百度怎樣布局人工智能

李彥宏

我認為5年以后，會有50%以上的搜索請求是圖像、語音形式的，而不是現在常用的文字形式

百度所看到的未來屬于人工智能。那么到底未來在哪些地方會需要大量人工智能?

大數據挖掘并不神秘，沃爾瑪實際上是最早在做大數據挖掘的公司，沃爾瑪通過不斷監控各種復雜的數據做出更多決策，讓商品能夠以更低的價格進入，再以同樣低的價格賣給消費者，達成效率的最大化。

在未來越來越多的設備會聯網，也就意味著越來越多的大數據會產生，正如我們在布局的百度外賣、Uber和51用車：

百度外賣，表面上是非常苦逼的地面工作，但實際上背后則有著極為復雜的大數據支撐，為了提高百分之一的效率拼命計算。而未來會有越來越多的設備聯網，這意味著物聯網時代，我們有著更為巨大的效率可以提升的空間，在整個物流行業，所有車輛的空載率是非常高的，但通過數據挖掘則可以提供更高效的調度，讓空載率大大下降。而當前百度投資uber以及51用車都是利用大數據來提升資源利用率的產品，而百度也意在提升資源的利用率。

未來的大數據將會從各行各業產生,而人工智能將會對這些各行各業的數據進行自頂向下的標準化挖掘、關聯，當前只是在利用人工智能挖掘各個行業的效率，在未來各種行業的大數據整合到一起之后，就需要更為強大的人工智能將其整合、解讀、分析，最終實現全社會的資源最為高效的分配調度，而這也是百度野心。

有大數據的地方，必然會有人工智能。我認為5年以后，會有50%以上的搜索請求是圖像、語音形式的，而不是現在常用的文字形式。未來，百度將從人與信息的連接，轉向人和服務的連接，當然人和信息的連接仍然存在，而計算機、手機也越來越能清晰地理解人的意圖，并且更好地滿足用戶需求。

在移動時代，用戶的需求從坐著不動向到處移動進化，以前的用戶只是通過電腦連接信息，現在的用戶則是通過手機連接周圍世界，所以用戶的使用場景一定是朝著多個維度裂變，其中最主要可能爆發的需求在語音搜索和圖像搜索，因為語音請求相比于用手指對APP來操作來說更為高效方便，而圖像搜索的剛需也一直存在，用戶到了某個景點或者看到某件心儀的衣服，就想瞬間知道其后的信息，那么通過圖像識別就可以輕而易舉地獲得。而百度也比AT兩家更為押注這兩方面的人工智能技術。

那么是不是解決語音和圖像識別技術就完事了呢?當然并非如此，還是之前說的—場景，用戶使用場景，用戶使用語音搜索和圖片搜索只是手段而不是目的，在PC時代由于只是連接信息，所以百度無法解決用戶背后真正的需求，但是在移動端時代，人連接的不僅僅是信息還有服務，所以百度也在深度布局線下O2O服務，而人工智能是連接人與服務的關鍵一環。只等用戶需求增長之后再將一切連接到一起。

所以，百度布局人工智能的邏輯在于兩處，第一處是布局大數據，未來的各行各業會爆發出更多的大數據，所有大數據爆發的領域百度都有可能介入，讓資源利用最大化，并從中受益。第二處布局是用戶使用場景，通過人工智能的服務，讓移動端的用戶能夠更加有效率地連接信息以及服務，讓所有流程一體化，標準化，一步到位，實現比PC端更大盈利。