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　　在大多数人的心目中，科学家的形象一直很固定：在擅长的学科之外不长于言谈，严谨严肃，世界不大，年龄不小，有似旧时代的学究。余凯给人的第一印象却与此相反：未及不惑，谈笑风生。修学储能，经世致用。
　　他自言，最爱做的事情就是让技术能够为人所用，而机器学习，则是他从本科时候迷上人工神经网络开始，就一直没有改变过的兴趣爱好，自动驾驶更是他目前最为兴奋的领域。
　　――编者按
　　位于西二旗的百度大厦地下停车场，有三辆车看上去与众不同。两辆，脑袋上顶着大大的激光雷达，装着沉甸甸的主机设备。一辆沙地越野车，红黑色调，到处都有的痕迹。
　　这两辆，就是外界盛传的百度与正在合作的自动驾驶项目测试车，要驾驶这两辆车，必须首先通过的培训。为了配合我们的拍摄，百度深度学习研究院（Institute of Deep Learning,下称IDL）负责人余凯将其中一辆车往外挪，一边介绍说：“很巧，他的名字与前几天《超能陆战队》里的名字一样。这辆我们叫大白，那辆（沙地越野车）叫小红。”
　　“小红是做什么的？”
　　“车上的会比较谨慎，方案需要双方协商。小红买来是因为我们想怎么改就怎么改。啊，你问为啥选小红？当然是因为够酷。酷就够了。”
　　于是，默默咽下了“是不是因为考虑到越野车与乘用车在控制上的不同，以及不同的使用场景”这个疑问。
　　百度深度学习研究院负责人余凯与他的自动驾驶测试车“大白”
　　■我的真爱是机器人
　　――“试想一下，以后大街上，走来走去的全是自动驾驶汽车，这是一件很浪漫的事情。”
　　机器学习是余凯从大学时就一直坚持的梦想，在德国慕尼黑大学拿到计算机科学博士学位后，他在西门子中央研究院的神经计算（Neural Computat）部门任资深研究员，此后转战硅谷NEC研究院，组建了一支在深度学习领域颇受赞誉的科研团队。2011年他还在斯坦福大学计算机系客座讲授研究生课程――21：Introduct to Artificial Intelligence。2012年他接到猎头的电话，萌生回国念头，到与李彦宏只聊了半个小时，便决定加入百度。
　　“到今天为止，百度是中国最有技术基因的一个公司。面临移动互联网的转型，对技术的逾加重视，是百度从上到下的战略决策。”这是“技术控”余凯决定加入百度最重要的原因，加入之后他的首要任务便是组建IDL――百度最具战略意义的技术布局之一。
　　深度学习是机器学习的一个分支，简单理解就是科学上受到大脑神经科学的启发，通过计算机算法在机器上来模拟多层神经网络，让机器掌握学习的能力，就称之为深度学习，这是人工智能的一门科学。当然，余凯指出，深度学习虽然在很多方面借鉴脑神经科学和认知科学的研究成果，但更多的还是从数学，统计学，以及计算机科学的角度去实现的。
　　2013年，在李彦宏的支持下，余凯成功创建IDL，并在两年多的时间里招揽了大量深度学习领域的专家加盟，包括Facebook的徐伟以及人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一、现任百度首席科学家吴恩达等。
　　“一流的人才不为钱工作，钱只是对他们的承认与认可，更重要的是，在这个地方，能够有更多的资源去做更伟大的事情，而在其他地方做不了。”IDL研发中的项目里，不论是大规模深度学习系统，语义理解、人脸识别，图像搜索，还是自动驾驶，都有着深厚的理想主义情节，也是这支跨国团队想要征服的伟大事业。
　　对于余凯个人来说，他笑言自己的真爱是机器人，而在机器人之中，最令他兴奋的、最有挑战的，就是自动驾驶项目。“一个自动驾驶车本质上是一个机器人，是技术的集大成者，试想一下，以后大街上，走来走去的全都是机器人，这是一件很浪漫的事情。”
　　但回到百度大厦3层的办公室，余凯身上的浪漫主义情怀又变得深刻而警醒：自动驾驶是机器人方向最大的一件事情，现在的技术我不认为已经到了可用的地步，但在几年之内应该可以解决得比较完满。除技术之外，政策法规、伦理、基础设施是更大的挑战。
　　■百度自动驾驶路径
　　――“对于百度或者其他互联网企业来说，自动驾驶的根基在于服务和数据。”
　　从2013年开始，不管是在百度地图上的持续发力、CarLife车联网解决方案的诞生，还是与Uber的合作，都可以看出智能出行已成为百度的主打战略。也就不难理解，为什么百度也会加入到自动驾驶的阵营之中。不过提起自动驾驶，回避不了的一个疑问是，百度做自动驾驶，是想造车？
　　余凯的回答是，百度重在对自动驾驶系统的研发，没有考虑造车，至于以后的事情，包括最终的产品形态，互联网企业不会像车企，现在就朱笔圈定。而要攻破自动驾驶，摆在百度面前的至少还有三座大山：
　　1.高精度地图
　　这是自动驾驶的数据根本，对于车道线、马路边界的定位精度必须达到10-20cm的量级，而现在的地图远达到不了这个精度。
　　目前，IDL有一个专门的小组在做高精度地图，在地理位置和时间的精度上已经能够达到要求，剩下的就是地图的采集工作，初步计划是以市作为起点进行测量。但地图数据永远都在变化，即便车辆能够一直在线实时更新，完全依赖于网络数据显然不是自动驾驶的智能所在。所以百度将更多的精力花在了自动识别的算法上，无论是监控摄像头、还是商铺名字、路标、行人，都在用深度学习的算法进行处理。
　　2.智能传感器
　　对于自动驾驶来说，标准的激光雷达、超声波等传感器是可以直接购买的，但是涉及到计算机视觉，比如识别红灯和障碍物的传感器，却并没有现成的可以取用。
　　3.智能控制算法
　　地图与数据可算作是百度的优势项目，但是说到车辆控制，百度却是个实实在在的门外汉。要让车辆具备驾驶能力，就得让车辆学会控制自己，加速、转向、刹车都得自己来，既要安全高效，还得舒适精确。这也是百度要找合作的原因。在双方合作的项目之中，向百度开放车辆的底层控制接口，并传授相应的车辆控制指令，把百度领进了门。
　　除了与在车辆控制上合作之外，百度还与诺基亚在高精度地图上展开合作，并且与总参信息化部少将李德毅院士带领的本土自动驾驶团队进行经验交流。目前，大白已经能够自己在预设的道路上走一圈了，今年内，百度与的合作也会有初步成果公布。
　　自动驾驶是互联网企业与车企正在抢夺的一个制高点。说来似乎矛盾点应该很多，余凯看来，却是侧重点各不相同。车企无法做到每天更新产品与技术，在数据和算法上积累不多，但强项在于车辆控制，对于百度或者其他互联网企业来说，根基在于服务、数据和算法。“我们借自己的船，把自动驾驶服务搭船出海，这是我们向前走的路径”。
　　虽然现阶段，不论是在互联网企业中走得最快的谷歌，还是相继发布成果的车企与技术供应商，都离真正的自动驾驶很远，互联网企业与车企只不过是选择了各自不同的方向。自动驾驶真正考验功力的地方在于实际道路上面对杂乱无章的车流、人流，要想真正地实现自动驾驶，还需要跨界合作。
　　“其实互联网企业会离自动驾驶更进一点，因为自动驾驶的门槛就在算法上。如果人没有大脑，比猩猩还差一点。”大概这也是为什么互联网企业如此热衷地把自动驾驶当作下一个增长点的原因。
　　■科学家的经世致用
　　――“他在科学上有很大的成就，但也非常入世。”
　　“在将深度学习与自身业务发展方向的结合上，百度是做得最好的。”余凯这样评价现在的东家百度。
　　但其实，在余凯加入之前，百度并没有从事深度学习研究的专业团队和人才。余凯创建的百度IDL不但是百度的第一个基础技术研发部门，事实上，也是中国第一家从事深度学习的研发机构。余凯加入百度做的第一件事情，不是仅仅将深度学习停留在实验室里，而是将之成功应用到了百度的主营业务之上，包括语音、图像、搜索和广告。“我起到的作用主要是指方向，搭平台，调资源，培养人才。现在IDL已经培养和汇聚了中国在大数据人工智能方面的一批顶尖人才，我们很多非常成功的项目，具体事情都是我的团队成员们做的。”
　　他说自己并没有偶像，更多的是从不同的人身上吸取不同的营养，非要说的话，富兰克林算一个。他在科学上有很大的成就，但也非常入世。这两者的共同点，就是余凯最爱做的事情――将技术应用到生活之中。这种情结是中国传统知识分子“修身齐家治国平天下”的精神传承，也是中国文化中义理旨趣与经世致用的结合。
　　在有回国念头的时候，余凯也考虑过创业。不过在他看来，创业本身从来不是一个目的，而只是达到目标的手段之一。于他而言，首先需要考虑的是要做成一个什么样的事情，从而去想什么方式是最好的。如果创业能够获得应有的资源做想做的事情，那么就选择创业；如果说加入到一个大的平台，有更多的资源去做一些事情，那么就加入到一个大的平台。“我在乎的是想做成什么样的事情，对这个事情有多大的影响力，其他都是手段。”
　　这也是他没有考虑过加入跨国公司的中国部门的原因，皆因受到的限制太多。
　　这样的性格，很像是一个把自己的人生规划得很好的人，三年计划、五年目标。不过，余凯却坦言自己一直抱着玩的心态，并没有所谓的目标，讨厌被规划所束缚，而是去做一些有趣的、有意义的事情。沉浸其中之时，他每天凌晨1、2点休息，8点起床，一心扑到工作上，只会在每年一两次休假期间，和家人在一起待长点时间。可他并不给自己下“工作狂”的定义，“我觉得这很自然，因为我从事的工作和自己的兴趣是100%吻合的，不是每个人都这么幸运。”
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精选最实用的用车知识，最新鲜的车型导购，最麻辣的行业评论。36氪专访百度IDL主任余凯：Google Glass未达预期，Baidu Eye开辟全新品类 | 36氪
“过去两年Google Glass也进行了不断的改进，从目前我们得到的信息来看，这是一个非常不成功的产品”，余凯告诉36氪。
已经有很多媒体得到过类似的结论，“失败已经是Google Glass（以下简称Glass）能够得到的最好结局”，但是你听到余凯这么评价对手产品的时候就知道他一定不会就此打住，“Baidu Eye是一个全新的品类，是和人更亲密的设备，是人眼的自然延伸”。
上周五，36氪来到了西二旗百度大厦，听Baidu Eye（以下简称Eye）负责人余凯和顾嘉唯讲述产品背后的逻辑与故事，并首次以第一人称体验了这款可穿戴设备。
百度IDL常务副院长、实验室主任余凯这次的分享和他在百度世界大会上的主题报告没有太大不同。不过这次他提到了更多关于未来的东西，“在今年年底之前，我们还有两版硬件迭代…还会和一家时尚巨头一起合作，让Eye更纤细更好看”。Eye有黑白两色，显然黑色的更好看，不仅因为百度的Logo不明显了，而且在头发的衬托下，整个设备都不明显了。
相比于仍需要改进的外观，Baidu Eye在佩戴的舒适性方面没有什么问题，避免了屏幕和电池引起的发热。只有入耳式耳机可能在长时间的佩戴之后引起疲劳，不过Eye的使用场景是购物，时间受到限制，这一点不需要过分担心。
“Eye内置的电池是比Google Glass容量（570mAh）更大，连续使用时间也明显更长”，另一位产品的负责人，百度少帅计划入选者顾嘉唯告诉36氪，“我们未来并不准备扩大电池容量，甚至不排除随着传感器功耗的降低减少电池容量，目前的续航能力已经让我们满意了。”
“Eye是你的第三只眼，完全不会干扰你的视线，只会增进你的能力。而Glass在解决你的问题之前首先破坏了你的视力。”，虽然余凯认为Eye是完全不同的新品类。但是他在采访中还是会处处同Glass进行比较，“Glass售价是1500美元，我们的成本比他们低很多。而且我们是和商家合作向用户提供Eye，你可以认为它是免费的。”
不过在Eye立项之初，百度要做的东西实际上和Glass是雷同的。顾嘉唯今年5月份从微软亚洲研究院离职加入百度，随即开始着手成立了一个全新的团队。最初的设计稿和去年4月份曝光的百度智能眼镜一脉相承，Glass的即视感。然而一个月后他们调转了枪口，去掉了耗电的悬挂屏幕，把产品的主体—电池和主陀螺仪—置于脑后。
那段时间他们尝试了前置式，后置式，耳挂式，头戴式几种不同的ID方案。大部分的设计虽然没有被采用，但是不排除未来可以在新一代的设备上实现。特别是早期包含显示模块的几组设计方案，百度团队要求我们不能曝光照片，因为他们还在申请专利。到6月底的时候，设计方案已经和最终版没什么区别了：两个实体按键、两个摄像头，激光灯与摄像头还有最重要的语音识别模块。
正如宣传片所描述的那样，定稿后的Eye成为了一个B2B的产品。“使用场景目前只有两个，一个是商场，另外一个是博物馆”，余凯认为在目前的条件下，让用户长期在头上佩戴设备是不现实的，只能严格限制使用场景，“只有士兵和矿工不介意在脑袋上戴上这些东西，对他们来说，这些设备的价值是明确的”。
而在余凯看来，Eye的最大价值是打通了线上和线下，让线下商超像电商一样可以不断产生数据并为消费者和商家都提供更优化的决策。除了可以根据用户的要求识别商品并推荐搭配和同款，甚至“用户在哪些商品前面停了下来，哪些商品被拿起又放下”都可以被记录下来，目前Eye集成的陀螺仪已经可以完全胜任。
不过这些价值闭环的都要建立在百度大脑靠谱的基础上。虽然余凯认为百度的语音识别和图像识别都是世界上最好的，但是在复杂的环境下能否保证Seamless的用户体验我们还无法检验。无论是在百度世界还是在这次采访中，Eye识别的样品都是很有限的：四种花卉和三款包包。
不过余凯非常有信心，他对未来还有更多期待，“当管道和电缆出现故障的时候，远在北京的专家可以通过Eye控制普通施工者的双手；当你在餐厅等餐的时候你看着厨师烹饪，告诉他少放一点辣椒多放一点盐，和厨师进行沟通这以前是非常高档的餐厅才能提供的服务（这让我想起了《寿司之神》）”。
以下是部分采访实录：
36氪：您说年底前Baidu Eye要经过的两版迭代，这个迭代的思路是什么？要增加更多传感器，还是只是外观上的改进。
余凯：主要是要变得更好看更时尚。目前Baidu Eye的一些不美观的设计是因为我们来不及改进，后面会发生翻天覆地的变化，甚至目前在人脑后面这个结构也可能会去掉。而且当你关注一个人的时候你最关注的是什么？是脸的长相，目前Baidu Eye已经把脸部让出来了，这是和（Google） Glass的最大区别。
36氪：百度不是一个时尚的品牌，后面的这个百度的Logo很大，看起来很古怪。
余凯：我们下一步要跟一个非常著名的时尚品牌一起来设计。会解决这个问题的。
36氪：Baidu Eye目前需要和手机配对使用，在手机上的需要一个什么样的入口？
余凯：可能是手机百度，也可能是单独的App，这个我们还在思考。（注：36氪发现在演示中使用的是一个叫Baidu Eye的独立App）。
36氪：在有第三者在场的情况下，人和设备说话是一个非常傻气的事情，包括Siri。你们是怎么考虑这个问题的（Baidu Eye的三种启动方式有两种是靠语音）？
余凯：没错，我们一开始设计的时候就想要轻交互，首先它一定让用户明确的有一个预期，它不是一个语音助手。Siri失败的地方就是它给用户过高的预期，让你觉得可以跟他聊天，用各种方式询问Siri百度的股价。而Baidu Eye接受的是一些指令性的东西，相当于开启查一下。而且语音的反馈要短，现在我们还没有做到这一点，以后反馈的时长我们一定要限制住，一定是最简单的回答，长篇大论在显示的手机卡片里面会有。
提问：你觉得目前用户对Baidu Eye有刚需吗？
余凯：你进入商城，一个商品大家的评价怎么样，对你可能不一定是刚性需求，但对有的人来讲可能是刚性需求。或者告诉你什么商品打折，比如推荐一个你很喜欢但是没有想到的商品。亚马逊销售是商品中有30%你根本就不想买。还有博物馆的导游机，现在还需要手动输入编号，这个不够智能。
36氪：开发者可以利用BaiduEye做什么，现在好像看不到你们这种模式中有开发者发挥的空间？
余凯：向开发者开放这块是后面的计划，暂时还没有考虑。也许会到明年年中或者下半年我们会做这个事情。我们现在选择具有价值的垂直行业去优化交互体验，如果你说完全地开放去做，我们不认为这是最好的推行的方式。Google Glass是一开始就完全开放，但是至今还没有非常成功的例子。
36氪：百度刚刚收购了一家，你们会通过Baidu Eye做室内定位吗？
余凯：我们肯定要做室内定位，但是从Eye的角度来看，你的位置并不关键，定位你的目光是才最具有价值。
提问：张亚勤会负责包括Baidu Eye这样在内的智能硬件产品吗？
余凯：亚勤会负责一些比较新的业务。而我们IDL目前可能更像Google X实验室，跟具体的业务没有什么关系，会从全局来考虑新产品。
36氪：Baidu Eye还是一个试验性的产品？
余凯：是前瞻性的产品，但不是试水。我们相信Eye这个品类在未来一定会成为主流产品。即使不是百度做出来，也会有别人做出来，当然我们希望是百度做出来。
36氪：为什么选择银泰作为合作伙伴，你们的标准是什么？
余凯：很多线下商家都有紧迫感，但是不一定有前瞻性，他们只是想要活过当下。银泰商业的CEO陈晓东先生非常具有前瞻性，我们一拍即合，他对这个行业的发展有很多的思考。
36氪：Baidu Eye沉淀下来的数据对百度和合作商家是双向透明的吗？是不是你们可以看到购物场景和商品的数据，银泰也可以看到所有用户的数据？
余凯：这个细节还在协商的过程中，原则上来说数据对双方来讲是共享的。
36氪：顾嘉唯告诉我明年年初产品可以量产，明年预期Baidu Eye要达到什么样的结果能让你们满意？
余凯：我们有一个数字，Baidu Eye到时候要在多少线下场景里面使用，多少设备在使用，我们是有一个KPI的，具体数字还不方便透露。中国的互联网是很现实，我们不会说去做太天马行空的事情。
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百度余凯：学习是智能的本质 经验就是数据
深度学习研究院(IDL)副院长余凯
　　新浪科技讯 1月17日消息，在上午的2015年极客公园创新大会中，百度深度学习研究院(IDL)副院长余凯作了《百度大脑所思考的人机关系》的主旨演讲。在他看来，经验就是数据。而随着过去的经验数据，能够不断的学习、提升，今天可能不聪明，但明天会变得更聪明，这是智能的本质。所以，学习是智能的本质。
　　余凯认为，有关智能非常重要的方面就是经验。在人工智能领域叫做经验数据。所以，经验就是数据，数据就是经验。
　　演讲中，余凯介绍了深度学习领域。他指出，百度深度学习落地，是在搜索、广告投放、图象识别、语音识别，这些方面，都有相当的进展。
　　此外，余凯还提到了自动驾驶技术，并现场展示了百度自动驾驶自行车。(尚紫)
　　以下为余凯演讲全文：
　　各位朋友，早上好！天气非常寒冷，但我们的热情遗憾非常火热，因为梦想在我们心中，这是为什么大家今天早上来到这里。
　　在我演讲之前，先给大家放一段有趣的视频。
　　正如大家所看到的，这辆车开进了我们的会场，它正在从我的左侧往它的右侧开过来，它上面没有人，它自平衡的在行走，看起来有点“诡异”。
　　时间很快，大家可能没有看清楚，没有关系，有机会大家可以在会场外面看。
　　为什么我们会做这样一个有趣的自行车，它是真正的自行车，我们以前的自行车不是自己行走的，这才是真正的自行车。
　　为什么做这个事情？这就涉及到我今天给大家演讲的话题，就是百度大脑所思考的人机关系。
　　百度在过去两年时间里，在人工智能这个技术上投入了非常多精力，无论在技术投入、成果和人才布局上面，受到了广泛关注。这是麻省理工学院的科技评论杂志今年8月份的一篇文章，讲中国的一个互联网巨人开始有梦想，讲的就是这方面的情况。
　　大家可能会好奇，什么是人工智能？这是一个很严肃的学术话题，但在今天这个会场，我想我们抱着对科技的热情，我们不需要那么严肃，可能大家跟我一样是一个科技粉丝，看过这样一个电影。这个电影硝基漆人叫做哇里，从个案例上可以稍微看一下人工智能具有什么样的方方面面。
　　首先，看一下，这个小机器人有感知的能力，有眼睛，可以感知这个环境，比如说哪个地方是路，哪个地方是障碍物。在这个感知基础上它会思考，然后理解。理解什么呢？比如说，这个地方是平地是可以走的，这个地方是突然下去的坡或者砍不能走，这就是理解。在理解的基础上，完成自己的任务，去控制、去决策。
　　所以你看，从感知、理解到决策，在一个小的机器人身上，它体现的淋漓尽致，这就是非常直观的来感觉人工智能涉及的几个方面。
　　我们看，在今天的市场上，充斥着“智能”这个词汇，我们看到有智能手机、智能手表、智能水杯、智能汤勺，Google前段时间说在做智能汤勺，百度也在做智能筷子，还有智能手环、智能冰箱，等等等等，为什么我们叫它们智能的产品？它们是不是真的有智能？我们思考一下。
　　OK！我们把所有的产品放在一边，另外一边是60、70年代的老式收音机。它们有什么不同？它们都是在人操控的情况下，去完成一些任务。从这个角度来讲，它们看似并没有太多的不同。去思考这个问题，实际可以帮助我们去区分现在这些智能产品，哪些可能是不一定具有智能的。
　　那我想，一个思考的角度是说，举个例子，如果在座的跟我是同一个年纪的话，在小学的时候可能学过一篇课文，这篇课文是讲一个板凳的故事，有一个科学巨匠爱因斯坦，当时做一个很粗陋的小板凳，根据这个来说可以说他不聪明，跟他的小伙伴比可以得出一个结论他不是太聪明，但爱因斯坦每天都在做很多板凳，每次都在提升，根据他过去的经验和教训去改进他的下一次。所以，你动态的看，会发现是个不断学习成长的曲线。
　　所以说，这里面智能的能力的本质在于什么呢？在于，你是不是随着经验不断的演化，不断的进步。正如今天这个会场我们的主题叫“觉醒、进化”，实际上进化是智能的本质。这里面的经验是什么呢？经验就是数据。那么，随着过去的经验数据，能够不断的学习、提升，今天可能不聪明，但明天会变得更聪明，这是智能的本质。所以，学习是智能的本质。
　　这里面就提到了一个有关智能非常重要的方面，就是经验。在人工智能领域，我们叫做经验数据。所以，经验就是数据，数据就是经验。
　　这就涉及到今天经常提到的所谓的大数据，是因为现在迎来了一个伟大的时代，这个时代就是一个大数据的时代。
　　我们从一个角度来看，移动互联网给我们带来了怎样的深刻变化。这是2005年在圣彼得堡教堂门口，很多信众在等待教皇选举的结果，8年以后新一代教皇重新选举，同样是那批信众，同样在那个地方，我们看到了移动互联网怎么改变了世界，每个人都连接了设备，这些设备无时不刻都在产生数据。
　　我们看到，在今天可能在座的每个人跟我一样，连接平均2-3个设备，比如我的口袋里面就有两个手机。但是，这个数据到2020年是一个不断爆炸性增长的趋势，甚至更加夸张的孙正义说到2020年每个人要连接1000个设备，我相信这个不一定那么夸张，你可能每个钮扣都是一个智能的连接设备。
　　所以说，移动互联网时代万物互联，随之而来的是什么呢？就是数据的爆增。大量的数据给我们带来前所未有的机会。所以，我们从万物互联到大数据时代，大数据时代随之而来的就是无处不在的智能。
　　最近几年，在人工智能领域我们经常听到，最引人注目的领域叫做深度学习，为什么深度学习跟大数据时代这么悄然的发生在同一时代？这里面有深刻的时代背景。我们看一下曲线，横轴是数据规模，纵轴是系统服务的能力，随着数据的增长是怎样的变化过程。
　　我们看到，传统的人工智能算法，它的问题是说，数据增长到一定程度以后，它的效果不再提升。对于深度学习，我们看是怎样的曲线。随着数据不断的增长，它的效果会不断提升。
　　所以说，深度学习能够帮助我们吸收数据所带来的红利。如果从技术的角度是这样看，那么从商业的角度你会看到，如果你的商业模式，也是随着数据的增长呈现这样曲线的话，那说明什么？那我要恭喜你，你有了一个非常好的竞争壁垒，为什么呢？收集数据需要时间，别人要获得同样的能力，他需要花同样的时间，或者更长的时间，所以你永远跑在前面。其实搜索引擎就是这样的模式，就是基于大数据的商业模式，实际是有很好的竞争壁垒的。
　　百度在过去两年时间里面，在深度学习领域，可以说做了很多领域。在今天，百度大脑已经取得了相当的进展，它无时不刻的在学习、演进和进化的系统，它具有相当强的工程能力。在两个月前我给大家介绍的时候说百亿级参数构建世界上最大的深度学习网络，今天我把这个百亿级改成了千亿级，我们今天能构建更大规模的深度神经网络，在此基础上我们可以做很多很多事情。
　　具体落地的有哪些呢？深度学习，一开始它的基础是跟大脑结构的启发。今天我们是从统计和计算的角度看待这个问题，当然另外也有很多学者是从仿真大脑生物学角度做这方面的研究，我想这两方面应该是牵头并进、互通有无、互相帮助的。
　　至于谈到，在百度大脑深度学习落地在什么地方？我们可以看到，在搜索、广告投放、图象识别、语音识别，这些领域，都有相当的进展。比如说我们看搜索，在深度学习之前绿色这个bra领先我们的竞争对手，在用了深度学习之前领先优势拉升了两倍还多，这是首次把深度学习成功的应用于搜索引擎。从另外一个角度讲，它可能也是目前深度学习技术，用在自然语言方面最成功的一个例子。
　　当然，在广告投放这个领域，整个百度的凤巢广告系统，今天已经进入深度学习的时代，它的广告点击率提升非常显著，具体的数字因为是商业秘密我不能讲，但是百分比两位数的提升，所以这对公司的营收产生了巨大贡献。
　　在语音这块，可以说在过去两年里面，语音识别率不断提升，在移动搜索的中文语音识别，我们是世界领先，应该是世界上最好的。
　　在图像领域，这例子是在去年我们在物体检测上面，单个模型实验是世界上最好，百度是第一，Google是第二。
　　大家还可能会关心，在过去几年里面，技术的发展，比如说在图像分类这个领域，它是怎样的量变到质变的过程。我们还是看图像分类这个例子：在这边我给大家演示的是最近几年里面世界上的成绩是怎样变化的，2010年的时候世界最好成绩在那个地方，随着深度学习的发展，我们看到，每年都是以很快的速度向前演进。最近的结果，2014年底的时候，这个结果到了5.9%错误率，这是百度做到的，也是世界上最高的图象识别准确率。大家可能会很关心，它离人类在这个图象识别问题上，人类的能力是什么水平。人类的水平在这个地方，它差不多接近5%的错误率。所以大家可以看到，我们平常每天上班、工作，但是不一定知道这个技术，最近这几年，由于大数据的发展，由于深度学习的发展，包括工业界、学术界的投入，最近几年是怎样的变化。可以说，这个进展是非常喜人的。
　　比如说我们刚刚讲到图像，下面讲到语音，反应到我们一个集中的产品就是百度翻译这个APP，你可以在纽约街头说句中文话，马上语音识别翻译成中文，然后自动翻译成英文。还可以自动拍照，比如外国人来上海看到这个菜单，拍照识别成英文。用人工智能的技术，也可以帮助小朋友有快乐的童年，不用花那么多时间做作业，可以花更多时间玩儿，我的小时候如果有这个工具我会非常开心，当然它不是帮你做题，而是告诉你知识点在什么地方。
　　人脸识别的技术发展，也跟大家汇报一下最新的成果，去年Facebook人工智能实验室，他们宣布他们做到世界上最好的成果，是97.35%的准确率。前几天，我在百度的同事，他们取得了一个更激动人心的进展，这是目前世界上最好的人脸识别准确率，达到99.62%。
　　朋友们可能也会问，现在人类的能力达到什么水平，我可以告诉大家，斯坦福大学的科研人员，最近他们用人做了一个测试，人在这个数据上达到的是99.2%。
　　当然，我必须给大家澄清，在一个数据极上，机器的算法做到人的水平，但整体来讲机器比人还是有非常大差距的，我们还在努力中。
　　大家小时候可能做过看图说话，看到这幅图片要用自然语言描述这个图片的故事是什么。比如说，我们对于左边这幅图，如果用自然语言或英文描述，一个黄色的图景，也可以说，下午的阳光照进房间，描述这样一个场景。这些语言，实际上不是人来写的，而是机器生成的。
　　很多很多人工智能的算法，它在不断积累它的势能，这会改变人们的生活，在方方面面，比如说机器人领域，一个具体例子就是高度自动化的驾驶，这是百度深度学习研究院团队的同学们改装的各种车，这边是我们的一个车上感知器的演示，这里面集成了雷达、红外、摄象头，每一个感知器覆盖了不同方面，有它各自的优势跟劣势，然后集成在一起对环境感知，对道路的情况有一个理解，然后它自动的能够去行驶。
　　这是我们基于这些传感器，对道路有三维的理解，这个理解实际上可以做到比人更精确。比如说，我们对道路上的车，今天的导航系统只知道你在哪条路上，不知道你在哪个车道上面，我们能够利用更先进的感知系统，能够使车定位在车道上面，精度是10-20厘米的距离。
　　我们可以预见，在后面的1-2年时间里，整个导航系统会发生翻天覆地的变化。比如说在北京的街头上立交桥的时候，有的时候前面面临3-5个分杈口，到底怎么走看二维地图你会懵掉，马上科技就会帮助你发生改变。
　　这是我们在车里做的仿真系统，利用深度学习开发图象识别技术，用低成本完成这个任务。
　　我们对自动驾驶的认识是认为，完全没有人的自动驾驶不是我们追求的目的，这是很难做到的，有可能在十年之远的距离也许能够做到。这中间是逐步实现的过程，它从辅助驾驶，也就是通过感知器，去通知这个司机发生了什么状况，他并不直接去操控车，然后到主动安全，比如发生小孩过马路，感知到会主动控制车停下来，这是主动安全。然后特定环境下，比如高速上的自动驾驶，在大型物流中心的自动驾驶，到高度的自动化驾驶。整个过程，我们认为是从辅助驾驶到人车一体的自动驾驶。就是说，整个系统是让人去享受交通系统带来的便捷和安全，但并不是取代人。所以，我们强调的是人车一体的自动驾驶。
　　这就回到我一开始我演讲的题目，就是对人机关系的思考。我们稍微回顾一下人工智能的原点，很大程度上是因为图灵测试，致力于研发能够取代人的智能机器，这样做是不是好？站在今天，我们不仅要跟随先贤的思维，而还要自己思考。
　　在过去百度做的产品我们可以稍微反思一下，有两个产品：第一个是PK大咖，给自己照张相能够找到跟自己很像的明星，因为每人个都有做明星的梦想。另外是拍照写识，识别了图像之后还生成一首诗。大家对两者的认知，从用户反映来讲，大家可能可以猜得到，拍照写诗用户的性能不是那么大，它只是显示机器有多么伟大，而跟人到底有什么关系呢？这是绝缘的。
　　左边这幅图是人工智能历史上里程碑的历史，的深蓝，它的象棋能力达到了冠军的水平，然后就没有然后了。右边也是个人工智能的技术，它就是搜索引擎，搜索引擎使得在北京的一个小孩子，跟在遥远山村的小孩子，只要有网络，使他获取信息、获取知识的能力是一样的，可以让每个人变得更聪明，这实际就会对社会产生巨大的影响。
　　再回到我们一开始开场的视频，这辆自行车它可以跟着你走，你在跑步的时候，也许你有衣服、有大衣，可以放到上面，有水，可以放到上面，你可以自己轻松的跑，跟随你跑到自己的房间。大家想到了什么？这是车吗？我想在座有人的答案跟我是一样的，它像一个小黑马，跟你是朋友的关系，这就是我们对人机关系的思考。
　　我们认为，伟大的技术，它之所以伟大，不是说让机器更伟大，它最重要的意义是在于让每个平凡的人更伟大、更有创造力，他的生活更美好。
　　所以，最后我修改一下毛泽东同志的语录：世界是我们的，她也是机器人的。但是，归根到底，她是属于能够创造机器人，能够机器人和谐共处，并且利用机器人为我所服务的人的。
　　谢谢大家。
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