百度总裁张亚勤：AI时代，应该多领域结合创造新业务

在2016年11月的世界互联网大会后，百度总裁张亚勤接受新浪科技的采访时，提到现在人工智能大脑有四个模块，一个是语音和图像；还有一些视频；还有一个是自然语言对话；还有一个叫做用户画像。

以下为整理主要观点：

1、基于百度掌握的大数据、云计算和深度学习算法，把人工智能技术应用到各种具体场景下只是时间问题；

2、在医疗领域应用人工智能，不仅是基于团队兴趣，也是业务需要和用户需求；

3、目前百度在云计算、深度学习算法和大数据方面的能力，能够在医疗、金融、教育等领域都推出人工智能大脑；

4、百度的增长点，除了搜索，链接服务，还有4个增长点，一个是云，一个是车，一个是国际，一个是垂直业务；

以下为新浪科技专访百度总裁张亚勤的对话（节选）：

新浪科技：之前有想过这么快就坐上无人车吗？

张亚勤：这个速度比我想象的要快。这也是机器学习的好处，机器学习一个车所收集的数据，你所学到的决策，它马上可以大规模复制，所以这个是相乘的效果，不是一个复制给多少个，它是这个一乘复制所有人。比如说我有一百辆车，每辆车收集的东西是不一样的，然后它是集合效应，然后“啪”就放到了一百多个车哪里，一百个车同时进行收集数据，进行离线的训练，等于说IQ马上是相乘的。

（拿）无人车来讲，包括上面的激光雷达，今天看到有3个十六线的激光雷达，扫盲区用的。这个是人工智能去挑战的东西，有视觉、有语音、有各种目标、有决策，以及行为规划，数据量其实很大，而且容错率很低。刚才我演讲里也谈到，自动驾驶等级里，L4和L3的区别是，L4的容错率基本是0。L3是一个有限的有条件下的一个自动驾驶的。L4的话，它在以后相当于美国的高速公路，你都可以无人驾驶。到了城区可能有问题，因为有行人的情况，会比较复杂一些。

新浪科技：除了无人车，上一次您和吴恩达博士一起发布了百度医疗大脑。那么下一步的话，在哪一些领域它可能推出类似人工智能的大脑，是按什么节奏，先后顺序是什么样的？

张亚勤：现在人工智能大脑有四个模块，先看这几个功能模块比较成熟的，一个是语音和图像，还有一些视频；还有一个是自然语言对话；还有一个叫做用户画像。这4个东西就是基本的功能模块，但是还有一些新东西不断开发出来，这些东西的组合可以用到不同的场景里面去。比如说度秘就是一个应用。我刚才也说了一下，度秘用语音功能里面去，然后像医疗也是利用知识图谱，包括对知识的理解、对话的逻辑、对自然语言的理解。所以有这样的场景都可以被克服。

里面的原因和逻辑是，机器可以很快把目前的资料都读了，人读则很慢，机器自己去读文献、去读病人病历，全部都读下来，它可以去查各种资料，就像AlphaGo，它基本上把棋谱都读了，读了之后还可以理解它，也可以结构化，把这种模型和模式找出来，任何有这样的东西，都可以用。

那医疗大脑来说，你比如说医生和病人交互，有很深的专业性，但专业性对于人工智能是一个好事，越专业说明这个数据越可模型化、更模式化，越容易找到里面的标签。

第二点就是自然对话的过程，其实人和对话的效率并不是很高，你可以问很多重复的问题，问了问题之后，他答的可能未必是医生有用的信息，这个对话会消耗很长的时间。如果用机器和人对话的时候，你会发现，机器如果发现是废话，就会跳过去。第二点把流程减到最低，因为至少把医生的时间省出来了，然后最后等医生看到这个机器结果，就知道大致是怎么回事。

然后好处就是说，你做的越多，机器就能做得越好。你看我们系统里面，病人和医生也有对话，它可以学习怎么对话，然后把很多东西综合起来，然后越来越好。

这些东西其实对于基层医生很有好处，因为可能这些医生的水平比较低，但他们学到的是专业医生的三甲医院顶级医生的知识。而对这个顶级医生的话，现在是辅助诊断治疗的功能，给作出最后诊断。最后这个诊断信息又可以反馈给基层医生用。这种自我学习、自我完善、自我提高的过程非常好。

现在问诊，我们有一个数据在做这件事。当数据多的时候，可以分成不同的病理种类，比如说这里面有肺病、有高血压、心脏病、冠心病这类型的，有人可能是偏癌的这种东西越垂直数据越多越精确，我想这种东西数据越多，这些是一个方向。

新浪科技：做医疗大脑是因为刚性需求，还是因为说您和吴恩达教授这边兴趣比较大、比较愿意做这个？

张亚勤：这也是个需求。因为我们做“百度医生”快两年。其实我们从一开始就希望做这件事，但刚开始没有那么多数据。刚开始通过挂号、问诊、咨询可以把这些数据收集起来。同时这里面我们也建立一些数据的模型，比如数据挖掘，更多像专家系统类似那样的东西，现在数据到了一定程度可以做深度学习了，否则你这个没法做深度学习，我们现在用贝叶斯用了各种不同的统计模型，也是人工智能，不是深度学习的，多层次的网络。

现在的话，因为吴恩达原来那个团队，他们一直在做这件事，在美国也好、在国内也好，大数据的团队做类似的事情，一直在合作。从开始的产品，更多是研究，到一定程度研究做的相对可以使用，放到产品里面，现在还在不断改进。下面你会看到我们应用到教育方面，里面也会谈到怎么用人工智能的方式，帮助教学，个性化的路径、知识图谱讲这些东西。

新浪科技：总之已经有了大脑，然后百度又有数据方面的资源？

张亚勤：对，以后你可以看到我们有一个最底层的支持，是百度云。目前大脑里面有硬件的基础设施了，有很多算法。然后再上面我们会有各种不同的垂直的应用，比如说教育。大脑方面，有一个百度教育大脑、医疗大脑，各种大脑，各方面都会用。其中应用到风控，就是金融大脑。风控是一个特别典型的对于信用的分析，这是大数据、人工智能和机器学习的长处。

新浪科技：另外今年您分管的百度地图，在国际化业务方面推进很快，背后原因是什么？

张亚勤：对我们来讲，国际化业务有几个方面，一个方面就是要满足一些刚需，看到百度地图在中国国内体验的很好，很多人在使用。到国外之后，发现没法用，打开这个地图没有数据，这是解决急需的需求。所以对我们来讲，很多国家的数据，我们都是用的开放数据，这些数据质量现在还不够高，定位不够准，所以我们在一些华人出行比较多的地方，我们在把这个数据变得更精准。

包括像日本、东南亚包括像澳洲，即我们出行最多的地方。因为这个东西很重要，一个是知道在什么地方，可以定位、可以导航，上面有很多商业的数据，你可以找中国餐馆。可以去买免税商品，你可以叫懂华语的车，加上机器翻译里还有翻译，这个东西我觉得现在每年有将近2亿出行的人次，在2016年是2亿出行人次，所以我觉这是一个很重要的需求。另外我们国际化移动化的矩阵，这个发展相当快，目前已经到了三亿的月活，也有很好的商业模式。所以国际化的团队做的是不错的。

新浪科技：国际化为什么选巴西？

张亚勤：当时选择这个国家的时候，就是希望选一个体量比较大的，一个是移动化程度相对比较高的，移动互联处于快要爆发的国家，当时对巴西是这么一个判断。但是巴西经济很差，所以我们现在在巴西也是布局阶段。比如当时买的那个巴西公司，现在占70%的市场份额，当时是30%。巴西也是过了补贴的阶段，现在也是用产品体验来赢得市场。整个O2O领域都是，以前都是粗放式的，靠流量、靠补贴、靠烧钱经济，但现在都过去了。

其实也是我们最近传递的一个主要声音。为什么Robin讲移动互联的红利，当然这个领域还会稳步的发展，但是过去我砸钱给用户，靠流量这种已经都过去了。智能手机，光靠流量和用户的增长是不够的。现在回归到技术，回归到真正把产品做好，所以百度世界大会主线要谈人工智能，要谈技术作为核心。

新浪科技：今年百度也格外强调云计算的能力，您怎么看？

张亚勤：原来我们等于分成两个，一个是百度云盘，更多是个人，是C端业务。另一个是B端的。我们做云的话，因为百度本身是一个云公司，我们本身就出生在云上。但是做2B端的公有云，是最近一年多不到两年的时间才开始的。

为什么这么晚才做呢？主要就是云在早期刚刚开始的时候，前面几年更多的还是做基础设施，靠计算、靠重组、靠网络、靠数据库，靠基础的设施。这些方面含金量没有那么大，我们这些都有。现在云也在发生变化，也在往上面走，包括Facebook，包括SASS，我们基础设施方面本身就有优势，支持搜索，支持视频，支持这样的业务，本身已经是云文化了。

另外一点，现在B端提供的IS，还要提供更多的技术含量的东西，所以我们现在为什么说我们的云是大数据和AI三位一体的。我们提供的包括AI的平台，像paddlepaddle、百度大脑这些东西，我们都会放在云上面去，云识别，头像识别，云处理，用户的画像，还有商业的逻辑，支持拓扑，全部放在云上面。这个时候我们就有优势了。

做一件事我们到底有什么核心优势？这个地方就是优势。今年会大规模去把云服务推出去，这是百度下面这几年主要的业务和增长点之一。我在世界大会也谈过，我们的增长点，除了搜索，链接服务，还有4个增长点，一个是云，一个是车，一个是国际，一个是垂直业务，比如金融、医疗、教育等这几个大的增长点。而且这里面核心的东西还是技术。刚才我讲，所有差异化还是靠AI的技术，大数据分析技术。如果我们能很好的执行，我想每个领域都有可能打造一个新百度。

新浪科技：在美国大选后，Robin还专门发帖说中国的机会来了。那在人工智能时代，中国有无弯道超车的机会？

张亚勤：如果你看一下PC时代，包括在PC互联网时代，中国公司基本上是跟随的。到了移动互联时代，过去的五年六年，中国互联网公司忽然就发展起来了。为什么？

因为体量大，应用到了很多新的场景，更多本地化，基本上还是靠用户、靠流量，也有一些创新的服务，本身并不靠很多技术的优势。到了人工智能时代的话，刚才我讲的那些红利消失之后，我觉得是中国的机会。为什么呢？

你看人工智能三要素，一个是算法，一个是计算能力，一个是数据。从算法来讲，目前大家差不多，和国外基本上同一起跑线上。比如说现在机器学习的算法，我们百度做的，和微软做的，和Facebook做的，和Google做的，我觉得大家在同一条起跑线上，都是同样一个水准。

国内则是我们做得最好，我不能讲比他们做得好，但是我想也不差，基本上在同样一个level上。但是真正让AI起作用的，真正创新的是三个的结合，是数据和运算能力。运算能力我们相当强，刚才也说了，几十万台服务器，最大的云联网络，GPU、CPU集群。我觉得我们这个是强的，至少也和国际企业有竞争力。

但最重要的还是数据，比如用户的行为数据，包括搜索数据，交易数据，这些知识图谱，每个地方是不一样的。这么多年我们收集这么多数据，在中国一定是有优势的。

所以我觉得在这个时代，而且这些数据本身慢慢映射到别的区域，类似的区域。所以我不能讲我们在美国比微软，Google，Facebook有优势，但是在很多别的地方也许我们更有优势，比如说东南亚，比如说到一些发展中国家，我们中国不会比美国互联网企业像PC时代那样。

而且还有一点，我其实说过，中国的互联网公司这么多年竞争十分激烈，知道怎么竞争，竞争的程度其实远远超过美国，这个也很重要。我们在国内充分竞争之后，出去之后都能打仗了。

所以靠我们技术，靠数据，靠大家这种狼性，中国是有希望。而且你看人工智能，有一个数据，华人在人工智能算法理论技术方面是第一。前面好几位都是华人，这个也很重要，对于中国成为时代的领先者。有些华人可能未必都到中国的公司，没有关系。因为他也贡献力量。

不过对特朗普当选和具体施政，这些东西现在很难判断。因为刚开始竞选和真正的施政方针还是有一点差距的。如果按照他当时竞选承诺的话，我觉得美国是大的退步。包括大选、种族主义这些，国家在封闭，这其实和美国这么多年繁荣的原因是完全180度。

我不认为他讲那些东西他会去实施，第二点我想他想实施，也实施不下去，因为还有国会，包括共和党，对他的政见也不认同。特普朗是一个生意人，是一个buissnessman，是一个商人，我认为他做的事一定要符合一个是国家利益，一个是符合大的趋势。大的趋势是全球化。是人才的流动。

我认为，实在不行美国四年后再把他选下去。所以我不知道，这个有不确定性。但总而言之我认为长期还是靠技术，靠企业的发展，政治的力量是有限的。

新浪科技：您现在百度负责很多的业务，有没有工作权重的划分，或者您自己有没有兴趣和偏好的方面？

张亚勤：一切以公司利益为重。

不过我还是比较喜欢产品技术方面的东西，对营收想得少一点。还是偏多产品和技术。当然每个业务都有商业模式，我认为商业模式本身也很有意思，但比如具体签合同，这些也不是我的兴趣，这些可以做的人多得很。最重要的我还是想一些趋势性的东西，产品的东西，包括技术方面的东西。

新浪科技：还负责了很多创新业务，百度内部或者您自己怎么帮助他们从0到1或者1到100？

张亚勤：靠他们，所以一定要找到最厉害的人。有的时候必须要认识到一点，个人的智商也好，还有你的能力也好，宽度都是有限的。

你可以提供一些建议，一个是产业变化得更快，一个是复杂，那么多的行业，很多是面向消费者，面向小孩的，我不可能都懂，我希望能找到正确的人，给他们赋能，有的时候可能根据我的想法，观察我的经验，给他们一些意见，最终他们要做决定。我要每天做决定，那我太累了。