【专访】百度张亚勤：“人工智能”不是一项明天就能赚100亿的能力

在这次互联网大会上，“百度”两个字总能与“人工智能”出现在一个句子里。

而百度公司总裁张亚勤一天内在大会的两个论坛上现身，其演讲也紧紧围绕“人工智能”与“智能出行”这两个主题。在台上，张亚勤用百度取得的成绩告诉了我们另一个事实：人工智能虽然很火，但仍然只是冰山一角。

在采访前，我一直在会议厅门外等待。会场内喧哗声一响，张亚勤不一会儿就推门而出，步伐显得有点急。但他还是乐呵呵地跟我打了招呼，一起直奔采访间。

其实，我对张亚勤的印象一直与电影《万物理论》中的年轻霍金有一点重叠：同样都是少年成名，同样都是学术天才，也同样都是标准的理工男。但相比起谈起“人工智能威胁论”滔滔不绝的霍金，张亚勤的骨子里却带有一些着迷于探索未知世界的浪漫主义色彩。

他告诉我，不仅仅是百度，人工智能也应该是我们的未来。

实话讲，对于百度的人工智能战略，嘲讽者其实远多于认同者。撇开百度其他业务不谈，仅2015年的百度人工智能测试作弊事件就被业界权威MIT科技评论大肆“表扬”了一番：

“百度不惜违反规则也要吹嘘自己的结果，足以证明在机器学习取得成绩对他们而言有着多么重要的意义。”

但2016年7月，同样是MIT科技评论，却把“2016全球最智能50家公司”的第二名给了百度。而这个榜单上，Google（母公司）位列第8。

对于这个让人有点摸不着头脑的结果，张亚勤给了我一个低调却又谨慎的答案：

这可能是对我们付出的一种鼓励与回报吧。另外我们的各项测试还不错，但成长潜力也仍然很大。

这个回答其实颇具技术派的气质——给了就拿着，不给也没什么关系。我们在一直在搞研发，就是想变得越来越好。

确切来讲，作为百度云计算的新掌门人，张亚勤的压力不可谓不大，在阿里云与腾讯云率先进入赛道的当下，百度云总是会被嗤笑为“百度竟然有云？” 但张亚勤似乎毫不在意：

“马拉松才刚开了个头，阿里云或许走得早了一些，但那么长的一段路，谁能先到终点现在根本说不清。”

不相信百度的人可能依旧会选择不相信；但选择相信的人或许会选择信任张亚勤。这位曾贴着“微软‘标签的技术派精英代表人物之一，其名字本身或许就代表了百度打算撸起袖子大干一场的决心。

有人说，磕磕绊绊一路走来的百度或许这次真的选择孤注一掷——成为一家人工智能公司。

它挖来了吴恩达，挖来了张亚勤，一个季度就能耗费别人一年的研发费用，创立了专注于AI、AR与VR的独立风投公司，并由李彦宏亲自挂帅……

先不说能不能成功，至少我们应该相信，百度“文艺理工男”的内核还是在的。

以下为专访整理实录：

问：百度被《财富》杂志列为深度学习4巨头之一，而且在《MIT科技评论》杂志评选出的50家全球“最聪明”的公司中位列第2，甚至排在Google前面。其实这个结果还是引起了一些争议。您认为百度目前的人工智能技术处在一个什么样的阶段？或者说是有一个什么样的地位?

张亚勤：无论是《财富》还是《MIT》的评价，应该都是对百度的一种鼓励和认可吧。这几年百度在这方面的投入还是看到了回报。

人工智能不仅仅涉及到算法，它还关系到数据与应用场景。在算法方面，我们与这些巨头应该基本处于一个水平线上。

而在应用场景方面，我们实现速度可能比较快，比如度秘、医疗大脑以及无人车。其实这也应该被看作是国内企业的一个优势——“我有个技术，那我可以很快把它拿来用”。

另外，语音识别以及图像识别，我们在国际上获得的评测结果都不错。这不是哪一个公司自己评的，这些都有数据和模型可以考证。就像品鉴红酒一样，你把很多牌子的酒拆掉标签全部放在桌子上，然后进行盲评。能被夸，至少我们这方面做得还行。

但就像我之前说的，从人工智能的应用来看，现在还是处于一个初步阶段，未来我们在这一领域还有更多的机会可以挖掘。

问：所以说，由于是初步阶段，因此还不能实现商业化对吗？

张亚勤：我们其实一直在给大家纠正一个观点，很多人会觉得如今人工智能突然爆发了，所以马上就应该赚钱了。想一下，人工智能其实已经有60年的历史了。虽然在过去20年里已经被应用到不同的场景中，但真正的突破则是在过去10年中发生的。

比如语音识别，这是最基础的功能之一，商业模式肯定要结合应用才能谈。而百度达到97%的准确率说明这个功能可以被应用到更多现实场景中，譬如搜索与推荐系统。

我们习惯用“电”来做一个类比。你说“电”值多少钱？它的具体价值要体现在“干什么”上。譬如电灯、电车、家用电器以及所有与电相关的东西。

现在人工智能这项基础能力已经在开始商业化了，但你看到只是冰山一小角，它的潜力非常大。不是说你今天用这个技术，明天赚上100个亿，后天就没了？这是一个渐进的过程。

问：之前看有媒体报道百度无人车第3级别（L3）与第4级别（L4）的差别其实就在于有无激光雷达？可以用这种说法吗？它们之间有什么具体的不同？

张亚勤：它们之间还是有很大差别的，不单单是激光雷达。

L4一定是完全无人的，这个级别要求非常非常高，容错率极低（基本不能犯错）。而L3是在特定的场景下来辅助人类驾驶员的。因此他们之间虽然有些东西可以共享，但会有很多不一样的地方。

首先是地图的精准度不一样。L4的地图是厘米级，而L3的地图是分米级；定位的精准度不一样，基本上也是厘米级与分米级的差距。

第二是感知能力。L3也有毫米波雷达，在高速公路上行驶没有问题，但到了城里面，在各种混合的路况中，就需要人来处理。但L4就需要适应所有路况，譬如顶部的激光雷达（64线）就需要感知200米范围内的事物，而两边的小激光雷达（16线）就负责扫描周围的盲区。

第三差别是，两个级别的车是否需要依靠云端分析来做出决策。L4无人车需要根据路况及环境立即做出决策，绝对不能将信息传到云端再作出反应，万一车断线了怎么办？而L3既可以在线也可以离线。当然，L4的数据也可以传到云端进行分析和训练。

从这几点来看，两者的逻辑不一样，设计的出发点也不一样。

当然，在未来L3可能会“进化成”L4，但百度选择走两条路，一条是与各大厂商进行合作（有点像如今的各大传统汽车厂商与特斯拉），另一条是百度要打造一个全新的东西（像Google一样直接研发完全自动驾驶汽车）。当然，这两个级别车的技术、平台与数据都是可以共享的。

问：现在非常流行“出海”，譬如一些手机厂商的动作就非常引人瞩目。百度其实也早就开始“出海”，而且成绩也不错。在推行国际化战略的过程中，百度打的“产品牌”有哪些？

百度的主要输出产品就是“移动app”，算是软件工具包吧。比如百度的地图与日文输入法Simeji，都在不同的国家实现了原生增长，而获取用户成本其实很低。

再比如我们的浏览器，有很高的流量，可以为那些拉美国家的广告商提供很多变现机会。同时它也可以连接当地的服务，譬如Facebook，可以更好地为当地人服务。总之，我们的“移动产品矩阵”是在与当地进行生态融合后再去攻占市场。

此外，已经有数据预测今年中国出海旅游的人次会达到2亿，这一庞大人群在海外也需要地图与支付软件的帮助。而我们的地图与支付软件本来就有着先天的中国基因与优势，在融入当地生态后，地图软件通过不断采集数据可以为中国游客提供更加流畅的服务。当然，他们也是百度地图国际化战略中的潜在目标人群。

问：上个月百度云计算品牌刚刚进行过战略升级，开始发力企业云服务。但是从入局时间来看，很多人认为百度发力的时间已经晚了。而且百度云还将与阿里云、腾讯云以及国外的微软与亚马逊进行激烈的市场争夺战。与这些对手相比，百度云的服务是否具有优势？是否有自己独特的目标与业务模式？

张亚勤：百度出生在云里面，搜索就是最大的云。SaaS也好，公有云也好，里面的很多技术其实是搜索公司（Google）自己做出来的，只不过当时都认为做这个是为了给我自己服务，而不是像现在很多公司那样开放给企业用户。

现在，我们想把基础设施开放给B端客户了，我们天生有这个优势，这是第一点。

而第二点是，早期的云，拼的是计算、存储、带宽、虚拟化，这些都是基础设施，含金量比较小。在基础设施（我们的基础设施是最大的）的基础上，我们应该继续往上面走，譬如百度大脑与云计算的结合。

客户用我们的云服务，就同样可以使用我们的语音识别、图像识别、自然语言翻译、人工智能的算法等等技术。而我们也想把这些东西通过云的方式提供给大家，这个就是我们最大的优势——人工智能+大数据+云计算。

所以我们不是拼价格，拼存储量（我们的存储量本身就是最大的），是真正在拼技术。譬如我们的营销云，里面有很多有价值的数据与商业逻辑，可以帮助公司客户更好地去营销，很多AI工具都可以同时使用。

此外，在多媒体方面，我们在视频领域的数据是最多的（譬如爱奇艺等等），所以在直播、转码及流媒体方面也具备很大的优势。现在很多家流媒体公司其实都用百度云做直播。

你如果关注国外，就应该知道Google现在也正在发力云服务，其实他们之前也没有想到要做这个，只不过看到了这个领域有了可行的商业模式才选择进入。你会发现，我们这两家公司的战略和路径其实是有点像的。

就像你说的，阿里“出发时间”比较早，但如果看这个整体市场，云的发展潜力还远远没有挖掘出来。我举个例子，你看马拉松有42公里，阿里也许跑了1公里，我们可能跑了0.5公里，跟很多公司一样都在中间，下面还有41公里呢。我们的优势会显现出来，机会其实还有很多。

问：早在2014年一些“人工智能威胁论”就已经甚嚣尘上。霍金与马斯克都发表过相关言论。主要论点围绕着“失业”“安全隐私”等方面展开。而就在前天Web Summit发布了一份报告，称有93%的投资人认为未来人工智能将导致大量人员陷入失业状态。奥巴马也曾因这个问题公开表示过自己的忧虑。您认为人工智能会带来这些问题吗？如果有应该怎样解决？

张亚勤：如果说人工智能威胁人类和掌控人类，这个说法可站不住脚。那些算法不都是code嘛。而且它们在某些领域本身就是比人类强，譬如汽车就是比人跑得快，甚至自行车都比人跑得快。

但有些问题，企业、政府以及社会的确需要去认真考虑。比如说，人工智能出现后有些工作的确可能会消失。特别是那些可重复的工作（包括体力和脑力）。譬如翻译员、低层次的文章编辑以及流水线工人甚至很多司机与客服的工作都会消失。

但是从整个人类发展来讲，这是个好事儿。每一次技术革命都能推动人类的生产力，人有更多时间去享受生活，做的工作也会更有创意。

人工智能是一个大的趋势，即便中间会出现一些小的问题，也还是值得我们为之努力。我曾经在今年的达沃斯论坛上提到过这个问题的解决方法，譬如为他们提供必要的培训，让他们有一个平滑的过渡时间。从长远来看，我是比较乐观的，也愿意相信人工智能。