋住來自上層的一些壓力，比如說團隊成員有一些公司不一定支持但我認為值得投入做的研究，我還是會鼓勵他們去做。
而另一方面，在幫助公司創造更大價值方面，除了為公司想要做的事情進行投入外，我還會考慮到需要為公司進行科研儲備，這樣的話當需要做一些新的研究時，我的團隊就不需要從零開始，同時也有助於保持團隊的持續創造能力和凝聚力。實際上很多大公司的團隊很容易出現整個團隊撲在一個項目上的現象，這樣就很容易造成對其他項目的投入的缺失。這種指東打東、指西打西，只關注暫時性的研究而不注重儲備的管理方式，非常容易造成團隊渙散的結果。
可見，在企業將做研究，同時幫助技術從實驗室帶嚮應用場景，並不是一件非常容易的事情。
騰訊也在做一道平衡題
對於當初自己加入騰訊的目標，賈佳亞有著清晰的認知，他表示：
我當初來騰訊優圖的一個希望就是能讓我們的團隊進入全球第一梯隊的位置，所以我需要與這樣的團隊對標。與此同時，我也希望能夠在團隊中建立起一個工程師文化，即建立尊重從底層體系框架到分佈式處理、運算以及代碼優化算法等的整套工程師框架和同時具備科研、比賽、技術落地能力並最終能夠形成壁壘的技術和業務團隊。
不過，作為一個從學術界跨界到企業界的學者，賈佳亞對自己的騰訊職業生涯顯然有著別樣的體會，他在 2019 年 7 月 CCF-GAIR 大會期間接受雷鋒網採訪時表示，學術界研究者到工業界需要有三個契機，分別是希望研究能夠推廣、團隊組建和個人興趣，但僅僅有這些還不夠：
如果學術界的研究者具備這三點契機，就值得到工業界來看看，但是後面是否能在工業界呆下去，就還需要擁有很多其他的品質了，比如說，當你從教授的角色轉入工業界後，一些研究工作可能無法按你自己的意願開展，是否能接受？又比如說，公司高層的管理人員可能會更加關注跟業務直接掛鉤的研究工作，你又是否能接受？
如今來看，這些體會都可以說是他最終選擇離開騰訊的註腳。
雷鋒網瞭解到，賈佳亞所在的騰訊優圖實驗室（X Lab）隸屬於騰訊目前備受關注的雲與智慧產業事業群（CSIG），這是騰訊在 930 變革中（在這次變革中，騰訊架構調整，將優圖實驗室騰訊社交網絡事業群併入 CSIG）重新組建的一個致力於產業互聯網業務的事業群組，這個事業群組主要負責 AI 技術向行業應用落地的轉化，尤其是賦能外部傳統行業的合作伙伴。
據《晚點 LatePost》援引知情人士的消息稱，賈佳亞在騰訊 CSIG 的整體任務中選擇了工業檢測領域，然而，這是一個很艱難的領域，雖然賈佳亞很想做出一些成績，但最終在落地方向的選擇上，賈佳亞和騰訊更上層的想法不太一致，同時他的產出也不太有說服力。
可見，這一衝突中其中所出現的個人訴求與公司要求的衝突、技術實現和應用落地的落差，構成了賈佳亞離開騰訊的原因。
當然，從賈佳亞離開的情況來看，騰訊在佈局產業互聯網的過程中，也在對技術研究和產業落地之間的平衡有了更多的重視。據瞭解，騰訊長期重視應用研究和基礎研究，目前擁有包括優圖實驗室、安全玄武實驗室、科恩實驗室、量子實驗室、多媒體實驗室、服務器研發中心、AI Lab、Robotics X Lab 等諸多實驗室或研究中心。《晚間 LatePost》報道稱，很長一段時間裡，這些實驗室的 T5 科學家不需要揹負 KPI 或 OKR，實驗室的考核更多以發表論文數量為參考。但在過去一年，騰訊對各個事業群的效率和損益變得格外看重，其中也包括了上述實驗室。
但顯然，即使是賈佳亞這樣的頂級科學家，進入戰略轉型過程的騰訊也會對其在應用產出方面的貢獻提出一定的要求。
當然，作為一家巨頭，騰訊在基礎技術研究的投入方面並不會由此而變得吝嗇。按照上述知情人士的說法，騰訊會越來越重視基礎研究的投入，但是同時高層也會更理性的思考，試圖找回投入和產出的邊界，保證實驗室在未來有更高效的運作。
可見，在基礎研究投入和實際應用產出上，騰訊也在做一道平衡題。
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