陸奇：如何成為一個優秀的工程師？

來自專欄 AI前線

本文由 「AI前線」原創（ID：ai-front），原文鏈接：http://t.cn/R3TrQ9Q

來源 | 百度Family

AI 前線導讀：5 月 18 日，百度宣布 AI「變革者」陸奇將卸任 COO 一職，王海峰晉陞為高級副總裁，擔任 AIG（AI 技術平台體系）總負責人。雖說早有陸奇將離職的傳聞，但當傳言真的變為現實，仍然如同驚雷一樣震動了整個行業！昨夜百度股價開盤大跌，市值消失了將近 100 億美金，不禁讓人想起前不久百度 Q1 財報凈利潤 67 億美元，相比陸奇剛加入百度時大漲 277%，陸奇一來一去嘩嘩的全是美金。

雖然陸奇離開了，但在他擔任 COO 的這段時間裡，為百度鋪好了一條通往人工智慧的軌道，同時他也為百度留下了寶貴的精神財富。今天我們將陸奇曾經的一篇演講重新發布出來，回顧陸奇在百度的這段時間裡，如何貫徹自己成為一個優秀的工程師的理念。

更多乾貨內容請關注微信公眾號「AI 前線」，（ID：ai-front）

一位工程師，如何才能稱得上優秀？除了寫得一手好 Code，什麼樣的工作態度和方法才是一個優秀工程師的必備？7 月 11 日，陸奇出席百度內部 Engineering Leadership Talk。作為計算機科學博士及優秀的管理者，他提出的五點要求，對每一位（百度）工程師都適用。

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，蓋茨提到微軟公司的宗旨就是：寫軟體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體工業。蓋茨是對的，因為任何工業任何行業自動化的程度會越來越高，最後你所處理的就是信息和知識。

但現在軟體的做法又往前提了一次，因為在人工智慧時代，不光是寫代碼，你必須懂演算法，懂硬體，懂數據，整個人工智慧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。

站在巨人的肩膀上做創新

我們觀察一下，在美國矽谷、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塊，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，然後你可以把你的時間放在更好的創新上。

特別是大公司裡面重複或者是幾乎重複的 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。

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，然後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。

我另外還要在這裡強調的一點就是 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。

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，我把自己想像是一個軟體、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，我裡面有 If statement，說如果見到這個錯誤，絕對不要再犯。

英語，另外有一句說法就是 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後有輸出，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，學產品，我以前跟所有的工程師都講，如果不懂產品，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產品，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準備。所以學習是非常非常重要的。

Ownership

最後是從我做起。

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慧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。

Believe in 技術、站在巨人的肩膀上做創新、追求 Engineering Excellence、每天學習、Ownership，陸奇送給每一位工程師的建議，你 get 到了嗎？

今日薦文

比英偉達還賺錢！比特大陸向 AI 晶元巨頭宣戰

課程推薦

人工智慧時代，如何快速且有效地入門？需要哪些數學基礎？怎樣掌握機器學習主要方法？

工學博士、副教授王天一在他的《人工智慧基礎課》里，會帶你鞏固人工智慧基礎，梳理人工智慧知識框架，了解人工智慧的最佳應用場景。

新註冊用戶，立減30元。長按下圖二維碼試讀專欄。

http://t.cn/R3bEcbq (二維碼自動識別)

向17W+AI愛好者、開發者和科學家，每周一節免費AI公開課，囊括上萬人的AI學習社群，提供最新AI領域技術資訊、一線業界實踐案例、搜羅整理業界技術分享乾貨、最新AI論文解讀。回復「AI前線」、「TF」等關鍵詞可獲取乾貨資料文檔。

如果你喜歡這篇文章，或希望看到更多類似優質報道，記得點贊分享哦！

推薦閱讀：