百度：重點投入人工智能 布局無人駕駛

　　錢都花在了哪兒

　　據i時代網了解，百度在研發投入的花銷，主要分為三個方向：尖端人才投資、組建專業機構和搭建基礎設施。

　　一、人才的聚集與孵化，尤其在高端技術人才的延攬上不遺余力。

　　在硅谷創業至今，Facebook前資深科學家徐偉，AMD異構系統前首席軟件架構師吳韌，Twitter和Facebook數據中心建設的前負責人阿里·赫達利(Ali Heydari)，曾訓練世界級最大人工神經網絡的阿達姆·考特斯(Adam Coates)等高級人才來了。

　　最精彩的一幕出現在2014年。這一年里，百度把中美兩地最具號召力的技術領袖——吳恩達和張亞勤招募旗下。

　　張亞勤，1997年被授予美國電氣電子工程協會院士(IEEE Fellow)稱號，成為該協會100年歷史上最年輕的科學家。他擁有60多項美國專利，500多篇學術論文和11本專著。他在大數據和云計算方面的深厚造詣，有望幫助百度在這兩項前沿技術領域走在業界前列。

　　張亞勤

　　在出任百度總裁之前，張亞勤在微軟工作16年，主導了微軟5大研究機構之一，設在北京的微軟亞太研發集團(前身為微軟亞洲研究院)的建設。

　　在張亞勤加盟百度之前數月，有著“谷歌大腦之父”之稱的吳恩達也牽手百度，出任公司首席科學家。

　　吳恩達教授，曾是美國斯坦福大學人工智能實驗室的主任，主持了世界上最先進的斯坦福自動控制直升機項目，2011年，吳恩達在Google創建Google Brain(谷歌大腦)項目，以通過分布式集群計算機開發超大規模的人工神經網絡。

　　吳恩達

　　現在，吳恩達被認為是“世界三大人工智能專家”之一，是機器學習、機器人技術和相關領域的100多篇論文的作者或合作者，他在計算機視覺的一些工作被一系列出版物和評論文章所重點引用。

　　通過在美國建立研發中心獵取了硅谷的尖端人才，這使其在人才構成方面，工程師比重大概在30%—40%，整個中心擁有濃厚的技術氛圍。

　　二、專業組織的建構與運營。百度成立了北美、北京、上海和深圳四大研發中心，為了攻堅人工智能還設立了人工智能實驗室、深度學習實驗室，并與聯合國合作成立大數據實驗室。要知道，這些機構都是典型的技術預研機構，它們不會產生現金收入，卻無不需要龐大的運營成本。

　　三、基礎設施的投入與運維。不論是深度學習還是大數據的研發都需要基礎設施支持，尤其是大規模的運算設施。百度設在山西的陽泉數據中心，成為中國最先進云計算基礎設施，年底百度還與中國移動合作共建亦莊數據中心，投入在數億元級別。機房、服務器、帶寬和運維都需要巨大的投入。