百度是一家基于搜索功能逐步发展壮大的互联网公司。
凭借其优秀的搜索引擎技术，在互联网领域确立了自己的优势地位。
如今，随着人工智能产业逐渐兴起，百度也凭借自身优势成功进军人工智能领域。
一些专家认为，今天的搜索引擎是未来人工智能的雏形。
基于搜索引擎自身积累的用户和数据，利用云服务、深度学习等技术，将有可能从传统的互联网搜索演进到人工智能的高级形式。
成为现实。
百度首席科学家吴恩达曾提到人工智能的正向循环：深度学习算法研发成功后，海量数据不再是烦恼，而是有力的武器，可以有效增强和改善图像搜索、互联网服务等如语音识别，从而吸引更多用户并产生更多数据。
凭借科技公司特有的敏感度和前瞻性特征，百度在人工智能领域展开积极布局，迈出了百度迈向未来人工智能的第一步。
引入吴恩达，成立北美研究院 2019年5月，在人工智能和机器学习领域具有国际声誉的学者吴恩达加入百度，领导北美研究中心。
与传统互联网业务相比，人工智能具有较高的技术门槛，因此引进相关技术人才成为百度在人工智能领域的重中之重。
吴恩达的加入解决了百度的燃眉之急。
他领导的北美研究中心为百度招募了更多人工智能领域的尖端人才。
通过组建强大的技术团队，为百度人工智能发展提供了坚实的技术支撑。
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大数据积累和平台开放 大数据是人工智能发展的重要基础，百度在大数据获取和挖掘方面具有天然优势。
百度副总裁王进用剑形图形象地描述了百度的技术布局。
人工智能、大数据等技术将化作未来攻坚克难的利剑，为百度发展保驾护航。
除了积累和挖掘数据，百度还加快了开放大数据平台的步伐。
今年4月，百度发布大数据引擎，推出大数据存储、分析和挖掘技术，并在医疗、交通和金融领域实现了具体应用。
今年7月，百度利用大数据技术成功预测了14场世界杯比赛的结果，领先于微软和高盛。
同年9月，百度正式发布融合大数据和百度地图LBS的智慧商业平台。
顺应移动互联网时代的发展趋势，可以为各行业提供有效的大数据解决方案。
语音识别和图像识别吴恩达和他的研发团队在年底开发了一种新的语音识别技术——Deep Speech（深度语音识别系统）。
该语音识别系统在噪声环境下可实现81%的识别准确率。
关于。
卡内基梅隆大学工程学助理研究教授 Ian Lane 甚至预测，这项技术将对未来语音识别技术的应用产生颠覆性影响。
该语音识别系统用深度学习算法代替原来的模型，并使用循环神经网络或模拟神经元阵列进行训练，使得语音识别系统变得更加简单。
该系统还使用了NVIDIA等芯片制造商生产的多个GPU。
通过并行连接，这些GPU可以大大提高语音识别模型的训练速度，从而提高工作效率。
在图像识别方面，相机将在连接人与世界信息方面发挥重要作用。
百度也在不断利用深度学习技术来提高图像识别的准确率。
今年9月，百度云推出了基于百度深度学习研究院研发的人脸识别检索技术的云图像识别功能。
11月，百度发布“智能看图”，可以用类似于人脑的思维方式识别图片中的物体。
人工智能算法与云计算 百度正在推进的“百度大脑”项目不仅需要人工智能算法的支持，还需要云计算中心的硬件支持。
百度大脑利用计算机技术模拟人脑，其参数规模已达百亿级，打造了全球最大的深度神经网络。
百度在国内建立了十多个云计算中心，并投入使用40Gb交换机，为人工智能在技术和存储方面提供了重要支撑。
百度是全球第一家将GPU应用于人工智能和深度学习领域的公司，并推动ARM处理器规模商用。
这些技术通过融合，形成了百度强大的存储计算能力，不仅可以支持多种并行计算，还可以针对不同的应用和场景生成和配置相应的网络结构，保证人工智能发展的硬件需求。
今年9月，百度与宝马签署合作协议。
双方将携手合作，共同开发自动驾驶技术。
宝马的车辆导航系统将集成到百度的三维地图和数据服务中。
在自动驾驶汽车方面，百度将充分发挥自身的掌控力。
技术优势。
双方将共同攻克中国道路环境高度自动驾驶的技术门槛，利用智能技术提高自动驾驶的安全性。
百度在人工智能领域的布局可以概括为以下三点：一是具有战略眼光，与世界科技巨头的发展节奏一致；二是具有天然的技术基因，重视技术人才的引进，重点发展人工智能。
智能底层技术的积累和发展；第三，百度的互联网门户地位和多元化的产品线可以有效促进人工智能技术的快速落地，将其快速转化为具体的产品和服务，实现该技术的广泛推广和应用。
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