jenny

在读研究生一枚~

作者 | jenny

编辑 | jenny

接着上一篇介绍国内的重要研究院，这是第二期的介绍，也是国内最大的AI生态

01

简介

百度研究院隶属于百度AI技术平台体系（AIG），下设五大实验室：分别是深度学习实验室（IDL）、大数据实验室（BDL）、硅谷人工智能实验室（SVAIL）、商业智能实验室（BIL）、机器人与自动驾驶实验室（RAL）。

2013年初，百度公司CEO李彦宏决定成立了世界第一个深度学习研究院IDL。

2014年4月，百度成立了大数据实验室（BDL）。

2014年5月，硅谷人工智能实验室（SVAIL）成立，深度学习研究院改为深度学习实验室（将沿用“IDL”的名称），百度研究院也正式组建起来，研究院当时包括IDL、BDL和SVAIL。同时任命人工智能专家吴恩达博士为百度首席科学家，全面负责百度研究院。

2018年1月18日，百度研究院宣布设立商业智能实验室（BIL）和机器人与自动驾驶实验室（RAL），并宣布人工智能领域科学家Kenneth Ward Church、浣军、熊辉加盟百度研究院。

02

领导团队

- 吴恩达博士

吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。

2010年，吴恩达加入谷歌开发团队XLab，与谷歌顶级工程师开始合作建立全球最大的“神经网络”，这个神经网络能以与人类大脑学习新事物相同的方式来学习现实生活。谷歌将这个项目命名为“谷歌大脑”。

他于2014年5月加入百度，担任百度公司首席科学家，负责百度研究院的领导工作，尤其是BaiduBrain计划。在他的带领下，百度在人工智能领域取得了长足的发展。

- 林元庆

林元庆拥有清华大学光学工程硕士学位，并于2008年获得宾夕法尼亚大学电子工程博士学位。在宾夕法尼亚大学读博士期间，主攻机器学习方向，其间创造性的提出了基于L1-norm的贝叶斯稀疏学习(Bayesian Sparse Learning)。

2008年加入NEC美国实验室，主攻研究机器学习在计算机视觉领域的应用。2010年，林元庆带领NEC-UIUC团队在第一届的ImageNet大规模视觉识别挑战赛上获得第一名。

2012年，林元庆担任NEC美国实验室媒体分析部门主管，主攻两个研究方向：一是基于移动云的大规模细粒度图像识别，二是自动驾驶的3D视觉感知。

2015年11月，林元庆出任百度担任深度学习实验室（IDL）主任；百度自动驾驶事业部成立后，他曾兼任副总经理；另外，他还是深度学习技术及应用国家工程实验室的负责人。在吴恩达离开百度后，他接任百度研究院院长。

- 王海峰（VP）

王海峰是自然语言处理领域世界上最具影响力的国际学术组织ACL（Associationfor Computational Linguistics）50多年历史上唯一出任过主席（President）的华人，同时也是截至目前最年轻的ACL会士（Fellow）。

2017年王海峰成为AI技术平台体系（AIG）总负责人，同时晋升为百度Estaff成员。

- 其他AI顶级科学家

- 15.05 余凯，IDL 创始人兼副院长 -> 地平线

- 15.05 黄畅，主任架构师 -> 地平线

- 16.05 戴帅湘 -> 蓦然认知

- 16.07 李磊 -> 今日头条，首席科学家

- 16.08 顾嘉唯 -> 物灵科技，创业

- 16.12 James Peng，首席架构师 -> Pony.ai

- 16.12 楼天成 -> Pony.ai

- 16.12 邓亚峰 -> 格灵深瞳，CTO

- 16.12 张潼，研究院副院长 -> 腾讯 AI Lab

- 17.03 吴恩达，首席科学家 -> Deeplearning.ai

- 17.04 王劲 -> 景驰公司，创业

- 陆奇（离职）

03

研究成果

3.1 百度大脑

百度大脑3.0的核心是‘多模态深度语义理解’，对文字、声音、图片、视频等多模态的数据和信息进行深层次多维度的语义理解，包括数据语义、知识语义、视觉语义、语音语义一体化和自然语言语义等多方面的语义理解技术。

代表性产品：智能音箱“小度”。

3.2 Apollo

代表性产品：百度无人车“阿波龙”宣布实现量产

百度在自动驾驶领域进行全方位的布局，推出自己的Apollo传感器单元：

无人驾驶培训课程：

3.3 AI芯片

AI芯片包含训练芯片昆仑818-300，推理芯片昆仑818-100。

百度的AI芯片性能是一方面，更重要的是芯片的生态打造。据百度方面介绍，“昆仑”具备“云端全功能”价值，既体现在对数据中心、公有云和无人车测试研发等场景的云端全场景覆盖，也包括了对于常见的开源深度学习算法之外的，大规模语音识别、搜索排序、自然语言处理、自动驾驶、大规模推荐等具体场景的通用性适配。

百度会基于其在算法框架上的优势，基于PaddlePaddle的平台，打造芯片+算法的生态圈。

3.4 DuerOS

DuerOS智能设备解决方案是DuerOS为厂商全新打造的分层解决方案。能够满足各个类型厂商不同层次的需求。

分为：核心接入组件、开发套件、参考设计三层。

应用场景：

3.5 智能小程序

百度智能小程序全面接入百度大脑3.0，开发者几行代码就可以调用，同时，智能小程序将于今年12月全面开源，未来智能小程序不仅可以运行于百度系App上，还将可以运营于哔哩哔哩、58同城等外部合作伙伴App上。

3.6 深度学习平台PaddlePaddle3.0

包括完整的核心框架，以及AI Studio、AutoDL、EasyDL等可以让开发者平等便捷获取顶尖AI能力的组件。

GitHub地址：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle

PaddleMobile开源嵌入式平台的深度学习框架：https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile

-    线上PaddlePaddle公开课

-    线下深度学习师资培训班

-    PaddlePaddle训练营

-    百度之星开发者大赛（基于PaddlePaddle的中国高校计算机大赛人工智能创意赛、KG-知识抽取赛、交通预测赛、无人车系列大赛，以及商家招牌的分类与检测、人工智能加速器应用与设计等大数据比赛）

3.7 两大开源数据集

-    BROAD 全称Baidu Research Open-Acess Dataset

BROAD数据集的推进是为了推进场景理解、自动驾驶、目标识别等AI相关领域研究的任务。

-    VQA Dataset

VQA Dataset是与NIPS 2015 paper entitled "Are You Talking to a Machine? Dataset and Methods for Multilingual Image Question Answering"相关的数据集。

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