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陸奇發表內部演講 強調工程師文化重要性

http://finance.sina.com   2017年07月12日 23:47   北京新浪網

  新浪科技訊 7月13日下午消息,百度今日在內網平台上公佈了陸奇的一次內部活動演講。根據背景,陸奇在Engineering Leadership Talk上分享了成為一名優秀工程師的五個建議。陸奇在分享中強調對技術的相信,他表示,人工智能的開發過程有一個很大程度的提高,百度所處的行業所代表的技術一定會是未來任何行業的前沿。

  在早先舉辦的百度AI開發者大會上,陸奇表示,人工智能是百度的機會,百度也是中國公司當中最適合,最有能力來做人工智能的公司。百度通過17年積累和早期戰略投入,已經具備了充足的技術、人才和數據。

  在這次分享中,陸奇也強調了工程師文化對百度的人才積累作用。他表示,工程技術的卓越行和能力是對個人、團隊能力的永無止境的追求,也是工具平台的創新。綜合在一起可以為百度帶來長期、有核心的競爭力。最終給用戶、企業、社會創造價值。

  最后,陸奇強調了百度早前提出的新的公司使命。在實現路徑上,陸奇表示可以通過人工智能技術做到喚醒萬物。他強調,百度的員工應該把使命、公司的事情當作每個人的事業。“看到機會不需要問別人,有機會就做,看到問題也不要去問別人,就把它Fix。”

  以下為百度內網平台公佈的演講整理:

  “我們一定要有一個堅定不移的深刻的理念,相信整個世界終究是為技術所驅動的。”

  “有沒有其他人已經解決這個問題?然后你可以把你的時間放在更好的創新上。”

  “做什麼事情一定要做最好,一定要是做業界最強的。”

  “我把自己想象是一個軟件、一個代碼,今天的版本一定要比昨天版本好,明天的版本肯定會比今天好。”

  “看到問題也不要去問別人,就把它Fix。”

  1 Believe in 技術

  首先要相信技術,我剛才已經講了,整個我們工業界,特別是像百度這樣的公司,對技術堅定的、不動搖的信念特別重要。

  我也分享一下,蓋茲提到微軟公司的宗旨就是:寫軟件代表的是世界的將來。

  為什麼?未來任何一個工業都會變成軟件工業。蓋茲是對的,因為任何工業任何行業自動化的程度會越來越高,最后你所處理的就是信息和知識。

  但現在軟件的做法又往前提了一次,因為在人工智能時代,不光是寫代碼,你必須懂算法,懂硬件,懂數據,整個人工智能的開發過程有一個很大程度的提高,但是,技術,特別是我們這個工業所代表的技術一定是將來任何工業的前沿。

  所以我們一定要有一個堅定不移的深刻的理念,相信整個世界終究是為技術所驅動的。

  2 站在巨人的肩膀上做創新

  我們觀察一下,在美國硅谷、在中國,互聯網創業公司也好,大型公司也好,大家的起點是越來越高的。為什麼現在創新速度那麼快?主要是起點高了。我們可以使用的代碼模組,使用的服務的能力,都是大大的提升。

  在內部我想強調這一點,很多大公司包括微軟在內,內部的Code都重做了無數遍。

  我現在的要求是,每一次你寫一行新的代碼,第一要做的,先想一想你這行代碼值得不值得寫,是不是有人已經做了同樣的工作,可能做得比你還好一點。有沒有其他人已經解決這個問題,然后你可以把你的時間放在更好的創新上。

  特別是大公司裏面重覆或者是几乎重覆的Code實在太多,浪費太多的資源,對每個人的職業生涯都不是好事情。

  我再強調,在大公司內部,你寫代碼之前想一想,你這行代碼要不要寫,是不是別人已經有了,站在別人的肩膀上去做這件事情。

  3 追求Engineering Excellence

  我要另外強調的一點就是Engineering Excellence,工程的技術的卓越性和能力。

  任何市場上競爭就像打仗一樣,就看你的部隊體能、質量,每一個士兵他的訓練的程度,和你給他使機關槍、坦克,還是什麼樣的武器。

  所以Engineering Excellence跟這個類比,我們要建的是一支世界上最強的部隊,每一個士兵,每一個領軍人,每個人的能力,他的訓練都是超強的,然后我們給每個人提供的工具和武器都是一流的。

  所以Engineering Excellence是一個永無止境的、個人的、團隊的,能力的追求和工具平台的創新,綜合在一起可以給我們帶來的長期的、核心的競爭力,為社會創造價值,最終的目的是給每個用戶、每個企業、整個社會創造價值。

  我另外還要在這裏強調的一點就是Relentless pursuit of excellence:永無止境的不斷的持續的追求。

  我們要麼不做,要做的事情一定做最好,這是我對大家的要求。資料庫也好,做大平台也好,大數據也好,我們要做什麼事情,我們一定要下決心,這是我對你們每個人的要求,做什麼事情一定要做最好,一定要是做業界最強的。

  4 每天學習

  每天學習,可能是對每個人都是最最重要的。

  我今天分享一下,我自己怎麼想我自己的。就很簡單一個概念,我把自己想象是一個軟件、一個代碼,今天的版本一定要比昨天版本好,明天的版本肯定會比今天好,因為即使犯了錯誤,我裏面有If statement,说如果見到這個錯誤,絶對不要再犯。

  英語,另外有一句说法就是Life is too short, don’t live the same day twice. 同樣一天不要重活兩次。每天都是不一樣,每天為什麼不一樣,因為每天都變成最好,每天都變得更好。今天的版本一定要比昨天好,每個好的、傑出的工程師,傑出的技術領袖,一定要保持自己學習的能力,特別是學習的範圍。

  在這上面我也稍微引申一下,做Computer science的,如果只學Computer science,不去學一些其他的行業,肯定不夠。我舉個例子,經濟學必須要學。為什麼這樣講?Computer science它有個很大的限制,他是假定你有輸入以后有輸出,這種解決問題的方式有它的好處,但有它的限制性。

  我給大家舉個例子,地圖導航,如果你純粹用這個方式去做,你只是把一個擁擠的地方移到另外一個擁擠的地方。經濟學,它對問題的建模是不一樣的。它起點是假定是一個整體的一個生態,每個人的輸入都是另外一個人的輸出,你要用經濟學的方式來描述地圖導航的問題,你就會去算一個Equilibrium,市場也是這樣。

  如果把深度學習真的要想徹底,必須把物理重學一遍,把生物學看一遍,再把進化論再看一遍。因為深度學習跟這些東西完全相關,自己肯定想不清楚,要徹底想清楚,必須學。

  另外,學産品,我以前跟所有的工程師都講,如果不懂産品,你不可能成為一個最好的工程師。真正要做世界一流的工程師不光要懂産品,還要懂整個商業,懂生態。因為你的工作的責任,是能夠看到將來,把技術展望到將來的需求,把平台、把開發流程、把你的團隊為將來做准備。所以學習是非常非常重要的。

  5 Ownership

  最后是從我做起。

  我們公司有個非常大的使命,用科技讓複雜的世界更簡單。整個世界非常非常複雜,人其實所做的事情基本上都是Reduce entropy。

  因為從熱力學第二定律來講,世界是會變得越來越亂的,我們想做的事情就是把它變的更簡單,讓我們生活變得更美好。

  而且具體的,我們可以通過人工智能技術來做到喚醒萬物,但是這一切是通過每一個人的一點一滴的行為累計起來,從我做起。還有Ownership,看到機會不需要問別人,有機會就去做,看到問題也不要去問別人,就把它Fix。

  把我們的使命、把我們的公司當成我們自己每個人的事業來做,我可以坦誠的給每個人講,如果你把公司的使命,把公司的事業,當成你自己個人的事業,Own everything,你在職業生涯一定是走得最快。從我做起,從身邊的每一件事情做起。

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