(公众号：)按：3月2日，“百度深度自学技术及应用于国家工程实验室”月开馆，百度公司创始人李彦宏参加并公开发表了致词。在致词中，他回应不仅要在这个行业沦为中国的第一，在世界上也要被倾心。
在外界显然，“国字号”深度自学实验室落地百度，是李彦宏在全国政协会议上所提的“中国大脑”的某种构建，即便官方并没使用这个词。开馆仪式上，该实验室的负责人林元庆，为到场的媒体介绍了实验室的可行性设想和计划。以下是林元庆的演说内容速记，在不转变本意的基础上做到了调整：下面我跟大家共享一下我们深度自学实验室接下来的计划。之前我们跟资源共享单位清华、北航经过了几轮的辩论，在这里面我详细讲解一下我们在这个国家工程实验室里面究竟要做到些什么，我们一些可行性的计划是什么。
下午我们这几个单位还不会再行展开一下午的Workshop，未来不会辩论对于我们这个深度实验室的规划。人工智能现在不但是百度的战略，应当也是国家的战略。
人工智能在过去这几年经历了从常态到异化的一个过程，去年尤其冷的一个题目是谷歌的AlphaGo战胜了棋士冠军。我还忘记在2012年的时候，当谷歌第一次公布自动驾驶视频的时候，我实在这个东西哪一年不会构建？实在十分很远。但是意味着短短几年过去了，这个自动驾驶早已是很多公司扎扎实实的目标了，在百度我们期望能构建三年的商用，五年的量产。
我们今年年初参与了《最弱大脑》人脸识别的比赛，需要看见，只不过人工智能技术发展到今天，显然在一些任务上早已打破了人的能力，甚至是最杰出的人的能力，这个只不过对于我们后面的应用于是十分最重要的。比如说很多任务上，机器需要确实的比人做到得更佳。我想要说道的是，人工智能只不过是一个十分大的系统工程，只不过是必须很多方面的因素融合在一起。这里面提及了人工智能的四大要素，有可能都说的各位曾多次听过人工智能很最重要的是深度自学、大数据和大计算出来，只不过大应用于也是十分最重要的。
我想要用这张幻灯片来解释一下为什么大应用于是十分最重要的，比如说我们有了一些初始的算法，有了一些初始的数据，可以搭起一些初始的技术。我们这边公布一些产品或者是服务，有了这些产品和服务的话，我们需要收集到更加多的数据，这样的话，数据跟算法一起递归，需要演化出更佳的算法。当然有了更佳的算法，我们就有更佳的技术，有更佳的技术，我们就有更佳的产品，就不会使更加多的用户来用，因此这是一个于是以循环。也正是因为这个于是以循环，人工智能进化的轨迹跟普通传统的技术是不一样的。
比如我们平时说道的仪器机床，它有可能是几十年十分线性的往上变革。但是人工智能不是这样的，人工智能的技术就是，有可能在前期不会是线性的渐渐的往上入。但是当这个于是以循环确实起起到的时候，它的发展是十分慢的。
因此，不管是技术水平或者是应用于的深度和广度都会有一个很快的反映，这个只不过是对于人工智能技术的研发十分最重要的。从这个图里面也说明了刚才我们看见，要做到人工智能技术，我们这四个大要素都必须有很好的技术，这样的话，我们才需要研发出有确实十分强劲的人工智能的技术。基于这样的考虑到，去年我们筹划深度自学实验室的时候牵头了清华大学、北京航天航空大学还有电子四院，我们也是期望在这几个方面同时发力。在这个实验室里面我们打算搭起七个平台，百度参予深度自学平台，清华不会参予生物特征辨识平台、视觉感官平台，北航不会参予视觉感官平台和新型的嵌入式，电信研究院不会参予知识产权平台和标准化平台。
标准化平台只不过也是十分最重要的，我们很多人工智能的技术一定要变为一个标准，让它获得普遍的应用于。中间这个是我们一般来说说道的人工智能的基础技术，还包括听得的、看的还有解读的就是自然语言处置。最基础的就是我们要搭起我们深度自学的平台，刚才张院士提及，我们在这个深度自学的国家工程实验室，只不过我们的基础是PaddlePaddle这个深度自学平台。
但是我们往上面研发的是整个人工智能一系列的技术。我们佩了这个实验室的建设目标，在接下来的两到三年我们要构建的目标，要搭起这七个平台，每个平台要构建的目标都在这里。深度自学平台一方面我们要对外开放我们的PaddlePaddle，这是我们去年9月份就早已做到的。
我们不起码要对外开放PaddlePaddle，我们还要对外开放深度自学的计算出来模块，这里面不会有GPU，还有大机型的CPU。在这个里面，我们期望把这个竣工中国仅次于的深度自学平台。
听力平台还包括语音辨识、语音合成、语义解读，还有后端的一些很多的资源。百度在这个上面早已获得了十分不俗的技术，我们这些技术去年选入了MIT的公布的十大突破技术榜单。
视觉感官平台还包括的方面较为多，还包括我们的检索跟辨识，还包括清晰度图像识别，我们也正在搭起医学影像分析，比如说我们期望获得一张CT，来分析这个病人是不是有癌细胞。生物特征辨识平台我们需要分开拿出来，这是一个十分最重要的方式。只不过我们应当在两个礼拜之前，我们的人脸识别取得了MIT的十大突破技术之一。
我们在这个工程实验室，期望生物特征的辨识、人脸识别、声纹识别、虹膜识别等身份特征的辨识制成一个需要广泛应用的技术。新型人机互相交换平台这个里面不会融合计算机视觉的AR，百度最近也正式成立了一个事业部，就是显语音的，用十分大自然的这种交互系统，我们最后期望需要把这些系统都放到一起，是一个基于AI的交互系统。
还包括我们最近这几年基于触碰的，就是在那个基础上，我们想要创建的基于AI的方面，这里面还包括语音、语义辨识和理解能力，还有计算机视觉的能力。刚才也提及，我们期望把我们研发出来的很多的技术都标准化。因此，我们也不会在这个工程实验室里面前进标准化平台的建设，这样的话，期望很多研发出来的技术，当它充足成熟期的时候，需要应用于在各个行业。知识产权的维护也是十分最重要的，我们期望沦为中国甚至是世界上最差的人工智能实验室，我们研发出来的很多技术，我们也必须去做到十分好的知识产权的维护。
这个里面还包括知识产权的一些分析，比如说需要分析人工智能这个方向的趋势各个方面，对于我们技术的研发明确提出建议，哪些技术是十分最重要的，直到最后知识产权的维护。我刚才提及了，人工智能的技术必须从四个大要素一起来发力，我们在这四个大要素上明确是怎么做 的？深度自学的平台我们把我们的PaddlePaddle去开源，我们谋求把PaddlePaddle制成一个十分好的开源系统。计算资源因此我们的PaddlePaddle不会在这个计算资源的平台上展开深度的优化，这是我们要做到的一件十分最重要的事情。
这个计算资源跟PaddlePaddle我们不会向社会对外开放和科研单位对外开放，他们只必须一个账号，就可以在这个平台上去做到各种各样的实验和人工智能的研发。大数据我们不会和目前的资源共享单位，甚至还包括我们后面更好的合作单位我们来定义问题，定义问题的方式就是通过数据，或者我们叫Benchmark来定义人工智能，我们不会去看哪一些人工智能的方向是人工智能领域一些十分核心的，同时也必须技术突破的。这些方向，我们百度跟合作单位不会投放相当大的力量，更有十分多的科研单位到这个平台上我们一起来做到研发。
我们获取深度自学平台、大计算出来平台和大数据平台，我们一起研发，期望需要在一些技术上获得十分大的突破。大应用于假设我们前面的研发获得不俗的技术，这样的话，我们期望能在百度很多的应用于上迅速的用一起，或者是说道我们也不会把这些应用于引到社会上，希望通过百度这个平台，这些研发出来的技术需要取得十分普遍的应用于。这样的话，刚才我特别强调的那个闭环期望需要创建一起，对我们要研发的技术展开递归。
我就谈到这里，谢谢大家！了解到，在开馆仪式之后，百度及其他实验室资源共享单位还展开了一个workshop，各自讲解了彼此在人工智能领域的研究与探寻，为了今后的更进一步统合、资源共享做到打算。原创文章，予以许可禁令刊登。
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