百度AI技術已成“屠榜”高手
就拿人臉檢測技術來說，百度早在2015年就通過DenseBox算法，刷新了FDDB和LFW兩個公開數據集的記錄，保持世界第一并保持了一年。人臉識別技術是機器視覺與生物識別的交叉技術，人臉檢測是人臉識別的第一步——在圖片或者視頻中找到人臉并精確定位。如果是自拍照自然很容易，目前美圖軟件、智能手機都可以做到，不過很多照片或者視頻中有大量的人像，而且可能有姿態、遮擋、光線、環境、模糊、失焦等不利因素，因此人臉檢測并不容易，要機器達到人眼水平很難。
目前，在所有AI技術中，人臉識別應用最為廣泛。自拍、解鎖、實名制校驗，甚至支付，都能用人臉識別來完成，治安、零售、教育、公益等行業也在大量應用人臉識別技術。百度在人臉檢測上的不斷打破記錄，體現的是百度AI技術的實力，人臉技術只是百度AI技術的一部分(當然，也是很重要的一個技術)，百度在自然語言處理、機器視覺、語音交互、知識圖譜、機器翻譯等AI技術上都有布局，且成績斐然。
今年2月，美國《麻省理工科技評論》揭曉的2018年“全球十大突破性技術”(10 Breakthrough Technologies 2018)中，百度成為唯一入選的中國公司，被列為實時語音翻譯領域的關鍵玩家，百度也是唯一一家連續三年入選該榜單的中國公司。
同樣是在2月，百度自然語言處理(NLP)團隊研發的V-Net模型以46.15的Rouge-L得分登上微軟的MS MARCO(Microsoft MAchine Reading COmprehension)機器閱讀理解測試排行榜首。機器閱讀理解可以讓機器更好地理解一段文字。比如百度可以通過這個技術來理解用戶的搜索內容或者問題，從一個頁面定位答案并經過總結、提煉、歸納后進行展示。這個賽事更大的意義在于，其運用的訓練數據是微軟在產品實踐中收集來的問題和答案，直接從互聯網文本與產品實踐問題中訓練出的模型，應用價值更強。
這些成績，都證明了百度AI技術的實力。而所有這些技術都出自于百度AIG。去年3月，百度宣布整合包括NLP、KG、IDL、Speech、Big Data等在內的百度核心技術，組成百度AI技術平臺體系(AIG)，任命百度副總裁王海峰為AI技術平臺體系(AIG)總負責人。現在看來，百度整合多個技術到一個體系，的確讓人才的聚集，技術的管理，以及技術的進步更集中。
然而“屠榜”并不是AIG的目的
算法或者技術拿到獎項，打破記錄，或者登陸榜單，是百度大力支持AI技術的結果，也是百度AI技術實力的證明，但它不是百度AIG存在的唯一目的。AIG不是一個只會研發底層技術來拿獎的實驗室，而是支撐百度業務，特別是AI相關業務的技術平臺。
王海峰曾闡述過他對技術的理解：
“AI的發展最終還是要回到‘服務用戶需求’的本質，這是我們每一位人工智能的從業者都需要銘記在心的。利用好人工智能來服務好我們的用戶和客戶，以及更好地打磨AI能力來推動各行各業的效率提升，是每一位人工智能領域從業者的期望。”
具體來說，百度AIG在大力研發基礎AI技術的同時，還強調AI技術的應用和開放。
首先，在應用層面重視技術的實用性。比如百度人臉技術，就被百度金融應用到與泰康保險、中國農業銀行的合作項目用于人臉核身;烏鎮、武夷山等旅游景區、北京首都機場、南方航空在廣州白云機場的貴賓休息室，應用人臉識別來提升旅客游客的體驗。自然語言處理技術的應用廣泛性無需贅言，語音已是DuerOS的基礎，百度已經與TCL、創維、海爾、海信等諸多家電巨頭，以及華為、小米等手機巨頭戰略合作，知識圖譜也成為百度搜索結果中的重要內容。
抓基礎技術的同時，也在強化對應用技術的投入。今年1月，百度研究院在硅谷成立了兩個新實驗室，一個是商業智能，另一個是機器人與自動駕駛，不再是此前IDL這樣的純技術實驗室，不再只做深度學習、大數據這樣的底層技術研發。從名字就可以看出，百度AIG對應用技術的重視。
百度去年在AI開發者大會上就已經提出要Bring AI to Life，讓AI落地到生活場景中的口號，將AI技術落地到實際業務成為未來的大方向，也與AIG重視“技術驅動產品，產品牽引技術”的策略符合。
其次，在開放層面重視前沿技術的共享。百度AI技術很強大，但不獨享，而是開放給行業。百度目前已經開放了包括語音、圖像、自然語言處理、視頻、增強現實、知識圖譜、智能數據七個方向，共計90余項AI技術能力，成為國內最大的AI開放平臺。百度還將其深度學習框架PaddlePaddle全面開源，讓開發者可以擁抱AI。3月23日，百度在北京舉辦了第一期AI加速器DEMO DAY，百度AI加速器旨在幫助創業者擁抱AI，是百度AI開放的一個舉措。
可以看出，百度AIG的技術路線圖是很清晰，也是很有前瞻性的。一方面，作為百度的基礎技術，AI底層技術不能依賴任何第三方，要自力更生，因此百度AIG在基礎技術上大力投入，不斷在技術上突破、獲獎也證明了這一策略的效果。另一方面，AIG將技術落地到業務中，讓業務牽引技術發展，開放的核心目的也會要促進AI技術在各行各業的落地。當然，反過來，應用和開放也可以鞏固百度AI技術的領先地位。
AIG如何一年內成為百度基座?
百度的基石是什么?相信很多人的答案都是：技術。而技術是由什么構成的?一行行抽象的代碼后面是工程師等技術人的投入，正是因為此，負責百度核心技術的AIG可以說是百度的基座。當百度將多個分散在各個部門的技術部門，以及百度研究院整合到一起時，許多人都看不清百度為什么要這樣做，現在看來好處已經很明顯，讓百度的AI技術沿著更實用的方向研發，加速AI技術落地。AIG在短時間內穩步成長，原因是多方面的。
綜合各種信息來看，目前百度AIG的技術研究部門大致可以劃分成百度研究院和應用技術部門，其中百度研究院的目標很單一，就是要做AI底層技術的研發——不過與谷歌X實驗室等不同的是，它的探索性更低，實用性更高。應用技術部門，則負責技術的應用與落地。今年百度研究院又增加了兩大實驗室，目前已有五大實驗室，實現了對AI基礎和主要應用技術的全覆蓋。
AIG不斷龐大的背后是百度在研發上的堅決投入，李彥宏去年曾表示，百度每年在研發上投入上百億 ，占總收入15%，這個占比位列行業第一。
在人才引進層面，李彥宏對于技術人才一直有“周公吐哺天下歸心”的廣納良才的策略，除了給很好的待遇外，更重要的是很有吸引力的研發環境。百度AIG也在不斷吸納世界頂尖人才，比如百度研究院目前擁有六位世界級科學家。同時百度擁有廣泛的AI應用場景，比如搜索、信息流、DuerOS、無人車，都是AI強相關業務。頂尖的技術團隊和作為技術落地沃土的產品和業務，相互作用下形成了一個良性的的正向循環鏈條，讓百度AI能夠持續“進化”。
在產業環境層面，AI爆發已是不爭事實，2018年AI正在落地到各行各業，但AI技術研發卻需要持續進行，機器在大多數時候還是不如人類，技術進步空間很大。不過，在AI產業爆發后，行業對AI人才的急缺已經讓更多技術人才開始重視學習AI，前不久南京大學甚至成立了AI學院，培養AI專業人才。在這樣的環境下， 百度AIG基于本身的吸引力，要獲取優秀人才會越來越容易。而此前百度在AI技術上多年已久的布局，也讓它有了厚積薄發的能力。
不難看出，百度“先技術后場景”的思路正在改變，逐漸成為技術研發與場景應用雙管齊下，保持技術優勢的同時，推動AI技術商業化。而高速運轉狀態的AIG，正在給百度源源不斷地提供前沿、實用和有競爭力的技術，同時幫助百度AI技術落地和開放
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