新浪科技訊 11月14日下午消息，百度研究院在美國硅谷召開會議，宣佈百度研究院顧問委員會正式成立，並在2018年陸續迎來9位世界級科學家加入。
新成立的百度研究院顧問委員會包含5名成員，包括AT&T和貝爾實驗室前副總裁及首席科學家David Belanger，伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校終身教授、計算機視覺領域科學家David Forsyth，計算語言學專家Mark Liberman，卡耐基梅隆大學終身教授、機器人技術領域專家Martial Hebert，明尼蘇達大學終身教授、ACM SIGKDD 創新獎得主Vipin Kumar等，這些科學家的研究領域涉及信息挖掘、計算機視覺、語音技術、機器人、大數據挖掘、商業智能等。
顧問委員會將基於對百度AI技術的瞭解，為百度提供AI發展趨勢的判斷和未來研究方向的建議。
（百度研究院院長王海峰與顧問委員會委員）
到目前，百度研究院的科學家包括Kenneth Ward Church、吳華、李平、熊輝、楊睿剛、浣軍、馬豔軍等AI專家，還在2018年陸續引入了自然語言理解、機器翻譯領域專家黃亮，計算機視覺和生物特徵領域專家郭國棟，悉尼科技大學教授、計算機視覺和人工智能專家楊易，馬里蘭大學終身教授、馬里蘭大學帕克分校計算機科學系及電氣與計算機工程系主任、自動駕駛和機器人領域領軍人物Dinesh Manocha等科學家及顧問。
（百度研究院院長王海峰與新加盟科學家）
百度研究院旗下共有深度學習實驗室（IDL）、大數據實驗室（BDL）、硅谷人工智能實驗室（SVAIL）、商業智能實驗室（BIL）和機器人與自動駕駛實驗室（RAL）5個實驗室，覆蓋的研究領域包括自然語言處理、計算機視覺、語音技術、大數據、自動駕駛和機器人以及通用人工智能技術等。
（百度研究院核心科學家齊亮相，他們都是AI領域世界級專家）
在此次召開的會議上，百度研究院還藉此公佈了近期在自然語言處理、語音、高性能計算、深度學習等9個領域的重要成果。
在自然語言處理（NLP）領域，百度構建了最大的中文異構知識圖譜，研發基於多文檔校驗的閱讀理解技術、基於交互式學習的對話理解技術等，在AI for Prosthetics Challenge等國際知名賽事中屢獲冠軍。目前百度NLP技術幾乎支持百度所有應用，每天被調用超過3000億次，並通過百度AI開放平臺對外開放。
基於自然語言處理技術和語音技術，百度建立了世界上第一個具有集成預期和可控延遲的語音實時翻譯系統，這一技術已被成功應用於百度同傳產品中，並在11月1日的百度世界大會上進行了展示。
在語音合成領域，百度提出了第一個完全端到端的深度神經網絡模型，可合成出接近於真人聲音的語音。
在AI醫療領域，百度發佈了擁有強大的腫瘤病理切片檢測能力的“神經條件隨機場”算法，可為癌症診斷和治療提供重要助力，其檢測準確率已經突破此前最高記錄，甚至超過專業病理醫生。
在機器人領域，百度開發了世界首個基於視覺的低成本建築機械傳感控制系統。基於該技術打造的無人挖掘機，可減少40%人力成本，同時工程收益可以提升50%。
在商業智能領域，百度致力於區域畫像、POI知識圖譜和用戶畫像等基礎能力的研發，生成了數以千萬條POI屬性和數以億條關係數據，完成了多尺度百萬級區域的百餘項指標的計算，並將這些能力成功應用於數讀城市和百度地圖的智能出行等產品中。
在高性能計算領域，百度作為主要創始機構發佈了國際業界公認的開源深度學習性能基準平臺MLPerf併產生巨大影響力，目前已吸引了50多家公司，和哈佛等7所頂級大學加入。
在深度學習平臺方面，作為國內唯一開源開放的深度學習框架，PaddlePaddle近期正式發佈了1.x的穩定版本，並在官方支持模型的完備性、超大規模深度學習並行技術和高速推理引擎等技術領域取得了領先優勢。同時，PaddlePaddle持續降低深度學習門檻，深度賦能各行各業，助力實體經濟發展。基於開放普惠AI理念，百度還開發了自動深度學習技術AutoDL，支持深度學習的自動設計、遷移和邊緣計算適配。在開放測試集上測試，AutoDL 的設計能力超過人類專家，指標在業內居於世界領先地位。這一能力已經通過百度平臺EasyDL、AI Studio免費向開發者開放，廣大中小初創企業和個人無需特殊軟硬件和工程團隊，也能建立強大AI模型，加速AI應用落地。
在大數據方向上，百度快速檢索算法處於世界領先地位，同時專注開發實用機器學習算法平臺，該算法在搜索、信息流、知識圖譜等百度關鍵產品和技術上發揮著重要價值。
圍繞核心AI技術，百度已構建起完整的AI技術佈局，包括算法、算力、大數據等底層基礎，語音、視覺等感知技術和知識圖譜、自然語言處理等認知技術，深度支持百度搜索、信息流、百度地圖等內部業務，並通過百度AI開放平臺對外開放130多項AI核心能力，賦能各行各業。
人工智能是第四次工業革命的核心驅動力，它的價值有目共睹，王海峰表示，“我們對人工智能的探索也將不斷前行，未來無止境。”(辛苓)
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