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1 标准
在Google Scholar中输入公司关键词，然后统计citation >= 2000的人数。
这个方法类似于看个人的学术水平用h-index这里面因为一些人已经换公司但没有改掉，或者一些人没有注明公司，统计存在一定误差，但基本能反映公司对科研的重视程度citation>= 2000 应该算是一个比较高的标准，在国内都具备当高校教授的要求，如果是phd刚毕业就达到2000，那基本属于业界顶牛了。比如Google：
2 结果
- ByteDance: 22
- Tencent:43
- Alibaba:69
- Huawei:95
- Baidu:37
- Meituan:6
- JingDong: 13
- Netease:1
- Xiaomi:5
- Kuaishou:3
- Pinduoduo:0
- Didi:4
- 360:1
- byd:0
- 旷视:5
- 商汤:24
- Google: 1514
- Microsoft: 586
- Apple: 229
- Nvidia: 142
- AMD:30
- Intel:344
- Amazon: 324
- Facebook: 411
- Tesla: 10
- IBM:762
- Adobe:67
- Cisco:49
- OpenAI:41
- EA:1
- Ubisoft:1
- Samsung:275
- Oracle:32
- Epic Games: 3
- Disney:8
- Paypal:0
- Netflix:23
- Salesforce:21
- TSMC:17
- Sony:30
- Visa:15
- ASML:22
- Oracle:32
- Sea:3
- Snap:12
- Uber:20
- AutoDesk:4
- Twitter:12
- Xilinx:8
- Qualcomm:103
3 和市值的关系
4 科研对于公司来说到底重不重要？
比如比亚迪和Tesla在自动驾驶上的科研也无法相提并论，Tesla有最顶级的科学家在研究，但是比亚迪几乎就没有这方面的人才，所以这会导致比亚迪在自动驾驶上远远落后于Tesla，只能在电动车，新能源这个领域和tesla抗衡。
5 为什么国内互联网公司对科研不够重视？
- 国内互联网公司都是移动互联网的产物，如上节第二点提到的，基本不需要科研就能做，靠的是工程开发。
- 国内的顶尖科研人才相比美国少太多，本身就很难有国际顶尖的科研人才加入，这导致了很难产出有影响力的工作，从而导致恶性循环：做开发好赚钱，做研究又做不起来。
6 是不是该重视科研实力了？
这种内卷将无法拿到通往下一波科技浪潮的入场券。机器人，元宇宙以及AI带来的领域革命，这些都非常硬核，没有科研能力只是follow几乎不可能占得先机做出顶级的下一代产品。鉴于有些评论认为公司里不需要research，这里再用VR举个例子。VR涉及到软硬件。硬件上主要是芯片，显示屏，定位等等，软件则涉及到图形渲染，Slam，AI。比如AI，需要研究NLP，渲染，角色动画，GPU加速等等。以上这些很多都是处于需要研发攻关的阶段。比如NLP，我们想要在VR系统中构建一个虚拟人，能自己说话，就需要NLP，怎么让虚拟人说的话和真人一样。再比如渲染，我们想要虚拟人足够真实，就需要研究虚拟人的毛发，皮肤，表情等等如何渲染得更快更真实。这些研究课题和落地直接相关，研究的水平决定了产品的效果。Facebook就有一个顶级的Reality lab来做VR相关的研究，每年发很多篇的siggraph，这些研究最终都有可能应用到产品中，而不仅仅发了paper就完事了。
初审：纪银晓
复审：宋启凡
终审：金 君
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