腾讯AI Lab:绝悟、开悟到撤销,中国互联网最安静AI研究院的十年沉浮
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你正刷着手机，腾讯元宝在后台安静地待命，王者荣耀的AI对手在模拟着你的操作习惯。可曾想过一个细思极冷的问题：在腾讯那栋灯火通明的滨海大厦里，一群科学家曾经花了十年时间，研究的东西既不是明天能上线的游戏皮肤，也不是下周能变现的广告算法——他们在训练AI打游戏，再用这套打游戏的本事去帮你做病理诊断；他们试图揭开AI决策的“黑箱子”，而自己最终也走进了一个更大的黑色幽默：2026年3月20日，一则冷冰冰的内部通知，为这个中国最安静的AI研究院画上了十年的句号。今天，我们不聊某个具体的AI产品，而是聊聊这个叫腾讯AI Lab的研究机构——它的诞生、成就、挣扎，以及最后的黯然退场。 一、2016年：腾讯的技术焦虑，藏在“Make AI Everywhere”七个字母里 时间拨回2016年4月，那一年AlphaGo刚刚击败李世石，全球科技公司陷入一场集体的AI恐慌——百度、阿里、谷歌、微软都在疯狂扩建AI团队。 中国互联网的注意力几乎完全被移动支付、共享经济和短视频瓜分。但就在这个时间点，腾讯悄悄成立了公司级企业AI实验室——腾讯AI Lab，在深圳落地。 第一任主任是姚星——腾讯内部一位极为低调的技术老将。在成立之初，姚星给出的核心愿景只有简单到极点的七个字母：“Make AI Everywhere”——让AI无处不在。这个使命听起来是在宣誓AI的扩张野心，但它倒过来也暴露了腾讯内心深处那道早已察觉却难以言说的焦虑：腾讯手握微信和QQ，却没有任何一项AI能力能与阿里、百度相提并论。 腾讯AI Lab从一开始就被赋予了三个极为矛盾的任务：第一，做基础研究，发表高水平论文，给腾讯的技术品牌镀金；第二，做应用落地，把研究成果塞进微信、QQ和游戏里；第三，探索前沿方向，为腾讯三年五年甚至十年后的技术路线储备弹药。 与此同时，它还要面对一个核心问题：在腾讯这个产品经理文化占绝对主导的公司里，一群科学家到底该算什么？ 二、王牌项目：“绝悟”——从打王者到看病理 如果说腾讯有一项能拿得出手、同时让学术界和公众都惊叹的AI研究，那几乎毫无疑问，就是绝悟。 “绝悟”是腾讯AI Lab打造的决策智能AI。2019年，初代绝悟在《王者荣耀》中击败了顶级电竞职业选手，一战成名。2021年，升级版绝悟在王者荣耀最高难度级别达到职业水平，论文被AAAI 2021接收。2022年，开源版本绝悟视域（EnemyView）在GitHub上发布，获得超过1000颗星。 但“绝悟”真正出圈的时刻，不在游戏里，而在医院里。 2025年，腾讯AI Lab发布了绝悟的医疗版本——“绝悟RLogist”。这个系统把王者荣耀里训练出来的AI决策能力，直接迁移到了病理全片扫描图像的诊断上。结果是惊人的：阅片效率提升了整整400%，而诊断性能与人工几乎持平。这项研究被国际AI顶级会议AAAI接收。 这意味着什么？一个游戏里的训练框架，被移植到了一个直接关系到人命垂危的诊断环节里。 这正是腾讯AI Lab最核心的技术路线——决策智能，也是它赖以在整个中国AI界站住脚跟的杀手锏。在基本研究方面，团队将深度强化学习与博弈论结合，发展了Multi-Agent强化学习框架，相关论文发表在Nature、Science Robotics等顶刊上。在战略合作层面，绝悟AI已经支持王者荣耀全球DAU超过1亿的“人机对战”模式体验。 而绝悟的开源版本“开悟”，已经成长为腾讯AI Lab的另一个独立开源项目。开悟被用于举办腾讯AI大赛和多智能体强化学习学科建设，为中国AI领域培养了数以万计的决策智能方向人才。 这条路线的逻辑异常清晰：在虚拟游戏世界里验证AI的决策能力，然后迁移到现实世界里同样需要决策的场景——医疗诊断、机器人控制、工业调度。 三、压轴资产：tFold——被遗忘的蛋白质结构预测利器 如果说绝悟代表了腾讯AI Lab在公众眼中的巅峰，那么tFold就代表了这个实验室真正在基础科学领域的最深积淀。 在DeepMind的AlphaFold2震惊世界之前，腾讯AI Lab就已经在蛋白质结构预测领域默默深耕。tFold是腾讯自研的蛋白质结构预测工具，在2020年蛋白质结构预测竞赛（CASP14）中取得优异成绩，仅次于DeepMind的AlphaFold2。 2022年，腾讯AI Lab发布tFold版本更新，在蛋白质复合物预测任务上达到AlphaFold2水平的精度，而在推理速度上甚至更快，因为它需要更少的计算资源。tFold的独特之处在于，它采用了一条和AlphaFold2不完全相同的技术路径——在某些蛋白质靶点的预测上，它甚至能给出比AlphaFold2更准确的模型。 2025年的一则报道以更直白的方式总结了腾讯AI Lab的遗产：过去十年，它先后在决策智能（绝悟）、医疗影像（腾讯觅影）、蛋白质结构预测（tFold）等方向留下了代表作了。 如果把绝悟比作腾讯AI Lab的名片，tFold就是它没有拿出来到处炫的那张学术底牌。它证明了腾讯AI Lab有能力在基础科学的主战场上，与世界最顶尖的机构直接交手。 四、中国最“安静”的AI研究院：开源、学术与那只犀牛鸟 和华为2012实验室的“神秘主义”、达摩院的“高调入世”相比，腾讯AI Lab的对外姿态堪称中国互联网巨头研究院中最“安静”的一个。 它极少开产品发布会，极少主动在媒体上大声量传播，但它在学术界和开源社区的渗透是持续而深沉的。2018年，腾讯AI Lab正式宣布开源“PocketFlow”，一个自动化深度学习模型压缩与加速框架——这项工作的目标是让臃肿的深度学习模型能塞进手机里跑得动。 2025年，腾讯AI Lab推出了全新的开源深度研究智能体框架——Cognitive Kernel-Pro。和当时市面上大多数依赖付费API、闭源商业工具的智能体系统不同，这个框架在GAIA基准全集上开箱即用，全面超越此前最强的开源免费框架，性能逼近依赖付费工具的智能体。 与此同时，腾讯AI Lab还维持着一个名为 “犀牛鸟” 的产学合作计划。2025年度，犀牛鸟专项研究开放了机器学习、自然语言处理、语音及多模态技术、大模型训练与推理优化等领域研究课题，计划立项15到20个项目，为国内高校AI研究提供了稀缺的算力和场景支持。 此外，腾讯AI Lab还运营着多个校企联合实验室，包括与中国香港中文大学（深圳）联合成立的机器智能联合实验室，在机器学习算法优化、计算机视觉应用开发及自然语言处理技术突破三大领域开展合作研究。 五、技术的遗产：那些在你手里默默运行的AI成果 除了绝悟和tFold这两张“王牌”，腾讯AI Lab在一系列方向上都留下了实际落地的技术积累。 在基础研究方向，实验室覆盖计算机视觉、语音技术、自然语言处理和机器学习四大主航道，2023年度犀牛鸟专项研究计划在此基础上扩展到机器人领域。2025年的研究招聘信息进一步显示，团队已在探索构建同时支持视觉、音频与文本的新一代多模态原生架构，目标指向对真实物理世界的深层理解和多模态联合推理。 在社会价值层面，腾讯AI Lab的产学研工作持续覆盖基础研究与技术验证。其公共合作项目涵盖教育部产学合作协同育人项目、投资技术人才的早期选拔、与顶尖高校共同培养研究生，以及举办腾讯AI大赛形成技术影响力辐射——这几个层次共同构成了一张从高校到企业的完整AI人才管道。 腾讯AI Lab的研究还支撑了多项产品的核心体验——语音识别和自然语言处理技术用于微信语音转文字和QQ音乐智能推荐，计算机视觉技术用于腾讯云的人脸识别服务和医疗影像辅助诊断。在游戏领域，除绝悟外，2025年提出的Think-In-Games框架直接把大模型丢进《王者荣耀》里训练，让模型不仅能实时理解盘面信息（英雄、发育、兵线、防御塔、资源、视野），还能打出像人类玩家一样的操作。 六、铁王座为何易主？从姚星到张潼到张正友到蒋杰 腾讯AI Lab的十年历史，不仅仅是一部技术成就史，更是一部领导人更迭史——或者说，是一部组织焦虑史。 第一任：姚星——创始人。他打造了AI Lab的初步研究布局和人才梯队，构筑了实验室初期的基础研究框架。 第二任：张潼——2017年从百度跳槽加入腾讯。在张潼的主持下，AI Lab的研究水平和论文影响力大幅提升，实验室首次确立并巩固了决策智能在全球范围内的领先地位。但2019年初，张潼突然离职，重返学术界担任香港科技大学讲座教授。 第三任：张正友——2019年兼任AI Lab主任，同时掌管Robotics X实验室。在他治下，AI Lab的研究方向开始向多模态、大语言模型和具身智能倾斜。2024年6月，张正友卸任AI Lab主任一职，仅保留Robotics X实验室主任的职位。 第四任：蒋杰——腾讯集团副总裁，曾主导建设腾讯三代大数据平台。他接任AI Lab主任后，同时兼任腾讯大模型负责人，AI Lab的自主性急转直下，加速融入混元大模型的体系之中。 领导人的频繁更迭，不仅仅是一个实验室的人事震荡，更折射出一个更深层的问题：在腾讯这家以产品利润为王的公司里，一个做着基础研究、难以量化产出的AI实验室，几乎无法向决策层自证价值。 一位接近腾讯AI Lab的知情人士透露：“长期以来，该实验室存在归属模糊、考核机制不清晰、研究方向分散等问题”。这些问题在其他互联网巨头的研究院中同样存在，但对腾讯这样一个基因里刻着“产品文化”的公司来说，尤其致命。 七、2026年3月20日：十年一觉，终曲无声 2026年3月20日，腾讯发布内部通知：撤销公司级人工智能实验室AI Lab。部分人员调整至大语言模型部，加入混元大模型团队，向姚顺雨汇报；部分人员进入TEG下属产学研合作中心。 这是短短两年之内，自达摩院被拆并之后，又一场互联网巨头研究院的解散令。 梳理时间线可以发现，腾讯的AI组织架构调整从2025年就已密集启动。2025年初，腾讯将元宝、QQ浏览器、搜狗输入法、ima等AI产品和应用整合到CSIG（云与智慧产业事业群），试图打通AI应用与商业化的路径。2025年底，AI Lab副主任俞栋离职。 而到了2026年3月的财报中，腾讯更是明确将AI作为核心战略，宣布计划2026年对混元及相关产品的投资至少翻倍。资本效率被反复强调——把有限的人才和算力集中投向大模型，是符合商业逻辑的绝对选项。 相比之下，一个研究方向分布在四个大领域、数个产品方向、难以量化短期价值的AI Lab，反而变成了“组织架构合理化”过程中最明显的冗余。 腾讯总裁刘炽平在此前已透露过这次变革的底层逻辑：“在大模型方面，过去几个月腾讯密集进行整个团队的升级和工作流程的重构，目的是让团队更健壮及组织方式更合理”。 从某种意义上看，腾讯AI Lab最终的结局，早在它被定性为“企业级AI实验室”的那一天，就已被注定了：当企业级的应用场景与大模型的算力黑洞合流，基础研究就成了奢侈品。 写在最后：AI的去与留，是什么真正留了下来 腾讯AI Lab、华为2012实验室、阿里巴巴达摩院——三者构成了中国互联网过去十年最有趣的一组对比。 2012实验室仍在稳定运转，它的逻辑是“以防万一”——备胎、容灾、长线基础物理和材料研究，在制裁和供应链断裂的暗流下持续证明着存在的必要性。 达摩院被重新整合，将部分力量并入通义大模型体系，但保留了量子计算、RISC-V、气象大模型等多项基础研究的火种。 而腾讯AI Lab的宿命，或许是这三者中最令人沉默的一个：它栽种了绝悟，栽种了tFold，栽种了开源社区和犀牛鸟——但它终于没能在腾讯的商业逻辑里活过十年。 然而，当绝悟RLogist的算法仍然在病理诊断的显微镜下无声运行，当开悟的代码仍然被数量几何级的开发者改进、重构，当tFold的蛋白质预测模型依然在药物设计的每个环节被调用，问题就已经不再是“一个实验室有没有活下去”，而是——技术和知识，究竟以什么方式延续自己的生命。 腾讯AI Lab用十年时间，下了一盘中国极少有公司愿意下的棋：允许科学家在一个“不考核利润”的区域里，安静地写论文、刷比赛、闯学术关卡。 它的成就是具体的：绝悟在病理诊断中实现400%效率提升，tFold在国际范围冲到仅次于AlphaFold2的高度，开悟框架影响了成千上万名开发者的AI训练认知，十多篇论文发表在Nature、Science Robotics等顶刊，多项成果落地服务腾讯超百款产品。 它的痛楚也是具体的：四次换帅、方向摇摆、不被量化的科研价值最终没能说服商业侧的效率期待。 或许，它的教训比它的成就更值得中国科技企业铭记：允许科学家安静搞研究的空间，从来不是理所当然的——它需要被制度保护，需要被战略给予耐心，需要有人在财报电话会上为一张十年后才开花结果的支票做辩护。 腾讯AI Lab闭上了。但绝悟的眼泪，tFold氨基酸的空间轨迹，Cognitive Kernel-Pro的智能体模块，仍然活在每一个愿意继续前行的代码、数据和学术论文里。 实验室会关闭，但开源的代码不散。那个让AI走进病理科、走进王者峡谷、走进蛋白质三维折叠的实验室，已经用十年，种下了一些十年后自己看不到的种子。 往期深度好文：
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