《哈佛商业评论》中文版刚刚发布的《2019人工智能专项调研报告》显示：百度成为唯一中国面孔，与谷歌、苹果、微软、五强”，引领着这一波人工智能技术在全世界内的商业落地、发展和变革。”
这是权威报道对百度人工智能的认可。而《哈佛商业评论》之所以具备业界权威性，原因主要在于其为了确认和保证报告结论的权威性，为之付出了巨大努力，最终让这份报告具备了样本容量大、样本具备专业性、调研范围广等特征。从样本容量来看，其调研了200名AI行业和企业公司负责人／创办人、管理者及普通员工，并结合了全球主流咨询机构专业技术人员及各行各业人工智能转型专家意见；从专业背景来看，调查样本均对行业技术和产业高质量发展情况有充分了解；从调查范围来看，他们也对AI各细分技术发展形态趋势、产业落地情况及发展前途、全球AI领军企业的综合发展实力等展开了调研。
如此种种，使得这份报告颇具说服力。而说这是百度人工智能技术实力又一次得到了业界权威的认可。原因也很简单，因为自2017年起，百度就已持续入选全球AI强企。2017年，百度与谷歌、微软、Facebook共同入选《财富》杂志全球AI四强；2018年，李彦宏入选哈佛商业评论全球最受关注的十大AI领军人物，成为唯一中国面孔。可以说，百度正成为中国AI发展的名片，而这也在某一些程度上，使得百度AI≈中国AI，中国AI看百度成为行业共识。
“百度AI≈中国AI，中国AI看百度”，这两句话听起来颇有一种托大的感觉，但若我们审视中国人工智能发展现实，却又能发现这句话对于百度而言，其实是实至名归。
事实上，纵观中国大大小小的人工智能参与者，能发现只有百度实现了从底层深度学习框架、算法芯片、算力到上层的对外技术赋能、场景落地、生态构建、商业变现、伦理守护、人才培养的人工智能全场景布局，其他的人工智能参与者在底层深度学习框架、芯片等方面均有所欠缺。这种全场景布局，使得百度在国内AI公司中确属独一份，并且需要看到的是百度的全场景布局，绝大多数都不是弱小的存在。
诸如在中国AI公司中，百度自研的中国首个也是目前国内唯一开源开放、功能完备的产业级深度学习平台——百度飞桨，在中国市场占有率位居前三，入选世界互联网领先科技成果，累计服务150多万开发者，而这一数字约占中国软件从业平均人数的1／4，在其定制化训练平台上，企业用户超过6．5万个，发布模型达到16．9万个，成为支撑各行各业技术创新和智能化转型的基础底座，被称为是中国自己的“AI操作系统”。
在算法上，百度ERNIE（可持续学习的知识增强语义理解框架）在自然语言处理领域权威数据集GLUE（General Language Understanding Evaluation）中以9个任务平均得分首次突破90大关刷新该榜单历史，击败微软MT－DNN－SMART， 谷歌T5、ALBERT等一众国际顶级预训练模型。语音识别方面，百度提出的流式多级的截断注意力模型SMLTA，在国际上首次实现流式注意力建模超越整句注意力模型的性能，使得输入法有效产品相对准确率提升15％，音箱有效产品相对准确率提升20％。
在AI芯片及算力方面，百度变革传统芯片设计方法，提出“软件定义芯片”的设计思路，让芯片架构来适应算法，接连推出中国第一款自研的云端全功能AI芯片昆仑和远场语音交互芯片“鸿鹄芯片。其中昆仑芯片针对语音、自然语言处理、图像等专门进行了优化，同等性能下将成本降低了10倍；鸿鹄芯片使用了HiFi4 自定义指令集，双核DSP核心，平均功耗仅 100mW。针对市场对AI算力的需求，百度智能云于2019年12月正式上线的昆仑云服务器，基于昆仑芯片，为企业和开发者们提供超强的AI推理和训练性能，加速AI技术与各行各业深层次地融合的步伐。而百度大脑全新的 AI 计算架构，通过芯片、连接、系统和调度的协同设计和技术创新，提供百万 TOPS 的强大算力。与此同时，芯片之间、系统之间、设备之间的互相连接，将不同场景中的计算连接在一起，产生更大的计算力。
在技术落地及生态构建上，作为百度AI多年技术积累和业务实践的集大成，百度大脑已经升级成“软硬一体AI大生产平台”，对外开放228项核心AI能力，服务超过150万开发者，日均调用量突破1万亿次，语音、人脸、NLP、OCR 调用量中国第一，是业内最全面、最领先、服务顶级规模的 AI 开放平台，为百度自身和业界合作伙伴提供了包括视觉、语音、自然语言处理、知识图谱、深度学习等AI核心能力。
除了百度大脑以外，作为百度 AI to B 的重要承载者和输出者，百度智能云也在技术能力、应用落地和生态建设上不断努力，以 AI工业化促进产业智能化进程。目前，百度智能云已经在AI领域、机器视觉领域达成了国内领先的位置优势，将百度AI技术能力释放到了金融、物流、工业、农业等千行万业，助力产业智能化升级。同时，2019年，百度智能云增长迅猛，成为国内增速最快的云服务厂商之一。
在落地场景方面上，百度Apollo和小度成为典型代表。其中，Apollo在无人驾驶商业化落地的赛程中成果斐然——目前百度 L4 级别无人驾驶城市道路测试里程已经突破300万公里，已在23个城市来测试，智能驾驶专利1237项，位列全国第一。此外，百度无人驾驶路测牌照总数达到150张，占中国全部获批无人驾驶路测牌照一半以上。同样在2019年，小度助手和小度智能音箱均取得可喜成绩——软件方面，截至6月搭载小度助手的智能设备激活数量已突破4亿台，小度助手语音交互超过36亿次。硬件方面，据第三方机构数据表明，第二季度小度系列智能音箱出货量位居全球第二、国内第一，同比增长率高达3700％。前三季度，小度有屏音箱出货量稳居全球第一。
在AI伦理守护与社会责任履行上，百度谨守AI伦理原则，发布《百度大脑AI技术成果白皮书》，不断强调人工智能伦理规范相应的法规将逐步构建和完善的问题。而在社会责任履行上，百度AI寻人平台成为了典型代表，截止2020年1月1日，用户在百度AI寻人平台发起的照片比对已超过39万次，帮助超过1万名走失者与家庭重新团聚。
在AI人才教育培训上，面对国内国内AI人才供给超500万的缺口现实，百度通过开展中国高校计算机大赛人工智能创意赛、在全国开展深度学习师资培训班，参与编撰《深度学习导论与应用实践》等人工智能教材，上线多门基于飞桨的免费精品课、成立黄埔学院的等等举措促进AI人才培养。
百度在人工智能上的全场景布局，与《哈佛商业评论》所言的“AI最终要形成大规模生产力有ABCDE五大重要的条件——Algorithm（算法）、Big data（海量数据）、Compute（大规模计算资源）、Domain（专业领域应用）、Ecosystem（生态链）”能够说是深度契合，并且百度还走得更远，而这也是百度AI能够约等于中国AI的底气所在。
作为中国AI扛鼎的百度，事实上也正基于其对产业数字化的经济发展的洞悉，当起“智能经济”发展助燃剂。
在2019年第六届世界互联网大会上，李彦宏就指出 “数字化的经济在经历了从PC的发明和普及，到PC物联网，再到移动网络，今天已确定进入了以AI为核心驱动力的智能经济的新阶段。智能经济将给全球经济带来新的活力，是拉动全球经济重新向上的核心引擎。”
与此同时，百度CTO王海峰也表示 “以深度学习为核心基础的新一代人工智能技术，已经具备很强的通用性，呈现出标准化、自动化和模块化特征，进入工业大生产阶段。”
也或正是基于这样的洞察，百度在人工智能技术发展上，自一开始就奉行开放策略，通过飞桨深度学习平台、百度大脑等持续对外开放AI技术能力，不断降低AI开发门槛，赋能业界开发者和各行各业。
从已有实践来看，在飞桨深度学习平台、百度大脑的赋能下，其为众多产业技术带来了巨大提升。作为全尺寸轮胎的飞桨深度学习平台，目前已开源100多个经过真实业务场景验证、达到工业级应用效果的模型，涵盖视觉、NLP、推荐等 AI核心技术领域。诸如百度地图与飞桨的深层次地融合，让百度地图可为用户预测出最适合的路线及更精准的用时；在与北京大恒图像视觉有限公司的合作中，百度飞桨使得机器视觉检测设备的缺陷检出率提升60％，实现降本增效；陕西汉中两位扶贫办的公务员，利用飞桨深度学习技术，更是从20万贫困家庭中准确识别出最急需帮助的2000个家庭，进行精准扶贫。
而作为AI开发者手中万能工具箱的百度大脑，更新至5．0的它已成为软硬一体AI大生产平台，使得各行各业的AI开发者得以快速调用AI能力，继而推动AI在工业、农业、气象预测、金融、医疗、城市管理等行业落地。诸如在医疗领域，基于百度大脑语音自训练平台，北京子杰宝贝科技有限公司开发的智能录入系统在平台做语音识别模型训练后，识别率已经从80％提升至95％以上，包括医疗专业生僻词的识别，大大降低了医护人员的工作强度，提升了临床护理效率；在农业领域，京东方植物工厂基于百度大脑的视觉技术、EasyDL、飞桨深度学习平台、EdgeBoard等AI产品技术，已实现水培蔬菜智能种植以及对农业专家经验的规模化复制等等。而这些仅是百度AI技术赋能业界智能化转型的冰山一角。
此前麦肯锡全球研究院测算数据显示：人工智能正在促进人类社会发生转变，这种转变将比工业革命“发生的速度快10倍，规模大300倍，影响几乎大3000倍”。
面对人工智能可能带来的滚滚巨变，百度在AI领域实行开放赋能，种种动作显然也表明：成为推动智能经济发展助燃剂，正是百度想要在AI时代肩负起的担当。
可以看到，百度AI为何能够约等于中国AI，事实上全场景技术能力布局是其底气，而积极履行社会责任，规范AI研发伦理与安全，进行AI人才教育培训，积极对外开放技术能力，赋能业界AI发展，争当智能经济发展助燃剂，更是百度AI能够约等于中国AI的深层原因，可以说百度AI之所以能够约等于中国AI，原因主要在于百度AI“才德兼备”。而百度在人工智能上的苦练内功，赋能业界、关注AI伦理安全，进行生态布局等等动作，事实上也为人工智能这条赛道上的其他参与者提供了一个可供参考的优质样本。
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