数据和中国的“结构性优势”有什么关系呢?答案是：中国的社会经济政治形态和美国不太一样，在某些领域，获取、利用数据会容易得多。

　　因此中国的环境也就更适合开发AI技术，并把这些技术商业化，用到面向市场或者社会的应用上去。中国的“结构性优势”指的就是这个环境。

　　而说到AI研发的方法途径，可能中美会有一些文化上的差异，但中国和硅谷公司的基本态度是一样的，这个因素的影响，并没有环境因素那么大。

　　说到中美差异，美国人民往往会想到中国政府从顶层架构上对AI的支持。早在今年3月，百度就在政府支持下牵头筹建了首个国字头AI实验室：“深度学习技术及应用国家工程实验室”。

　　本周，科技部还宣布了首批“国家新一代人工智能开放创新平台”，包括依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台，依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台，依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台，依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台。

　　陆奇在访谈中，也提到了百度和政府围绕Apollo自动驾驶开放平台所进行的合作。

　　比如百度正在建设一种无人车驾校，帮助判定无人车属于哪个等级，就像人类考驾照一样。另外，雄安新区的基础设施建设上，百度和政府也有所合作，想要让自动驾驶汽车更容易在这座新城进行部署。

　　陆奇说，政府投资意愿很强，也非常愿意支持自动驾驶汽车这种人工智能应用。在未来三到五年内，中国将有机会以各种形式实现自动驾驶技术的商业化部署，有机会超越其他国家。目前，无论是直辖市、省政府还是中央政府，都认为这是中国汽车行业的机遇。

　　中国的汽车产业目前还没有真正强大的技术，中国政府非常愿意采取自主创新的驱动方式，使中国汽车工业成为世界领先的产业，政府支持是个重要因素。

　　陆奇说：“如果你把所有这些努力结合在一起，我非常相信在未来三到五年内，我们将会看到中国比其他市场能更大规模地部署自动驾驶。”

　　5-10年出顶级基础研究

　　虽然对中国在AI技术发展和商业化的环境优势，以及中国政府支持AI研发、支持自动驾驶行业的态度都非常有信心，但说到中美在突破性基础研究上的差距，陆奇则显得没有那么乐观

　　陆奇在国内和不少同事一直在讨论这个问题，他们的看法总结起来并不乐观：要说像DeepMind、OpenAI那样想顶层的、为学科开疆拓土的研究，未来几年内都不太可能在中国产生。

　　这大概是因为中国的整体环境、文化还不能很好地支撑这类研究，中国的社会经济环境依然没达到美国那样，不太能真正吸引那些世界级的，纯粹由对知识的追求，对自由想象的渴望来驱动而进行学术研究的人，主流的追求仍然是个人名望、经济回报，而这些追求会对人造成束缚，让人看得不够远，追求的梦想不够大。

　　但也不是没有一丝光明。中美科研界顶级梯队之间的差距正在缩短，不少美国顶级高校，斯坦福、普林斯顿等等大学培养的研究人员正纷纷回国，加入国内的顶尖高校。

　　陆奇和他的同事们认为，未来5到10年，就会有顶级的研究工作出自中国的机构，他也希望未来5到10年，中国能出现像OpenAI、DeepMind那样的真正在为通用人工智能或者其他前沿领域做开创性工作的研究机构。

　　现在的中国，已经有了孕育这种顶级科研机构的土壤。大公司的研究院就是其中之一，百度、阿里巴巴、腾讯都在花重金投入到企业研究院之中;同时，国字头的实验室和顶级高校所做的也越来越多，在私有领域也有很多这方面的讨论。

　　陆奇说，其实我们可以想象甚至创造一种新型的研究机构，将企业的研究院、高校和新生代的研究机构融合在一起。

　　百度有个更简单的办法：硅谷人才充足环境好，那就去硅谷搞个研究院。

　　中国一直是个人才出口国，大量优秀的人去了美国，有些回来了，有些留在了国外。陆奇说百度相信，中国这个经济体，有机会成为顶级人才的进口国，百度硅谷研究院就算是这样一个前哨站。

　　提供普通研究者、研究机构得不到的计算资源、数据，那些世界顶级的研究者自然会来。

　　为了在美国吸引人才，百度在非常积极地资助MIT、斯坦福、CMU等等美国顶尖高校的计算机系，和它们合作。陆奇为自己的团队设定了一个目标：这些顶级高校的PhD毕业时，百度要成为他们找工作时的前5个目标之一。

　　研究院设在哪、员工来自哪国，都不重要。只要研究的问题是针对中国市场，并有机会全球化的，就行了。

　　Two More Things 第一个送给可能会被陆奇面试的同学。

　　陆奇在这次访谈中谈到了他在招聘、面试的时候，看重什么样的特质。

　　其实对应聘者的要求，当然主要取决于岗位，不过陆奇专门谈到了自己招人时所看重的一种能力：

　　真正理解未来的主流用户和产品使用模式，特别是要深度理解人类的需求。同时，他还希望应聘者能穿透噪声，理解驱动人类这些需求的暗流。