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      李彥宏:未來5年,百度將為社會培養500萬AI人才

      本文作者: 木子 2021-10-23 15:10
      導語:李彥宏:百度用“工程思維”做自動駕駛,無人車累計服務超40萬人次

      10月23日,北京大學新工科國際論壇正式召開,大會以“新時代、新挑戰、新工科”為主題,旨在進一步推動新工科建設,深化全球交流,推進國際合作。百度創始人、董事長兼CEO李彥宏受邀出席并發表題為“化繁為簡,從科學思維到工程思維”的演講。

      李彥宏:未來5年,百度將為社會培養500萬AI人才

      在新工科建設和人才培養上,李彥宏表示,新工科重在培養人才的工程思維,把復雜問題簡單化,結合實際在“妥協”中循序漸進。同時,新工科時代的人才,要具備創新、跨界和開放三大能力。他也建議,要加強校企雙方的聯動,相互學習共同成長。

      在產業實踐與技術落地上,李彥宏以自動駕駛為例,提出百度和特斯拉都是“工程思維”。特斯拉選擇的路徑是自動化程度的漸變。百度選擇的路徑是自動駕駛行駛范圍的漸變,從部分道路的全無人駕駛開始,逐步擴大地域范圍,從而走向L5級的完全自動駕駛。并且,百度為此專門推出了自動駕駛出行服務平臺“蘿卜快跑”,在北京、上海、廣州、滄州、長沙等地開展運營,累計接待乘客超過40萬人次。

      在推動新一輪科技革命和產業變革的技術趨勢上,李彥宏認為,未來十年人工智能領域將有八項關鍵技術,會實現從量變到質變,分別是自動駕駛、數字城市運營、機器翻譯、生物計算、深度學習框架、知識管理、AI芯片和個人智能助手。李彥宏說:“這八項技術的突破,將會廣泛改變人們的生產和生活方式,這是我深信不疑的,而這八項技術也將是百度堅定投入的方向?!?/p>

      李彥宏:未來5年,百度將為社會培養500萬AI人才

      李彥宏表示,當下的中國有培育領軍人才和戰略科學家最好的土壤,并強調未來5年,百度將為社會培養500萬AI人才,為國家戰略科技力量的建設持續貢獻。

      以下為李彥宏演講實錄:

      大家上午好!很高興回到母校,參與今天的新工科國際論壇。上一次回來還是三年前,為北大120周年慶生。今年是我從北大畢業的30周年,本來在8月7號我們87級要在學校有個聚會的,后來因為疫情原因取消了,正在感覺遺憾的時候,收到了咱們新工科論壇的邀請,所以特別高興有機會能來分享一下我這些年做大工程的體會,供大家參考。

      我讀書的時候,北大是沒有工科的,出國留學學的是計算機科學,同一個學校還有一個計算機與電子工程系,這兩個系又分屬科學學院和工程學院,所以總覺得科學和工程還是有挺大差別的,后來離開學校進入工業界,關于工程方面的理念和思路,都是在工作中慢慢學會的。

      可以說,缺乏工程思維是我們北大畢業生的短板。2000年我回國創業,早期的創業團隊也有不小的比例來自北大。在討論工作的時候,經常能看出工程思維和科學思維的差別。比如搜索結果的排序,我要求1秒鐘出結果(那時候業界標準差不多是3秒鐘),團隊跟我說做不到,用戶搜一個詞,比如“電子商務”,網上帶有這個詞的網頁可能上百萬個,按相關性從第一個到第100萬個排序,還要支持大批用戶的并發訪問請求,是不現實的,況且我們是個小公司,算力資源有限。 

      我說不對呀,誰讓你們從第一到第100萬去排序了,哪一個用戶會翻到第10萬頁結果去看?你們的算法只要能從無數網頁中找到最相關的1000個結果并且按相關性排序就好了,我們只需要讓用戶翻10頁即可,真找不到他想要的,換個搜索詞(query)就好。

      你看,這就是做工程和做科學在思維上的差別。我們的同學受的是科學的training,就要從第一排名到第100萬,我工作了幾年,就知道妥協,只排出前1000名就好。

      你妥協了,每天有數億人可以享受information at your fingertips的便利,你不妥協,就永遠只能是一個實驗室產品。 

      工程思維在實際工作中非常重要,也很常見。一個近期的例子是自動駕駛。用科學思維去做,就是一步登天,做到L5再去擴規模,進行商業化,Waymo就是這個路子。可是很多圖靈獎得主級別的人都說,L5太難,再過幾十年都不一定能實現。用工程思維去做,就是循序漸進,先在部分場景下實現自動駕駛。特斯拉采取了這樣一種方法,它先做到L2,在高速上跟車,變道,在停車場實現自動泊車等等。這個路子成功了,市場非常接受,車子大賣,每天無數的人開著特斯拉的車子為他們免費采集各種數據,特斯拉因此有了無人比擬的超大規模的自動駕駛相關數據,所以投資者都認為特斯拉做成無人駕駛的概率更大。與此同時,特斯拉還靠賣車賺了不少錢,形成了良性循環,汽車工業也因此出現了百年未遇之大變局。

      特斯拉的路子是一種工程化的思維邏輯,是對一個科學問題的妥協,是自動化程度的漸變,從L2希望逐步邁向L3、L4、L5。但這是不是唯一可行的漸變方式呢?

      我們認為還有一種漸變方式,就是自動駕駛行駛范圍的漸變?,F在在任意場景下的全無人駕駛做不到,全國500萬公里的道路上,一步登天實現無人駕駛做不到,那么能不能先從那最簡單的5萬公里、10萬公里做起?技術上在人車混行比較少的地方,在大家都比較遵守交通規則的地方,在紅綠燈設置比較合理的地方,已經可以實現全無人駕駛了,我們可以在這些地方先跑起來,在實際運營的過程中不斷學習,不斷提高,逐步擴大無人車服務的地域范圍,這樣也能走到L5。百度就采取了這樣一個漸進式的路子,我們為此專門成立了一個運力公司叫蘿卜快跑,為大家提供自動駕駛出行服務。今天在北京亦莊、廣州黃埔,在長沙,滄州等不少地方,普通用戶都是可以打到蘿卜快跑的無人車的,而且很多時候還免費。今天,我們的無人車已經累計接待了超過40萬人次。 

      知道把難的問題轉化為簡單的問題,知道妥協,知道循序漸進,我認為是工程化思維和科學化思維的主要區別。我們的教育科學化思維多,工程化思維少,希望北大新工科能在這方面多重視,多培養有工程化思維的人才。 

      當前,全球科技創新進入空前密集活躍期,新一輪科技革命和產業變革正在重構全球創新版圖,技術應用之快超乎人們的想象,新工科建設也在這樣的背景下應運而生。

      去年,我曾提出過一個判斷:未來十年,人工智能領域將有八項關鍵技術,會實現從量變到質變,分別是自動駕駛、數字城市運營、機器翻譯、生物計算、深度學習框架、知識管理、AI芯片和個人智能助手。這八項技術的突破,將會廣泛改變人們的生產和生活方式,這是我深信不疑的,而這八項技術也將是百度堅定投入的方向。 

      技術成果的誕生,源于百度多年來對技術的壓強投入。作為一家以技術立身的企業,百度連續多年保持著超過15%的研發投入強度,去年核心研發投入占營收比重達到21.4%。我曾經說過一句話,有1塊錢的時候,我們會投進技術里;有1個億,我們會投進技術里;有100個億,我們還是會投進技術里。

      最前沿的技術浪潮是等不來的,我們必須提前10年、20年去投入和布局。舉個例子,八年前,當百度決定投資自動駕駛技術的時候,我們認為它是人工智能最頂級工程,將徹底改變人類出行和生活。得益于長遠布局和創新路徑選擇,在專業研究機構排行中,如今百度自動駕駛技術處于全球領導者陣營,也是這一陣營中唯一的中國企業。

      創新的事業呼喚創新的人才。著眼于未來產業應用,我也希望能加強校企雙方的聯動,我們相互學習,共同成長。在這方面,百度也做了很多探索和嘗試。從2015年起,我們連續七年支持教育部產學合作協同育人項目,旨在為高校培訓師資力量,累計投入超千萬教學及科研基金。我們在700多所高校,累計培訓了3000多位高校教師,并且參與編寫了一系列人工智能教材。

      當年,我到美國讀書,很喜歡人工智能這個新興學科。但我的教授卻評價說,這個沒用,實用性差,工業界不認可,你靠這個找不著工作。

      從當初“學人工智能找不到工作”,到今天“不學人工智能幾乎找不到工作”,技術發展對人才培養提出了更高要求。往前看一點,布局早一點,我想這也是新工科建設要義所在。

      新工科人才建設,一方面重在培育師資,另一方面重在提升學生的核心能力。我認為,新工科時代的人才,必須要具備三方面能力,就是創新、跨界和開放。 

      第一個關鍵詞,創新。20多年前,我從美國回國創立百度時,曾希望像硅谷創業公司一樣,能招到一批擁有5年左右工作經驗的工程師,但最后招到的幾乎是清一色的應屆畢業生,因為那時候互聯網是新生事物,還沒有學校能培養出對口的技術人才,更別提有經驗的工程師了。

      我們當時面臨的所有問題,都需要年輕人自己想辦法解決,而解決問題的過程,就是創新。最后,這批員工很多成長為公司核心骨干。今天,在百度員工中,超過6成是研發人員。正是這些富有創新思維的年輕人,懷著用技術改變世界的夢想,從一行行代碼開始,創造了今天的百度。

      第二個關鍵詞,跨界。在自動駕駛、AI芯片這些領域,我們的業務是提前八年、十年去布局,而人才培養要比業務布局更早。這些領域的技術背后存在學科交叉和跨界,因此更需要有跨界思維的人才。我們已經建立完善起復合型人才培養機制,鼓勵更多人才跨領域、跨角色流動。我們堅信,只有人才綜合能力提升了,企業才會更有活力,百度的技術實力才能始終走在行業前列。這也是我想說的,年輕人要敢于跨界,主動跨界,為未來投資。

      第三個關鍵詞,開放。大家可能有所體會,人工智能技術越來越復雜,但應用卻越來越簡單,這很大程度上是因為行業倡導的開源開放理念。比如百度打造的國內首個自主研發、功能豐富的產業級深度學習平臺飛槳就是開源開放的。開發者不需要學習人工智能理論,也不用從頭編寫算法代碼,就可以高效地進行應用的設計與開發,這也大大加快了人工智能技術落地的多樣化和規?;?。比如,有一個12歲的小學生,盡管不懂編程,但通過參加飛槳直播課程學習,成功開發出一款AI程序,用來檢測口罩佩戴是否標準。目前,飛槳平臺匯聚了來自各行各業360多萬開發者。

      當下的中國,無疑是科技從業者最好的時代。我們有足夠多的技術應用場景,有著全球最為完備的產業鏈供應鏈,有著不斷完善的新型基礎設施,有著培育領軍人才和戰略科學家最好的土壤,大規模的創新成果必然會在中國涌現。

      不久前,習總書記在中央人才工作會議上強調,要打造大批一流科技領軍人才和創新團隊,發揮國家實驗室、國家科研機構、高水平研究型大學、科技領軍企業的國家隊作用,圍繞國家重點領域、重點產業,組織產學研協同攻關。

      正如北大老校長蔡元培先生所說,“教育者,非為已往,非為現在,而專為將來。”在這里,我也想向大家鄭重承諾:在未來5年,百度將為社會培養500萬AI人才,為國家戰略科技力量建設,持續貢獻,不辱使命,不負時代。

      謝謝大家!

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