最近陆奇在美国接受YC合伙人Daniel Gross长达一小时的采访。期间谈及陆奇到百度后进行的变革、他如何进行管理、对AI时代生产关系的看法、中美AI研究及商业化上的差异、儿时梦想等等话题。

　　量子位捞取其中干货，对顺序、措辞有所调整，并补充了一些背景信息形成下文。

　　友情提示：文末有小测验。

　　工程师文化=产品烂?

　　加入百度前陆奇曾是微软执行副总裁。在他眼里，百度和前东家微软，以及他听朋友描述的谷歌，有一个非常相似的特征：

　　非常重技术、非常重算法、大规模计算做得非常好;产品非常弱，对用户需求、人类需求的理解非常弱。

　　而这种“偏科”带来的结果就是，这几家公司技术都很不错，但陆奇毫不避讳地说，这些公司总的来说，产品做得不好。

　　微软为什么没办法转型移动?我们超级努力的工作，什么都试过了，买了诺基亚、开发了Cortana。但是，说实话，做出来的产品很烂。这是因为有肌肉记忆，陆奇总结。

　　所以在AI这件事上，陆奇最推崇的榜样是曾经被嘲笑“技术很落后”的亚马逊。他曾经在接受《连线》采访时说，在人工智能竞争过程中，我明白了更重要的是把握正确的应用场景和生态系统。

　　于是，陆奇到百度后也一直在谋求对“工程师文化”进行变革，想让这家公司更加“以产品为中心”，更理解用户需求，特别是在移动端产品上和AI产品上。

　　治疗“偏科”的药方，简单来说就是关注产品，关注用户。

　　陆奇对工程团队的定位是“达到目的(dì)的(de)手段”，而这个“目的”，就是服务于用户。他给工程团队和团队领导者的建议有两条：

　　一是必须关注产品。工程团队要注意产品的使用情况，它现在的用途、各种场景下的使用模式，预测它未来的用途。

　　他如此强调“目的”，是因为不将工程能力放到产品之中，将自己沉浸在用户环境中，不去理解用户在怎样使用产品、这些使用方式将来会如何发展，就无法真正构建出强大的工程系统。

　　二是要对价值、商业有所理解。这是因为很多时候，工程工作都是需要资金和分发驱动的。工程团队要理解商业模式，尽早地理解商业是怎样对产品、工程能力产生影响的，也拥抱商业模式带来的挑战。

　　对百度的产品团队，他基本上还是很满意的。

　　陆奇说他回国生活、工作8个月，感触最深的是中国产品经理“更哲学”，和美国的产品经理相比，他们会更深入地去思考。另外，中国产品研发团队的领导们更强调自我反思，特别强调产品人的自我成长，对自己认知能力的提升。

　　他曾经认为美国公司里有更好的产品经理，不过现在他说：在百度和其他中国公司遇到的产品人，平均水平要比美国强。

　　关于如何激励员工们做出好产品，陆奇很欣赏腾讯内部的赛马机制：任何重要项目或者创新领域，他们都会同时投入两三个团队，分别去做同一件事情。

　　有中国特色的AI研发

　　美国人民面对中国人民(反之亦然)有个问题似乎是标配：

　　中美两国的公司，拥抱人工智能的姿势有什么不同?

　　从百度离职的吴恩达现在甚至不需要等人开口问，就自己时不时地讲一下。陆奇当然也会被问到，如今他在百度已经10个月了，对于中美公司做AI的差异，也颇有心得。

　　他说，这种差异主要是在环境上，中国在AI技术开发和商业化上有结构性的优势。

　　原因很简单。这一波技术大发展和上一波有一点本质上的区别：数据扮演了非常重要的角色。举个例子，比如说你还有1万名非常优秀的工程师，甚至100万名，如果没有数据，一样造不出非常好的图像识别软件。

　　就好像我们在成长的过程中通过眼睛耳朵等“传感器”观察世界、获取“数据”，从而获得知识一样，现在AI的核心也不是写代码，而是构建具有学习能力的算法，让软件、硬件从数据中学习知识。

　　“我的观点是，数据将成为AI时代最主要的生产资料。从历史角度来看，在农业时代，土地是首要的生产资料，你会看到人们的一切活动都是围绕土地展开的，所有战争要争夺的，也都是土地。而到了工业时代，主要的生产要素是各种各样的设备，当然还需要资金、人力;到了AI时代，最重要的生产资料是数据。”陆奇说。