百度打造全面人工智能生态

近日，彭博社在一篇文章中提到，未来将有无数的AI投资机会，从东方，就可以看到人工智能的未来。而百度、腾讯、阿里巴巴、京东等科技巨头，正在以惊人的速度争夺AI人才。作为全力向人工智能转型的百度，更是将其应用于汽车、城市大脑、电器硬件等各种场景，打造全面的智能生态。

AI投资一半机会在中国

今年7月国务院发布的《新一代人工智能发展规划》（下称《规划》）中预计，在2030年中国AI核心产业规模将超过1万亿元，带动相关产业规模超10万亿元。像百度、腾讯、阿里巴巴、京东等科技巨头，正在迅速整合他们自有的技术，并以惊人的速度争夺AI人才。在高盛发布的《中国人工智能崛起》研究报告中我们也能发现，无论从人才、政策、基础设施以及互联网数据等方面，中国都有着极大的优势。

报告中称：中国拥有庞大的人口，其中大部分与互联网有关，中国在数据生成方面有强大的优势，特别是BAT在数据上有天然的优势。高盛分析师表示：目前中国生产了全球13%的数字信息。2020年，随着中国成为全球最大经济体，我们预计这一数字将增长到20%至25%。

人才方面，领英发布的《全球AI领域人才报告》中显示，中国AI领域专业技术人才总数超过5万人，排名全球第七位。风险投资家JimBreyer认为，目前AI人才受到各个互联网企业的追逐。目前来自世界各地优秀的AI学生、博士后和教授们的薪资水平就像橄榄球队中的四分卫（四分卫是橄榄球队中薪酬最高的位置）。Breyer说。

Breyer指出，目前全世界一半以上有意思的AI投资机会都在中国。

值得注意的是，KUKA机器人示教器维修，百度在AI战略上早已先发制人。今年早些时候，前微软副总裁陆奇加盟百度，百度由此开始了ALLINAI的全面转型。随后，Apollo自动驾驶开源平台、DuerOS对话式人工智能系统相继亮相，向外界展示了中国AI技术的世界影响力。资料显示，今年4月-7月，百度在研发上的支出增加至4.64亿美元，较去年同期增长了28%。

BaillieGifford基金的投资经理LawrenceBurns表示，百度在人工智能方面的潜力对中国来说是变革性的。

百度用AI打造城市大脑

AI场景已经可以应用于城市建设：昨日，青岛市人民政府与百度正式签订战略合作框架协议，双方将依托青岛市产业基础和数据资源，结合百度公司在人工智能、云计算、大数据等多领域的技术优势，共同打造青岛城市大脑。

据悉，此次合作百度将全面支持青岛市大数据、云计算产业等领域的发展。百度云计算技术将支持推动青岛政务云、金融云、交通云等领域的信息化项目，将人工智能、云计算、大数据、自动驾驶等领先技术融入到青岛市制造业，打造云端工业管理平台。

此外，百度的大数据技术优势将为青岛市政务服务进行支持，推动青岛市互联网+政务服务建设。

目前，百度已与青岛家电、电子信息产业展开深度合作。例如，百度将利用自主研发的对话式人工智能系统（DuerOS），与海尔、海信、澳柯玛等知名家电企业合作，库卡机器人驱动器维修，提升产品市场竞争力。

百度的地图技术优势也会提升青岛的交通服务能力。全面推动青岛市互联网+文化旅游建设，推进青岛市互联网+交通发展。

人工智能应用于汽车：

汽车界也有了安卓

作为最早被百度重点打造的AI项目之一，被称为汽车界安卓的百度Apollo开放平台再受瞩目。本月20日，KUKA机器人示教器维修，百度宣布Apollo1.5正式开放。百度智能驾驶事业群组总经理李震宇宣布Apollo1.5正式对业界开放，它包含障碍物感知、决策规划、云端仿真、高精地图服务、端到端的深度学习（End-to-End）等五大核心开放能力，并支持昼夜定车道自动驾驶。

据悉，Apollo基金未来三年规模将达100亿人民币，完成超过100个项目的投资；全球顶尖激光雷达制造商Velodyne将为Apollo生态成员提供专享特权；现代、Udacity、先锋等17家来自OEM主机厂、Tier1供应商、开发者生态公司和初创科技公司的优质伙伴加入Apollo。

在今年7月5日的百度AI开发者大会上，百度集团总裁兼首席运营官陆奇公布了Apollo详细的开放路线图并发布Apollo1.0，在接下来的两个多月时间里，Apollo加速迭代，应者云集。

更让人敬佩的是，为了推动AI在整个行业的发展，百度直接开放了Apollo开源代码，Apollo保持着每周数十次频率的代码更新，两个多月时间新增6.5万行代码，截至目前，共有1300多个合作伙伴下载使用了Apollo开源代码，近百个合作伙伴通过Apollo官网申请开放数据。

据Apollo平台资深架构师缪景皓介绍，基于此次开放的障碍物感知和决策规划能力，车辆已经可以实现不分昼夜的精准障碍物识别，通过深度神经网络精准预测行驶路径，并最终做出最优的驾驶决策。

经过道路测试证明，这辆搭载Apollo1.5的车辆即使在夜晚恶劣的视觉环境下，依旧能完美完成前车突然并线、行人横穿马路等典型交通场景，以及垃圾桶、大型犬等非典型交通场景的精准识别。