腾讯阿里顶级工程师和普通 985 博导，谁的计算机水平更高，各自强项都是什么？
腾讯、阿里顶级工程师：实战派的集大成者
想象一下，这些工程师就像是身经百战的将军，他们的战场就是我们每天都在使用的各种互联网产品和服务。他们面对的是最严峻的挑战：海量用户、极低延迟、极致的成本控制、快速迭代的需求、以及层出不穷的安全威胁。
强项：
1. 系统设计与架构能力（规模化）： 这是他们的核心竞争力。能够设计出支撑亿级用户、处理 TB 甚至 PB 级别数据的分布式系统，并且保证其高可用性、可扩展性和容错性。这不仅仅是理论上的堆砌，而是基于海量真实场景磨练出来的能力。他们要考虑网络通信、数据存储、计算调度、负载均衡、故障转移等等一系列错综复杂的问题，并且要把它们整合成一个稳定高效的整体。想想微信的实时通信、支付宝的支付系统、淘宝的电商平台，这些背后都是极其复杂的系统架构。
2. 性能优化与调优： 在互联网行业，性能就是生命线。一行代码的优化，在海量请求下可能节省数百万甚至上亿的成本，提升用户体验。他们精通操作系统、网络协议、数据库原理，能够深入到底层去寻找性能瓶颈，并给出有效的解决方案。从算法的微小改进到内存管理的精细控制，再到分布式缓存的策略设计，都是他们擅长的领域。
3. 工程化与生产力： 他们非常注重代码的质量、可维护性、可测试性，以及整个开发流程的效率。熟练掌握各种开发工具、CI/CD 流程、自动化测试框架，能够快速地将想法转化为可落地的产品。他们懂得如何写出健壮、易读、易维护的代码，并且能够高效地协同工作。
4. 解决实际问题的能力（Problem Solving）： 互联网产品总会遇到各种意想不到的问题：突发的流量高峰、未知的 Bug、第三方服务的故障。顶级工程师需要具备快速定位问题、分析原因，并制定有效解决方案的能力。这往往需要深厚的技术功底和丰富的实战经验相结合。他们不是在实验室里做实验，而是在生产环境中救火，而且要救得漂亮。
5. 新技术应用与落地： 他们是新技术最前沿的实践者。当一项新技术成熟时，他们会考虑如何将其应用到现有产品中，以提升效率、降低成本或创造新的可能性。例如，Kubernetes 的普及、深度学习模型的部署优化、新的数据库技术的选型等，这些都需要他们去评估、实验和落地。
学习方式： 主要通过解决实际问题、参与开源项目、公司内部技术交流、阅读大量行业报告和博客来学习和提升。他们的学习更具目的性和针对性。
985高校博导（计算机领域）：理论与前沿探索者
博导们，尤其是计算机领域的博导，他们更像是学术界的探险家和知识的创造者。他们的战场是实验室、学术会议和期刊，目标是探索计算机科学的边界，提出新的理论、算法或模型。
强项：
1. 深厚的理论基础： 他们对计算机科学的底层原理有着极其深刻的理解。无论是计算理论、算法复杂性、形式化方法、还是数学建模等，都有扎实的功底。这些理论知识是他们进行前沿研究的基石。
2. 前沿技术的研究与创新： 他们致力于发现和创造新的知识。例如，在人工智能领域，他们可能在研究新的神经网络结构、更有效的训练算法；在算法领域，他们可能在探索更优的近似算法或在解决 NPhard 问题上的新思路；在系统领域，他们可能在研究新的分布式共识机制或新的内存管理技术。
3. 指导和培养人才： 他们的重要职责是培养下一代的计算机科学家和工程师。他们有能力指导学生进行科研项目，培养学生的独立思考能力和解决复杂问题的能力。
4. 学术的严谨性与深度： 他们习惯于从最基础、最根本的层面去思考问题，并且追求研究的深度和严谨性。发表在顶级会议和期刊上的论文，往往经过了严格的同行评审，代表了该领域的最新突破。
5. 系统性、通用性问题的思考： 相较于工程师关注的具体产品实现，博导更倾向于从更普遍、更抽象的角度去研究问题，试图找到普适性的解决方案。
学习方式： 主要通过阅读最新的学术论文、参加学术会议、与同行交流、设计和执行科研项目来学习和提升。他们的学习更具探索性和开创性。
谁的计算机水平更高？
这个问题真的很难一概而论，因为衡量的标准不同。
从“落地能力”和“解决规模化实际问题”的角度看： 腾讯阿里顶级工程师的计算机水平可能更高。他们能够把复杂的技术变成支撑亿级用户服务的稳定产品，这是对工程能力的极致考验。他们对系统的整体把握、性能调优、以及在资源限制下的创造力，往往是学术研究很难直接达到的。
从“理论深度”和“开创性研究”的角度看： 985高校顶级博导的计算机水平可能更高。他们能够提出全新的理论、算法或模型，推动计算机科学本身的发展。这种能力是纯粹的工程实践者难以企及的。
可以类比成：
顶级工程师： 就像是世界顶级的建筑师和工程师，他们能设计和建造出宏伟的摩天大楼、复杂的桥梁，并且确保它们能安全稳定地运行几十年。他们对材料、结构、施工工艺了如指掌，并且能将复杂的工程项目完美落地。
顶级博导： 就像是物理学家、数学家。他们可能在研究量子力学的新理论、证明某个数学猜想，或者探索宇宙的奥秘。他们的工作为人类的知识库添砖加瓦，为未来的技术发展奠定理论基础。
两者之间的联系与差异：
联系： 优秀工程师的很多能力（如算法、数据结构、系统原理）都源于学术研究的成果。反过来，工程师在实践中遇到的问题，也常常能启发新的学术研究方向。很多博导也曾经是优秀的工程师，或者与产业界有紧密的合作。
差异： 最大的差异在于“目标导向”和“评价体系”。工程师的评价体系更侧重于工程实现、产品稳定性和商业价值；博导的评价体系则更侧重于学术贡献、理论创新和人才培养。
总结一下：
如果你需要一个能迅速搭建起一个支撑千万级日活应用、并且能把运维成本压到最低的系统的人，那么腾讯阿里顶级工程师更可能胜任。
如果你需要一个能提出全新的、颠覆性的机器学习算法，或者在量子计算领域找到突破性进展的人，那么顶级的985博导更有可能。
说到底，他们都是各自领域的顶尖人才，只是在不同的赛道上展现出了极致的智慧和能力。我们不必强行分个高下，而是欣赏他们在不同维度上的卓越贡献。他们的工作往往是相辅相成的，共同推动着计算机技术和应用的发展。
网友意见
谢邀。我目前浙大博导，创过几次业，外面有公司，前Facebook(named Meta now)-er，算是两侧都沾边。
首先题主这个问题里面的计算机水平需要细化定义，因为涵盖面太宽。
其次，众多回答里面很多是一边倒，我觉得还是辩证客观来看待吧。
以下回答非常粗略，我尽可能保持客观，且不针对两侧圈子里面的outlier，不能涵盖真正的大牛组。
第一个层面，工程/科研对比。
- 论工程水平，毫无疑问，互联网行业里面不需要顶尖工程师也可以甩高校太多年了，这是不争的事实，毕竟高校不需要接触到那些对系统要求极高的开发工作，这并不是高校科研的本质。
- 论学术水平，这个事儿上我觉得见仁见智。从学术产出上可以量化的指标就是论文，但是不管是国内还是国外，有多少论文能够成功落地？这不论citation多少或者研究组的段位高低都一样，往往很多时候工业落地的时候仍然用的是最鲁棒且偏简单的方案。因此，本身科研这个东西就不是个短期内可以给出量化效果的东西。从我导师发明了CNN在90年代初，到真正这个东西爆发也等了足足20多年，这就是为什么有些conference设置了”stand of time”奖项，但这些都不是短期内能看到，或者我们在这个时间点拥有的这点儿信息量可以做判断的。
- 诚然，大厂里面确实也在招募很多科学家，这些人的水平我觉得真的没的说。也诚然，很多高校里面存在大把的所谓的战略科学家。但是我想说的是，我们不可能要求大佬们去下地写代码，屁股决定脑袋，难道战略这东西不重要？这可能是比什么都更加重要的事儿。公司的管理层、高校的顶尖人物要做的就是决策，每个决策都是赌博，压力可想而知。就像现在叫zuckerberg去参加fb的coding面试，他肯定一面都过不了，一样的道理。
第二个层面，体制上来说。
- 高校这个体制有没有问题？那肯定是有。众多回答里面也喷了这个点，这个我一定程度上first-hand也看到了一些。
- 但是高校是不是要被一棍子打死？我觉得绝无可能。高校不需要盈利，竞争发生在小圈子里面。但是我说一个例子吧，比如说中美竞争格局逐渐恶化的今天，工业软件成了一个对于我们来说很麻烦的、绕不过去的点。就说核能软件，全中国就两家公司，会有市场化的大厂来做吗？不会。因为在这个软件商业形态下公司根本赚不到钱，ROI的问题。但是如果所有人都不做，这可以吗？那绝对不可以。高校就是这种时候的不二选择了。同样地，包括cad，cfd，各路仿真软件都包含在这个例子里面。
- 总结来说，高校没有市场竞争需要，这从某种角度来说是个问题，但同时也可能是个优势。关键是，怎么指引它做真正的有用的工作，这些涉及到的恐怕不是我的APP有多少用户量这个事儿，而是国家的基本盘稳定。
- 上述有些事儿已经正在发生。
都是顶尖比，那肯定是差不多，只不过高校是科研，研究的方向可能很偏。而bat都是实用技术，这方面，高校不愿意做或者说做不过。bat是不可能把钱都投在短期没有收益的项目上的。虽然大厂都有所谓研究院。
至于普通的985博导，和大公司顶尖，怎么比?
技术源流是这样的。美国大公司的最新技术，来源于欧美高校的最新研究成果。中国大公司技术，来源于外国大公司和外国高校的研究。在民用领域，中国高校对中国企业的影响很低。这些博导们只是提供了优秀的人力资源给大厂而已。
这事我绝对有发言权，已经和普通985学校合作过很多项目了，说句实话根本不用腾讯阿里顶级工程师，基本只要IT行业大点企业在单位排名前30%的工程师，十年以上工作经验，绝对就可以吊打985博导。
和985博导合作过几个项目了，最早06年，整个项目是个信息资源规划项目，之后某顶级人力资源智慧园区，最近智慧康养，还有智慧航运，接触合作了至少985院校5位博士导。
我研究生是从业8年后去念的，他们根本指导不了我……
合作的所有项目，从前期规划咨询方案和落地都是我们做的，他们根本就没这能力。
说一下感受：
1、他们知识体系更新太慢，能成为博士导的至少60、70岁，计算机知识……，研究成功非常传统……
2、他们有太多研究生、博士学生，很多事情弄不着他们动手
3、最主要，他们没有实践的机会和环境，现在云计算、大数据、物联网、人工智能这些需要云和大数据中心，很多普通985学校没有自己的云和大数据中心，底层这些他们没机会研究，更多还是做上面的应用。
相对来说，他们接触上面应用业务的机会能多一些，但是毕竟做落地项目一般最多做小型项目，大型项目和产品研发，推广这些不会轮到院校。
另外，只要不负责项目落地、产品实际推广，他们永远都停留在拿一本书做练习的水平，基本也就是一个新技术做几个小项目练习的层次。
复杂的逻辑，需要不断提升的技术，这种需要更高能力去做的，都是实际项目和产品推广实践出来的，否则大家开始做，照着hello world开发，有啥区别呢？
就像SOA架构现在变为微服务，很多人光看书，能理解背后这架构变化的原因和真正适合应用的场景吗？就是阿里所谓顶级专家，看他们出的书，也能看到他们其实并不理解，前阵嗷嗷提中台，现在张勇又否认中台了，其实一个企业不同类型系统都不应该一类架构……
很多人只是在追逐最新概念，没有实际落地经验，怎么可能提升太多，985博导，特别是IT行业的博导，算算他们的年龄，除非是从事IT行业后转的，否则一直在学校的，差的不是一个数量级的……
提前声明一下避免有些人带节奏，我的本意并不是批判我国高校制度和导师，我认为企业在部分领域的科研水准超越高校是经济和技术发展导致的大势所趋，本质是工业化科研吊打了作坊科研，全球都是如此，这可能是千年未有之大变局，无法直接套用历史结论。而不思进取闭门造车学术腐败之类的问题，顶多算是作坊式科研的弊端之一，都算不上核心问题
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既然限定在普通985博导上了，那我的结论就是没有任何可比性，bat顶级工程师全方位吊打普通985博导，根本不存在所谓比较优势
原因也是多方面的，现在的博导大多发迹于特殊年代，开国大牛的本事传承了个皮毛甚至断代，国外的先进技术和理念又被封锁，导致这一批人哪怕天资聪颖踏实努力，终归巧妇难为无米之炊
更不提很多博导从来没有踏出过校园环境，天天小圈子互相捧脚闭门造车，不知道自己几斤几两。bat工程师是实打实创造效益的，工程能力我觉得根本没有任何可比性。实际情况嘛，读过硕博的同学应该都懂高校写出来的代码一般都是什么水准
甚至理应占优势的学术视野理论水准，高校也逐渐不占优势。除了上面提到的不良因素以外，现在的技术发展趋势正在从天才作坊式科研转向大规模军团化科研，很多数据很多经验，就是要烧钱烧人力的，对人才团队的管理更是极高的挑战。普通博导钱和人力与企业一比根本不值一提，而就算是院士级别能撬动足够资源，往往管理也是一塌糊涂一地鸡毛，产出性价比非常有限。视野和理论都是从实践中得来的，人才是合适的资源和管理滋润出来的，我认为bat高级工程师就算在务虚的方面也超越普通985博导。企业解决的很多实际问题只是技术负责人没空或不方便发文罢了，最后便宜了实习生
其实高校里，搞计算机科学中偏理论方向的非常少。。。
我说一点：BAT有可能会请常春藤名校有科研经历的人去当技术骨干或者高管。但几乎不会有无科研背景的员工纯在BAT干到顶级然后能进985高校的例子。
如果有BAT的顶级工程师能进985高校，原因一定是他们去BAT之前就有顶级高校的科研经历。
单纯的无高校科研背景，纯粹本科毕业就到BAT做技术，然后做到顶级的，完全没可能再进高校当博导。
至于谁的计算机水平更高，很难评判。科研写paper，也绝不是一件没有门槛的事。
我的个人观点，高校教授的天赋点是点在科研上的。计算机水平大概率比不上BAT顶级工程师。但让这些工程师进高校，他们也没法单凭工程师背景进去，只能凭自己之前的学历科研背景进去。
很多同学都比较关心这个问题，到底是在一线大厂的高级工程师的水平高，还是高校的研究生导师，包括博士研究生导师的水平高，作为一名科研工作者，我来说说我的看法。
首先，不论是在一线大厂从事技术研发工作，还是在高校从事科研工作，本质上都是在做创新，只是场景有所不同。
在互联网公司做研发要考虑更多的实际应用问题，要解决大量的工程问题，而在高校做创新，往往会更关注技术体系结构的突破，二者在创新目标上，还是有一定区别的，所以要想判断谁的水平更高，很难有一个统一的标准。
如果从工程实施的角度出发，毫无疑问在互联网公司的工程师会有更多的经验，而如果从科研的角度出发，高校老师会有比较明显的优势。
近些年来，互联网大厂的创新能力在不断提升，凭借大数据和大算力的优势，目前互联网大厂也全面推动了大数据、人工智能领域的创新，从某种程度上来说，目前互联网大厂是创新的主要场景之一，这一点也让不少在高校做创新的老师们感到困惑，不仅国内是这种情况，国外也同样如此。
在今年早些时候，我在与一名阿肯色大学的教授谈论人工智能创新话题时，这名教授用了一个比较形象的比喻，他认为目前互联网大厂已经把在高校做创新的老师推到了墙角，如果不能突破目前人工智能领域创新的瓶颈，高校老师未来在与互联网公司的团队做竞争时，机会将越来越少。
实际上，当前很多计算机大类专业的老师都会与互联网公司做合作，互联网公司提供数据和算力，而老师会带领研究生团队来完成算法设计和验证等环节，这种合作也可以说是一种良性合作方式，我在近些年也积极与互联网公司做合作，这个过程也做了不少事。
最后，如果有计算机领域的学习和科研等问题，可以向我发起咨询。
高校教师先赶上本科生再说吧。
反正孔子学历没我高
这是顶级工程师被黑的最惨的一次。
对对对，你们大厂工程师的CS水平最高了，所以欢迎35岁以后来学术圈当AP啊，学术圈就需要你们这些优秀的人才！把那些在高校里面做科研的AP都卷死，未来你们都是杰青院士！
真！的！是！太！棒！辣！
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