对话 HBR-C DIALOGUE
百度总裁张亚勤:
AI时代,拿了一副好牌
刘筱薇 | 文 钮键军 | 编辑
从互联时代到智能互联时代,科技创新和商业拓展的机遇何在?未来科技巨头的竞争将集中在云和人工智能上,这是微软夺得全球云业务霸主之后,主流的分析观点。根据微软公司2018年的三季报,微软云业务的收入达到87亿美元,由此,在过去的12个月间,微软在云业务上的收入达到267亿美元,超过亚马逊。
这一判断不仅适用于微软和亚马逊,也不仅只适用于美国,在中国同样适用。为了争夺云市场,各科技巨头纷纷加大了在云业务上的投资,BAT更是各显神通,纷纷打造混合云服务,并加快云计算的升级。目前,阿里云处于绝对领先地位。但或许是微软的成功案例,让百度云的掌门人,百度总裁张亚勤对百度云的未来充满信心。他的理由是,由于市场已经从移动互联时代进入到AI时代,因此,技术优势将使得百度云异军突起。
2014年9月,张亚勤离开微软,成为百度总裁,负责技术体系和新兴业务群组。作为云计算和人工智能中举足轻重的领袖级人物,同时也曾是促成微软Azure云落地中国的核心人物,张亚勤表示,百度云不是简单的云端。承载百度140项人工智能能力的百度云是百度技术输出与赋能的窗口,目前已与金融、通信、制造等行业企业建立合作伙伴关系,在企业级云服务市场具有明显优势。百度云的最新财报显示,百度云的用户数和合作伙伴数都同比增长了3倍,市场营收翻了4倍,用户流量则实现了5倍增长。
2018年11月,在百度世界大会间隙,《哈佛商业评论》中文版主编何刚独家专访了张亚勤。在采访中,张亚勤指出,PC互联网、移动互联网时代已经相继落下帷幕。PC互联网时代,互联网技术迅速发展和IT软硬件基础设施不断完善,因此一批利用技术最先发力的互联网公司占据了市场主导地位,如微软、IBM。移动时代,大量App和平台涌现,人们更多看到的是新产品模式、用户交互模式和商业模式的成功,却鲜见核心技术的突破。百度作为一家以技术为强驱动的科技企业,在这一时期渐失增长动力,成为BAT中市值唯一没有达到千亿美元的互联网巨头。
但随着云计算的行业应用市场的打开和云计算生态的形成,以大数据、人工智能和5G为代表的新兴技术正扩大整个人工智能产业,对多个行业,乃至物理世界和未来生产生活方式都会产生深远影响,并将人类带入AI时代。张亚勤认为,人工智能将是比移动互联网大十倍的市场,而在这一高精尖领域中,老牌互联网企业得益于其基因、技术储备和规模效应,在人工智能产业的竞争中占据了最好的位置。在移动互联时期稍显沉寂的百度也会凭借AI能力,再次引领新一轮工业革命。以下为本次专访的节选。
时代变了
HBR中文版:百度凭借搜索引擎开拓疆土,在进入AI时代后对自身的定位和未来战略发生了怎样的变化?
张亚勤:我们的AI战略是很早就确立的重大战略,也决定了百度现在和未来业务的布局规划,用“百度体”来概括就是“夯实移动基础,决胜AI时代”。我们在人工智能时代已经抢占先机。百度拥有人工智能、大数据和云计算等领域的技术积累,已经在软硬件技术储备、科研配套资金和人才储备具备领先优势。目前,我们主要在推进技术布局和技术在产业中落地应用。我们针对家和车两大场景,分别建立了AI技术平台、DuerOS开放平台和Apollo(阿波罗)开放平台,并以强大的百度云为载体,与钢铁、种植、汽车制造、金融、客服、新零售等产业的公司展开合作,输出ABC领域的先进技术,帮助合作伙伴降本增效——这代表我们已经从传统的消费互联网领域进军产业互联网,大举开辟To B市场。
人物小传
张亚勤
百度公司总裁
张亚勤博士于2014年加入百度(NASDAQ: BIDU),担任百度公司总裁。百度是一家领先的全球化互联网公司,专注于移动、搜索及人工智能,在全球20个国家有超过4.5万名员工。加入百度之前,张博士曾供职于微软16年,其间历任微软全球资深副总裁、微软中国董事长、微软亚太研发集团主席等要职。此前,他曾担任美国Sarnoff公司多媒体实验室主任(1994-1998)和GTE (Verizon)实验室高级研究员(1990-1993)。
张亚勤博士是数字视频和通信领域世界级科学家和企业家,其职业发展过程中拥有60多项美国专利,发表500多篇学术论文,出版12本专著,牵头开发数字视频、网络、操作系统和云计算领域的多个核心产品,为互联网与软件产业做出了杰出贡献。张博士作为自动驾驶和云计算领域的领军人物,同时担任达沃斯世界经济论坛自动驾驶委员会委员。
张亚勤博士在国际上获得过诸多专业奖项和荣誉。1997年他被授予IEEE Fellow,成为历史上获得这一荣誉最年轻的科学家;2017年当选澳大利亚国家工程院(ATSE)院士,也是澳大利亚该年度授予的唯一外籍院士。他曾获得“杰出电子工程师奖”、IEEE“行业先锋奖”、多项IEEE最佳论文奖,并被《IT时报》《CNBC》《商业周刊》《全球商业》等媒体评为亚洲十大CEO、年度最佳CEO、50位全球影响力人物、十大创新人物等称号。张亚勤博士是五家高科技公司的董事会成员,参与过多种国际技术标准的制订,是全球八所领先大学的校董或名誉教授。
张亚勤博士获得中国科学技术大学(USTC)理学学士和硕士学位,乔治华盛顿大学科学博士,并于哈佛大学总裁工商管理项目毕业。
HBR中文版:现在不仅企业在谈“智能化”,国家领导人也非常重视AI的发展。这样的市场前景吸引了大量企业的目光,包括阿里和腾讯也在部署企业级云服务。百度如何争取领先者地位?
张亚勤:我们在PC互联网时期崛起的关键是搜索技术,到了移动互联时期,可能在市场理解和运营方面略输一筹,失去了一些机会。此外,互联网变得封闭,每个大的App实际上都是封闭的小系统,系统之间开放与否取决于商业之间的契约,这在一定程度上给搜索造成了困难。但到了AI时代,整个互联网系统在重构,App将会慢慢被取代,只存在我们所谓的内容或者说内容中的技能。随着藩篱的打开和结构的变化,百度的劣势会明显缩小。
此外,百度的AI技术优势非常明显。我们的“百度大脑”已进化到3.0版本,在图像处理、语音交互、自然语言处理、用户画像、知识图谱等方面均位于世界前列。生态上,百度作为全球最大、最开放、能力最强的AI生态和平台公司,在全球AI开放生态影响力上处于第一位次。可以说,在技术为王的AI时代,百度拿了一副好牌。
Cloud 2.0
HBR中文版:现在搜索对百度的意义是什么?
张亚勤:搜索对百度来说,不论是过去、现在还是未来,都十分重要。AI并非一夜之间建成。搜索是我们过去这么多年里最重要的互联网业务。搜索过程中会产生大量的信息数据,需要结构化并建立数据的知识图谱,所以搜索公司都必须开发云。此外,你在搜索时提出的问题,会得到相应回答,有时是一段答案,有时是一个链接——这是一个很智能的过程。为什么我们会有先发优势?因为我们在业务逻辑的探索过程中,实际上已经综合运用了多方面的AI能力。反过来,我们的业务也是AI应用的天然场景。
HBR中文版:除搜索外,你们开辟的车、家、企业云业务有哪些重要意义?
张亚勤:垂直行业中,车和家是我们特别重要的领域。因为我们围绕这两个场景建立了自己的生态,而生态的成长依托于前端的海量数据——光车的场景每天就有1T的数据保存到后端云中。生态扩大后,我们的云也就会发展起来,分析能力、计算能力和AI能力自然会提升,反过来对前端的支持能力也会加强。
HBR中文版:这是你们内部云的能力,还是面向企业的云?
张亚勤:我们内部的云本身处在行业领先水平。目前,中国云端的三个最大工作负载(workload)——搜索、视频和存储,都是由百度提供。这三个工作负载用到的大型数据中心、大型分布式计算工具、大型数据分析工具等基础设施,我们都已搭建完毕。过去我们做的主要是把计算、存储、通讯、数据,还有商业流程和商业智能等IT技术,变成一种云服务;或者说,用云搭建起公司的整个IT架构。我将这一阶段称为Cloud1.0时期。
Cloud1.0时期,百度的云只是用于内部开发,但现在我们将云开放出来,以云为载体开发多种垂直业务,并与多个垂直行业的企业展开合作,比如教育、医疗、金融、物流、制造业等。将私有云变成公有云,不仅标志着我们向To B市场的倾斜,也促进了云计算架构发生质变和ABC深度的融合与落地。现在云计算已不是一种概念或基础设施,而是在多个行业、场景中加速万物相联。正是从这个意义上讲,我们已经进入了Cloud 2.0时代。
HBR中文版:Cloud 2.0时代出现了哪些重要变化和进展?
张亚勤:Cloud 2.0有三个特点。第一个特点是新的数字化。早期的数字化更多是内容数字化,比如语音、图片、视频,包括商业流程和企业的数字化。新的数字化是对物理世界的数字化。比如最近我们在讲对公路的数字化,在公路上设置各种传感器和摄像头,将现在物理公路变成信息公路。过去大家都在建立虚拟公路,现在你发现随着AI的出现,物理公路和汽车本身都数字化了。人脸和语音识别等更复杂高级的AI技术,加快了物理世界数字化的速度。
HBR中文版:那过去IT产生的数据和现在可能完全不在一个维度上了。
张亚勤:对,所以我要说的第二点是,云会有新能力,不仅仅是提供基础设施,更要提供大数据和人工智能的能力。Cloud 2.0时代,人工智能会作为一种服务,进入各行各业,开发各种新能力和新服务。第三点,整个系统架构或者说云架构的大变革。PC时代的IT产业是完全分布式的,但没有连接。云计算1.0时期,IT又开始中心化了。现在的趋势变化叫做矩阵式架构,即中心加边缘,这一时期的数据爆炸了,不能全部传到云上,所以会在本地做计算,比如自动驾驶中,90%的决定一定在车上做,10%在云上。所以未来的架构既会中心化,也会有分散的地方。简单来讲,云在2.0时代更多提供了AI能力,1.0时期则更多是一种基础设施。
HBR中文版:就中国本土而言,云计算的市场竞争格局会有怎样的变化?
张亚勤:我们从云1.0时期开始讲起。那时,企业就是提供IT基础设施,这个时候谁先发动,谁就有规模效应,后面的企业会追赶得很辛苦。此外,中国云计算市场空间很大,目前不管是阿里、腾讯还是百度,我们所有的云计算服务都加起来市值还很小,可能是美国的十分之一多一些。我想中国以后的市场一定和美国是差不多大,甚至可能会更大一点,所以目前看我们还有很大的发展空间。
HBR中文版:现在的领先并不算真正的领先?
张亚勤:没错。到2.0时代,百度机会更大,因为这时比拼的不仅仅是基础设施,更多的是ABC的能力,也就是人工智能、大数据分析和云的能力。特别是我们将私有云开放后,会更顺应未来的发展趋势。
进军B端
HBR中文版:百度是怎样进军B端市场的?和其他提供企业级服务的老对手相比,百度的竞争底气何在?
张亚勤:百度的AI to C主要通过搜索实现,to B的载体则是云。作为百度AI战略的载体和原动力,百度云是百度大脑的云化,有自己独特的优势。百度云以人工智能为中枢,以大数据为依托,以云计算为基础,全面输出百度ABC技术能力和资源。Cloud2.0时代重点关注人工智能技术结合业务场景,提供智能的解决方案,从同质化的基础云服务竞争上升到人工智能、大数据应用等层面的综合性竞争。现在,我们的ABC已经完成3.0版本的升级,为B端市场提供最全面、最落地的A;最开放、最安全的B;以及持续领先的C。ABC不仅是A+B+C,还是一套可扩展的架构,能够将物联网、边缘计算和区块链等前沿技术灵活地嵌入其中,最终让ABC真正做到无处不在。
百度是AI落地应用行业最广的公司,大力推进To B商业对接。我们针对不同行业差异化需求,推出了定制化的垂直行业解决方案,建设ABC+全产业体系。我们在金融、工业、交通、传媒、消费升级等行业赛道重点部署,开启与垂直领域相关企业的合作,赋能产业伙伴的同时,打开B端市场,完善我们的商业版图。
HBR中文版:你们的合作伙伴会更期待技术共享,还是担心你们进入他们的行业后会加剧竞争?
张亚勤:这个行业刚开始,容量巨大,现在企业更迫切需要“上云”来更加科学和快速地释放企业数字潜力。未来90%的组织都会上云,各行各业需要以云为载体,通过AI脑力获取行业知识,洞悉行业未来可能的方向。这也是为什么百度云要将自己的云开放,帮助企业上我们的云或者建立混合云,从而通过ABC赋能企业级市场。而且如果你目标清晰,就不会和合作伙伴有直接竞争。我们和所有公司都是竞合关系,没有百分之百的竞争,也没有百分之百的合作。
HBR中文版:你们已经开始通过云,融合哪些垂直行业了?
张亚勤:我们在有些垂直行业里,本身就具有一定优势,比如金融业。我们可以为金融企业提供精准营销、智能客服、智能风控和运营优化等多种基于ABC技术的服务。仅人脸识别技术,就已经得到大量应用,比如我们和广发银行合作,共同打造了人脸识别技术通用平台,通过人脸识别技术为金融场景提供身份验证支持。
在和农行的深度合作中,我们将百度大脑AI能力与农行金融业务场景进行了融合,帮助农行构建金融大脑智能云服务平台,支持农业银行智能银行建设转型。基于金融大脑,农行在掌银渠道、集中运营、风险控制、客户画像、精准营销等方面都推出智能应用,极大提升了客户服务体验。百度云支持的人脸活体认证、信用评分、交易反欺诈等功能,进一步加强提高了信用风险和交易风险的管理水平。我们的大数据和机器学习还能制作客户画像标签、产品精准推荐等,充分推动农行的营销业务转型。
HBR中文版:这些能力对金融业这样的基础行业尤为重要。
张亚勤:对。我第二个要谈到的行业是制造业。我们最早开发了一个物联网的边缘计算平台,叫“天工智能物联网”,面向的是机器人、钢铁等行业的企业。在落地时,我们发现很多企业不知道怎么使用,所以我们后面专门做了一体化方案,软件叫ABC Stack,硬件直接放在企业的服务器中去部署。ABC Stack升级到2.0版本后,可以全形态输出140多项AI能力,9个开源开放的大数据服务能力,以及10种计算实例、6类网络组件、3级对象存储等强大的基础云服务能力。
HBR中文版:如何落地也很重要。
张亚勤:对。以钢厂为例。我们之前还没考虑过这个行业,后来发现钢厂的有些流程,比如质量检测,用电脑模型识别分析图像,花费很大人力物力。但这其实是AI的机器学习里面一个很容易的场景。目前机器学习没那么智能,但就分析同类型的海量数据而言还是很聪明的。例如质量检测中,钢的瑕疵有很多图像,我们可以建立AI模型去学习。机器学习之后,检测效果一定是比人好。
HBR中文版:所以要选择可以发挥机器学习优势的行业。
张亚勤:的确。只要行业是垂直的,在模式识别和检测方面,机器绝对要比人厉害。人脸识别已经通过大量数据的训练、模型、参数优化,所以精准度高、节省人力、提高效率。比如在和北京首钢自动化信息技术有限公司的合作中,百度云ABC一体机中的百度云图像识别的功能,能够有效提取红色铁皮、褶皱、孔洞等残次品特征,建立基于机器视觉的钢板缺陷分类模型,可视化呈现钢材缺陷分类结果。在2017百度云智峰会现场,百度云ABC一体机对钢材图片进行现场预测,准确率达99.98%。
另外,客服中也有大量重复的语音问题,这也是展现了语音识别技术和机器学习优越性的领域。我们的智能客服极大程度上减少了人的工作量,而且可以应用在多个行业。比如和东方航空的合作案例中,我们帮助客户构建新一代智能客服系统,从而沉淀知识库、优化运营、降本增效和实现服务智能化升级。智能客服解决方案在渠道、端、内部员工中收集信息,通过接入层将信息交由AI组件层、模型层、数据层组成的智能模块,进行智能化处理,极大提升了信息处理准确率。
HBR中文版:百度也可以利用自身技术开辟新领域。
张亚勤:当然,我们以AI为引擎,促进了信息流、教育、视频等自身业务的智能化发展。比如百度做了大量视频,目前短视频日活跃用户数突破1.1亿,日分发量达30亿。我们的搜索技术能使高质量的视频结果占比达20%,用户通过语音搜索关键词和语句,就能迅速匹配定位到自己所喜欢的视频内容,这大大降低用户的时间成本,提升娱乐体验。用户在百度App中信息流、搜索框入口以及好看视频App、全民小视频App,均可以畅享百度的短视频乐趣。对视频本身的编码、解码、转码、流媒体,包括内容的审核、内容的结构化、搜索、识别中,都有很广泛的AI应用。
“阿波罗”计划
HBR中文版:百度自身的两大业务场景车和家又取得了怎样的进展?
张亚勤:先谈下家庭场景。我们现在的对话式AI操作系统是DuerOS,现在主要通过语音连接,未来会有更丰富的交互场景和系统。DuerOS经过一年多的发展,取得很大进展,目前已经承载在100多个不同的设备,包括我们自己的小度音箱。我们同时和TCL、海尔等厂商在电视等各个不同场景进行多方面合作,一方面是我们自己的产品,另一方面是和合作伙伴一起搭建的操作系统或者平台,上面开发他们的应用和硬件产品。我们的财报显示,越来越多的用户开始习惯用DuerOS进行语音搜索、观看视频、听音乐和操控其他智能家居设备。DuerOS正在连接起家居生活全流程,让我们每一个人在未来都拥有一个私人AI助手。
HBR中文版:大家都知道百度的自动驾驶技术先进,2017年在北京五环路的实验引起了轰动。
张亚勤:百度做车已经快五年的时间了。我们在2013年研发自动驾驶技术时,更多从视觉、感知系统、传感系统、机器学习、高精地图着手。2017年我们做了一个重要的举措,把沉淀的这些技术和代码、平台都开放出来,打造了全球最大自动驾驶平台Apollo。
开放代表一种新模式。当你开放的时候,整个产业,不管是国内,还是全球,对你的态度不一样了。基本上所有大厂商,包括汽车制造厂商、芯片厂商或者一级制造商(Tier1),都愿意跟你对话,因为你没有发起竞争,而是寻求共赢。经过一年半的发展,Apollo取得很大进展,超过我们的预期。
HBR中文版:形成生态圈,对自动驾驶技术的商业化落地极为有利。
张亚勤:对。随着Apollo生态平台不断扩大,我们在L4级自动驾驶汽车的运营经验上持续领跑业界。2018年7月正式下线的自动驾驶小巴“阿波龙”,已经在国内十多个地区展开运营,运行了一万多公里,服务人次超过万人,实现100多天的安全运营。我们还准备拓展车路协同解决方案的落地,与政府部门深入合作,一起构筑全域数据感知与全局实时决策的智能交通体系。我们还会以AI城市的大局观,更全面地解决城市,尤其是超大城市的交通拥堵、城市规划、环境治理等问题。
对整个行业而言,建立生态圈有三大好处。首先我们避免了重复性开发。我们的很多技术不管是通过平台还是通过模块,都可以给大家分享使用。第二,硬件厂商还可以贡献自身技术,只要他们的产品可以嵌到Apollo标准,就能在行业内普及。这就拉动了整个生态的良性发展,形成正向的循环。第三,正因为有Apollo联盟,大家有很多对话的机会。现在不仅是我们单独和厂商对话,所有参与计划的厂商都在一起进行对话,相互给出反馈。这对我们提升Apollo技术和落地也都有好处。
HBR中文版:这个思路就像当年谷歌在手机端做安卓系统的模式,是吗?
张亚勤:有类似之处,但又不完全一样。对比当年的安卓和iOS系统,我们看到谷歌采取的开放系统还是有更强大的生命力,所以这也就是为什么我们最开始希望做自动驾驶领域的安卓。但我近期和二三十家芯片制造商和Tier1的大型厂商CEO交流,发现大家都在革新和寻求突破。一方面整个产业空间很大,有大量新机会,但另一方面各种风险都存在。到底未来是属于技术公司、汽车公司,还是出行公司,谁会有更大话语权?结果还未见分晓。
HBR中文版:为什么着重发展车这个场景?
张亚勤:百度最大的AI场景一开始是搜索,但未来最重要也是最具挑战性的场景是自动驾驶。自动驾驶是我们未来几年一个梦想级的挑战,其中有最艰巨的人工智能难题。AI最先需要解决的是感知问题。你要在汽车里面安装各种传感器,用不同的摄像机等等,实现人类五官的感知。其次是决策,第三点是行动。这些工作必须在实时,以最安全的方式去完成,而如果这件事做成了,AI很多问题就解决了。为什么自动驾驶让大家这么兴奋?因为它很难,但一旦攻克,AI离真正实现就不远了。这像阿波罗登月。登月本身是一种渴望,但要实现登月,你必须对通信技术、材料技术、空间技术、火箭发射技术,包括医疗和食品保鲜技术都有重大的技术突破。
HBR中文版:所以百度将自动驾驶平台命名为“阿波罗”?
张亚勤:对的。
拥抱5G
HBR中文版:5G也是一个划时代技术。你认为,5G会对未来有哪些影响?
张亚勤:5G为AI时代的大规模计算任务架设了新高速公路,是AI时代重要的基础设施。每一次网络基础架构的变革都会催生新的产业。3G催生了移动互联,4G催生了视频,我觉得5G会催生AI产业。也就是说,嫁接在5G基础设施之上的自动驾驶、智能家居、AR等应用将成为新的产业。在3G、4G时代,中国是跟随者,而在5G时代有望成为引领者。
HBR中文版:百度的战略会发生变化吗?
张亚勤:5G时代,百度AI战略落地速度会加快。技术方面,在5G的支撑下,新架构、边缘计算将更好地满足如无人车所需的低延时、高速度、快速决策的功能需求。我们的自动驾驶、物联网及端云一体平台等会有更先进的网络架构、更大的数据吞吐量和更快的数据处理效率。业务布局方面,百度有成熟的AI战略架构。DuerOS、Apollo和百度云构成的“两端一云”会成为新增长引擎。百度还在2018年于国内首发智能边缘,同时完成了在智慧农业、智能制造、智慧城市、智慧金融等广泛落地。5G为我们AI战略落地提供新一代网络支撑。
HBR中文版:百度如何布局5G?
张亚勤:针对新一代5G布局,我们一方面积极推动Over The Edge(OTE)等技术研发和应用。另一方面则探索“5G+AI+边缘计算”的垂直合作模式。我们与Intel共建“5G+AI边缘计算联合实验室”,加速移动边缘计算(MEC)研发;与联通共建“5G+AI联合实验室”;与华为在5G MEC领域战略合作。联合以运营商为代表的网络层、以英特尔为代表的芯片层、以华为为代表的设备层等进行创新布局,是百度在5G时代的新打法。
HBR中文版:为什么选择联合研发的模式介入5G?
张亚勤:这种模式,有助于5G技术的规范化和标准化,也让我们更快实现在云边缘节点、普适服务器、智能终端和MEC节点等全面赋能应用,同时降低互联网应用接入边缘资源门槛,提供不同场景下的边缘解决方案。举例来讲,在无人驾驶领域,我们与中兴和中国电信在雄安开展基于5G的感知共享技术研发,有望在uRLLC标准冻结前,抢占5G市场先机。此外,百度与华为将在MEC平台技术和典型应用场景验证等方面,打造兼容电信MEC功能和互联网边缘计算应用需求的开放平台。这是互联网企业和电信设备商在5G MEC领域的首次合作,对我们在5G时代建立先发优势和实现共赢有重要意义。
长期导向
HBR中文版:百度凭借技术优势,在中国互联网企业中独树一帜。有人说,你们过去、现在和未来的对标企业从来都是谷歌,你怎么看?
张亚勤:我们在制定战略的时候,当然会参考对手或者其他行业伙伴,以及产业势态和主要趋势,但我们并没有把自己对标哪家公司。我们从来都不是追随者,也不会因为要打败谁而发起直接竞争。
HBR中文版:近期Facebook泄密丑闻让大众对互联网巨头的疑虑越来越大。百度如何保证个人和企业隐私得到保护?
张亚勤:失去客户和用户信任的公司是没有生命力的。Facebook因泄漏用户隐私,股价几乎触底,失信于众,后果惨重,这给互联网巨头敲响了警钟。现在欧盟、美国、中国等多个国家都在推出隐私法和安全法,对大型数据分析公司是种鞭策。百度的第一原则就是保护用户的安全和隐私。我们用先进的技术确保:百度使用用户数据一定让用户知道(Communication);用户必须对数据使用有知情权(Consent);只在用户同意的场景中使用其数据(Control),比如百度云端有加密功能,我们完全看不到客户的内容。我们还提供SMC技术,帮助多个合作伙伴或数据源分享数据时隐匿内容。另外我们也有追踪技术,可以查到问题的源头。我们认为,越是主导行业的企业,就越是要自律,为行业树立更高的标杆。
HBR中文版:你和李彦宏都是极度重视技术的领导者。但如何确保研发投入转化为商业利益?怎样平衡短期业绩压力和长期有机发展?
张亚勤:大部分百度的投入,商业回报也是在不同时段。比如我们讲的自动驾驶并不仅仅是无人驾驶,无人驾驶只是最终的结果,我们在研发过程中也有大量成果,如车联网、高精地图、自动泊车,这些都有商业回报。我们在深度学习、语音和图像识别分析、视频理解、自然语言处理等领域的投入也都有回报,而且奠定了我们做车、家和云的基础。我们的云业务增长很快,用户规模、收入都呈多倍增长,未来将是我们财务收入的主要动力。所以说,研发投入有不同时段,有些针对短期发展,有些针对长期存亡。公司到一定规模的时候,你必须这样做。这是对未来的一种保险。
刘筱薇是《哈佛商业评论》中文版高级编译。