你看 ， 这就是做工程和做科学在思维上的差别 。 我们的同学受的是科学的training ， 就要从第一排名到第100万 ， 我工作了几年 ， 就知道妥协 ， 只排出前1000名就好 。
你妥协了 ， 每天有数亿人可以享受information at your fingertips的便利 ， 你不妥协 ， 就永远只能是一个实验室产品 。
工程思维在实际工作中非常重要 ， 也很常见 。 一个近期的例子是自动驾驶 。 用科学思维去做 ， 就是一步登天 ， 做到L5再去扩规模 ， 进行商业化 ， Waymo就是这个路子 。 可是很多图灵奖得主级别的人都说 ， L5太难 ， 再过几十年都不一定能实现 。 用工程思维去做 ， 就是循序渐进 ， 先在部分场景下实现自动驾驶 。 特斯拉采取了这样一种方法 ， 它先做到L2 ， 在高速上跟车 ， 变道 ， 在停车场实现自动泊车等等 。 这个路子成功了 ， 市场非常接受 ， 车子大卖 ， 每天无数的人开着特斯拉的车子为他们免费采集各种数据 ， 特斯拉因此有了无人比拟的超大规模的自动驾驶相关数据 ， 所以投资者都认为特斯拉做成无人驾驶的概率更大 。 与此同时 ， 特斯拉还靠卖车赚了不少钱 ， 形成了良性循环 ， 汽车工业也因此出现了百年未遇之大变局 。
特斯拉的路子是一种工程化的思维逻辑 ， 是对一个科学问题的妥协 ， 是自动化程度的渐变 ， 从L2希望逐步迈向L3、L4、L5 。 但这是不是唯一可行的渐变方式呢？
我们认为还有一种渐变方式 ， 就是自动驾驶行驶范围的渐变 。 现在在任意场景下的全无人驾驶做不到 ， 全国500万公里的道路上 ， 一步登天实现无人驾驶做不到 ， 那么能不能先从那最简单的5万公里、10万公里做起？技术上在人车混行比较少的地方 ， 在大家都比较遵守交通规则的地方 ， 在红绿灯设置比较合理的地方 ， 已经可以实现全无人驾驶了 ， 我们可以在这些地方先跑起来 ， 在实际运营的过程中不断学习 ， 不断提高 ， 逐步扩大无人车服务的地域范围 ， 这样也能走到L5 。 百度就采取了这样一个渐进式的路子 ， 我们为此专门成立了一个运力公司叫萝卜快跑 ， 为大家提供自动驾驶出行服务 。 今天在北京亦庄、广州黄埔 ， 在长沙 ， 沧州等不少地方 ， 普通用户都是可以打到萝卜快跑的无人车的 ， 而且很多时候还免费 。 今天 ， 我们的无人车已经累计接待了超过40万人次 。
知道把难的问题转化为简单的问题 ， 知道妥协 ， 知道循序渐进 ， 我认为是工程化思维和科学化思维的主要区别 。 我们的教育科学化思维多 ， 工程化思维少 ， 希望北大新工科能在这方面多重视 ， 多培养有工程化思维的人才 。
当前 ， 全球科技创新进入空前密集活跃期 ， 新一轮科技革命和产业变革正在重构全球创新版图 ， 技术应用之快超乎人们的想象 ， 新工科建设也在这样的背景下应运而生 。
去年 ， 我曾提出过一个判断：未来十年 ， 人工智能领域将有八项关键技术 ， 会实现从量变到质变 ， 分别是自动驾驶、数字城市运营、机器翻译、生物计算、深度学习框架、知识管理、AI芯片和个人智能助手 。 这八项技术的突破 ， 将会广泛改变人们的生产和生活方式 ， 这是我深信不疑的 ， 而这八项技术也将是百度坚定投入的方向 。
技术成果的诞生 ， 源于百度多年来对技术的压强投入 。 作为一家以技术立身的企业 ， 百度连续多年保持着超过15%的研发投入强度 ， 去年核心研发投入占营收比重达到21.4% 。 我曾经说过一句话 ， 有1块钱的时候 ， 我们会投进技术里；有1个亿 ， 我们会投进技术里；有100个亿 ， 我们还是会投进技术里 。