百度COO陸奇入職已經(jīng)10個月了。

最近陸奇在美國接受YC合伙人Daniel Gross長達一小時的采訪。期間談及陸奇到百度后進行的變革、他如何進行管理、對AI時代生產(chǎn)關系的看法、中美AI研究及商業(yè)化上的差異、兒時夢想等等話題。

量子位撈取其中干貨，對順序、措辭有所調(diào)整，并補充了一些背景信息形成下文。

工程師文化=產(chǎn)品爛？

加入百度前陸奇曾是微軟執(zhí)行副總裁。在他眼里，百度和前東家微軟，以及他聽朋友描述的谷歌，有一個非常相似的特征：

非常重技術、非常重算法、大規(guī)模計算做得非常好；產(chǎn)品非常弱，對用戶需求、人類需求的理解非常弱。

而這種“偏科”帶來的結果就是，這幾家公司技術都很不錯，但陸奇毫不避諱地說，這些公司總的來說，產(chǎn)品做得不好。

微軟為什么沒辦法轉(zhuǎn)型移動？我們超級努力的工作，什么都試過了，買了諾基亞、開發(fā)了Cortana。但是，說實話，做出來的產(chǎn)品很爛。這是因為有肌肉記憶，陸奇總結。

所以在AI這件事上，陸奇最推崇的榜樣是曾經(jīng)被嘲笑“技術很落后”的亞馬遜。他曾經(jīng)在接受《連線》采訪時說，在人工智能競爭過程中，我明白了更重要的是把握正確的應用場景和生態(tài)系統(tǒng)。

于是，陸奇到百度后也一直在謀求對“工程師文化”進行變革，想讓這家公司更加“以產(chǎn)品為中心”，更理解用戶需求，特別是在移動端產(chǎn)品上和AI產(chǎn)品上。

治療“偏科”的藥方，簡單來說就是關注產(chǎn)品，關注用戶。

陸奇對工程團隊的定位是“達到目的（dì）的（de）手段”，而這個“目的”，就是服務于用戶。他給工程團隊和團隊領導者的建議有兩條：

一是必須關注產(chǎn)品。工程團隊要注意產(chǎn)品的使用情況，它現(xiàn)在的用途、各種場景下的使用模式，預測它未來的用途。

他如此強調(diào)“目的”，是因為不將工程能力放到產(chǎn)品之中，將自己沉浸在用戶環(huán)境中，不去理解用戶在怎樣使用產(chǎn)品、這些使用方式將來會如何發(fā)展，就無法真正構建出強大的工程系統(tǒng)。

二是要對價值、商業(yè)有所理解。這是因為很多時候，工程工作都是需要資金和分發(fā)驅(qū)動的。工程團隊要理解商業(yè)模式，盡早地理解商業(yè)是怎樣對產(chǎn)品、工程能力產(chǎn)生影響的，也擁抱商業(yè)模式帶來的挑戰(zhàn)。

對百度的產(chǎn)品團隊，他基本上還是很滿意的。

陸奇說他回國生活、工作8個月，感觸最深的是中國產(chǎn)品經(jīng)理“更哲學”，和美國的產(chǎn)品經(jīng)理相比，他們會更深入地去思考。另外，中國產(chǎn)品研發(fā)團隊的領導們更強調(diào)自我反思，特別強調(diào)產(chǎn)品人的自我成長，對自己認知能力的提升。

他曾經(jīng)認為美國公司里有更好的產(chǎn)品經(jīng)理，不過現(xiàn)在他說：在百度和其他中國公司遇到的產(chǎn)品人，平均水平要比美國強。

關于如何激勵員工們做出好產(chǎn)品，陸奇很欣賞騰訊內(nèi)部的賽馬機制：任何重要項目或者創(chuàng)新領域，他們都會同時投入兩三個團隊，分別去做同一件事情。

有中國特色的AI研發(fā)

美國人民面對中國人民（反之亦然）有個問題似乎是標配：

中美兩國的公司，擁抱人工智能的姿勢有什么不同？

從百度離職的吳恩達現(xiàn)在甚至不需要等人開口問，就自己時不時地講一下。陸奇當然也會被問到，如今他在百度已經(jīng)10個月了，對于中美公司做AI的差異，也頗有心得。

他說，這種差異主要是在環(huán)境上，中國在AI技術開發(fā)和商業(yè)化上有結構性的優(yōu)勢。

原因很簡單。這一波技術大發(fā)展和上一波有一點本質(zhì)上的區(qū)別：數(shù)據(jù)扮演了非常重要的角色。舉個例子，比如說你還有1萬名非常優(yōu)秀的工程師，甚至100萬名，如果沒有數(shù)據(jù)，一樣造不出非常好的圖像識別軟件。

就好像我們在成長的過程中通過眼睛耳朵等“傳感器”觀察世界、獲取“數(shù)據(jù)”，從而獲得知識一樣，現(xiàn)在AI的核心也不是寫代碼，而是構建具有學習能力的算法，讓軟件、硬件從數(shù)據(jù)中學習知識。

“我的觀點是，數(shù)據(jù)將成為AI時代最主要的生產(chǎn)資料。從歷史角度來看，在農(nóng)業(yè)時代，土地是首要的生產(chǎn)資料，你會看到人們的一切活動都是圍繞土地展開的，所有戰(zhàn)爭要爭奪的，也都是土地。而到了工業(yè)時代，主要的生產(chǎn)要素是各種各樣的設備，當然還需要資金、人力；到了AI時代，最重要的生產(chǎn)資料是數(shù)據(jù)。”陸奇說。

數(shù)據(jù)和中國的“結構性優(yōu)勢”有什么關系呢？答案是：中國的社會經(jīng)濟政治形態(tài)和美國不太一樣，在某些領域，獲取、利用數(shù)據(jù)會容易得多。

因此中國的環(huán)境也就更適合開發(fā)AI技術，并把這些技術商業(yè)化，用到面向市場或者社會的應用上去。中國的“結構性優(yōu)勢”指的就是這個環(huán)境。

而說到AI研發(fā)的方法途徑，可能中美會有一些文化上的差異，但中國和硅谷公司的基本態(tài)度是一樣的，這個因素的影響，并沒有環(huán)境因素那么大。

說到中美差異，美國人民往往會想到中國政府從頂層架構上對AI的支持。早在今年3月，百度就在政府支持下牽頭籌建了首個國字頭AI實驗室：“深度學習技術及應用國家工程實驗室”。

本周，科技部還宣布了首批“國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺”，包括依托百度公司建設自動駕駛國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺，依托阿里云公司建設城市大腦國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺，依托騰訊公司建設醫(yī)療影像國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺，依托科大訊飛公司建設智能語音國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺。

陸奇在訪談中，也提到了百度和政府圍繞Apollo自動駕駛開放平臺所進行的合作。

比如百度正在建設一種無人車駕校，幫助判定無人車屬于哪個等級，就像人類考駕照一樣。另外，雄安新區(qū)的基礎設施建設上，百度和政府也有所合作，想要讓自動駕駛汽車更容易在這座新城進行部署。

陸奇說，政府投資意愿很強，也非常愿意支持自動駕駛汽車這種人工智能應用。在未來三到五年內(nèi)，中國將有機會以各種形式實現(xiàn)自動駕駛技術的商業(yè)化部署，有機會超越其他國家。目前，無論是直轄市、省政府還是中央政府，都認為這是中國汽車行業(yè)的機遇。

中國的汽車產(chǎn)業(yè)目前還沒有真正強大的技術，中國政府非常愿意采取自主創(chuàng)新的驅(qū)動方式，使中國汽車工業(yè)成為世界領先的產(chǎn)業(yè)，政府支持是個重要因素。

陸奇說：“如果你把所有這些努力結合在一起，我非常相信在未來三到五年內(nèi)，我們將會看到中國比其他市場能更大規(guī)模地部署自動駕駛?！?/span>

5-10年出頂級基礎研究

雖然對中國在AI技術發(fā)展和商業(yè)化的環(huán)境優(yōu)勢，以及中國政府支持AI研發(fā)、支持自動駕駛行業(yè)的態(tài)度都非常有信心，但說到中美在突破性基礎研究上的差距，陸奇則顯得沒有那么樂觀。

陸奇在國內(nèi)和不少同事一直在討論這個問題，他們的看法總結起來并不樂觀：要說像DeepMind、OpenAI那樣想頂層的、為學科開疆拓土的研究，未來幾年內(nèi)都不太可能在中國產(chǎn)生。

這大概是因為中國的整體環(huán)境、文化還不能很好地支撐這類研究，中國的社會經(jīng)濟環(huán)境依然沒達到美國那樣，不太能真正吸引那些世界級的，純粹由對知識的追求，對自由想象的渴望來驅(qū)動而進行學術研究的人，主流的追求仍然是個人名望、經(jīng)濟回報，而這些追求會對人造成束縛，讓人看得不夠遠，追求的夢想不夠大。

但也不是沒有一絲光明。中美科研界頂級梯隊之間的差距正在縮短，不少美國頂級高校，斯坦福、普林斯頓等等大學培養(yǎng)的研究人員正紛紛回國，加入國內(nèi)的頂尖高校。

陸奇和他的同事們認為，未來5到10年，就會有頂級的研究工作出自中國的機構，他也希望未來5到10年，中國能出現(xiàn)像OpenAI、DeepMind那樣的真正在為通用人工智能或者其他前沿領域做開創(chuàng)性工作的研究機構。

現(xiàn)在的中國，已經(jīng)有了孕育這種頂級科研機構的土壤。大公司的研究院就是其中之一，百度、阿里巴巴、騰訊都在花重金投入到企業(yè)研究院之中；同時，國字頭的實驗室和頂級高校所做的也越來越多，在私有領域也有很多這方面的討論。

陸奇說，其實我們可以想象甚至創(chuàng)造一種新型的研究機構，將企業(yè)的研究院、高校和新生代的研究機構融合在一起。

百度有個更簡單的辦法：硅谷人才充足環(huán)境好，那就去硅谷搞個研究院。

中國一直是個人才出口國，大量優(yōu)秀的人去了美國，有些回來了，有些留在了國外。陸奇說百度相信，中國這個經(jīng)濟體，有機會成為頂級人才的進口國，百度硅谷研究院就算是這樣一個前哨站。

提供普通研究者、研究機構得不到的計算資源、數(shù)據(jù)，那些世界頂級的研究者自然會來。

為了在美國吸引人才，百度在非常積極地資助MIT、斯坦福、CMU等等美國頂尖高校的計算機系，和它們合作。陸奇為自己的團隊設定了一個目標：這些頂級高校的PhD畢業(yè)時，百度要成為他們找工作時的前5個目標之一。

研究院設在哪、員工來自哪國，都不重要。只要研究的問題是針對中國市場，并有機會全球化的，就行了。

Two More Things

第一個送給可能會被陸奇面試的同學。

陸奇在這次訪談中談到了他在招聘、面試的時候，看重什么樣的特質(zhì)。

其實對應聘者的要求，當然主要取決于崗位，不過陸奇專門談到了自己招人時所看重的一種能力：

真正理解未來的主流用戶和產(chǎn)品使用模式，特別是要深度理解人類的需求。同時，他還希望應聘者能穿透噪聲，理解驅(qū)動人類這些需求的暗流。

陸奇說，越來越多的工程工具都成熟了起來，產(chǎn)品開發(fā)方法論成熟了起來，這些東西，都成了做好裝盤端上桌的菜?，F(xiàn)在真正擺在第一位的，是真正理解人類、預測人類需求、對某種環(huán)境中的體驗做出想象的能力。

百度這么缺產(chǎn)品經(jīng)理？

不見得。陸奇說，就算不是招產(chǎn)品經(jīng)理，他也同樣會尋求這類特質(zhì)。這些這些看似專們針對產(chǎn)品經(jīng)理的要求，其實是面向幾乎所有崗位的。

他認為，“產(chǎn)品敏感度是每一系列工作的中心，無論你做銷售、市場、工程師、還是HR，如果你理解產(chǎn)品，都能有助于把你的工作做得更好。”

第二個送給百度的工程師們：

陸奇說，他很久沒寫過代碼了，但是你們寫的代碼，他還是一直在讀。對于那些核心的算法、系統(tǒng)的基礎，他必須理解所有細節(jié)，達到能和最好的架構師等角色能旗鼓相當進行辯論的程度，能探討為什么要這樣設計。

這種方法，其實是和比爾·蓋茨他老人家學的——據(jù)陸奇說，Excel的基礎代碼，蓋茨可能比任何人都懂。

來源：新浪 成都軟件開發(fā)公司