霸屏、夺奖、签约，百度在世界人工智能大会“收割焦点”
百度成为世界人工智能大会的焦点并非偶然，不管是行业领袖们的演讲主题，还是围绕产业趋势的高端对话，人工智能产业和技术的创新融合都是最主流的基调。
作为国内人工智能领域的“头雁”企业，百度不出意外的站上了2020世界人工智能大会的话题中心。
其中百度创始人李彦宏的演讲再次出圈：“AI 的发展会经历三个大的历史阶段，第一个阶段是技术的智能化，第二个阶段是经济的智能化，第三个阶段是社会的智能化，目前我们正处于从经济智能化的前半段向后半段过渡的时期。”
这样的观点在“新基建”的浪潮下不缺少认同，不过最忠实的拥趸还是百度自身。除了李彦宏高瞻远瞩的“布道”，百度还让外界看到了“知行合一”的一面：百度文心为代表的前沿技术脱颖而出，与浦发银行的战略合作也进一步深化。
这场人工智能领域的顶级盛会，在某种程度上成了外界立体化认识百度的楔子。
01领跑的“尖子生”
人工智能领域的尖子生，大概是百度在2020世界人工智能大会上最鲜明的形象。
最直接的例证，就是斩获2020世界人工智能大会SAIL奖的百度文心（ERNIE）知识增强语义理解技术与平台。作为国内人工智能领域最高规格的官方奖项，今年的获奖与参选比例更是高达1：160。
但对于熟悉人工智能的朋友而言，百度文心的获奖并不意外。出自南朝文学理论家刘勰《文心雕龙·序志》的中文名“文心”，属于第一次公开亮相，之前的项目名称一直是ERNIE，几乎是NLP领域“家喻户晓”的名词。
早在2019年12月份，百度文心就刷新了GLUE榜单，首次取得了超过90分的成绩，高于人类水平3个百分点；2020年3月出炉的SemEval 2020上，百度文心在这项全球最大规模之一的语义评测中夺得了5项世界冠军；同时百度文心的创新成果还被人工智能顶级学术会议AAAI 2020和IJCAI 2020收录，并多次出现在韩国AITimes、日本AI－SCHOLAR、德国光谱杂志、《麻省理工科技评论》等权威科技媒体的报道中……
然而在百度内部，百度“文心”只是AI皇冠上的一颗珍珠，与SAIL奖同级别的荣誉早已屡见不鲜。
比如在2020年的国际计算机视觉和模式识别大会（CVPR）上，百度一举夺得了视频动作分析、动作识别、图像增强、智慧城市等8项挑战赛的世界冠军，在冠军数量和领域范围上力压全球其他科技巨头。
2019年乌镇互联网大会上，百度飞桨深度学习平台入选 “世界互联网领先科技成果”，被外界称为人工智能时代的操作系统。
再比如《哈佛商业评论》、沙利文等权威媒体或咨询机构的调研报告中，将百度与谷歌、苹果、微软和亚马逊列为全球AI五强，AI技术能力和AI落地能力均被作为评估的核心指标，百度也是唯一进入前五的中国企业。
不论是屡屡斩获SAIL奖的成绩，还是第三方机构和权威媒体的认可，以及百度在专利、论文上的强势表现，无疑都验证了百度“尖子生”的身份。可是对于百度来说，俨然不会满足于技术上的领先。正如李彦宏在2020世界人工智能大会开幕式演讲中所提到的：百度将在人工智能领域扮演赋能者角色。
02尽职的“赋能者”
关于百度的“赋能者”角色，可以找到两个最新的动作。
一个是百度宣布5年内为山西提供超过5万个数据标注师就业岗位。
可能在外界眼中数据标注师的技术门槛低，经过一定的培训就能上岗，可对于现阶段的人工智能却有着不可或缺的价值。数据标注是机器感知现实世界的起点，也是人工智能产业的基础。人工智能的应用生态越繁荣，对数据标注的需求越急缺，百度正试图帮助整个行业解决这一棘手问题。
另一个是百度推出的“5年内培养超过500万AI人才”的宏大计划。
不少人对AI人才缺口的论调并不陌生，早在两年前就出现了抢夺AI人才的现象。按照一些媒体的报道，2025年中国的AI人才缺口将达到1000万，如果无法在适当的时间点补足缺口，AI人才”一将难求”还将继续下去。特别是在应用层面，人才缺口将直接左右人工智能的落地进程。
需要指出的是，百度的人才培养计划绝非是“空喊口号”，业已形成了学习、实践、比赛、认证、就业的全周期服务体系闭环：
针对人工智能基础人才的培养，百度联合高校编撰出版了系列教材，并帮助200多所高校开设了AI课程；在应用和实践层面，联合教育机构、高校建立了应用级实训室和平台级实训室；坚持以赛促学的思路，主办了包括百度之星大赛、中国高校计算机大赛人工智能创意赛等在内的顶级AI赛事；最后在认证与就业方面，百度发布了国内 AI 领域第一个专业技术人才培养标准，并推出了云智学院认证体系……
根据百度官方披露的数据显示，目前已经培养AI人才超过100万，500万AI人才的培养计划正是下一阶段的目标。同时人才培养还只是“赋能”的一部分，诸如百度大脑、飞桨等开源平台对人才短板的帮助同样有着不可估量的价值。
问题在于，为何在人工智能的商业前景尚不明朗的时候，百度就在尽职做一个赋能者？或许可以借用凯文·凯利的观点：“技术的趋势在很大程度上是能够被预见的，就像重力一样，一滴雨点流入山谷的实际路径是无法预测的，我们并不知道它的具体走向，但大方向是很显然的：往下流。”
人工智能也是如此，下沉到各个产业是注定的方向。
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