李彦宏：工程思维讲求“妥协”和循序渐进

　　10月23日，北京大学新工科国际论坛在北大召开。会上，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏受邀发表主题为“化繁为简，从科学思维到工程思维”的演讲。

　　演讲中，李彦宏分别以百度搜索的出世、特斯拉与谷歌Waymo发展自动驾驶的路线区别、百度自动驾驶技术的演进为例，阐释科学思维与工程思维的异同。

　　李彦宏回忆说，他刚回国创业做百度搜索时，要求团队1秒钟出搜索结果并排序，当时的业界标准是3秒钟。团队人员对他说“做不到”，因为每个搜索词可能相关的网页数以百万计，如按相关性排序同时还要响应用户的并发访问请求，按当时的软硬件条件无法实现。

　　李彦宏当即提出解决方案：“只排序前1000个结果”。他说，这是向工程思维妥协，这种妥协的结果就是每天数亿人都可以享受信息触手可得的便利；不妥协，百度搜索就永远只能是一个实验室产品。

　　在自动驾驶技术实现的例子中，李彦宏认为，Waymo是科学思维，想做到L5级别自动驾驶之后再去扩张规模；而特斯拉是用工程思维，先实现L2级别，在部分场景下自动驾驶（如高速跟车、变道以及停车场自动泊车等）。目前来看，特斯拉更为成功。而百度也是采取特斯拉这种“渐进式发展”的路子。目前，百度在一些路况简单的场景下提供自动驾驶出行服务，目前百度无人车已累计接待超过40万人次。

　　“把复杂问题简单化，知道妥协、知道循序渐进，是工程化思维和科学化思维的主要区别。”李彦宏说，当前的教育科学化思维多，工程化思维少，希望北大新工科能在这方面多重视，多培养有工程化思维的人才。

　　李彦宏还提出，他认为未来10年人工智能领域将有八项关键技术，会实现从量变到质变，分别是自动驾驶、数字城市运营、机器翻译、生物计算、深度学习框架、知识管理、AI芯片和个人智能助手。

　　李彦宏说：“这八项技术的突破，将会广泛改变人们的生产和生活方式，这是我深信不疑的，而这八项技术也将是百度坚定投入的方向。”

　　我读书的时候，北大是没有工科的，出国留学学的是计算机科学，同一个学校还有一个计算机与电子工程系，这两个系又分属科学学院和工程学院，所以总觉得科学和工程还是有挺大差别的，后来离开学校进入工业界，关于工程方面的理念和思路，都是在工作中慢慢学会的。

　　可以说，缺乏工程思维是我们北大毕业生的短板。2000年我回国创业，早期的创业团队也有不小的比例来自北大。在讨论工作的时候，经常能看出工程思维和科学思维的差别。比如搜索结果的排序，我要求1秒钟出结果（那时候业界标准差不多是3秒钟），团队跟我说做不到，用户搜一个词，比如“电子商务”，网上带有这个词的网页可能上百万个，按相关性从第一个到第100万个排序，还要支持大批用户的并发访问请求，是不现实的，况且我们是个小公司，算力资源有限。

　　我说不对呀，谁让你们从第一到第100万去排序了，哪一个用户会翻到第10万页结果去看？你们的算法只要能从无数网页中找到最相关的1000个结果并且按相关性排序就好了，我们只需要让用户翻10页即可，真找不到他想要的，换个搜索词就好。

　　你看，这就是做工程和做科学在思维上的差别。我们的同学受的是科学的训练，就要从第一排名到第100万，我工作了几年，就知道妥协，只排出前1000名就好。

　　一个近期的例子是自动驾驶。用科学思维去做，就是一步登天，做到L5再去扩规模，进行商业化，Waymo就是这个路子。可是很多图灵奖得主级别的人都说，L5太难，再过几十年都不一定能实现。

　　用工程思维去做，就是循序渐进，先在部分场景下实现自动驾驶。特斯拉采取了这样一种方法，它先做到L2，在高速上跟车，变道，在停车场实现自动泊车等等。

　　这个路子成功了，市场非常接受，车子大卖，每天无数的人开着特斯拉的车子为他们免费采集各种数据，特斯拉因此有了无人比拟的超大规模的自动驾驶相关数据，所以投资者都认为特斯拉做成无人驾驶的概率更大。与此同时，特斯拉还靠卖车赚了不少钱，形成了良性循环，汽车工业也因此出现了百年未遇之大变局。

　　特斯拉的路子是一种工程化的思维逻辑，是对一个科学问题的妥协，是自动化程度的渐变，从L2希望逐步迈向L3、L4、L5。但这是不是唯一可行的渐变方式呢？

　　现在在任意场景下的全无人驾驶做不到，全国500万公里的道路上，一步登天实现无人驾驶做不到，那么能不能先从那最简单的5万公里、10万公里做起？技术上来说，在人车混行比较少的地方，在大家都比较遵守交通规则的地方，在红绿灯设置比较合理的地方，已经可以实现全无人驾驶了，我们可以在这些地方先跑起来，在实际运营的过程中不断学习，不断提高，逐步扩大无人车服务的地域范围，这样也能走到L5。

　　百度就采取了这样一个渐进式的路子，我们为此专门成立了一个运力公司叫“萝卜快跑”，为大家提供自动驾驶出行服务。今天在北京亦庄、广州黄埔，在长沙，沧州等不少地方，普通用户都是可以打到萝卜快跑的无人车的，而且很多时候还免费。今天，我们的无人车已经累计接待了超过40万人次。

　　知道把难的问题转化为简单的问题，知道妥协，知道循序渐进，我认为是工程化思维和科学化思维的主要区别。我们的教育科学化思维多，工程化思维少，希望北大新工科能在这方面多重视，多培养有工程化思维的人才。

　　当前，全球科技创新进入空前密集活跃期，新一轮科技和产业变革正在重构全球创新版图，技术应用之快超乎人们的想象，新工科建设也在这样的背景下应运而生。

　　去年，我曾提出过一个判断：未来十年，人工智能领域将有八项关键技术，会实现从量变到质变，分别是自动驾驶、数字城市运营、机器翻译、生物计算、深度学习框架、知识管理、AI芯片和个人智能助手。这八项技术的突破，将会广泛改变人们的生产和生活方式，这是我深信不疑的，而这八项技术也将是百度坚定投入的方向。

　　技术成果的诞生，源于百度多年来对技术的压强投入。作为一家以技术立身的企业，百度连续多年保持着超过15%的研发投入强度，去年核心研发投入占营收比重达到21.4%。我曾经说过一句线块钱的时候，我们会投进技术里；有1个亿，我们会投进技术里；有100个亿，我们还是会投进技术里。

　　最前沿的技术浪潮是等不来的，我们必须提前10年、20年去投入和布局。举个例子，八年前，当百度决定投资自动驾驶技术的时候，我们认为它是人工智能最工程，将彻底改变人类出行和生活。得益于长远布局和创新路径选择，在专业研究机构排行中，如今百度自动驾驶技术处于全球领导者阵营，也是这一阵营中唯一的中国企业。

　　创新的事业呼唤创新的人才。着眼于未来产业应用，我也希望能加强校企双方的联动，我们相互学习，共同成长。在这方面，百度也做了很多探索和尝试。从2015年起，我们连续七年支持教育部产学合作协同育人项目，旨在为高校培训师资力量，累计投入超千万教学及科研基金。我们在700多所高校，累计培训了3000多位高校教师，并且参与编写了一系列人工智能教材。

　　当年，我到美国读书，很喜欢人工智能这个新兴学科。但我的教授却评价说，这个没用，实用性差，工业界不认可，你靠这个找不着工作。

　　从当初“学人工智能找不到工作”，到今天“不学人工智能几乎找不到工作”，技术发展对人才培养提出了更高要求。往前看一点，布局早一点，我想这也是新工科建设要义所在。

　　新工科人才建设，一方面重在培育师资，另一方面重在提升学生的核心能力。我认为，新工科时代的人才，必须要具备三方面能力，就是创新、跨界和开放。

　　20多年前，我从美国回国创立百度时，曾希望像硅谷创业公司一样，能招到一批拥有5年左右工作经验的工程师，但最后招到的几乎是清一色的应届毕业生，因为那时候互联网是新生事物，还没有学校能培养出对口的技术人才，更别提有经验的工程师了。

　　我们当时面临的所有问题，都需要年轻人自己想办法解决，而解决问题的过程，就是创新。最后，这批员工很多成长为公司核心骨干。今天，在百度员工中，超过6成是研发人员。正是这些富有创新思维的年轻人，怀着用技术改变世界的梦想，从一行行代码开始，创造了今天的百度。

　　在自动驾驶、AI芯片这些领域，我们的业务是提前8年、10年去布局，而人才培养要比业务布局更早。这些领域的技术背后存在学科交叉和跨界，因此更需要有跨界思维的人才。我们已经建立完善起复合型人才培养机制，鼓励更多人才跨领域、跨角色流动。我们坚信，只有人才综合能力提升了，企业才会更有活力，百度的技术实力才能始终走在行业前列。这也是我想说的，年轻人要敢于跨界，主动跨界，为未来投资。

　　大家可能有所体会，人工智能技术越来越复杂，但应用却越来越简单，这很大程度上是因为行业倡导的开源开放理念。比如百度打造的国内首个自主研发、功能丰富的产业级深度学习平台飞桨就是开源开放的。开发者不需要学习人工智能理论，也不用从头编写算法代码，就可以高效地进行应用的设计与开发，这也大大加快了人工智能技术落地的多样化和规模化。比如，有一个12岁的小学生，尽管不懂编程，但通过参加飞桨直播课程学习，成功开发出一款AI程序，用来检测口罩佩戴是否标准。目前，飞桨平台汇聚了来自各行各业360多万开发者。

　　当下的中国，无疑是科技从业者最好的时代。我们有足够多的技术应用场景，有着全球最为完备的产业链供应链，有着不断完善的新型基础设施，有着培育领军人才和战略科学家最好的土壤，大规模的创新成果必然会在中国涌现。

　　不久前，中央人才工作会议强调，要打造大批一流科技领军人才和创新团队，发挥国家实验室、国家科研机构、高水平研究型大学、科技领军企业的国家队作用，围绕国家重点领域、重点产业，组织产学研协同攻关。

　　正如北大老校长蔡元培先生所说，“教育者，非为已往，非为现在，而专为将来。”在这里，我也想向大家郑重承诺：在未来5年，百度将为社会培养500万AI人才，为国家战略科技力量建设，持续贡献，不辱使命，不负时代。