张亚勤四年前加入百度，出任百度总裁。先后分管过除搜索外的几乎所有业务部门。目前，是百度集团高管中见高管最多的人。但这并不妨碍他在职业生涯的大部分时间，始终关注基础研究领域的技术孵化。
2017，张亚勤总结了ABC战略ABC（AI人工智能 BigData大数据 CloudComputing云计算）。希望通过三者深度融合，让百度云实现了从工具应用到能力架构的演进。
彼时，百度正在进行面向AI的转型。让业务从传统的搜索和内容集中到“云”、“设备”和“平台服务”上来。
面向AI的战略转型，将使得硬件、云和服务融合为一体。百度的机会在于深厚的技术积累和应用场景优势。而随着产业应用的成熟，以及用户对真正“智能”的渴求，算力和深度学习算法本身的局限性正显露出来。如中国科学院院士张跋所言，“对于AI企业而言，对业务的探索和用恰当的技术去解决实际问题才是首当其冲的。”
而身处BAT巨头角力的竞争缝隙，百度的战略转型将面对的就不仅是发展问题，更是核心竞争力的重塑。百度首先选择的AI着力点在对话式人工智能市场和自动驾驶领域。这些业务，将帮助转型过程中百度，实现价值链的重新整合以及生态系统的重塑。
某种程度上，搭载了百度Apollo自动驾驶解决方案系统的全球首款L4级自动驾驶巴士“阿波龙”量产下线；以及百度与戴姆勒在自动驾驶方面的合作都印证了这一战略目标。
技术的渐变是可以预测的，但团队合作模式的改变却无法预测。很显然，转型并不容易。在判断百度是否仍有“前途”这样复杂问题的时候，不仅需要极高程度的“远见”，也需要极大的“勇气”。而在陆奇离开之后，似乎变得更难。
但这并未影响张亚勤和百度的基础研究团队继续将着眼点聚焦在为云、智能家居、物联网和自动驾驶等领域提供技术储备。最终服务于百度的AI新赛道和新业务。
来自百度的内部资料显示，百度自研芯片的目的，不仅要通过差异化的技术壁垒，赋能和加强百度AI生态（如paddlepaddle， ABC，Apollo和DuerOS）；优化供应结构，保障自身供应安全，更重要的是实现生态圈赋能。百度预计，到2022年，云端芯片和无人车芯片市场内外部AI芯片用量可达70万。
在上海举行的百度云智峰会上。百度云方面表示，相比2017年，百度云用户数增长3倍，合作伙伴增长3倍，营收增长4倍，流量增长5倍。
张亚勤表示，“当下已全面进入物理世界数字化、AI as a Service、新型体系架构等为特点的Cloud 2.0时代。”为此，演进中的百度云已进入3.0阶段。这其中的核心是将AI应用通过场景落地；将大数据管理变得安全的；并在云计算技术上保持领先。
基于ABC技术栈，百度云发布ABC Fdata金融数据库一体机、中文智能客服平台、机器人平台ABC Robot和国内首个一站式AI开发平台Infinite，同时通过覆盖金融、零售、制造、交通、机器人、农业等多个行业的产品和解决方案，为企业级市场提供个性化的服务。
这不仅是百度云ABC内涵的拓展和技术能力的迭代，也是百度在全新市场获得的阶段性成功。2018年8月1日发布的截至6月30日的2018财年第二季度未经审计财报也显示，百度第二季度总营收为人民币260亿元（约合39.3亿美元），同比增长32%；归属于百度的净利润为人民币64亿元（约合9.67亿美元），同比增长45%。预示了AI技术对百度收入与发展的重要影响。
如今，作为极少数能够在错综复杂的商业领域探索的科学家之一，张亚勤的工作不仅是通过高度业务驱动的基础研究团队，让AI战略落地，让他们的智慧和创造力成为科技产业的助推力。更是带领团队，实现百度对AI的理想化追求，完成历史上的最重要一次转型。
独家访谈：
沈建缘：外部对百度的看法，哪些你认为是非常准确的，哪些是有偏颇的？
张亚勤：第一点，我认为现在百度的战略定位是相当清晰的。包括夯实移动基础，引领AI时代——AI是我们未来的技术核心。
之前，百度的优势体现在音乐、文学，视频比较全面。但在移动互联网时代这些优势似乎都削弱了，唯一在内容方面我们还处于业界领先。但是这个其实远远不够，没有制空权，所以说，在移动时代，外界来看百度是落后了，走的没那么快，这也有产业转型的原因，加上我们自己没有很好的执行的原因。当然，不仅仅是百度，所有企业在转型当中都是很痛苦。但百度在人工智能领域有多年的技术积累，从两年前2016年的百度世界大会开始，我们已经开始布局“百度大脑”和“云”。2016年下半年开始，百度的战略开始变得比较清晰。现在整体的战略没有大的变化，但执行的幅度更大了。
其次，百度首先是一家高科技的企业。但不管技术，研究还是业务，百度同时也是负责任的，有担当的，引领未来的企业。我们的新业务、新技术，包括自己研发芯片和量子计算，都是面向未来的技术。
沈建缘：到现在为止基础研究方面，布局完整了没有？
张亚勤：布局并不算太完整，但是我认为大框架有了，够用了。目前的算法，深度学习，到了一个瓶颈了，再往前面发展的话，需要一些突破。目前更多的是大数据上的模式分类和模式识别，任务定的越清楚，数据越多，规则越清晰，越容易。其实它并不是人类的智能，比如现在讲的视频语义理解，其实还是一个模式，模式分类、模式识别，达到上一层的话，我认为会更有用。人的大脑可以进一步理解加速，现在机器学习也在帮助人了解大脑，很多模型、验证，也会对生物学、对研究大脑有正面影响。另外一个方面是对大脑了解更多之后如何运用到算法上，这块比较少，生物方面的人脑科学的进展更快用上来。
比如说量子计算，百度现在处于早期布局阶段，已经开始组建团队了。但至少五年之内能不能商业，但是一旦发生后，对产业和公司，会有大的颠覆。这个领域我们现在主要做应用、算法、架构，我们并不做量子计算机。我们更多的是与合作伙伴合作，主要做计算，也会有加密和通讯。未来哪个更有价值和希望，我们就会大幅度投在那个行业，当前以探索为主。
沈建缘：怎么评估这几块业务？尤其是芯片，百度要在这个市场当中扮演什么角色呢？
张亚勤：我讲的量子计算一定是长远发展的，芯片这个东西反而没那么远，芯片方面，我们研究了七年左右，刚开始研发芯片的初衷是为了搜索业务，为了推荐、语音识别、图象识别服务。去年十月份我们推出了SPU，其实是SPG的加速器。我们现在做的昆仑芯片，是因为CPU、GPU、IPG的速度跟不上需求。比如自动驾驶会产生大数量的计算，所以我们需要打造为我们自己服务的芯片。我们如果买架构，速度太慢，而且没办法优化自己不同的应用，所以我们自己已经做出了芯片，马上就用在产品里面。
说句实话，现在做芯片的门槛比原来低一点了，只要找到正确的人，比如一些很top又了解业务的专家们。这些芯片，尤其产业链比较成熟，早期做芯片还是挺困难的，现在产业链分布比较清楚，只做设计，别的不需要自己管。但是今天我专门讲了一下，我们自研芯片的目的是为了满足应用，满足这些变化的需求，而不是说就替代别人的产品，不和别人合作。
沈建缘：这些基础科学领域的研究，将如何从应用着力，尤其是在企业级市场为百度实现商业价值？
张亚勤：现在布局的是不同阶段的东西。有产品的，也有已经在市场上应用的。百度To C的文化更多一些，但也有一些To B的元素在里面。比如说广告，虽然是To B端的，但是总体来讲把产品做好，这件事情就自动发生了，百度主要是面向To C端。车是一个重度To B、To C的业务，包括度秘也是，比如说和冰箱的互联，谈的时候都是和To B的企业谈，云更是这样的。
目前云计算最领先的公司，核心的优势是在互联网技术，大型的数据中心，上面的架构，比如谷歌、亚马逊、微软都是互联网公司。在中国，云计算最领先的公司也是互联网公司，比如阿里、腾讯、百度三家大的都是互联网公司，过去传统做To B做很深的公司反而做得很艰难。
云计算是最重要的最主要的互联网化的IT技术，把传统的IT替代了。对百度来说，首先要保持自己的优势。百度的优势在什么地方？一个是技术，二是规模效应，三是互联网模式，就是在云计算里面，虽然说是To B的业务，但是核心是To C，是将互联网的技术规模加上To B的商业模式整合在一起的。
互联网企业和To B业务大的不同就是规模效应和统一的技术架构，比如说百度，其实就是生在云里面的，支持了中国三个大的work load，一个是最难的搜索，一个是视频，爱奇艺视频，一个是网盘存储，这都是很难的。所以说，不要把核心优势扔掉，这就是百度的优势。
但是把技术积累开放出来，用到别的公司，这也没那么简单，需要很多的工作。而在利用好核心优势利的同时，也要补足弱点。百度的弱项在什么地方？我们和To B业务打交道的时候，不知道怎么做解决方案，不知道怎么做项目管理，对行业的深度理解也不够，这是我们当时的劣势。怎么补齐劣势？首先还是要招对领军人物，现在我们云业务的领导人都是在To B行业有很多年的积累。他们懂得怎样与行业打交道。我们在扩充这个团队，一些人负责云、一些人负责芯片。云这个团队最初只有两百人，现在已经一千六七百人了，明年还会增加很多。同时，后台真正做架构的还是一批百度的互联网人才，这两类人结合起来就能真正做成事。
沈建缘：如何在现实的应用场景中落地这些技术？
第一点，要保持扩大自己的核心优势，技术优势、规模优势、架构优势。第二点，要找对To B的业务人员，弥补劣势。第三点，找到我们自己的优势行业，随便找一个行业和你没关系，或者说竞争对手已经十分强了，就别做了。还有一点就是从技术角度讲，从能力角度讲，AI落地其实就几个方式，家居，车，企业，AI落地到家里面，现在看来需要智能硬件。
用户如何感受AI呢？一般是要通过某个硬件，比如音箱、电视，或者说冰箱，扫地机器人等等有形的东西。尽管它们的智能控制都在后端，但是前端至少要有一个东西落地。出行方面主要是车的场景，比如车内的信息服务、车联网等。
目前，物联网的很多细分领域，除了家居、汽车等等，正在产生更多垂直门类。百度的优势行业包括媒体、视频等领域。比如我们将直播、小视频、短视频、长视频、视频转码、内容审核等开放给别的公司，有很大的需求。此外，百度通过精准营销的积累，帮助互联网金融这样的垂直行业建立了完整的系统。目前，金融行业的应用增长很快，我们还与中信合作成立了中国第一个有互联网网商牌照的网商银行——百信银行。所以，我们的智能云目前已经产生收入了，有天工的，基础云架构的，也有媒体云，金融云。
沈建缘：这些落地和应用构建了怎样的生态系统和商业模式的创新？
张亚勤：确实如此，生态和技术都在发生变化。我们看到这时候一些企业之间的能量也是此消彼长。大型机时代，不管是芯片也好，操作系统也好，包括软件、编程和应用，都是通过传统的机器来完成的。而到了AI的时代，产生了新的可能，这个时候的APP和工作负载都不一样了，操作系统和芯片架构也都不一样了。不管是公司或者国家，在产业更迭的时候都有机会用新的架构来设计新的芯片，打造自己的操作系统和框架。这时芯片架构也会更加不同的布局。我认为传统行业都会被AI所影响。
AI时代，对于企业而言是个好时机。但拿着锤子找钉子是不行的，还是要看行业的机会，行业的机会，用户需求和技术的交集，比如说行业需求很强，如果我们没有技术优势，那我们也不做，一定要找到大机会，用我们能做的，找到一个交集。
沈建缘：自动驾驶市场是这样的交集吗？怎样看待这个领域的竞争？
张亚勤：车是一个很大的商机，体量比智能手机大很多倍。我们如果能够在一个方面做到有突破，可能就是一个新百度了。因为车的功能比手机要强的多。以后如果是智能驾驶的话，手机做的事儿车都可以做，而且是大屏幕，还可以带着你移动，等于把你装在口袋里，手机是你把它装口袋里。你会和它产生一种感情，车最后变成你像家一样的个人空间。但现在这个领域还是处于春秋战国时代。这个行业太大，特别细分。或者说大到足以容纳很多公司，比如说激光雷达传感器，就有很多企业出来。
但百度为平台公司，就可以把自己的优势发挥出来，所以对于百度来讲，无论是公司以后的发展定位也好，还有合作的生态模式。Apollo的开放都是至关重要的。我们花很多的精力打造这个平台，只有让平台更有吸引力，技术才会提升得更快。
沈建缘：你怎么一边看学术论文，一边将其中的技术要义演化成宝马汽车客户能听得懂的语言呢？
张亚勤：这也挺难的。过去的半年我见了十几个全球车企的CEO，他们认为到中国来一定要和Apollo建立合作关系。，因为Apollo的生态，还有百度地图。对百度来说，现在光开放肯定不够了，必须要找到深度的合作伙伴，要有产品，否则的话开放平台唯一的好处就是开放，没有别的了。
但做开放的生态，也有很多挑战。大家的共识是一样的——这个行业真正要变成大规模化，需要有政策，需要大家改变习惯，需要价格合理，更需要一个渐进的过程。
沈建缘：百度的车联网业务现在有什么进展？
张亚勤：我们现在做车联网一方面为内部服务，一方面为生态服务，还有一方面给外部服务。在国内，从收入上来讲，是稳居市场前三的。这个产业比手机产业更大，也比现在的互联网产业更大。
现在大家谈的比较多在车上的应用前端，比如导航、地图；车载场景的娱乐、交互，防疲劳驾驶和安全等等，百度都已经与车企开始合作。
第二个是L3（部分自动驾驶，主要依靠人类驾驶者）目前进展也不错，有一个自动泊车功能。第三个L4（主要依靠机器的自动驾驶）百度从低速的场景开始。目前也还属于投资阶段，真正产生大规模的收入仍然需要时间。但是在企业级市场上，已经有车厂在购买这套解决方案了。
目前，这个领域还是有很多挑战，真正要规模化，需要有政策，需要大家改变习惯，需要价格合理，而且任何一个东西都是需要一个渐进的过程。对百度来说，找对的人，让他做对的事，这是最重要的。百度现在人才整体储备还是比较强的。我们现在做海外招聘，提到百度无人车项目，大家都知道。“我正在做的事情将改变这个世界”这对人才是大的一个吸引力。
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