來一場箭在弦上的農耕革命

盧泓言2019-09-11 10:55:41

吳甜,百度AI平臺體系執行總監。這個安靜沉穩的女生在2018年提出一個“激進”的想法:把百度的深度學習平臺“飛槳”升級成AI操作系統。這在內部遇到大量質疑。因為還從來沒有中國公司做成過操作系統。AI什麼時候能掙到真金白銀也是個大問號。

不過吳甜得到一個人力排眾議的支持,CTO王海峰。2018年中,中美貿易戰才初現苗頭。那時孟晚舟還沒有過境加拿大,美國還沒有封鎖華為,鴻蒙也還沒有被迫曝光。不過王海峰預判:中國人一定要做自己的操作系統。他說:越晚做,就越沒人做,要在做當中去吸引人,去培養人。

在此一年之前的2017年9月。華為搶在蘋果之前,率先發布了全球首款AI芯片麒麟。2018年升級版的麒麟980宣稱有了六個世界第一。實現了AI智能的預測和調度機制。

兩年之後的2019年7月。百度“飛槳”跟華為“麒麟”達成戰略合作:雙方將為彼此適配,打通深度學習框架與芯片,為開發者提供強大的AI算力。至此,操作系統和芯片這兩樣IT領域最難,之前被西方企業牢牢壟斷的事,兩家中國企業在山頂會師。

再往前追述。華為對手機芯片的開發始於2004年。而百度對AI的應用至少始於2010年。兄弟爬山,各自努力。之前並未有交集的兩家企業,在某個時候不期而遇,然後生死相依。但這樣的故事不只發生在華為和百度之間。

7月3號百度AI開發者大會的現場。李彥宏說:“我們的決心不會動搖。AI會改變每個人的生活。”

此時諸葛(化名)正坐在臺下VIP席上。他同意李彥宏的預判:不管主動還是被動,AI是會把所有人捲進去的百年一遇的歷史進程,於是也是一場全球統治權的大洗牌。很多人都在各自的路線上苦苦攀登,只有堅持到最後,才會跟同樣到達山頂的兄弟會師。

諸葛背後的電子巨頭跟百度會師,不在操作系統和芯片這樣的最前沿,而在最傳統的領域:農業。當AI進入到農業,開始在光照、土壤這些最原始的領地偷天換日,這是它有能力席捲一切的佐證。

不過諸葛決定,他們不能像李彥宏一樣振臂高呼,而只是隱姓埋名的做事。就好像華為鴻蒙,不到萬不得已,並不現身。兄弟爬山,各行其道。

1. 南坡:電子巨頭瞄上農業

在很多年後,華棟(化名)的人到餐廳去推銷蔬菜,去全國的農莊推銷智慧種菜的解決方案。對方一般都會問:“水裡長出來的菜也能吃?搞什麼么蛾子?做電子品的怎麼改種地了?”華棟的人會忍不住嘆口氣:這是個“巧婦難為”的曲折故事。

華棟是做電子品起家的。中華棟樑,看這個名字就知道當年創業者的志氣。那個年代的人喜歡取中興、華為、大唐、華潤這樣的名字。後來的創業者取名字的套路已經變了,比如阿里巴巴、小米、滴滴、抖音、拼多多。

90年代大量的中國企業踐行“以市場換技術”。華棟身在其中,通過大膽的合資和投資一步步掌握了核心技術。如今在其細分市場的出貨量全球第一。世界知識產權組織認定的國際專利相當豐厚,在這裡就不透露具體數據了。

市場換技術。但技術不是白紙一張,都在人的腦袋裡。伴隨這一歷史潮流的是一大票人才從外資企業跳槽到中資企業。就像當年的錢學森。這種人才大遷徙在他們自己用一句詞概括:“產業報國”。諸葛是其中之一。

諸葛所在的是能源板塊。它脫胎於華棟的主業,電子成像。電子成像的核心是把電變成光,由光產生影像,於是我們能在電視屏幕上看清楚畫面。反手過來,光也可以變成電,而電本身是一種生物能源。本質上,這是一套光電互相轉化的硬技術。它的A面是電子成像,B面是智慧能源。

這樣華棟就自然進入了農業照明。農業五大要素:光、溫、水、氣、肥。在傳統農業裡,有些要素是可以改變的,有些是改變不了的。比如溫度可以通過大棚改變,水可以引流,肥料可以自由添加。而光是最依賴自然的一環,沒有太陽光,不可能人造。比如新疆的瓜果就因為光照時間長而具有特別的甜。

所以華棟的農業照明,把電變成特定的光,相當於人造太陽。植物喜歡什麼種類的光,就給你什麼種類的光。喜歡晒多久,就照你多久。這樣產能和多樣化都提高了。

諸葛是2010年從一家美國電子巨頭來的華棟。在2014年開始帶頭建立實驗室孵化“智慧農業”這個方向。一直到2016年,這期間走掉了兩撥人。

所謂智慧農業,本質上還是農業。一個做電子品的公司,因為光電轉換這個核心技術踏進來,可是溫、水、氣、肥這四塊都得從頭去摸,因素之複雜,週期之長。就算“人造菜”種出來了,這完全是新東西,還得找願意嘗新的買家。“一路上,全是坑,太苦逼。”

諸葛很理解走掉的兩撥人。一個坑,踩下去,好不容易爬起來了。可是前面又是一個坑。連踩了幾個坑,擡起頭還看不到盡頭在哪裡。況且這還是華棟的非主業。況且“務農”這個職業,說出去沒面子,社會上不認,連對象都瞧不上。誰樂意幹呢。

不過華棟的管理層沒有因此放棄。不放棄不是因為一定要給核心技術找到應用。關鍵還是使命感。所謂中華棟樑,天然覺得自己對國計民生負有的責任。以及扛著“產業報國”旗幟的這幫人,在這個時候就顯出不同了。

幾年下來,諸葛對農業所面臨的嚴峻感悟至深。無糧不穩,農業最關乎國民安定。今天中國的農業是“3860”。種地的人都是“三八婦女”,都是已經60歲以上的留守老人。年輕的,男的,都進城打工了。也就是再過20年,這些留守婦女80歲,中國沒人種地了。這是個難以逆轉的現實。

不僅僅人的問題。水汙染和土壤汙染普遍存在,災害常態化,城市化導致可耕種土地減少。如果這個大坑不填起來,國計民生、國富民強,難有根基。華棟管理層達成的共識是:用工業的方式做農業,用科技賦能,把汙染、人力缺乏、土地缺乏這些坑全部填平。

於是諸葛在2016年去找到慕容:“人走光了,你來幹吧。”

慕容腦袋裡還沒有“臨危受命”這四個字。她一直說自己踩著西瓜皮,溜到哪裡算哪裡。慕容雖然也是從外資企業辭職到的華棟,那時她對“產業報國”四個字還感觸不深。只是因為在一家美資企業跟著諸葛幹了8年。兩個人談不上生死之交,卻也是信任至深。

在此之前慕容沒有固定專長。她做過很多崗位,比如銷售、企劃、供應鏈。她不是那種“愛一行幹一行”,她是“幹一行愛一行”。所以當諸葛被逼到牆角,要找一個“不畏艱難、突破瓶頸、從0到1”的人,他想到了慕容。

諸葛給慕容說:所有的坑,我陪著你一起跳。但跳進去還得跳出來,得說得明白。我們一個坑一個坑,慢慢填。

後來慕容給諸葛說:所有的坑其實都是一件一件的事,無非是在行動裡學習、學習後再行動的過程。最難的是心累,因為看不到希望,又沒有人為你搖旗吶喊,所以恐懼。

於是越到後來,慕容就逐漸明白“產業報國”這四個字的力量。這件事關係國計民生,搞傳統農業的不懂科技,搞科技的又不懂農業,甚至看不起農業。不管誰做這件事,從這一頭到那一頭,誰都要把所有坑都踩一遍。

慕容說這就是那個“心坎”。一旦想通了,這個事必須做,那我就去做,做到哪裡算哪裡,別內疚。這就“心無掛礙”了。

慕容2016年接手。但她對農業一竅不通。於是找來了軒轅。

軒轅是東北人。父母都是種田的。可是父親是個“有文化的人”,他並不覺得種田低人一等,不會像其他父母那樣警告子女:“學習不好就只能種地”。軒轅從小在田裡打滾,大學的專業也選了農業。畢業後進了一家木苗公司,賣種子給農民。

2014年「星際穿越」上映,軒轅印象最深的是開頭,地球上的土地除了玉米已經長不出其他糧食了,在地裡幹活的都是機器人。他就想,將來種地的機器人應該可以飛來飛去,不過土地長不出糧食來該怎麼辦呢。

夢想很迷人,現實卻難熬。木苗公司的工資太低,又累。軒轅就“逃跑”了。去做一個跟“校園貸”類似的業務。混了幾年,軒轅覺得自己“迷失”了。於是想去北京闖一闖,然後撞上了慕容。繞了一大圈,最後還是回到了可能是命中註定的職業:務農。

軒轅生於89年。現在有興趣務農的年輕人實在太少。況且他的出身和專業都是務農。慕容把他當成寶,說是“克服了浮躁的年輕人”。慕容是76年,諸葛是63年。三個人正好三個年代,機緣巧合走到一起,各有所長,各司其職。

軒轅幫助慕容做實了第一步:在實驗室裡真正種出了菜。光照、溫度、溼度都是根據蔬菜的品種人工配製。沒有土,用自己配好的營養液。蔬菜的根就長營養液裡。省水,一株菜長成只要500毫升。省時,一個批次的菜在大棚裡要79天,在軒轅的實驗室裡要30天。沒有農藥殘留。

種出來菜,需要有人買有人吃才行。慕容就拍照發朋友圈,有沒有人買我們的菜?結果真的有朋友介紹了一家連鎖餐飲店。第二天它的供應鏈總監就來了,試吃,現場看,覺得不錯。慕容根據實際的成本估價,是市面上價格的4倍。人家沒嫌貴。

連鎖店直接把實驗室種菜的架子搬進了餐廳,做現場展示。“水培”的概念讓食客驚奇,菜居然可以不長在土裡,長在水裡。所見即所得,你要哪一顆,現摘。口感也跟土裡長的菜有所不同。軒轅選蔬菜品種以及配營養液的時候,有一樣指標就是“口感”。

菜找到市場了。慕容去請示諸葛,是不是可以走出實驗室了。然後一個4000平米的蔬菜工廠建起來了。接下來的難題是:連鎖店在北京幾十家店,消化不了4000平米的產量,一時又沒有更多餐廳接手。

於是慕容和軒轅每天多了一件事:把賣不掉的菜倒掉。那時是夏天,菜在垃圾桶裡爛掉,像糞坑。兩個人難過得不得了。每一顆菜都是自己的孩子。軒轅說,寧願不把他們生下來。

慕容去問諸葛,是不是先不種那麼多。諸葛說,種。現在我們還扔得起,那就繼續扔。堅持種,才能積累數據和經驗。

軒轅一邊種一邊扔,慕容跑腿去找市場。跟傳統農業一樣,搞活動,請人來參觀和試吃。一次活動來20家,一般有一兩家有興趣。軒轅扔了兩個月菜,然後銷路打開了。

接下來真問題來了。

傳統農業靠天吃飯,有農忙也有農閒。天寒地凍的時候,土地自己冬眠修養,農民沒活兒幹,可以放假了。可是蔬菜工廠不是靠天吃飯。光、溫、水、氣、肥全是自己控制。一年365天,一日無休。

軒轅每天要走幾萬步,每一片蔬菜都要一一看過去,是不是有蟲害,是不是要調整營養液,是不是要給光。軒轅說,這些菜都是自己的嬰兒,做父母的不可能一刻讓嬰兒離開自己的眼睛。

軒轅過年想回老家看父母。慕容急了:那怎麼辦,我不會看菜。軒轅說我要談戀愛,慕容開玩笑:你現在是創業,談什麼戀愛。

這是繞不過去的坎。慕容只有一個軒轅,軒轅被這片菜給綁死了。蔬菜工廠要擴大規模,可她去哪裡找更多的軒轅。

方向早在諸葛的腦袋裡。華棟管理層下決心做農業的初衷是:用科技替代人力,不僅僅是人力,還有人腦。否則如何解決20年後無人種地的局面。替代人力,需要工業自動化。替代人腦,需要的是AI。

這幾年諸葛去日本和臺灣考察了幾家植物工廠。主要用工業自動化替代人力,卻沒能替代腦力。之所以沒推廣開,是卡在單人管理面積這個指標上。諸葛說,我們有彎道超車的機會,那是AI。

AI是什麼?對慕容來說,是個完全陌生的東西。但她有一個真實而迫切的需求:要給軒轅放假。2019年1月,慕容又一次在“萬能的朋友圈”裡求助:哪家公司能做AI。有人介紹了百度。沒兩天,喻友平來了。他的職位是百度AI技術生態部總經理。所謂生態,就是為懸空的AI技術尋找落地的場景。

喻友平對第一次會面印象深刻。蔬菜工廠在天津郊區。絲毫沒有CBD的繁榮、中關村的擁堵嘈雜、或者百度科技園的整潔優雅。

那天中午,慕容和軒轅在工廠外面一個破舊的小館子請“百度的老師們”吃飯。他們在蒼蠅的嗡嗡聲中,在條凳上,討論著中國的“智慧種植”。喻友平說,不要為AI而AI,要解決你們的痛點。

喻友平帶去的產品經理叫李曉嵐。他也是個老百度,曾經做鳳巢系統。幾年前跟幾個同事出去創業,也是做流量的商業變現,融了幾輪資。可是當李曉嵐聽到百度要做“AI生萬物”時,又回來了。他認定這是一次“狂野西部”式的百年難遇的歷史進程。李曉嵐對接華棟,恰是他回到百度的第二天。

慕容第一次給諸葛說跟百度接上頭了。諸葛心想,等有個眉目估計要一年半載吧。可三週後慕容又來說,聯合項目組已經開幹了。諸葛很驚訝。他第一次意識到百度對推動AI落地所調用的組織力。他意識到,有人對這個事“志在必得”。

細活主要在李曉嵐和軒轅之間。軒轅把他腦袋裡有關種菜的事情和經驗全部說出來。李曉嵐分析哪些活兒是AI可以乾的,讓軒轅評估。李曉嵐第一步解決的,是讓軒轅從每天“幾萬步”裡解放出來。不需要再頻繁跑腿和用眼。

軒轅每天幾萬步主要解決兩個問題。第一,看有沒有蟲害。如果有,灑什麼藥。第二,看形態估重量,判斷哪片菜可以收割了,哪片菜是不是長得不好。然後通知工人來操作。李曉嵐用AI把這幾件事幹了。

實現起來不復雜。比如識別蟲害。給出幾百張有蟲害的圖片,把生蟲的區域圈出來,然後提交給百度大腦。幾十分鐘後它就學會了,發現蟲害立刻報警。這樣軒轅坐在電腦旁就能指揮工人去撒藥或者收割。在遠程就能管理更大面積。

這一套,華棟和百度形成了解決方案和相應的算法模型。華棟正在把解決方案賣往各地的農莊,給百度分成。同樣,百度每賣出去一套算法模型,華棟也分成。

李曉嵐正在做第二步。把蔬菜生長所經歷的光、溫、水、氣、肥都記錄下來,然後讓百度大腦尋找出最好的算法,如何調整光、溫、水、氣、肥這幾樣東西,讓蔬菜有最好的收成。不過這需要大量數據,需要時間。

如果說第一步只是讓AI學會人類的經驗。而第二步是讓AI尋找出人類可能還沒有掌握的最佳實踐。這是一步飛躍。

7月3號,李曉嵐在開發者大會上做關於智慧農業的發言。李曉嵐說,2012年去美國,一張信用卡可以隨便購物,而當時在中國出門是要帶現金的。不過到了2019年情況對調了。有一部手機可以走遍中國,而美國還需要信用卡。新技術來臨的時候,如果沒有歷史包袱,反倒可以彎道超車。

李曉嵐說,荷蘭人種番茄的效率是我們的5倍,德國一個人可以養一萬頭豬。不過,AI賦能的時代,我們有可能再一次彎道超車。此時,坐在臺下的諸葛心領神會。

諸葛說,半年前還彼此不相識的兩家公司,因為“AI賦能”走到一起。一個從南坡往上,一個在北坡往上,雖然一直不相識,但在山頂會面是註定的。

2. 北坡:AI生萬物

有人說,百度在過去五年移動時代失勢,而AI是要那根要拼死抓住的救命稻草。但吳甜說,AI是百度的基因。她的老闆是CTO王海峰,“百度大腦”的主理人。

吳甜2006年從浙江大學畢業加入百度,百度上市的第二年。“百度知道”的第一版問題推薦系統就是吳甜寫的。根據用戶歷史上回答過的問題內容和難度,給每個人的興趣、擅長打上標籤。然後把張三提出的問題,自動送到有可能知道答案的李四眼前。

雖然當時AI這兩個字還沒有流行起來,但吳甜為百度知道寫的問題推薦系統,是百度最早的AI實踐之一。也是後來被今日頭條引爆的信息流所依賴的底層邏輯之一。

AI,人工智能。但什麼是人工智能?

有些事是電腦很擅長但人腦很笨拙的。比如單純的數學和邏輯。計算3860的平方,電腦可以在0.01秒得出結果,可是人得藉助筆和紙算上一分鐘。

但有些事是人腦很擅長但電腦很笨拙的。比如模糊而抽象的認知。你指一隻貓給一個嬰孩看,他立刻能認出其他的貓,可電腦辦不到。而教會電腦像嬰孩那樣能認識貓,這是AI。在華棟的植物工廠裡,把蔬菜上的蟲害識別出來,這是AI。

圖像識別是AI的分支之一,這是“能看”。還有語音識別,是“能聽”。還有語音合成,是“能說”。還有自然語言處理,是“能讀”。還有知識圖譜,是“能想”。於是百度AI系統被命名為“百度大腦”,聽說讀寫想都是大腦的功能。

最原始的搜索是把含有關鍵詞的網頁找出來,按規則排序。比如,如果關鍵詞出現在標題裡,該網頁就更重要。找出關鍵詞和匹配出合適的網頁內容,根基正是自然語言處理,能讀。

後來進化到了所謂“機器學習”,用深度神經網絡進行計算,這正是“深度學習”,激發了近年來AI的大規模應用。

後來又有了用語音來替代文字發起搜索,這是能聽。2014年語音搜索已經佔百度搜索的10%。對於老人小孩,說話會比用手摸屏幕更方便。然後又有了用輸入圖片來發起搜索,這是能看。在“百度AI尋人”小程序,上傳一張照片,就能與民政部的走失人口數據做比對。三年來幫助6700個走失者與家人團聚。

各種AI技術都在搜索這個框裡落地生根。

百度在至少2010年就開始基礎能力積累,有了AI雛形。2013年建深度學習研究院,李彥宏做第一任院長。後從硅谷相繼請來幾位世界級的AI大牛,這些人相繼離開,到今天撐大梁的卻是王海峰、吳甜這樣的內部培養的親兵嫡系。抓住AI不是趕時髦,而是本能反應。

正如諸葛所說,華棟種菜首先是核心技術的自然衍生,卻也正好契合上了國計民生,大勢所趨。所以當仁不讓。

今天的百度與其說是一家搜索公司,不如說是一家AI公司。它全線業務的根基都在AI。AI強則業務強。具體講有自上而下和自下而上兩條線。

自上而下有幾個業務。這都是可以預判的主航道。都直接向李彥宏彙報。

第一條主要是關於“能讀”,搜索和信息流。也是所謂的“移動基礎”,是收入來源。老大是SVP沈抖。過去兩年百度信息流快速上位,跟今日頭條分庭抗禮,靠的也是AI賦能。信息流所需要的“語義理解”和“用戶建模”兩大能力早已就緒。百度信息流從零開始到推出只用了25天。

第二條是小度語音助手,關於“能聽”和“能說”。這條線的VP景鯤之前在微軟負責“小冰”。對於百度內部曾經爭論的問題:語音交互真的是未來嗎?景鯤一直堅定。“只要雙手被佔用,語音就是最好的交互方式。”這個信心是景鯤被李彥宏拜為封疆大吏的重要原因。

喬布斯的iPhone用觸摸代替了鍵盤。觸摸成為人機交互的主要模式,也成為新的計算平臺。而語音是觸摸之後又一人機交互模式和計算平臺。

7月3號的開發者大會上,小度展示了兩項“只此一家、別無分號”的技能。第一是一次喚醒,多次交互。也就是,你說的話到底是對小度還是別人說的,它都知道,不需要你反覆叫它的名字。

第二是小度說話已經可以帶上不同的腔調,比如京腔。可以有不同的情緒,比如悲傷。在7月3號現場,根據殘留的錄音,百度大腦模仿出了已經逝世的一位解放戰爭英雄的聲音。

景鯤披露,小度助手每月的語音交互破了36億次,這是中國企業第一次披露這個數據。這些交互裡有50%以上屬於對話和音頻節目以外的“非主流應用”。這預示著小度開始有基礎,可以吸引夥伴來開發長尾應用,建立生態。

第三條業務線是無人駕駛。領頭的VP是百度老人李震宇。百度無人車已經量產下線,在國內外的一些園區試行。7月3號也發佈了一項“只此一家、別無分號”的功能。百度無人車可以在司機下車後自動尋找停車位,也可以從停車位開出來找到司機的位置。解決“最後一公里”的問題。

喻友平說,無人車不僅僅“能看”,更是AI技術的集大成者。

在百度內部論證無人車的時候,有人提了一個問題:為什麼植物沒有大腦,而動物有大腦?

答案是:顧名思義,動物會動,植物不會動。一旦動起來,就要持續跟環境交互不斷變化的信息,並且隨時處理這些信息,做出反應。這就要求生長出中央信息處理器:大腦。

在人類IT史上,電腦還是“植物”,因為它不能動。手機屬於動物和植物之間的過渡物種,它不能主動的動,但會隨著人體被動的動。於是它能夠感應自己的角度、位置、速度,記錄距離。但即使如此,手機已經是目前最聰明的工具,人類寸步不離的伴侶。而接下來人類所創造的第一個“動物”,就是無人車。

所以無人車將是AI技術上的“皇冠”。

第四條業務線是百度雲。領頭VP是之前在SAP和蘋果乾了十多年的尹世明。他當年從SAP到蘋果時就跟老同事說,天下要變了,移動時代的雲要跨越企業和社會的邊界,要有新的生態。尹世明的策略是“智能雲”。用AI的智力為客戶解決實際問題,這需要介入到產業流程裡去,做具體的創新。而云只是一個形式。

舉例子。在製造領域,需要用肉眼來對零件做質量檢驗。一般要找18歲左右的小姑娘,這個年齡段是“黃金眼”,她們在強光之下數年如一日的尋找零件上的微小的瑕疵。對於個人來說,這是耗眼睛,吃青春飯,枯燥,壓抑。對於企業來說,這是人力成本,也有佔地的成本。

用AI識別零件瑕疵卻是小事一樁。它可以24小時、無失誤、不抱怨。如同在華棟識別蔬菜蟲害一樣。國內已經有代工企業因為成本大幅降低而取消了搬到越南的打算。

如上是自上而下的幾條業務。覆蓋主航道的、有限的場景。另一條線是自下而上。要去覆蓋分散的、無限的場景,比如華棟種菜。這是所謂“AI生萬物”的落腳點。擔當此任的是王海峰主理的百度大腦。

只是自下而上這條路並非一開始就確定無疑,它是試錯之後的自然結果。

2015年百度開始有意識的把AI拿到更多場景去落地。比如機場安檢,用AI+攝像頭去檢測人臉、鑑別身份。不過現場環境讓效果大打折扣,比如夜晚光線暗、隔著毛玻璃,攝像頭採集不到精準的數據。再比如為景區做的用於驗票和獲得信息的Pad,在景區露天的閘機上,日晒雨淋之後毛病不斷。

吳甜說,這讓百度意識到,落地所牽扯到的具體環境裡的問題,過於繁雜奇葩,想象不到,預判不了,也是百度一家企業解決不了的。於是必須依靠那些已經在具體場景裡的人,對各自行業熟悉的夥伴,由他們來定義問題,百度配合它們給解決方案。

比如華棟,慕容想給軒轅放假,軒轅想讓AI幫他鑑別蟲害,然後找到百度。

由此開啟了百度AI對外開放和構建生態的大幕。這就是“自下而上”。

開放之後,大量場景和大量需求湧現。一個新問題是,這些場景是很分散的,百度現成的AI能力跟他們的具體需求之間有gap。比如華棟要鑑別蟲害,而且蟲害有多種,但百度現成的AI能力不知道什麼是蟲害。

2018年4月百度全面開放EasyDL平臺,這讓夥伴們可以“定製”自己的問題。比如華棟,輸入幾百張蟲害的圖片,人工把圖片裡的蟲害標註出來,然後EasyDL幾十分鐘就可以自己學會識別蟲害了。這種傻瓜化的定製一下子讓很多行業都可以立刻上手。

自然有更難的。李曉嵐去內蒙古產牛區呆了幾周,回來給工程師說,要用AI給牛稱重。工程師反問:趕牛上稱不就行了嗎,還用得著AI?李曉嵐笑說:本來,我也是你這樣想的。

牛是有攻擊性的,所謂牛脾氣。趕牛上稱可是一件很危險的活兒。所以牛販子去收牛,都是雙方估計一個重量,差不多就行。如果AI能估重,解決一大痛點,養牛的或者收牛的願意為此出錢。後來為了積累原始數據,硬是趕了800頭牛上稱。每頭牛要半小時,還踢傷了兩個人。

EasyDL這樣的定製平臺指出一個大的方向,你必須要有一大群的熟悉各行各業的開發者,利用百度的AI能力去解決各行各業的問題。所謂“生萬物”,必須要有足夠厚實的土壤層,裡面有無數的微生物和蚯蚓、螞蟻、昆蟲。只有這樣,“AI生萬物”才能最終落地。

把這條路推演到極致,就是吳甜在2018年提出來的頭等大事:AI操作系統。

操作系統是什麼?它是介於硬件和應用之間的那一層紐帶。所有的應用必須寫在操作系統上,所有的硬件必須有操作系統才能被人使用。於是操作系統有最強大的生態。微軟的視窗,蘋果的iOS,谷歌的安卓,全世界有千萬的開發者為它們開發應用。

電腦時代的微軟視窗,移動時代的iOS和安卓,以及華為鴻蒙。那麼AI時代的操作系統在哪裡?

吳甜在2017年接手了深度學習平臺“PaddlePaddle”,這是百度集公司之力多年積累的AI技術底層。2018年吳甜想把PaddlePaddle提升成AI操作系統。如文章開頭所說,這在內部遇到大量質疑。這個事實在太難,而且AI的前景並不確定,能不能掙錢是個大問號。

不過吳甜得到王海峰一人的堅定支持。在2018年中,王海峰預判:中國人一定要做自己的操作系統。他說,越晚做,就越沒人做,要在做當中去吸引人,去培養人。

最後“一錘定音”的那個人是李彥宏。在那次兩個小時的會上,李彥宏一直在提問。有一個問題是:PaddlePaddle能否超過同類平臺?吳甜說:深度學習的漫漫長征,才剛剛開始。

 

那次會議最後,李彥宏告訴吳甜:“沒有問題了。你要的人,我都給。”

2019年4月,PaddlePaddle有了中文名。它出自據傳朱熹的詩:“聞說雙飛槳,翩然下廣津。江湖知子樂,魚鳥諒情親。淹速須關命,行藏不繫人。三山雖好在,惜取自由身。”

2019年7月3號的開發者大會,百度“飛槳”跟華為的AI芯片“麒麟”達成戰略合作。雙方將為彼此適配,共同設計,為開發者提供AI時代的強大算力。

 

吳甜說,李彥宏是一個真正“信AI”的人。

3. 過往皆為序章

諸葛63年生人。髮根已經花白。他說有個大問題是如何讓自己不老。他是蔚來電動車的創始版用戶。一邊開車一邊命令語音助手開天窗或者開空調,他很享受這種“感覺”。

諸葛經常找80、90、甚至00後聊天,看看是不是能說到一塊兒去。在這個過程中接收新東西。百度開發者大會他坐在下面從頭聽到尾。還給百度的人說,我看出來你們有個地方有bug。完了再以長輩的語重心長補一句:吐槽是幫助你成長。

吳甜感到今天百度正在形成一種不同的“組織力”。過往百度的產品都是封裝好,供用戶和客戶使用。現在“AI生萬物”,要求百度的人和各行業的人把腦袋裡的東西全部拿出來,碰撞、對接、融合成新的共有的東西。這是面向產業做有的放矢的智能化,有厚度的生態,有深度的開放,更需要信任和機制的兼顧。

百度七劍客之一的崔珊珊2017年底重回百度。目前執掌人力資源,推動“組織力”的進化。

喻友平說他感受最深的一點是從kpi轉向okr。這兩樣的本質區別不在於名字。

kpi重結果,是一種對成熟行業的簡單粗暴的方式。而okr重過程,尤其在一個摸索的環境裡不斷調整、不斷有化學反應的過程。這要求每一級要跟前後左右的人“在一起”。不再是“兄弟們給我上”,不再是“這個不行”,而是“咱們一起去看一看”。

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