百度打造全面人工智能生態
近日，彭博社在一篇文章中提到，未來將有無數的AI投資機會，從東方，就可以看到人工智能的未來。而百度、騰訊、阿里巴巴、京東等科技巨頭，正在以驚人的速度爭奪AI人才。作為全力向人工智能轉型的百度，更是將其應用于汽車、城市大腦、電器硬件等各種場景，打造全面的智能生態。
AI投資一半機會在中國
今年7月國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》（下稱《規劃》）中預計，在2030年中國AI核心產業規模將超過1萬億元，帶動相關產業規模超10萬億元。像百度、騰訊、阿里巴巴、京東等科技巨頭，正在迅速整合他們自有的技術，并以驚人的速度爭奪AI人才。在高盛發布的《中國人工智能崛起》研究報告中我們也能發現，無論從人才、政策、基礎設施以及互聯網數據等方面，中國都有著極大的優勢。
報告中稱：中國擁有龐大的人口，其中大部分與互聯網有關，中國在數據生成方面有強大的優勢，特別是BAT在數據上有天然的優勢。高盛分析師表示：目前中國生產了全球13%的數字信息。2020年，隨著中國成為全球最大經濟體，我們預計這一數字將增長到20%至25%。
人才方面，領英發布的《全球AI領域人才報告》中顯示，中國AI領域專業技術人才總數超過5萬人，排名全球第七位。風險投資家JimBreyer認為，目前AI人才受到各個互聯網企業的追逐。目前來自世界各地優秀的AI學生、博士后和教授們的薪資水平就像橄欖球隊中的四分衛（四分衛是橄欖球隊中薪酬最高的位置）。Breyer說。
Breyer指出，目前全世界一半以上有意思的AI投資機會都在中國。
值得注意的是，KUKA機器人示教器維修，百度在AI戰略上早已先發制人。今年早些時候，前微軟副總裁陸奇加盟百度，百度由此開始了ALLINAI的全面轉型。隨后，Apollo自動駕駛開源平臺、DuerOS對話式人工智能系統相繼亮相，向外界展示了中國AI技術的世界影響力。資料顯示，今年4月-7月，百度在研發上的支出增加至4.64億美元，較去年同期增長了28%。
BaillieGifford基金的投資經理LawrenceBurns表示，百度在人工智能方面的潛力對中國來說是變革性的。
百度用AI打造城市大腦
AI場景已經可以應用于城市建設：昨日，青島市人民政府與百度正式簽訂戰略合作框架協議，雙方將依托青島市產業基礎和數據資源，結合百度公司在人工智能、云計算、大數據等多領域的技術優勢，共同打造青島城市大腦。
據悉，此次合作百度將全面支持青島市大數據、云計算產業等領域的發展。百度云計算技術將支持推動青島政務云、金融云、交通云等領域的信息化項目，將人工智能、云計算、大數據、自動駕駛等領先技術融入到青島市制造業，打造云端工業管理平臺。
此外，百度的大數據技術優勢將為青島市政務服務進行支持，推動青島市互聯網+政務服務建設。
目前，百度已與青島家電、電子信息產業展開深度合作。例如，百度將利用自主研發的對話式人工智能系統（DuerOS），與海爾、海信、澳柯瑪等知名家電企業合作，庫卡機器人驅動器維修，提升產品市場競爭力。
百度的地圖技術優勢也會提升青島的交通服務能力。全面推動青島市互聯網+文化旅游建設，推進青島市互聯網+交通發展。
人工智能應用于汽車：
汽車界也有了安卓
作為最早被百度重點打造的AI項目之一，被稱為汽車界安卓的百度Apollo開放平臺再受矚目。本月20日，KUKA機器人示教器維修，百度宣布Apollo1.5正式開放。百度智能駕駛事業群組總經理李震宇宣布Apollo1.5正式對業界開放，它包含障礙物感知、決策規劃、云端仿真、高精地圖服務、端到端的深度學習（End-to-End）等五大核心開放能力，并支持晝夜定車道自動駕駛。
據悉，Apollo基金未來三年規模將達100億人民幣，完成超過100個項目的投資；全球頂尖激光雷達制造商Velodyne將為Apollo生態成員提供專享特權；現代、Udacity、先鋒等17家來自OEM主機廠、Tier1供應商、開發者生態公司和初創科技公司的優質伙伴加入Apollo。
在今年7月5日的百度AI開發者大會上，百度集團總裁兼首席運營官陸奇公布了Apollo詳細的開放路線圖并發布Apollo1.0，在接下來的兩個多月時間里，Apollo加速迭代，應者云集。
更讓人敬佩的是，為了推動AI在整個行業的發展，百度直接開放了Apollo開源代碼，Apollo保持著每周數十次頻率的代碼更新，兩個多月時間新增6.5萬行代碼，截至目前，共有1300多個合作伙伴下載使用了Apollo開源代碼，近百個合作伙伴通過Apollo官網申請開放數據。
據Apollo平臺資深架構師繆景皓介紹，基于此次開放的障礙物感知和決策規劃能力，車輛已經可以實現不分晝夜的精準障礙物識別，通過深度神經網絡精準預測行駛路徑，并最終做出最優的駕駛決策。
經過道路測試證明，這輛搭載Apollo1.5的車輛即使在夜晚惡劣的視覺環境下，依舊能完美完成前車突然并線、行人橫穿馬路等典型交通場景，以及垃圾桶、大型犬等非典型交通場景的精準識別。