百度正在酝酿一场反弹。
在雷锋网看来，2016年可谓是百度的“危机之年”：在2016年以前，这家位于中国互联网第一阵营的公司所遭受的所谓“危机”，其实都停留在百度的“肉”上，未伤筋骨;而2016年无论是对百度公信力和价值观的质疑的诸多事件的爆发，还是财务数据和股票市值落后于腾讯阿里的表现，对于百度可能都是致命的。
但对百度来说，这在某种程度上可能是一个机会——在危机面前，百度选择了All in下一个趋势：人工智能。而陆奇的加盟，更是加速了百度更新换代的步伐，对多项业务进行调整后，在公司运营及产品设计上发生了很大的变化，百度希望能借人工智能弯道超车，成为中国人工智能领域的创新者和领先者。
百度要如何赢得AI的未来?就在7月26日，陆奇访问硅谷期间，知名科技媒体Backchannel对陆奇进行了一次独家采访，在访谈中，陆奇认为，打造合适的应用场景和生态系统其实更重要，而这也是百度所擅长和正在进一步营造护城河的地方，而在中国生活的这半年，也使得他对如何推进“AI-First”有了更深刻的认识。访谈雷锋网摘编如下：
Q=Backchannel
A=陆奇
编译：三川 | 雷锋网(公众号：雷锋网)
Q1: 你如何描述百度的AI战略?
A: 我们认为，将AI技术商业化的最佳途径是建立生态系统。本质上是帮助合作伙伴加快创新，用稳定健康的经济模式为开发者与合作伙伴带来长期的双赢。实现这一切的基础是百度大脑(指代百度所有的AI资产)，它比目前微软、谷歌在美国提供的服务要广得多——因为它是一个平台。百度大脑包含60种不同类型的AI服务。
另外，我们还是第一家将感知、认知层明确区分开的大公司。感知能力和认知相互关联，但它们有非常大的区别。大多数AI平台都把两者混在一起。
Q2： 百度对标Siri、微软小娜的产品是什么?
A: 我们正聚焦于用两大平台把客户和合作伙伴吸引到一起。第一个是DuerOS。它是一个基于自然语言与对话的平台，非常类似于美国的Alexa、Google Now、Siri和小娜。唯一的区别是：目前 DuerOS领先于所有竞品。在中国，DuerOS积累了比任何同类产品都要多的对话技能。我们开发的对话技能包含十个主要领域、超过一百个子领域。而且我们在建立起一个正不断壮大的合作伙伴生态，我们的合作伙伴正在开发越来越多的技能组合。相比之下，亚马逊目前的技能组合或许比百度多，因为他们在美国的生态做得更大。但在中国，相比大多数公司，我们毫无疑问是市场领导者。
第二个，在合作伙伴方面我们也是显而易见的市场领导者。今天的 DuerOS 已嵌入上百个品牌的家用电器设备，包括冰箱、空调、电视、儿童故事机以及音箱。
Q3: 相对中国市场，语音技术在美国市场的情况如何?
A: 家庭环境很不一样。由于我们谈的是语音交互，两国居民家里的声环境、噪音模式都很不一样。Alexa、Echo 和小娜就是为美国家庭而优化。在我看来，这只在北美、或许还有欧洲的一小部分能够派上用场。本质上，它们假设用户有大房子、有很多个房间。而在中国，情况完全不是这样。对于我们的产品目标，即便是高收入的年轻一代，一般也只有60平方米的房子;有时候90平米。
在把 DuerOS 推广到全世界的任务上，我们有更好的机会。为什么?因为日本、印度、巴西的房子其实更接近中国的，而不是北美。
以上是两国情况的不同。相同的部分是科技，核心技术仍然是语音识别、信号处理、自然语言理解以及平台。在很多方面，我们的平台架构很类似于亚马逊。在我看来，亚马逊现在做得非常棒。虽然之前在微软工作，我永远会支持微软。但说实话，亚马逊在领先。
Q4: 你是否也认为亚马逊的弱点在后端?在技术层面难以赶上谷歌和微软?
A: 四年半前，我工作的项目是小娜。当时，我们全都觉得“亚马逊的技术还差得远”。但在这场 AI比赛里，我学到的东西之一是，打造合适的应用场景和生态系统其实更重要。技术上来讲，谷歌和微软领先亚马逊一大截。但看看现在这样 AI 赛跑的情况就知道了，亚马逊 Alexa 的生态系统在美国远远领先于其它任何人。这是因为他们找到了正确的应用场景、正确的设备。本质上，Alexa 是一个 AI-first ( AI 优先)的设备。
微软、谷歌犯了同样的错。我们聚焦于把小娜应用在手机和 PC 上，尤其是手机。我的观点是，在可见的将来手机都会是一个 finger-first、mobile-first (手机触控和移动优先)的设备。你需要 AI-first 设备来巩固一个新兴生态。
现在我生活在中国，对于 AI-first 到底意味着什么比之前想得清晰得多。它意味着你打一开始就要以不同的方式和技术交互。它的首要交互方式必须是语音或图像识别或人脸识别。你可以使用屏幕或者触控，但这是次要的。
在百度总部的所有系统都基于人脸识别。你只凭声音和脸就可以在售货机买东西。我们还在搞一个自助餐厅项目，目标是拿了饭菜就走。
Q5： 那么这些新设备带来的伦理后果呢?在百度，大家在这方面谈论的话题是否和你在微软时差不多?
A: 差不多。对我们来说，隐私保护有至高的重要性。最终，我们需要用户信任我们的技术，因而在这方面会讨论很多。我们会持续、动真格儿地在隐私方面投资，确保你可以信任我们的服务。比如说语音交互。百度在研究一项能防止错误唤醒智能手机的技术，我们理解大家不想日常谈话被传到云端。在我自家客厅里，我也会说很私密的东西。但有些时候智能音箱会认为你正在试图唤醒它们，因而会把这些部分传到云上。
Q6: 今年春天，百度发布了一个非常有野心的自动驾驶计划“阿波罗”。到现在，你们已经公布了150家合作伙伴。为什么对自动驾驶下这么重的注?
A: 如果你真得想搞出能收集知识、做决策、适应环境的数字智能，你需要开发自主系统。在自主系统里，汽车会是第一个落地的大型商业应用。它就像是今天的智能手机生态系统，是现在最大的硅软件生态。我相信，同样的情况会在自主系统上演。汽车会成为一个更大的生态系统。
同样的技能组合——硬件、传感器、芯片组、软件，会被用来开发工业机器人、家庭机器人。我们希望联合数百家公司、大学一起来做这件事，建立起一个相当大的生态。以后我们可以开发机器人、无人机以及所有这些自主系统。对我来说，autonomy (自主)是核心。
Q7: 自动驾驶技术的迭代速度取决于什么?
A: 本质上取决于能拿到多少数据。要在路上行驶，你需要在不同情况下、不同类型的道路上行驶的数据，比如光线、天气、路面湿滑情况、轮胎胎压。借助阿波罗计划，我们能够把所有资源集中起来，尤其是数据，让所有参与者都能受益。
我们写了份阿波罗计划宣言，它有四项原则，每一项都很重要。
第一项是开放能力。在百度，我们把技术能力——代码、服务、数据都开放给所有的合作伙伴。由于中国是个高度碎片化的市场，这种策略格外奏效。中国有超过250家汽车 OEM 厂商，没有一家完全有能力开展深度研究。而在美国，这个行业是高度集中的。有了我们7月5日开放的代码库，一个人就能在三天内配置起一台能实现有限自动驾驶的汽车，并开始科研。
第二项是资源共享。阿波罗计划有两个合作层级。第一层，你可以使用阿波罗代码、能力以及部分数据集，没有任何附加条件。第二层，你能用百度提供的全套数据集—— 包括高清地图、训练数据，但我们会要求你也贡献数据。这里有一个核心原则：你贡献的越多，得到的应该也越多。
第三项是加速创新。收集更多的数据，就能在模拟引擎里实现更多能力。我们让所有人、以集体的形式，以更快的速度创新。
第四项是持续共赢。百度是最大的共赢模型，专注于提供高端、高价值服务，比如高清地图和安全。在阿波罗生态里，我们不和任何人竞争，而是让每一家 OEM 厂商——不管是博世、德国大陆(Continental )还是英伟达，都能够做到更多。
这是我在海外开设子公司——阿波罗美国以及阿波罗新加坡的原因。新加坡政府对我们的态度基本可以说是：“哇，这简直了，快来新加坡吧，我们已经做好准备要投资”。
Q8: 中国实现全自动驾驶汽车需要什么?
A: 单是在技术层面，在相当长的时间里就不可能实现自动驾驶。举一个简单的例子：假设城里出了个交通事故，警察来了，但发现事发路段没有交通标志，于是在纸上用笔画了个标志，写上：“请减速到每小时5英里以内，通过时请看清路况”，然后举着给过往车辆看，提醒他们避让事故车辆。这种情况下，你就需要能识别手写文字、理解人类语言的技术。这会耗费很久很久的时间来实现。
让全自动驾驶变为现实，需要新的交通规则、新的法律法规，这是第一点。第二点，在开展阿波罗计划与合作伙伴协作的过程中，我们发现在实现全自动驾驶之前，其实就有着相当多的商业化机会。奥迪新 A8是个很好的例子。这辆车能在堵塞严重的路段自动跟随车流，而堵车对北京、上海、湾区是一个习空见惯的事。现在，你可以让汽车自己行使，你自己干点别的，读个东西啥的。在跟随车流之外，也还有着那么多的场景。
Q9: 看起来，2017 是中国 AI 发展领头的一年。这一年有什么重要意义?
A: 这是两个因素的结合：技术的成熟度，以及能够将 AI 商业化的垂直行业应用的数量。从全世界的格局来看，我确实感到中美有很大的合作空间一起推动世界向前发展。我可能收到了太多盖茨的影响，他一直在讲，出于实践目的，可以把现在的全球经济看作是单引擎驱动：美国有5% 的人口但却有24% 的经济产出和 60% 的创新。这样的现状不足以维持经济增长，因为全球足足有 70 亿人。这里面或许有 30 多亿享受着现代生活——我们有交通，有加工处理过的食品，也有冰箱。但这 30 多亿人之外，却有一个巨大的生活品质落差。其余人口的生存条件完全不同。我们的任务是把现代生活带给每一个人，但怎么做到呢?通过创新和更好的增长。
说真的，中国应该成为第二个创新引擎，而盖茨发自内心得相信一个更具创新力、更发达的中国，对于全世界是件好事。我同样相信这一点。
Q10: 几年前百度刚开始壮大 AI 资源的时候，你们把精力放在建设硅谷实验室上。当吴恩达在春天离开百度，代替他带领百度 AI 研究院的人却在中国。中国的 AI 人才是否已经赶上美国了呢?
A: 美国在整体上要强得多，这一点毫无疑问。但中美之间的差距在飞速变小，这同样毋庸置疑。到现在，我在中国已经生活了超过六个月。说实话，这期间我读了更多论文，与更多的 AI 开发者进行了交流，你能感受得到人才储备的力量。
可以确定的是，百度会把越来越多的 AI 工作放在中国。但我们仍将持续对美国投资，在湾区和西雅图。我们刚在西雅图建立了分部，因为收购了一家名为 Kitt.ai 的公司。在 AI 人才的顶层梯队，美国仍然更有优势，我们希望充分利用这一点。