有了他，百度市值至少要翻五倍！

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机器学习分类模型(图片来自知乎)

　　可以看到，机器学习一定离不开算法，但是算法并不是唯一，算法训练、深度学习等都需要大量数据支持，数据挖掘是人工智能做训练样本的前提条件。如无人车需要大量的试车数据不断地测试算法，并在业务场景上形成自我改进的反馈系统。人工智能的算法最终是要靠海量的数据不断的修正完善的。

　　百度正在深挖十多年来累积的数据金矿，其中包含全网的网页数据、搜索数据，以及百亿级的图像、视频、定位数据等，这些数据成为百度不断优化人工智能算法的宝贵财富。目前，百度语音识别准确率已达到97%，同时百度的深度语音识别系统(DeepSpeech2)被《麻省科技评论》评为2016年十大突破科技之一。图像识别领域，百度人脸识别准确率达99.7%，并在权威的国际评测——FDDB与LFW中获得双料世界第一，万亿级的样本数据成为幕后英雄。

　　■ 不做实验室的AI，百度大脑延伸四大领域

　　年初，李彦宏从硅谷挖来了前微软业务总裁陆奇担任总裁兼COO，陆奇上任后内部发布的第一个人事变动就是将度秘团队升级为度秘事业部，直接向其汇报，以加速人工智能布局，及其产品化和市场化。

　　陆奇在第一次以百度总裁身份出现的记者会上，就曾多次表示人工智能应该场景化，人工智能的研究必须与产品结合得更加紧密。因此不同于国内大多数人工智能“实验室”式的研究，百度大脑已经跟很多商业领域进行了深度融合，主要有四大领域。

　　首先是基础业务 。百度人工智能在语音和图像识别领域的成果已经迭代进了百度搜索、度秘、百度图片、百度翻译等基础性功能之中。

　　其次是O2O业务。 百度人工智能的商业实践重心是在O2O领域，在百度外卖、百度糯米等应用中，百度已经推出了基于深度学习的优化系统，能够通过海量订餐、出餐时间的数据，自动推算出适宜的出餐时间、外卖路线等。

　　第三是金融等传统行业。 百度金融产品中，依靠图像识别、数据风控技术等人工智能和大数据的运用，能够“秒批”让用户获得相应的信贷产品。除了金融，百度大脑正在逐步向教育、医疗等传统行业渗透。

　　第四是新产业。 百度人工智能在智能政务、智慧城市、智慧交通等公共事业领域同样在展开投入。在2016年世界互联网大会上，百度18辆无人车首次进行开放城市道路运营，邀请333名大会嘉宾、媒体及乘客乘坐体验，可见百度在无人驾驶领域投入的决心和力度。

　　■ 百度大脑成为人工智能“国家队”

　　近日，国家发改委正式批复，由百度牵头筹建深度学习技术及应用国家工程实验室，百度将与清华大学，北京航空航天大学，中国信息通信研究院，中国电子技术标准化研究院等共建单位一起，着重发力深度学习技术、计算机视觉感知技术、计算机听觉技术、生物特征识别技术、新型人机交互技术、标准化服务、深度学习知识产权七大方向，提升我国人工智能领域整体竞争力。

　　由此，百度大脑正式进入人工智能“国家队”，百度将向实验室开放其深度学习必需三大资源——计算资源、算法资源和大数据资源，以及产业最前沿的深度学习课题，吸引深度学习顶尖人才来参与共同研究，并将借助实验室的人才培养机制和博士后站点等，为国家吸引和培养更多深度学习人才。

　　这种发展人工智能的“国家使命”，为何百度这样一家民营的互联网科技公司来牵头？《人民日报》给出的答案是“科技创新，谁行谁就上”。

　　人工智能已经成为百度最重要的战略，没有之一，在陆奇加入后百度人工智能的布局逐步明晰，短期产品、中期规划、长期愿景都已经铺开。现在“时间”将是摆在百度面前最大的难题，人工智能很难在短时期内找到非常明确的盈利模式，而资本市场是否有足够的耐心能够对这个领域保持热情。不过，在李彦宏看来，百度被市场认可只是时间问题，“三年、五年，甚至十年、八年之后百度会被市场所认可”。

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