百度研究院新引強援到位，厲兵秣馬提速百度AI
百度研究院在硅谷召開了一場全員大會，院長王海峰（百度副總裁、AI技術平臺體系總負責人）宣布了兩個新動態：設立商業智能實驗室和機器人與自動駕駛實驗室，同時Kenneth Ward Church、浣軍、熊輝三位世界級人工智能領域的科學家加盟百度研究院。
其實百度之于人工智能的雄心，從2013年初設立深度學習研究院便初見端倪，隨后陸續成立大數據實驗室和硅谷人工智能實驗室，百度的整體策略也開始“All in AI”，回歸擅長的技術軌道。與之對應的是，得益于AI的技術賦能，百度的營收增長經歷了觸底反彈，股價也重回2015年時的高點。
2018年伊始，百度研究院以新納三位世界頂級科學家、新增兩個實驗室的形式全新“登場”。如同16世紀初的地理大發現開啟了人類對世界的新認知，百度研究院這一次升級或將為百度AI開啟一段全新征途。
1、人
人工智能的軍事競賽有著三個必備的條件，第一需要海量的數據，第二需要資本和政策的支持，第三是人才的供應。
作為國內排名前三的互聯網巨頭，百度不缺少海量的數據；AI已經成為政府新五年計劃中的重要組成部分，身為國內AI領軍者的百度也不缺少政策支持；人才對百度來說，也從來都不是門檻。圈內有人將百度稱為中國AI“黃埔軍校“，國內AI領域的精英們多少都和百度有所淵源。但是，對優秀人才的追求是永無止境的，百度也是如此。
2010年加入百度的王海峰博士是人工智能領域的領軍人物，在2017年掌管百度研究院之后，便著手加速了百度的AI人才儲備。王海峰自身是NLP領域頂級專家，在學界和業界都有極高的影響力，他是國際計算語言學會（ACL）最年輕的會士、ACL50多年歷史上唯一出任過主席的華人。此次百度研究院一舉吸引三位世界級人工智能科學家，王海峰的業內的號召力也可見一斑。
此次加盟百度研究院的Kenneth Ward Church，是世界自然語言處理領域的大師級人物，先后在貝爾實驗室、微軟研究院、約翰霍普金斯大學、IBM Watson Research Center工作，同時還是經驗主義方法的奠基人之一，創立了有著自然語言處理領域最重要的學術會議之稱的EMNLP。有消息稱，Kenneth Ward Church和王海峰私交甚篤，兩人曾共同發起過ACL-SIGIR summer school，還曾在不同年度分別擔任過ACL主席。如今Kenneth Ward Church加盟百度研究院，多少離不開王海峰個人影響。
另兩位新亮相的科學家，同樣實力不俗。資料顯示，浣軍曾任主管大數據的美國國家基金委項目主任，此前還是堪薩斯大學的終身教授，長期從事數據挖掘和機器學習的理論、算法和應用的研究，研究領域涉及大數據、生物信息學、藥物基因組學等。熊輝是美國羅格斯-新澤西州立大學的終身教授，一直致力于移動數據挖掘、大數據分析、商務智能、推薦系統、信息安全等領域的研究。
一位AI領域的從業者對于人工智能的人才之爭，打過一個比方：“這是一種智力上的吸引，就像武俠世界，你武功高就有人愿意跟隨你。”而在這場看不見刀光劍影的人才爭奪戰中，百度已然占據了上風。王海峰本身就是AI領域的領軍人物，再加上徐偉、李平、楊睿剛等已經就職于百度研究院的資深科學家，百度在人工智能領域的研究水平足以媲美世界頂尖大學，占據了全球人工智能競賽的人才高地。
除了頂級的科學家，從百度的AI研發團隊配置，也足可見百度對AI人才的重視。據資料顯示，百度AI研發團隊已經超過2000人，并以高于市場平均水平 25% 的薪酬“將全世界最好的人工智能人才引進中國”。在國內AI人才供給比例僅為1：10的當口下，百度的未雨綢繆已經初見成效。
2、事
百度研究院有著清晰的定位，即以人工智能技術的前瞻性和基礎性研究為核心，與百度其它技術部門協同互補。這種明確的戰略分工，使得百度研究院有著足夠的精力做自身擅長的事。
在百度研究院的官網上，對之前的三個實驗室有著詳細的介紹。深度學習實驗室主要研究機器學習和通用人工智能技術，大數據實驗室專注基于大數據的基礎算法和機器學習、數據挖掘、知識發現等技術，硅谷人工智能實驗室重點研究深度學習、語音技術、自然語言處理和高性能計算，走在了人工智能技術的最前沿。
新增的商業智能實驗室和機器人與自動駕駛實驗室，前者聚焦新興數據密集型應用的高效數據分析技術，后者重點開展包括計算機視覺、機器學習等在內的跨學科研究，并在實現在機器人，特別是自動駕駛上的應用。聯想到百度人工智能技術的大量商業化先例和在2017年屢屢登上科技媒體頭條的Apollo自動駕駛平臺，可以說，百度研究院一直在扮演著百度AI驅動內核的角色。
事實上，憑借著百度研究院這顆“內核”的驅動，百度的AI技術體系已經趨于成熟，包括基礎層、感知層、認知層、平臺層等在內的完整AI技術布局已經完成構建。
身為百度研究院的掌門人，王海峰博士在去年的烏鎮世界互聯網大會曾言“AI的發展最終還是要回到‘服務用戶需求’的本質。“純粹的技術研究很容易陷入到這樣一個陷阱：以論文、專利、競賽排名等標桿的人工智能，很難應用到實際生活中，比如耗費大量計算資源去追求極小的模型壓縮、犧牲計算速度去在極小范圍內提升模型準確率等等。這一次入職百度研究院的科學家雖為學者型專家，但他們的研究領域與百度AI的方向高度吻合，增設的百度商業智能實驗室和機器人與自動駕駛實驗室，也和百度的AI業務直接掛鉤。這一次百度研究院的變化，不難看出百度AI試圖將學術引向工程應用，在專注基礎研究的同時加速前沿技術到優秀產品轉化的發展思路。
可以印證的是，百度前一階段在人工智能的商業化層面斬獲頗豐，手機百度、愛奇藝等加入了更多AI元素、信息流業務為百度的營收帶來了重大利好，以及出鏡率很高并實現了行業突破的Apollo、DuerOS等等。
3、速度
人工智能的風口下，中國科技領域的弄潮兒終于和美國站在了同一起跑線上，甚至表現出了中美同臺競技的趨勢。百度把人工智能實驗室開設到了硅谷，谷歌也在李飛飛的帶領下重新回到了中國，這場競爭的誘因之一便是速度。
從頂層設計上來看，中美兩國均把人工智能當作未來戰略的主導，相繼出臺了AI發展戰略規劃，從國家戰略層面進行整體推進。可在產業的實際發展上，中國仍然和美國拉開了差距，截止到2017年中旬的時候，美國的人工智能企業數量達到1078家，中國僅有592家，而且在算法、芯片和數據等各層級企業數量均領先中國。
較為類似的是，蘋果、谷歌、微軟、亞馬遜、臉書，這五大科技巨頭無一例外投入越來越多資源搶占人工智能市場，并整體轉型為人工智能驅動的公司。同樣，國內的互聯網領軍者也將人工智能作為重點戰略，諸如百度等技術型巨頭也早已全面向人工智能轉型。中美人工智能的競賽，在某種程度上可以歸結為兩國科技巨頭的競爭。
不久前的CES展會上，百度集團總裁陸奇在發布會上發出了這樣的感嘆：“This is China speed（這就是中國速度）。”彼時百度的陸奇通過中美連線直播的形式，剛剛展示了百度無人車隊上路的“大閱兵”。要知道，百度Apollo 1.0 版本在去年4月份上線時還僅僅是一個計劃，短短半年的時間后，已經率先達到簡單道路無人化的標準。
如果把百度的人工智能比作是一艘火箭，大數據、云計算是火箭的燃料，百度研究院扮演了“引擎”的角色。一方面吸引頂級的AI人才，進行前瞻性基礎技術的探索；另一方面以設置實驗室的形式深耕技術體系，加速AI技術的落地，進而跑出“中國速度”。
幸運的是，百度并沒有將人工智能技術作為商業競爭的護城墻，而是以開放合作的態度向合作伙伴拋出了橄欖枝，從百度大腦到DuerOS和Apollo無不是如此。通過AI開放平臺，百度對外開放了包含語音、圖像、視頻、增強現實、自然語音處理等在內的90多項AI核心能力；DuerOS已經吸納了小米、美的、海爾、TCL等數百家合作伙伴，覆蓋了產品端和芯片端；Apollo吸引了博世、長安、一汽、英特爾等整車車廠、汽車上下游企業、知名高校等，圍繞智能駕駛的生態布局漸自成型。
正如王海峰在百度研究院全員大會上談及AI時所說的，百度這家AI公司，是進行人工智能技術研究和創新的理想之地。
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