可以说 ， 缺乏工程思维是我们北大毕业生的短板 。 2000年我回国创业 ， 早期的创业团队也有不小的比例来自北大 。 在讨论工作的时候 ， 经常能看出工程思维和科学思维的差别 。 比如搜索结果的排序 ， 我要求1秒钟出结果（那时候业界标准差不多是3秒钟） ， 团队跟我说做不到 ， 用户搜一个词 ， 比如“电子商务” ， 网上带有这个词的网页可能上百万个 ， 按相关性从第一个到第100万个排序 ， 还要支持大批用户的并发访问请求 ， 是不现实的 ， 况且我们是个小公司 ， 算力资源有限 。
我说不对呀 ， 谁让你们从第一到第100万去排序了 ， 哪一个用户会翻到第10万页结果去看？你们的算法只要能从无数网页中找到最相关的1000个结果并且按相关性排序就好了 ， 我们只需要让用户翻10页即可 ， 真找不到他想要的 ， 换个搜索词（query）就好 。
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 。
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