百度AIG厉兵秣马 目标不仅仅是即将到来的“刷脸时代”

　　8月30日电  不管你承认不承认，老家的七大姑八大姨已经成为检验社会热点的终极标准――能让她们开始在朋友圈自发传播，就说明这事是真火了。

　　但是，任谁也没想到，高大上的人工智能技术这么快就成为大妈们关注的对象。

　　这两天，就有一篇这样的文章《今天，国家宣布靠脸吃饭的时代来了》，引发了大姨大妈竞相转发，其中介绍了武汉火车站入站开始使用人脸识别，百度与首都机场全面合作，以后，无论是乘火车、还是坐飞机，都将告别身份证、登机牌(火车票)进入刷脸时代。文章最后不无惊警醒地提出，“这个时代，最可怕的不是缓慢接受创新的人，而是那些一边嫉妒别人，一边不愿做出丝毫改变的守旧者！”

　　百度与南航合作的“刷脸登机”在南阳机场落地

　　在大妈们热切关注的目光中，随着人脸识别开始应用于老百姓的吃穿住行等主要场景，这样一项当初养在深闺无人识的高精技术，有可能正在成为一项人人熟知的国民级应用。

　　春江水暖鸭先知。我们发现，文中提到的百度，作为国内最早布局人工智能技术的企业，其AI技术平台(AIG)最近悄悄进行了架构调整，专门成立了智慧机场业务部、智能客服与金牌销售业务部、语音产品创新实验室，以及AI业务发展部等多个全新的业务部门。

　　其中，智慧机场业务部的成立，正是百度在与南航合作的基于人脸识别的“刷脸”登机项目，以及与首都机场合作共建智慧机场后的水到渠成。

　　为什么百度如此重视包括人脸识别在内的AI技术在航空服务等运输领域的应用？道理其实很简单，因为流量在这里。看一看2016年国内航空业务的数据就知道：2016年，全国民航旅客运输量是4.88亿人次，而全国民航机场完成旅客的吞吐量超过10亿人次。

　　显然，巨大的人流量就意味着庞大的数据供给，而数据不仅仅为人工智能技术的发展提供持续不断的燃料，也将为人工智能技术的商业化落地带来更大的想象空间。

　　在李彦宏撰写的《智能革命》中提出，AI技术落地的关键，是否能够找到落地的用户体验和实现用户价值的场景，然后找到适合的商业模式，建立一个创新的循环。即数据―知识―用户体验―新的数据。找到这样一个循环往复的流，人工智能事业就可以像滚雪球一样往前滚。

　　智慧机场业务部等部门的成立，标志着百度AI商业化探索的进一步深化。

　　资料显示，百度AI技术平台体系(AIG)是包括NLP、KG、IDL、Speech、Big Data等在内的百度核心技术生态。这一平台不仅前瞻性地孵化了度秘(DuerOS)，还支持了百度Feed流等新业务的高速增长。

　　如今，随着百度Apollo和DuerOS两大生态开放平台的扎实推进，作为上述两大平台研发支持源头的百度AI技术平台，显然逐渐放弃了之前高冷的实验室形象，开始了商业化探索。

　　这样的探索与百度All in AI的战略一脉相承。因为Apollo和DuerOS分别代表的自动驾驶和智能语音，虽然是AI产品化首当其冲的风口，但相对于AI无远弗届的应用领域，还是覆盖有限。

　　如果人工智能是一场技术革命，那么，百度作为其中的代表企业，不仅仅要通过自动驾驶、智能语音等生态的搭建和开放，构建行业标准，助推产业繁荣，也亟需通过更加贴近普通用户的AI应用，打造更多的国民级应用，完成消费者的市场教育过程。

　　从这个角度来说，自动驾驶还需要三五年的厚积才能迎来未来的薄发，智能语音完成下一代操作系统的革新换代也尚需时日，而在两者之外，还有无数的场景亟待开发，而人工智能的武器库中，也还有许许多多的神兵利器需要一展威力。这些技术继续养在实验室里，不仅不利于技术的发展，本身就是一种浪费。

　　依靠人脸识别等技术成立的智慧机场业务部，给十年打磨，霜刃未试的百度技术找到合适的商业化舞台，可谓正当其时。

　　不仅仅是人脸识别，百度AI技术平台同期还成立了智能客服与金牌销售业务部，要为百度积淀颇深的高精语音技术和强大知识图谱找到发挥空间。

　　市场上打着智能客服旗号的产品很多。但百度AI技术平台的智能客服和金牌销售之所以能脱颖而出，因为其本身就是AI技术应用到极致的产物。

　　这两项应用背后原理就是，就是机器客服或者销售跟客户沟通的时候，对方说什么，机器可以立刻实时识别上屏，把最佳的话术成功提炼出来，没有实时的高精度的语音识别，以及对相关行业知识图谱的有效勾划，这一切都完全不可能。

　　而且，智能客服和金牌销售，与如今风口浪尖的DuerOS(度秘)一样，都是先在百度体系内孵化，然后推向市场的。这说明百度AI体系已经形成了良好的商业化阶梯战略，进入可以源源不断地推出相对成熟的产品化应用阶段。

　　从百度AI技术平台对应用研究的重视，也可以看出其阶梯商业化的清晰策略。此次架构调整，也进一步强化了AI应用技术研发，原隶属于百度研究院的几个技术团队升格为独立的技术部门，包括视觉技术部、人脸技术部、增强现实技术部等。

　　这样的安排，对其他人工智能巨头企业也有相当的启发作用。因为，在人工智能浪潮初起阶段, 持续的应用研究特别是开发可以从数据中获取知识，创造智能体验的 ML(机器学习)算法是AI企业商业模式的核心。在这个阶段，所有人工智能企业努力的重要组成部分就是拥有持续的应用研究。

　　更值得一提的是，架构调整之后，作为百度AI研究核心部门的百度研究院，将更加聚焦在前瞻基础研究，致力于AI基础技术的长期创新突破，并与各AI技术部门形成互补协同。这意思很明白，就是能挣钱的就挣钱，有前景的就先孵化，另外，还要继续以强大的研发实力，参与AI领域最前沿技术的研究，也就是培育能参加国际一流人工智能“奥赛”夺标的未来技术(俗称跑分)。

　　同时，经过调整，作为百度AI研究中坚的百度研究院在公司内部的定位也大幅升格，由百度副总裁、AIG总负责人王海峰直接兼任院长，这是首次由百度Estaff成员出任研究院院长，除了为凸显百度对技术研发的一贯重视，显然也考虑了继续广招贤才的号召力。

　　而且，对于已经身处或者有意加入百度的顶尖AI人才来说，经过百度AI技术平台的这一轮的调整，不仅很好地整合了技术资源，提升了组织效能，也给这些人才提供了更好的内部发挥空间，既可以安心投身技术研发，也可以亲临一线见证自己技术的应用实践，人才和技术生态都实现了流水活用。

　　厉兵秣马之后，百度AIG的目标可能不仅仅是瞄准即将来到的“刷脸时代”。