吴甜，百度AI平台体系执行总监。这个安静沉稳的女生在2018年提出一个“激进”的想法：把百度的深度学习平台“飞桨”升级成AI操作系统。这在内部遇到大量质疑。因为还从来没有中国公司做成过操作系统。AI什么时候能挣到真金白银也是个大问号。
不过吴甜得到一个人力排众议的支持，CTO王海峰。2018年中，中美贸易战才初现苗头。那时孟晚舟还没有过境加拿大，美国还没有封锁华为，鸿蒙也还没有被迫曝光。不过王海峰预判：中国人一定要做自己的操作系统。他说：越晚做，就越没人做，要在做当中去吸引人，去培养人。
在此一年之前的2017年9月。华为抢在苹果之前，率先发布了全球首款AI芯片麒麟。2018年升级版的麒麟980宣称有了六个世界第一。实现了AI智能的预测和调度机制。
两年之后的2019年7月。百度“飞桨”跟华为“麒麟”达成战略合作：双方将为彼此适配，打通深度学习框架与芯片，为开发者提供强大的AI算力。至此，操作系统和芯片这两样IT领域最难，之前被西方企业牢牢垄断的事，两家中国企业在山顶会师。
再往前追述。华为对手机芯片的开发始于2004年。而百度对AI的应用至少始于2010年。兄弟爬山，各自努力。之前并未有交集的两家企业，在某个时候不期而遇，然后生死相依。但这样的故事不只发生在华为和百度之间。
7月3号百度AI开发者大会的现场。李彦宏说：“我们的决心不会动摇。AI会改变每个人的生活。”
此时诸葛（化名）正坐在台下VIP席上。他同意李彦宏的预判：不管主动还是被动，AI是会把所有人卷进去的百年一遇的历史进程，于是也是一场全球统治权的大洗牌。很多人都在各自的路线上苦苦攀登，只有坚持到最后，才会跟同样到达山顶的兄弟会师。
诸葛背后的电子巨头跟百度会师，不在操作系统和芯片这样的最前沿，而在最传统的领域：农业。当AI进入到农业，开始在光照、土壤这些最原始的领地偷天换日，这是它有能力席卷一切的佐证。
不过诸葛决定，他们不能像李彦宏一样振臂高呼，而只是隐姓埋名的做事。就好像华为鸿蒙，不到万不得已，并不现身。兄弟爬山，各行其道。
1.南坡：电子巨头瞄上农业
在很多年后，华栋（化名）的人到餐厅去推销蔬菜，去全国的农庄推销智慧种菜的解决方案。对方一般都会问：“水里长出来的菜也能吃？搞什么幺蛾子？做电子品的怎么改种地了？”华栋的人会忍不住叹口气：这是个“巧妇难为”的曲折故事。
华栋是做电子品起家的。中华栋梁，看这个名字就知道当年创业者的志气。那个年代的人喜欢取中兴、华为、大唐、华润这样的名字。后来的创业者取名字的套路已经变了，比如阿里巴巴、小米、滴滴、抖音、拼多多。
90年代大量的中国企业践行“以市场换技术”。华栋身在其中，通过大胆的合资和投资一步步掌握了核心技术。如今在其细分市场的出货量全球第一。世界知识产权组织认定的国际专利相当丰厚，在这里就不透露具体数据了。
市场换技术。但技术不是白纸一张，都在人的脑袋里。伴随这一历史潮流的是一大票人才从外资企业跳槽到中资企业。就像当年的钱学森。这种人才大迁徙在他们自己用一句词概括：“产业报国”。诸葛是其中之一。
诸葛所在的是能源板块。它脱胎于华栋的主业，电子成像。电子成像的核心是把电变成光，由光产生影像，于是我们能在电视屏幕上看清楚画面。反手过来，光也可以变成电，而电本身是一种生物能源。本质上，这是一套光电互相转化的硬技术。它的A面是电子成像，B面是智慧能源。
这样华栋就自然进入了农业照明。农业五大要素：光、温、水、气、肥。在传统农业里，有些要素是可以改变的，有些是改变不了的。比如温度可以通过大棚改变，水可以引流，肥料可以自由添加。而光是最依赖自然的一环，没有太阳光，不可能人造。比如新疆的瓜果就因为光照时间长而具有特别的甜。
所以华栋的农业照明，把电变成特定的光，相当于人造太阳。植物喜欢什么种类的光，就给你什么种类的光。喜欢晒多久，就照你多久。这样产能和多样化都提高了。
诸葛是2010年从一家美国电子巨头来的华栋。在2014年开始带头建立实验室孵化“智慧农业”这个方向。一直到2016年，这期间走掉了两拨人。
所谓智慧农业，本质上还是农业。一个做电子品的公司，因为光电转换这个核心技术踏进来，可是温、水、气、肥这四块都得从头去摸，因素之复杂，周期之长。就算“人造菜”种出来了，这完全是新东西，还得找愿意尝新的买家。“一路上，全是坑，太苦逼。”
诸葛很理解走掉的两拨人。一个坑，踩下去，好不容易爬起来了。可是前面又是一个坑。连踩了几个坑，抬起头还看不到尽头在哪里。况且这还是华栋的非主业。况且“务农”这个职业，说出去没面子，社会上不认，连对象都瞧不上。谁乐意干呢。
不过华栋的管理层没有因此放弃。不放弃不是因为一定要给核心技术找到应用。关键还是使命感。所谓中华栋梁，天然觉得自己对国计民生负有的责任。以及扛着“产业报国”旗帜的这帮人，在这个时候就显出不同了。
几年下来，诸葛对农业所面临的严峻感悟至深。无粮不稳，农业最关乎国民安定。今天中国的农业是“3860”。种地的人都是“三八妇女”，都是已经60岁以上的留守老人。年轻的，男的，都进城打工了。也就是再过20年，这些留守妇女80岁，中国没人种地了。这是个难以逆转的现实。
不仅仅人的问题。水污染和土壤污染普遍存在，灾害常态化，城市化导致可耕种土地减少。如果这个大坑不填起来，国计民生、国富民强，难有根基。华栋管理层达成的共识是：用工业的方式做农业，用科技赋能，把污染、人力缺乏、土地缺乏这些坑全部填平。
于是诸葛在2016年去找到慕容：“人走光了，你来干吧。”
慕容脑袋里还没有“临危受命”这四个字。她一直说自己踩着西瓜皮，溜到哪里算哪里。慕容虽然也是从外资企业辞职到的华栋，那时她对“产业报国”四个字还感触不深。只是因为在一家美资企业跟着诸葛干了8年。两个人谈不上生死之交，却也是信任至深。
在此之前慕容没有固定专长。她做过很多岗位，比如销售、企划、供应链。她不是那种“爱一行干一行”，她是“干一行爱一行”。所以当诸葛被逼到墙角，要找一个“不畏艰难、突破瓶颈、从0到1”的人，他想到了慕容。
诸葛给慕容说：所有的坑，我陪着你一起跳。但跳进去还得跳出来，得说得明白。我们一个坑一个坑，慢慢填。
后来慕容给诸葛说：所有的坑其实都是一件一件的事，无非是在行动里学习、学习后再行动的过程。最难的是心累，因为看不到希望，又没有人为你摇旗呐喊，所以恐惧。
于是越到后来，慕容就逐渐明白“产业报国”这四个字的力量。这件事关系国计民生，搞传统农业的不懂科技，搞科技的又不懂农业，甚至看不起农业。不管谁做这件事，从这一头到那一头，谁都要把所有坑都踩一遍。
慕容说这就是那个“心坎”。一旦想通了，这个事必须做，那我就去做，做到哪里算哪里，别内疚。这就“心无挂碍”了。
慕容2016年接手。但她对农业一窍不通。于是找来了轩辕。
轩辕是东北人。父母都是种田的。可是父亲是个“有文化的人”，他并不觉得种田低人一等，不会像其他父母那样警告子女：“学习不好就只能种地”。轩辕从小在田里打滚，大学的专业也选了农业。毕业后进了一家木苗公司，卖种子给农民。
2014年「星际穿越」上映，轩辕印象最深的是开头，地球上的土地除了玉米已经长不出其他粮食了，在地里干活的都是机器人。他就想，将来种地的机器人应该可以飞来飞去，不过土地长不出粮食来该怎么办呢。
梦想很迷人，现实却难熬。木苗公司的工资太低，又累。轩辕就“逃跑”了。去做一个跟“校园贷”类似的业务。混了几年，轩辕觉得自己“迷失”了。于是想去北京闯一闯，然后撞上了慕容。绕了一大圈，最后还是回到了可能是命中注定的职业：务农。
轩辕生于89年。现在有兴趣务农的年轻人实在太少。况且他的出身和专业都是务农。慕容把他当成宝，说是“克服了浮躁的年轻人”。慕容是76年，诸葛是63年。三个人正好三个年代，机缘巧合走到一起，各有所长，各司其职。
轩辕帮助慕容做实了第一步：在实验室里真正种出了菜。光照、温度、湿度都是根据蔬菜的品种人工配制。没有土，用自己配好的营养液。蔬菜的根就长营养液里。省水，一株菜长成只要500毫升。省时，一个批次的菜在大棚里要79天，在轩辕的实验室里要30天。没有农药残留。
种出来菜，需要有人买有人吃才行。慕容就拍照发朋友圈，有没有人买我们的菜？结果真的有朋友介绍了一家连锁餐饮店。第二天它的供应链总监就来了，试吃，现场看，觉得不错。慕容根据实际的成本估价，是市面上价格的4倍。人家没嫌贵。
连锁店直接把实验室种菜的架子搬进了餐厅，做现场展示。“水培”的概念让食客惊奇，菜居然可以不长在土里，长在水里。所见即所得，你要哪一颗，现摘。口感也跟土里长的菜有所不同。轩辕选蔬菜品种以及配营养液的时候，有一样指标就是“口感”。
菜找到市场了。慕容去请示诸葛，是不是可以走出实验室了。然后一个4000平米的蔬菜工厂建起来了。接下来的难题是：连锁店在北京几十家店，消化不了4000平米的产量，一时又没有更多餐厅接手。
于是慕容和轩辕每天多了一件事：把卖不掉的菜倒掉。那时是夏天，菜在垃圾桶里烂掉，像粪坑。两个人难过得不得了。每一颗菜都是自己的孩子。轩辕说，宁愿不把他们生下来。
慕容去问诸葛，是不是先不种那么多。诸葛说，种。现在我们还扔得起，那就继续扔。坚持种，才能积累数据和经验。
轩辕一边种一边扔，慕容跑腿去找市场。跟传统农业一样，搞活动，请人来参观和试吃。一次活动来20家，一般有一两家有兴趣。轩辕扔了两个月菜，然后销路打开了。
接下来真问题来了。
传统农业靠天吃饭，有农忙也有农闲。天寒地冻的时候，土地自己冬眠修养，农民没活儿干，可以放假了。可是蔬菜工厂不是靠天吃饭。光、温、水、气、肥全是自己控制。一年365天，一日无休。
轩辕每天要走几万步，每一片蔬菜都要一一看过去，是不是有虫害，是不是要调整营养液，是不是要给光。轩辕说，这些菜都是自己的婴儿，做父母的不可能一刻让婴儿离开自己的眼睛。
轩辕过年想回老家看父母。慕容急了：那怎么办，我不会看菜。轩辕说我要谈恋爱，慕容开玩笑：你现在是创业，谈什么恋爱。
这是绕不过去的坎。慕容只有一个轩辕，轩辕被这片菜给绑死了。蔬菜工厂要扩大规模，可她去哪里找更多的轩辕。
方向早在诸葛的脑袋里。华栋管理层下决心做农业的初衷是：用科技替代人力，不仅仅是人力，还有人脑。否则如何解决20年后无人种地的局面。替代人力，需要工业自动化。替代人脑，需要的是AI。
这几年诸葛去日本和台湾考察了几家植物工厂。主要用工业自动化替代人力，却没能替代脑力。之所以没推广开，是卡在单人管理面积这个指标上。诸葛说，我们有弯道超车的机会，那是AI。
AI是什么？对慕容来说，是个完全陌生的东西。但她有一个真实而迫切的需求：要给轩辕放假。2019年1月，慕容又一次在“万能的朋友圈”里求助：哪家公司能做AI。有人介绍了百度。没两天，喻友平来了。他的职位是百度AI技术生态部总经理。所谓生态，就是为悬空的AI技术寻找落地的场景。
喻友平对第一次会面印象深刻。蔬菜工厂在天津郊区。丝毫没有CBD的繁荣、中关村的拥堵嘈杂、或者百度科技园的整洁优雅。
那天中午，慕容和轩辕在工厂外面一个破旧的小馆子请“百度的老师们”吃饭。他们在苍蝇的嗡嗡声中，在条凳上，讨论着中国的“智慧种植”。喻友平说，不要为AI而AI，要解决你们的痛点。
喻友平带去的产品经理叫李晓岚。他也是个老百度，曾经做凤巢系统。几年前跟几个同事出去创业，也是做流量的商业变现，融了几轮资。可是当李晓岚听到百度要做“AI生万物”时，又回来了。他认定这是一次“狂野西部”式的百年难遇的历史进程。李晓岚对接华栋，恰是他回到百度的第二天。
慕容第一次给诸葛说跟百度接上头了。诸葛心想，等有个眉目估计要一年半载吧。可三周后慕容又来说，联合项目组已经开干了。诸葛很惊讶。他第一次意识到百度对推动AI落地所调用的组织力。他意识到，有人对这个事“志在必得”。
细活主要在李晓岚和轩辕之间。轩辕把他脑袋里有关种菜的事情和经验全部说出来。李晓岚分析哪些活儿是AI可以干的，让轩辕评估。李晓岚第一步解决的，是让轩辕从每天“几万步”里解放出来。不需要再频繁跑腿和用眼。
轩辕每天几万步主要解决两个问题。第一，看有没有虫害。如果有，洒什么药。第二，看形态估重量，判断哪片菜可以收割了，哪片菜是不是长得不好。然后通知工人来操作。李晓岚用AI把这几件事干了。
实现起来不复杂。比如识别虫害。给出几百张有虫害的图片，把生虫的区域圈出来，然后提交给百度大脑。几十分钟后它就学会了，发现虫害立刻报警。这样轩辕坐在电脑旁就能指挥工人去撒药或者收割。在远程就能管理更大面积。
这一套，华栋和百度形成了解决方案和相应的算法模型。华栋正在把解决方案卖往各地的农庄，给百度分成。同样，百度每卖出去一套算法模型，华栋也分成。
李晓岚正在做第二步。把蔬菜生长所经历的光、温、水、气、肥都记录下来，然后让百度大脑寻找出最好的算法，如何调整光、温、水、气、肥这几样东西，让蔬菜有最好的收成。不过这需要大量数据，需要时间。
如果说第一步只是让AI学会人类的经验。而第二步是让AI寻找出人类可能还没有掌握的最佳实践。这是一步飞跃。
7月3号，李晓岚在开发者大会上做关于智慧农业的发言。李晓岚说，2012年去美国，一张信用卡可以随便购物，而当时在中国出门是要带现金的。不过到了2019年情况对调了。有一部手机可以走遍中国，而美国还需要信用卡。新技术来临的时候，如果没有历史包袱，反倒可以弯道超车。
李晓岚说，荷兰人种番茄的效率是我们的5倍，德国一个人可以养一万头猪。不过，AI赋能的时代，我们有可能再一次弯道超车。此时，坐在台下的诸葛心领神会。
诸葛说，半年前还彼此不相识的两家公司，因为“AI赋能”走到一起。一个从南坡往上，一个在北坡往上，虽然一直不相识，但在山顶会面是注定的。
2.北坡：AI生万物
有人说，百度在过去五年移动时代失势，而AI是要那根要拼死抓住的救命稻草。但吴甜说，AI是百度的基因。她的老板是CTO王海峰，“百度大脑”的主理人。
吴甜2006年从浙江大学毕业加入百度，百度上市的第二年。“百度知道”的第一版问题推荐系统就是吴甜写的。根据用户历史上回答过的问题内容和难度，给每个人的兴趣、擅长打上标签。然后把张三提出的问题，自动送到有可能知道答案的李四眼前。
虽然当时AI这两个字还没有流行起来，但吴甜为百度知道写的问题推荐系统，是百度最早的AI实践之一。也是后来被今日头条引爆的信息流所依赖的底层逻辑之一。
AI，人工智能。但什么是人工智能？
有些事是电脑很擅长但人脑很笨拙的。比如单纯的数学和逻辑。计算3860的平方，电脑可以在0.01秒得出结果，可是人得借助笔和纸算上一分钟。
但有些事是人脑很擅长但电脑很笨拙的。比如模糊而抽象的认知。你指一只猫给一个婴孩看，他立刻能认出其他的猫，可电脑办不到。而教会电脑像婴孩那样能认识猫，这是AI。在华栋的植物工厂里，把蔬菜上的虫害识别出来，这是AI。
图像识别是AI的分支之一，这是“能看”。还有语音识别，是“能听”。还有语音合成，是“能说”。还有自然语言处理，是“能读”。还有知识图谱，是“能想”。于是百度AI系统被命名为“百度大脑”，听说读写想都是大脑的功能。
最原始的搜索是把含有关键词的网页找出来，按规则排序。比如，如果关键词出现在标题里，该网页就更重要。找出关键词和匹配出合适的网页内容，根基正是自然语言处理，能读。
后来进化到了所谓“机器学习”，用深度神经网络进行计算，这正是“深度学习”，激发了近年来AI的大规模应用。
后来又有了用语音来替代文字发起搜索，这是能听。2014年语音搜索已经占百度搜索的10%。对于老人小孩，说话会比用手摸屏幕更方便。然后又有了用输入图片来发起搜索，这是能看。在“百度AI寻人”小程序，上传一张照片，就能与民政部的走失人口数据做比对。三年来帮助6700个走失者与家人团聚。
各种AI技术都在搜索这个框里落地生根。
百度在至少2010年就开始基础能力积累，有了AI雏形。2013年建深度学习研究院，李彦宏做第一任院长。后从硅谷相继请来几位世界级的AI大牛，这些人相继离开，到今天撑大梁的却是王海峰、吴甜这样的内部培养的亲兵嫡系。抓住AI不是赶时髦，而是本能反应。
正如诸葛所说，华栋种菜首先是核心技术的自然衍生，却也正好契合上了国计民生，大势所趋。所以当仁不让。
今天的百度与其说是一家搜索公司，不如说是一家AI公司。它全线业务的根基都在AI。AI强则业务强。具体讲有自上而下和自下而上两条线。
自上而下有几个业务。这都是可以预判的主航道。都直接向李彦宏汇报。
第一条主要是关于“能读”，搜索和信息流。也是所谓的“移动基础”，是收入来源。老大是SVP沈抖。过去两年百度信息流快速上位，跟今日头条分庭抗礼，靠的也是AI赋能。信息流所需要的“语义理解”和“用户建模”两大能力早已就绪。百度信息流从零开始到推出只用了25天。
第二条是小度语音助手，关于“能听”和“能说”。这条线的VP景鲲之前在微软负责“小冰”。对于百度内部曾经争论的问题：语音交互真的是未来吗？景鲲一直坚定。“只要双手被占用，语音就是最好的交互方式。”这个信心是景鲲被李彦宏拜为封疆大吏的重要原因。
乔布斯的iPhone用触摸代替了键盘。触摸成为人机交互的主要模式，也成为新的计算平台。而语音是触摸之后又一人机交互模式和计算平台。
7月3号的开发者大会上，小度展示了两项“只此一家、别无分号”的技能。第一是一次唤醒，多次交互。也就是，你说的话到底是对小度还是别人说的，它都知道，不需要你反复叫它的名字。
第二是小度说话已经可以带上不同的腔调，比如京腔。可以有不同的情绪，比如悲伤。在7月3号现场，根据残留的录音，百度大脑模仿出了已经逝世的一位解放战争英雄的声音。
景鲲披露，小度助手每月的语音交互破了36亿次，这是中国企业第一次披露这个数据。这些交互里有50%以上属于对话和音频节目以外的“非主流应用”。这预示着小度开始有基础，可以吸引伙伴来开发长尾应用，建立生态。
第三条业务线是无人驾驶。领头的VP是百度老人李震宇。百度无人车已经量产下线，在国内外的一些园区试行。7月3号也发布了一项“只此一家、别无分号”的功能。百度无人车可以在司机下车后自动寻找停车位，也可以从停车位开出来找到司机的位置。解决“最后一公里”的问题。
喻友平说，无人车不仅仅“能看”，更是AI技术的集大成者。
在百度内部论证无人车的时候，有人提了一个问题：为什么植物没有大脑，而动物有大脑？
答案是：顾名思义，动物会动，植物不会动。一旦动起来，就要持续跟环境交互不断变化的信息，并且随时处理这些信息，做出反应。这就要求生长出中央信息处理器：大脑。
在人类IT史上，电脑还是“植物”，因为它不能动。手机属于动物和植物之间的过渡物种，它不能主动的动，但会随着人体被动的动。于是它能够感应自己的角度、位置、速度，记录距离。但即使如此，手机已经是目前最聪明的工具，人类寸步不离的伴侣。而接下来人类所创造的第一个“动物”，就是无人车。
所以无人车将是AI技术上的“皇冠”。
第四条业务线是百度云。领头VP是之前在SAP和苹果干了十多年的尹世明。他当年从SAP到苹果时就跟老同事说，天下要变了，移动时代的云要跨越企业和社会的边界，要有新的生态。尹世明的策略是“智能云”。用AI的智力为客户解决实际问题，这需要介入到产业流程里去，做具体的创新。而云只是一个形式。
举例子。在制造领域，需要用肉眼来对零件做质量检验。一般要找18岁左右的小姑娘，这个年龄段是“黄金眼”，她们在强光之下数年如一日的寻找零件上的微小的瑕疵。对于个人来说，这是耗眼睛，吃青春饭，枯燥，压抑。对于企业来说，这是人力成本，也有占地的成本。
用AI识别零件瑕疵却是小事一桩。它可以24小时、无失误、不抱怨。如同在华栋识别蔬菜虫害一样。国内已经有代工企业因为成本大幅降低而取消了搬到越南的打算。
如上是自上而下的几条业务。覆盖主航道的、有限的场景。另一条线是自下而上。要去覆盖分散的、无限的场景，比如华栋种菜。这是所谓“AI生万物”的落脚点。担当此任的是王海峰主理的百度大脑。
只是自下而上这条路并非一开始就确定无疑，它是试错之后的自然结果。
2015年百度开始有意识的把AI拿到更多场景去落地。比如机场安检，用AI+摄像头去检测人脸、鉴别身份。不过现场环境让效果大打折扣，比如夜晚光线暗、隔着毛玻璃，摄像头采集不到精准的数据。再比如为景区做的用于验票和获得信息的Pad，在景区露天的闸机上，日晒雨淋之后毛病不断。
吴甜说，这让百度意识到，落地所牵扯到的具体环境里的问题，过于繁杂奇葩，想象不到，预判不了，也是百度一家企业解决不了的。于是必须依靠那些已经在具体场景里的人，对各自行业熟悉的伙伴，由他们来定义问题，百度配合它们给解决方案。
比如华栋，慕容想给轩辕放假，轩辕想让AI帮他鉴别虫害，然后找到百度。
由此开启了百度AI对外开放和构建生态的大幕。这就是“自下而上”。
开放之后，大量场景和大量需求涌现。一个新问题是，这些场景是很分散的，百度现成的AI能力跟他们的具体需求之间有gap。比如华栋要鉴别虫害，而且虫害有多种，但百度现成的AI能力不知道什么是虫害。
2018年4月百度全面开放EasyDL平台，这让伙伴们可以“定制”自己的问题。比如华栋，输入几百张虫害的图片，人工把图片里的虫害标注出来，然后EasyDL几十分钟就可以自己学会识别虫害了。这种傻瓜化的定制一下子让很多行业都可以立刻上手。
自然有更难的。李晓岚去内蒙古产牛区呆了几周，回来给工程师说，要用AI给牛称重。工程师反问：赶牛上称不就行了吗，还用得着AI？李晓岚笑说：本来，我也是你这样想的。
牛是有攻击性的，所谓牛脾气。赶牛上称可是一件很危险的活儿。所以牛贩子去收牛，都是双方估计一个重量，差不多就行。如果AI能估重，解决一大痛点，养牛的或者收牛的愿意为此出钱。后来为了积累原始数据，硬是赶了800头牛上称。每头牛要半小时，还踢伤了两个人。
EasyDL这样的定制平台指出一个大的方向，你必须要有一大群的熟悉各行各业的开发者，利用百度的AI能力去解决各行各业的问题。所谓“生万物”，必须要有足够厚实的土壤层，里面有无数的微生物和蚯蚓、蚂蚁、昆虫。只有这样，“AI生万物”才能最终落地。
把这条路推演到极致，就是吴甜在2018年提出来的头等大事：AI操作系统。
操作系统是什么？它是介于硬件和应用之间的那一层纽带。所有的应用必须写在操作系统上，所有的硬件必须有操作系统才能被人使用。于是操作系统有最强大的生态。微软的视窗，苹果的iOS，谷歌的安卓，全世界有千万的开发者为它们开发应用。
电脑时代的微软视窗，移动时代的iOS和安卓，以及华为鸿蒙。那么AI时代的操作系统在哪里？
吴甜在2017年接手了深度学习平台“PaddlePaddle”，这是百度集公司之力多年积累的AI技术底层。2018年吴甜想把PaddlePaddle提升成AI操作系统。如文章开头所说，这在内部遇到大量质疑。这个事实在太难，而且AI的前景并不确定，能不能挣钱是个大问号。
不过吴甜得到王海峰一人的坚定支持。在2018年中，王海峰预判：中国人一定要做自己的操作系统。他说，越晚做，就越没人做，要在做当中去吸引人，去培养人。
最后“一锤定音”的那个人是李彦宏。在那次两个小时的会上，李彦宏一直在提问。有一个问题是：PaddlePaddle能否超过同类平台？吴甜说：深度学习的漫漫长征，才刚刚开始。
那次会议最后，李彦宏告诉吴甜：“没有问题了。你要的人，我都给。”
2019年4月，PaddlePaddle有了中文名。它出自据传朱熹的诗：“闻说双飞桨，翩然下广津。江湖知子乐，鱼鸟谅情亲。淹速须关命，行藏不繫人。三山虽好在，惜取自由身。”
2019年7月3号的开发者大会，百度“飞桨”跟华为的AI芯片“麒麟”达成战略合作。双方将为彼此适配，共同设计，为开发者提供AI时代的强大算力。
吴甜说，李彦宏是一个真正“信AI”的人。
3.过往皆为序章
诸葛63年生人。发根已经花白。他说有个大问题是如何让自己不老。他是蔚来电动车的创始版用户。一边开车一边命令语音助手开天窗或者开空调，他很享受这种“感觉”。
诸葛经常找80、90、甚至00后聊天，看看是不是能说到一块儿去。在这个过程中接收新东西。百度开发者大会他坐在下面从头听到尾。还给百度的人说，我看出来你们有个地方有bug。完了再以长辈的语重心长补一句：吐槽是帮助你成长。
吴甜感到今天百度正在形成一种不同的“组织力”。过往百度的产品都是封装好，供用户和客户使用。现在“AI生万物”，要求百度的人和各行业的人把脑袋里的东西全部拿出来，碰撞、对接、融合成新的共有的东西。这是面向产业做有的放矢的智能化，有厚度的生态，有深度的开放，更需要信任和机制的兼顾。
百度七剑客之一的崔珊珊2017年底重回百度。目前执掌人力资源，推动“组织力”的进化。
喻友平说他感受最深的一点是从kpi转向okr。这两样的本质区别不在于名字。
kpi重结果，是一种对成熟行业的简单粗暴的方式。而okr重过程，尤其在一个摸索的环境里不断调整、不断有化学反应的过程。这要求每一级要跟前后左右的人“在一起”。不再是“兄弟们给我上”，不再是“这个不行”，而是“咱们一起去看一看”。
