作者丨葉蓁
編輯丨康曉
出品｜深網·騰訊新聞小滿工作室
知春路希格瑪大廈，五道口清華科技園啟迪大廈，從北京地圖上看，這兩個地方之間的距離隻有3.1公裡，但張亞勤從希格瑪走到啟迪大廈，用了23年。
閑雲潭影日悠悠，物換星移幾度秋。1998年底，32歲的張亞勤回國與李開複創辦微軟中國研究院，希格瑪大廈成為他第一個辦公場所。張亞勤向《深網》回憶，“那時候我需要和李開複證明在中國可以做出一個頂尖級研究院，對我們來說，最難的還是人，要找到頂尖級科學家願意回來。”
希格瑪這棟7層高的駝色小樓見證了微軟亞洲研究院從0到1的成長。“包括後來陸續回來的張宏江，沈向洋，郭百甯，馬維英，林斌，王堅，李世鵬，朱文武，湯曉鷗這些人，他們回來後，至少可以繼續同步美國的那個水準。另外我們又找到一批最優秀的年輕人，像張黔，吳楓，童欣，王海峰等，剛從學校畢業就加盟了。”張亞勤回憶。
張亞勤在希格瑪度過了5年，期間，微軟中國研究院升格成微軟亞洲研究院，張亞勤成為首任院長。這5年，微軟亞洲研究院網羅了50名世界一流研究員和120名國内頂尖人才。希格瑪當時也被戲稱為全國智商密度最高的建築。2004年，38歲的張亞勤晉升微軟全球副總裁，成為比爾·蓋茨智囊團核心成員。
時随勢易，微軟亞洲研究院後來成為中國IT網際網路産業的黃埔軍校。有這樣一份名單在産業界流傳：位元組跳動的張一鳴2008年加入微軟亞洲研究院，并在此認識了馬維英和李航，後來馬維英位元組AI實驗室的負責人，李航也加盟了位元組的AI實驗室；他們都與張亞勤共事11年。還有小米的聯合創始人林斌，他2001年加入微軟亞洲研究院。
此外，微軟亞洲研究院還向業界輸出了中國人工智能領域的骨幹：最近即将上市的商湯科技，創始人唐曉鷗，CEO徐立，聯合創始人楊帆都曾在微軟亞洲研究院或長或短的工作過，還有曠視科技、依圖科技負責人等等。
張亞勤48歲出任百度總裁，5年後從百度“退休”。2020年7月加入清華大學擔任智能科學講席教授，并籌建清華大學智能産業研究院AIR。
張亞勤把AIR的位址選在了清華東南門的五道口清華科技園。AIR成立這一年，張亞勤的工作分三塊，招人，定方向，資源。對張亞勤來講，他的挑戰是AIR能不能成為頂尖級研究院，其衡量因素是能不能做出颠覆性的重要科研成果。
通常早晨九點，張亞勤會出現AIR的辦公室。近一段時間，張亞勤在比較系統的看生物學的書籍。在他的辦公桌上，放着一本《Lewin基因XII》，還有一本《惡性良性腫瘤轉化研究與免疫療法》。張亞勤說，家裡還有更多類似的書籍，車上也有，看得比較慢，慢的原因是他同時還要做智慧交通領域的研究。
張亞勤喜歡做從零到一的事情，微軟研究院如此，AIR亦是如此。現在，張亞勤不需要證明中國能不能出頂尖級研究院了，國内很多學校和機構，都做出了不錯的成績。是以，張亞勤有信心AIR在未來能有重要影響力。
在某種程度上來講，AIR所在的清華科技園見證了中國網際網路的崛起。如今的清華科技園，東起清華南路，西至藍旗營高校教師住宅區，南鄰成府路，北至清華大學南校牆，占地面積 25 公頃、建築面積約 73 萬平方米。這片土地的價值曾被這樣描述：四百多家企業，包括搜狐、網易、還有後來的快手。清華科技園成為中國網際網路發展壯大的一個縮影。
對張亞勤來說，他的身份在科學家和企業家之間變換，但科學家這個标簽一直未曾改變。
在微軟亞洲研究院那些年，他曾向女兒這樣介紹他的工作，“家裡用的很多東西，包括高畫質電視（HDTV），DVD光碟機，電腦的作業系統Windows，打網絡電話及收發Email等，都有爸爸的專利。”在百度，張亞勤則專注于自動駕駛、雲計算、量子計算、晶片等AI相關領域的前沿技術；而在AIR，張亞勤和他的同僚們專注于智慧交通（AI+Transportaion），智慧醫療（AI+Healthcare）+智慧物聯（AI+IoT）三個方向。
2021年11月18日，張亞勤當選中國工程院2021年外籍院士。張亞勤表示，“這些年來，對技術的熱情，學新東西是我一直堅持的。”
回歸高校一年半後，張亞勤近日接受《深網》專訪，系統闡述了對元宇宙、AI與生物科學、自動駕駛和智慧物聯等技術領域的思考。以下為《深網》整理的專訪實錄：
元宇宙不是另一個虛拟宇宙
《深網》：您如何看待當下大熱的元宇宙？
張亞勤：元宇宙是真實社會、實體世界和數字世界的融合，是大趨勢，包括像AR、VR等很多技術性的東西，我是認同的。但在我看來叫元空間更好一點。目前很多技術的發展還需要時間，比如VR/AR眼鏡，我們可能需要達到三千個（PPI）才能真實地（呈現）内容，比如眩暈問題，定位問題，顯示問題，包括高通量低延遲時間通訊網絡也需要一些時間，還有就是“元宇宙”的需要内容生态。
目前推動元宇宙的大企業都是從自己的立場出發的，是以，元宇宙的定義也不清晰。例如，Facebook收購了Oculus後，把過去的AR、VR加上新的内容，講了幾個不同的次元（的内容），我覺得都有道理，等于他産品的更新。而做遊戲的公司，這本身就是一個遊戲的更新版。微軟的Teams，一款會議通訊軟體，已經做了十多年了，上個月，微軟宣布Mesh元宇宙就是teams加上更好的Avatar新功能。英偉達提供基礎GPU算力，元宇宙是新的機遇。從技術方向來講，大家都在按照自己的思路和計劃發展對元宇宙的定義也不一緻。
第二點，虛拟世界和真實世界的關系，我認為一定是真實世界是根本，虛拟世界是我們的一個延伸。而不是相反的，或者是等同的。我不希望我們人類生活在完全虛拟的空間裡面。我們真實世界的人，玩遊戲可以，完全虛幻世界也可以，但那隻是你的一部分，是一種體驗，且是一個小部分，我們不能一直在玩遊戲，我們的身體，思維，以及生活，工作和社交方式還是要建立在真實世界裡。
第三個是現在看到的，有很多公司，利用“元宇宙”概念炒作。現在元宇宙賣房地産，賣（NFT），賣貨币。我認為這是有問題的。目前有不少炒元宇宙概念的人，并不是真正做事情的人，其中投機者很多。這要說自己是元宇宙公司，股票馬上就瘋漲，這很危險，不要炒作。
對待元宇宙，我們要用開放的态度，但有些人講元宇宙完全是胡扯，我覺得這個也要避免，要用科學的态度對待元宇宙。
我更喜歡“元空間”這個名字，是擴充我們真實世界的新空間 而不是另外一個虛拟宇宙。
自動駕駛會成為萬億級賽道
《深網》：智慧交通（AI+Transportaion）會怎麼樣的改變我們的生活？
張亞勤：AI本身是一個工具，你可以想像10年、20年之後自動駕駛的車裡面不需要司機，實作真正的無人駕駛。你可以用手機APP或者語音告訴車你要去的地方，中途所有的路徑都是經過算法優化的，整個交通的堵塞會大大減少，排放會大幅度降低。最重要的一點，自動駕駛會挽救生命。現在90%以上的交通事故都是人為因素造成的，喝酒、疲勞、看手機等，有了無人駕駛之後車禍會降低一個數量級。總的來說，自動駕駛第一是安全，第二是高效，第三很環保，第四是一個大的産業機遇。
《深網》：自動駕駛會成為一個萬億級賽道嗎？
張亞勤：對，我在百度工作時曾和麥肯錫一起做了一個分析，預計到2030年整個自動駕駛産業會新增1.5萬億美金的市場，現在車輛的市場是3.5萬億美金，不包括交通細分市場。汽車這個産業經過100多年的發展，新能源汽車、智能汽車、無人駕駛、軟體、電池其實對這個産業是一個巨大的颠覆，我們以前叫四化，特别是智能化無人駕駛，是颠覆最大的一個，這個颠覆對中國來說也是一個大的機會。
《深網》：技術把起點拉平了是嗎？
張亞勤：對。過去100年主要是歐美企業在做的燃油機，知識産權也好，技術也好，産業鍊也好，曆史的原因造成了我們成為跟随者。現在，整個産業技術的基本要素發生了變化，我們有機會颠覆和超越歐美，且可以挽救生命，降低排放，讓城市更高效。既有社會價值，又有産業機遇。
《深網》：現在有的企業做飛行車，這是一種概念還是說在某一天會實作？
張亞勤：這個都會實作，其實是一個無人系統，可以是車，可以在天上飛的，也可以在海上航行。有了無人駕駛技術，未來在規劃城市的時候，就是完全不同的思路。
《深網》：真正的無人駕駛落地大概還要多久？
張亞勤：無人駕駛變成現實還需要很長的時間，但技術一直在進步，比如現在亦莊有幾十輛的無人車裡可以實作“無人”了，過去按照相關規定需要安全員坐在車裡。在目前這種有限制的環境下，無人車的水準已經和人開車的水準差不多了，11月國家已經同意無人駕駛可以商用，過去試乘是不付錢的，現在在那70平方公裡範圍内，要付費了，這是無人駕駛車走向商業化了。
無人駕駛國家在政策支援的力度很大，在北京、廣州、長沙，城市推廣的幅度很大，但政府也很謹慎，這是關乎人的生命的。目前百度差不多跑了2000萬公裡，一直把安全放在第一位，沒有人員傷亡。隻有安全無人駕駛才能慢慢落地，不能急。汽車産業和别的産業不一樣，産業周期很長，比如電動車，到目前為止至少發展20年了，直到去年電動車出貨量第一次超過10%。回到自動駕駛，無人車、和無人系統都是智慧交通很重要的一環。
打通人工智能和生命科學
《深網》：智慧醫療（AI+Healthcare）在未來會給産業帶來什麼樣的改變？
張亞勤：以新藥研發為例，目前要發明一個新藥需要差不多12到15年時間，需要10到20億美金的費用，周期很長，造價很高。AI的出現，扮演了一個很重要的角色，它能夠把這個周期縮短很多。
這裡面有幾個大的趨勢，現在整個生物世界在數字化，我以前一直講實體世界在數字化，生物世界也在數字化，蛋白質、基因、細胞都能用數字的方式表示出來，數字化的好處是有大量的資料，加上很強的算力和算法，人工智能裡面這麼多年技術就可以發揮作用了。目前很多制藥很多是在小分子找精準靶點，現在我們把它用到大分子，抗體，以及TCR個性化的疫苗和藥物，還有最近AlphaFold在蛋白質解析方面的進展等等。
另外就是基因編輯，這個是蘭豔豔教授帶領學生完成的，基因有編碼區和非編碼區。編輯的基底清楚之後，AI算法就可以更精準的預測基因序列變化，同時靶點也更加的準确。因為AI能更快地找到規律，減少搜尋的空間，速度更快。
另外是幹實驗和濕實驗可以閉環，濕實驗就是真正的生物實驗，生物世界數字化後，有了AI的助力，馬維英老師還有彭健他們設計把濕實驗和幹實驗完全形成一個閉環。幹實驗講的是AI算法，濕實驗就是純生物化學實驗，把AI加到濕實驗裡就能完全加速實驗周期，就像AlphaGo下圍棋，最後人沒法跟它下，它等于是左右手互相下，其效率是指數級增長的。我們也在研究打通幹濕實驗，形成閉環，我們做基因編輯，新藥研制等都可以運用。
谷歌AlphaFold通過基因序列預測蛋白質結構，而AlphaFold2徹底改變了蛋白質從氨基酸序列到三維結構到功能的研究。過去這些年，科學家們用冷凍電鏡和高精度X-ray在找蛋白質結構，AlphaFold2出來之後就把這個工作指數性的加速。我們希望AlphaFold能夠成為一個特别好的方法論、基石，能夠運用到别的地方去。
《深網》：人工智能和生命科學這兩個領域打通容易嗎？
張亞勤：做計算機的人，做人工智能的人和做生物生命科學的人是兩個完全不同的專業領域，這兩個領域一直是沒有共同語言的，人也好，使用的體系也好，方式也好，都是不一樣的，我們希望可以把這兩個領域打通，我們把這叫做破壁計劃。
第一次把人工智能深度學習用到蛋白質三維結構解析的，是芝加哥豐田實驗室的許錦波教授和他的博士生彭健等，他們現在都是清華AIR的通路教授，就坐在我旁邊的辦公室。AIR的生物計算團隊由馬維英教授帶領，有蘭豔豔教授和近10位年輕的科學家們，是一個很強的團隊。
《深網》：這個團隊最近在忙什麼？
張亞勤：彭健教授團隊最近做的HelixonAI 在全球持續蛋白質結構預測競賽CAMEO（Continous Automated Model EvaluatiOn）上，重新整理了AlphaFold2的記錄。
同時，他們最近在新冠抗體方面有新的進展，還釋出了全球首個由AI設計的新冠抗體，可以廣譜的适用于最新的變株。
智慧物聯降低5G和資料中心能耗
《深網》：智慧物聯（AI+IoT）會給我們這個社會帶來什麼改變？
張亞勤：首先有很多用處，IoT這個領域分得太細，而且比較雜，大家開始講物聯網，家庭裡面的物聯網，産業裡面的物聯網，我們現在把物聯網用到雙碳，用到節能，如何減少排放。我跟我們AIR的科學家講，先把大型的資料中心包括人工智能算法大模型的排放解決掉，如果能把資料中心的排放隻減少10%就有很大的成效。
我們近期的一個工作是5G基站，5G用的Massive MIMO裡面有很多基站，我們最近做的一些工作，是真實的基站加上一些模拟的場景，用多Multi-agent cooperative Contextual Bandits這個算法，也包括一些離線的深度學習算法，使得功耗降低了15%左右、5G網絡覆寫品質提高了5%左右。
還有一點是現在把它用到各種能源的融合上，太陽能、風能、水能，還有氫能。我們并不是做能源本身的，但是由于有AIoT，第一可以知道能源本身的效率，包括什麼時候合、什麼時候傳、什麼時候存，也知道它們的排放，用大量資料，用AI的算法去做這個優化。
另外詹仙園教授做的發電系統，比如火電，可以通過強化學習算法去做資料分析、決策和控制。初步結果顯示，可以提高火力發電機組的鍋爐燃燒效率，如600兆瓦的機組，每年可節煤3-4千噸。如果更多推廣的這樣算法，發電機組就會有更多的節省。
《深網》：還有别的用途嗎？具體形式是什麼樣的？
張亞勤：其實AI可以用到很多地方，趙峰教授和劉雲新教授負責這個方向。如何讓技術做這種在手機上運作的小模型，它的效果也是從大模型裡邊提取出來，用邊緣計算的方式能不能把這些能耗降下去。通過新的算法模型量化、壓縮，面向異構進行模型生成，邊緣端可以達到80%、90%的性能，同時算力減少幾十上百倍。
《深網》：這三個方向這一年進展怎麼樣？
張亞勤：智慧交通也好，智慧醫療，還有智慧物聯，這三個方向對社會，對産業有重大影響，也和AIR的科學家們背景比較一緻，這也是我們為什麼選擇這三個方向，這一年确實有蠻多進展，雖不能說是突破性的，但也是有一些階段性的進展。我覺得隻要方向對了，人找對了，就要看看三年或者五年後的發展。
高校創新和企業創新的差異
《深網》：您在微軟亞洲研究院之前，也在Sarnoff研究院工作過，現在回歸高校。在您看來，高校創新和企業創新之間的差異是什麼？
張亞勤：大部分企業的研究院，是為企業戰略服務的，企業研究院的成果基本都服務于企業産品。企業研究的優勢：第一是資金和資源相對比較穩定。第二是有組織的，是為了一個明确的目标共同奮鬥，由資深科學家帶的團隊，氛圍輕松。相對局限在于研究成果僅用于本企業地戰略和産品，當然這對于企業的性質是無可厚非的；還有一點是企業産品研究的周期比較短，三五年相對都是比較長線的研究，一到兩年是常态。
《深網》：高校創新有什麼不同？
張亞勤：高校的很多研究是屬于好奇心驅使的。我作為一個教授，有學生資源，對一個問題有興趣，然後就去做這個事。高校創新與企業創新相比優點是：其一開放性，其二可以長期解決一些很根本的科學問題，研究沒有任何限制。從全球來看，大學的基礎研究對整個社會是有巨大貢獻的，很多科學的重大的成果都是大學教授做的。高校創新相對系統性比較弱。總的說來，高校創新和企業創新各有優勢。
《深網》：高校創新和企業創新之間的互動是什麼？
張亞勤：在美國30年前，很多大型企業研究院真正做長期的基礎研究。 比如貝爾實驗室發明了半導體和無線通信等基礎技術，施樂研究院發明網際網路和圖形使用者界面，對整個社會的發展起到了重要作用。但現在這種機構越來越少了。現在的研究越來越産品化，美國的大企業也有這個趨勢。目前做基礎研究的就隻有微軟等少數企業了
《深網》：這些年大企業的理想在變少？
張亞勤：對。這是美國這三十年的一個變化。中國恰恰相反，中國企業原來沒有研究院，現在開始有企業研究院了。有了之後，開始考慮長期的問題。是以企業和學校是兩個極端，每一個都有它的作用，都是很好的機制，沒有誰好誰不好。比如深度學習，最基礎核心的算法是學校的教授做出來的，但到了比如微軟，谷歌等科技公司才變成主流。
《深網》：AIR的很多科學家都有在企業工作的經曆，也有研究院的經曆，這意味着AIR既會保留高校創新的基因，又距離企業一線不會那麼遠？
張亞勤：AIR做的東西是相對有組織的，但組織不像企業那麼嚴密。比如說我們每個教授，包括助理教授，都有自己的工作計劃，他自己也有PI（學術帶頭人），但是他們之間是合作關系，不是經理和員工關系，每個人有自己的獨立方向和團隊。大家為了一個大的戰略和方向去合作。盡管AIR的資金主要是從企業來，但是并不需要給企業做産品，我們希望保留高校創新的某種自由基因，但又希望能做些有組織的系統工程
《深網》：所謂的無用的研究會帶來什麼？
張亞勤：高校的很多研究，當下看起來确實不知道這個有什麼用，也不知道這個為什麼，但是有一個問題需要去解決，這個也很重要。沒準将來技術上的颠覆式創新就來自于這種無用的研究。我覺得科研有各種不同的模式和形态。不同的次元，不能講這個就比那個好，我們這個社會需要各種形态。而關于AIR，我想探索一個新的模式。
AIR要做出颠覆性的技術
《深網》：AIR建院一周年，面臨的挑戰是什麼？與當時建立微軟亞洲研究院有什麼不同？
張亞勤：第一是招人，每個人來的人我都要聊很多次；第二是定方向，第三是找資源。1999年我和李開複一起要證明在中國，能做出一個頂尖級的研究院。現在AIR不需要證明這個問題了，國内很多學校、機構都做出了一些不錯的成績。現在中國的科研環境，研究人員的數量和品質，都是較之前有大幅度提高的，和20年前完全不一樣，是以成立AIR，我是信心大增的。
但AIR能不能成為一個頂尖研究院還是需要我們去證明的。能不能真正做出有颠覆性、很重要的科研成果。多年後，我希望在國際範圍内人們談到AIR，能想起來哪些是AIR做的。我們AIR已經有了很好的科學家，也有一些不錯的研究基礎，做成的幾率很大。前天研究院一周年，讓我講話。我講了幾點，第一要要有夢想，而且這個夢要大要遠。第二要把事做實了，代碼是一行行寫出來的，文章是一篇篇發表的，安安靜靜的把事情做實了。第三做人要正。
《深網》：需要給科學家營造一個什麼樣的研究氛圍？
張亞勤：人要正，文化來講還是要簡單。科研人員态度和品性要好，平時大家在一起，要與人為善，要善待同僚、善待學生、善待老師，這些都是最基本的。大家來AIR工作，一心放在工作上，辦公室政治這種東西，我是不能容忍的，做事快點、慢點沒關系；每個人性格不一樣，有的人婉轉，有的人直接，有人内斂，有人張揚，這些都沒關系，但有一點絕對不能使壞，這是我絕對不能允許的。
《深網》：研究院的資金來源于哪裡？
張亞勤：主要是企業。也會承擔一些國家科研項目。
《深網》：AIR研究院和企業的關系是什麼樣的？
張亞勤：在AIR的三大方向上，企業的合作夥伴有需求，我們能幫它解決問題，而不是企業有這個需要，AIR幫他做個項目，不是這樣的。AIR的研究成果及使用者資源都是開源的，資料集也是開放的。我們剛剛釋出了幾個開放的資料集，企業必須要認同這種做法，不是說合作成果就是企業獨家的。合作企業也是很清楚，大部分科研成果不是為目前産品的，也許下一代，也許下下一代。如果合作企業說現在産品馬上要用，或者覺得他們人手不夠，讓AIR幫找點學生，那找錯地方了，我們做的東西是面向未來的。但我們也需要和企業合作，企業有大量的沉澱資料和場景。比如車，車需要大量的資料場景，百度将近兩千輛L4車在地面上跑，這些資料大學是沒有的，隻有基于真實的資料研究出來的東西才可以驗證研究成果的好壞。
做教育，要讓人變得更真，而不是更假
《深網》：科學家、企業家和老師這三重身份，你更喜歡哪一個？
張亞勤：其實我沒怎麼想過，更喜歡老師這個身份吧。
《深網》：您母親也是教育工作者，她對您的影響是什麼？
張亞勤：母親對我的影響比較大，除了母親，還有祖母。印象最深刻的是我小時候說謊了，絕對會受到最嚴重的懲罰。做錯事沒關系，但絕對不能說謊，從小就這樣。我母親不太管我，我12歲去合肥上大學，從太原到合肥，我母親都沒有送我，送到太原火車站就走了，後來連火車站都不送了，直接送到汽車站。
《深網》：您母親很智慧，懂得放手。您如何教育您的孩子？
張亞勤：我覺得我母親比較懶（笑）。我也管的很少，我們家庭有一個微信群，每天在群裡都有溝通，氛圍很好。
《深網》：您認為教育的核心和本質是什麼？
張亞勤：第一點我覺得是真。第二點要獨立，有獨立思考的能力。還有一點是要創新，要有一些創新的能力。
《深網》：現在您也帶博士生，您教學生的理念是什麼？
張亞勤：教育首先是要真，要真實，要誠實，教育人要真。第二點，教育要有自己的判斷力，他要有自己的觀點，不要随波逐流。第三，要有再學習的能力。現在的世界變化很快，培養學生做博士論文，最後那個論文也許就沒用了，他學的知識也沒用了，但最後他形成了一套自己的方法論，通過再學習，進入一些新的領域，怎麼利用最短的時間學習新東西，然後提出問題，最後解決問題。我覺得這三點很重要，我希望我的學生們永遠保持純真。
總的說來，做研究也好，做教育，要讓人變得更真，而不是更假。我喜歡淳樸的學生，不喜歡過度包裝自己的學生。
《深網》：您如何看待教育産業當下的一個現狀？
張亞勤：我覺得學生們把很多的時間放到應試教育中，這個是很危險的。我那個時候就是聯考的時候很辛苦，上了大學也沒那麼辛苦，中學也沒那麼辛苦。現在有很多的考試，各種補習，都是為了各種各樣的證書和帽子，這是很危險的。如果為了帽子和短期評估，很難做出大成績。真正做研究的人要耐得住寂寞，有韌性。包括深度學習的算法和mRNA 早期主流的期刊都不刊登。幸運的是現在整個大環境已經在改變了。
《深網》：您是怎麼保持好奇心和覺察力的，天性嗎？
張亞勤：這和天性沒關系，我就是從小喜歡問問題。上學的時候，學校各種講座我都喜歡去，不僅是我自己專業的講座，其他講座都去聽，聽懂聽不懂都喜歡去。另外一點是要找到非同行的人，跟他們學習。比如我喜歡紅酒，喜歡音樂。那麼我就要找到這方面最厲害的人，像我們現在的交叉學科最厲害的科學家，向他們請教。我覺得學點新東西很有趣。
《深網》：您最欣賞的人是誰？
張亞勤：我認識的很多人我都很欣賞，比如我原來的導師和老闆鮑爾默，跟他講話，有的時候具體事情他也沒跟你談，但你跟他談過話之後就是會覺得很高興，很樂觀，什麼事兒都可以解決。還有蓋茨，特别聰明。在跟他講話之前，你會很小心，需要好好準備。跟他講話，你會感覺自己的IQ一定要往上走。像我過去的老闆，斯坦福研究院的CEO Curt Carlson，蘋果的Siri就是SRI孵化出來的。他簡化問題的能力很強，經常讓我把一個問題兩分鐘講清楚。
《深網》：面對未來，您的隐憂和挑戰是什麼？
張亞勤：大的方面，我很擔憂世界和平，過去講這個可能是在開玩笑，現在我覺得這個世界還是有很多風險；第二個，氣候問題，包括整個地球的居住環境問題。我真的在想這件事，過去想得比較少，包括傳染病，過去都不是事，最近幾年都變成事了，這個世界會不會有戰争，過去說怎麼可能，現在可能性小，但不能說沒有這種可能性，我們這個地球到30年、50年後會怎麼樣？疫情過去認為是局部的，這兩年卻變成了一個最大的挑戰。
具體的挑戰，把AIR做起來是一件大事，AIR現在剛一歲，還是一個咿呀學語，蹒跚學步小baby，如果說這裡面的顧慮，我不希望我們AIR是一個什麼都做，由小東西堆起來的研究院，我希望AIR可以嘗試很多事，但能做出一兩件真正改變産業的大事。
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