这些只是百度眼下AI能力的一些具象化的投影 ， 在这背后有越来越多的人、组织和机构 ， 通过百度的技术生态跨过这扇智能产业的门 。
时代下的百度宿命
深度学习元老Jürgen Schmidhuber曾总结：2010年代 ， 人工智能在如游戏、互联网、营销等方面的虚拟世界中表现出色；而在2020年代 ， AI将越来越多地融入现实世界 ， 影响到人类所有的生产 ， 因而成为经济发展的主要推动力量 。
这个观点在很多层面都得到了证实 ， 从各大互联网行业下场开始帮助传统行业转型 ， 到新基建等政策提出的时间节点 。 无数证据表明 ， 我们正处于“AI产业化”向“产业AI化”发展的关键分水岭 。 而过去十年间所积累的人才、算法、算力等AI基础设施 ， 将成为接下来“AI黄金十年”发展的基座 。
但搞人工智能并不容易 ， 对于国内的先行者来说 ， 面临着来自内外两方面的压力 。
一方面 ， 此前无论是互联网时代还是移动互联网时代 ， 中国在底层技术领域更多是学习者的身份 。 但到了今天 ， 人工智能的研发几乎全球都在同一起跑线 ， 中国科技企业已经无人可学 。
另一方面 ， 与应用层技术不同 ， 底层技术从研发到落地 ， 投入很大、周期很长、见效很慢 ， 必须要耐得住寂寞、经得起诱惑 ， 才能有机会走出一条道路 。
百度有其独有的优势 ， 搜索引擎几乎是解决信息数量和（有价值）信息获取效率之间矛盾的唯一途径 。 而搜索引擎的工作逻辑与深度学习有着异曲同工的逻辑：二者皆是通过大量数据训练算法 ， 使机器获得某种判断能力 ， 最终输出符合我们需求的结果 。
在搜索引擎积年累月对互联网数据不断进行挖掘的过程中 ， 传统搜索必然会逐渐理解并尝试预测使用者的意图 。 因此 ， 搜索引擎公司更容易先人一步迈入人工智能行业 。
这一观点最有力的证据就是谷歌 ， 无论是 AlphaGo 还是自动驾驶企业 Waymo， 谷歌在人工智能领域的研究成果有目共睹 。 其实早在2002年 ， 《连线》杂志主编凯文·凯利提问谷歌创始人佩奇 ， “为什么要做搜索引擎？”时 ， 佩奇就回答：“我们做的是人工智能 。 ”
从这个角度来看 ， 搞AI与其说是百度的选择 ， 不如说是某种宿命 。
根据百度财报：2013年 ， 百度研发投入41亿、占营收12.9%；2015则为100亿、15.3%；2020是200亿、18.2%；2021年单看Q2就达到63亿 ， 占营收的比例达到20%的新高 ， 超过了2013全年 。 研发投入力度持续增强可见一斑 。
如果这组数据还不够直观 ， 我们不妨直接将过去约十年（2012初-2021年6月）的研发投入打个包 ， 得到的结果是：百度累计投入研发费用1117亿、占过往9.5年累计营收的15.9% ， 更惊人的是 ， 占累计经营利润的97.2% ， 接近100% 。
也就是说 ， 过去约十年的时间里 ， 百度几乎将自己赚到的每一分利润 ， 都投入到了技术研发上 。
如果百度像很多公司那样 ， 不将研发资金一次性计入当期损益 ， 而是将这笔资金分n年进行摊销 ， 记入“研发投入资本化” ， 那么其账面将增加数百亿“无形资产” ， 财报数据也必然好看很多 。
2015年初 ， 李彦宏在接受采访时说：“...这其实表明一种决心 ， 就是说我愿意砸钱、我愿意投入 ， 我不在乎华尔街怎么看 ， 我不在乎我的股价会再跌掉一半或者更多 ， 我一定要把这事儿做成 。 ”
如果说过去十年 ， 是一个国家为AI行业积累人才、算法、算力等基础设施的最佳时间 ， 那百度投入在这“不能马上看到效益的研发”累计上千亿的资金 ， 可以说是完整踩在了中国AI发展的脉搏上 。 仅用“巧合”来解释 ， 实在是单薄了些 。
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