FT中文网：今年以来，“赋能”这个词汇逐渐走入大家的视野，互联网巨头们也纷纷推出“赋能战略”，在您看来，我们应该如何理解赋能？
张志琦：我们对赋能的理解是三个层面，第一个是赋能行业，我们一般通过行业中的龙头企业来完成赋能。百度云就是希望能够真正意义上利用赋能，利用这些信息技术去消灭因为这些信息技术不平等而造成的商业模式不平等。比如在钢铁行业，首钢、宝钢已经在利用百度的AI，对整个钢板的缺陷进行一些视觉化的检测，可以快速把钢板本身缺陷和裂痕定位出来，防止恶性事故的发生。
第二个方面是我们更多的生态合作去完成赋能。在百度的AI开发平台上，我们已经有上百个合作伙伴，在线下，我们也和很多传统企业进行深入的合作。比如们与中软（中国软件与技术服务股份有限公司）合作，帮助银行、保险公司等传统金融企业进行业务系统的智能化升级改造，比如说智能客服，智能外呼、催收、信用卡风控等都结合了百度的AI能力。
第三个层面的赋能，则是针对开发者而言。因为解决方案执行还是要依靠人，真正意义上把解决方案做出来。百度的开发者大会，其实主要的受众，虽然有很多的企业，有很多合作伙伴，但是更多的是开发者，现在大家对于AI，对于本身大数据也好，其实开发门槛已经越来越低。如果开发者对于AI和深度学习算法、机器学习等编程能力比较弱，其实也可以利用深度学习本身的组件，基本上可以用零代码的方式，就可以完成对于本身模型训练。如只要上传一些图片，就可以快速完成对于视觉方面的一些识别基础，这样的话大大把开发门槛降低。这也是一个模式赋能，让本身的AI和大数据开发模式能够变得更加平民化。让每个人都能有机会使用百度的技术能力。
FT中文网：刚才您提到钢铁工业已经开始信息化进程，如那在更为传统的农业领域，技术赋能有什么样的可能性呢？
张志琦：在农业方面，百度与中化集团正在开展深度合作，在智慧农业方面进行探索，比如通过百度的物联网技术，我们能够搜集农田周边的温度、湿度，结合天气预报和农作物生长习性，给农民提供有效、安全的种植方案。比如什么时候应该施肥？什么时候应该浇水？什么时候应该要打尿素等等这些环节，我们都能给到最有效的建议。此外结合无人车技术，我们也已经开始提供无人驾驶农机设备。我们还将物联网技术与农机设备进行对接，帮助农民了解农机运行的状态，提醒他们去做维护和保养，提高设备使用效率。
FT中文网：和金融产业一样，教育产业近年来迅猛发展，而且数字化的趋势也十分明显，百度在教育方面有什么布局？
张志琦：可以很明确的说，百度教育板块的背后，都是百度云平台在提供有效的支持。首先百度文库里有大量的教育素材，特别是K12（从小学到高中）阶段的内容可以输出给学校和老师帮助备课。其次，我们针对小学阶段的自然课，使用AI和VR技术研发了大量课件，比如学生戴上VR眼镜，就能直观地看到峡谷的地貌，同时还有小度机器在旁讲解，提升学生对知识的感知和接受能力。
FT中文网：有专家预言人和机器智能之间的转折点，大约是在2045年左右，届时机器智能将全面超越人工智能，对此百度是怎么看的？
张志琦：谈到人工智能，我一般谈两个方向，一个是专有领域的人工智能，一个是通用型人工智能。专有领域的人工智能在很多方面，尤其是重复性劳动领域，已经超过人类，比如会议活动上，语音识别的识别率已经超过了速记员的能力。
通用型人工智能则更为科幻，人来可以直接向机器人来提问题、提要求。语音助手就是这样一个场景。现在我们讲“有问题找度娘”，其实还是要输入了，随着数据的不断积累，算法的不断迭代，能力的不断提升，将来用语音交互来实现“问”度娘很快就可以实现，甚至都不需要到2045年.
FT中文网：除了通过大量数据的累积，还有哪些途径可以让机器越来越聪明？
张志琦：最关键的因素其实还是数据积累。坦白讲，人工智能在新一轮产业革命浪潮中能够被放到一个前所未有的高度，核心点就在于这几年数据的大量积累。百度作为从搜索引擎起家的互联网企业，我们本身就积累了大量的数据，而这些数据，就是百度能够把人工智能做好一个核心关键点。
其次，为什么现在人工智能还不是万能的？这背后源于算法还有很大的提升空间。在百度，我们有大量科学家在致力于算法的提升和优化，从而使识别率更加精准，把人工智能产品和服务打造到可以被广泛商用的水平。
第三，与算法相伴的就是算力问题。因为在人工智能模型训练的过程中，需要大量运算，以前训练一个模型，在算力不够的情况下，可能要花几天的时间。现在，百度云为我们提供了很强的计算能力，就可以把时间缩短到几小时，甚至几分钟，从而保障人工智能模型在完成训练后，能够更快速投放出来。我相信，随着数据、算法、算力，这三大因素的有效升级迭代，人工智能的发展将会行稳致远。
