热衷打造当下缺乏利润空间的“未来产品” 百度谷歌图什么？-国土报中文版

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根据财务报告，百度2014年第三季度在R&D的科技投资总额为18.32亿元，同比增长68%。在过去的四个季度里，百度在研发方面投资超过60亿元。我更好奇百度在技术上的投资。

从为偏远和贫困地区提供无线互联网接入的谷歌项目圈，到能够自动识别交通标志并自行前往目的地的百度无人驾驶汽车，这些未来产品(不成熟但有未来想象力)吸引了谷歌和百度无数的关注。谷歌和百度似乎在“不务正业”的事情上投入了大量资金，相比之下，它们的同行则专注于赚钱和不断开发新应用。为什么？

除了是一家商业互联网公司，谷歌和百度还认为自己是能够在重大科研项目中取得突破的地方。两家公司在机器学习和数据挖掘领域有着深厚的背景，先后推动了无人驾驶汽车、无人驾驶自行车、智能眼镜(谷歌眼镜、百度眼)、谷歌大脑和百度大脑等未来产品的研发和推出。

那么，开发这些目前在空没有利润的未来产品有什么意义呢？似乎每个用户和业内人士都在讨论并有自己的观点，但没有人系统地阐述它们。

如果用一句话来解释，“未来产品”是通过技术手段对现有产品的颠覆性改造；其意义在于以更具前瞻性和创新性的方式彻底改变人们的行为和生活方式。例如，使用智能眼镜和医疗及工业领域可以帮助医生记录病人的体征，记录手术过程中的手术程序，并指导医生的行为；用油腻的手帮助工人，在工作中解放他们的手，让他们通过语言指令调用清单，并有效地完成许多任务。无人驾驶汽车帮助人们实现长途旅行，提高驾驶安全性，帮助残疾人体验驾驶的便利和乐趣。

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除了改变人们的生活，未来的产品将对企业和社会产生非常有益的影响。就企业而言，可以收集许多系统参数和产品数据来改进现有产品，同时为未来其他产品的诞生奠定数据基础，并从中获得商业回报。产品中收集的大数据，通过深度学习系统的分析，对改善现有产品的体验具有重要意义，如百度搜索和语音图像识别；谷歌的谷歌现在；微软的柯塔纳等等。

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例如，自2012年以来，百度投入了大量资源来研究语音搜索。目前，语音识别的准确率已经达到94%，并且已经在百度手机、百度语音助手、百度手机输入法等产品中得到应用；百度图像搜索，图像搜索准确率达到80%，可以识别宠物、汽车、建筑物和衣服等十几个项目；

谷歌的语音搜索在最近的测试中，谷歌在语义理解、搜索效率和表现方面击败了siri和cortana。同时，它还具有事件提醒和实时翻译等功能。是的，我有个人经历。今年3月，当我在美国奥斯汀赶飞机时，谷歌在登机前一个小时，在我的手机上自动弹出一张登机牌，准备进入安检大厅。这次经历甚至比我自己更了解我自己。另外，通过收集用户的使用习惯和lbs信息，我们可以了解用户的生命周期和兴趣偏好，实现准确、直接的服务推送，使推荐服务的商业转换率更高，远远高于向用户批量推荐服务的方式。

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未来的产品拒绝微创新，它提供的产品解决方案旨在解决困扰数百万甚至数千万人的问题。例如，在社会层面，百度今年8月推出的基于大数据的经济指数可以预测中小企业的景气指数和宏观经济指数。其中，中小企业景气指数能够实时反映宏观经济、区域经济和产业经济的景气发展情况，提前预测中小企业在资金链、利润创造能力和抗风险能力方面的运行状况；宏观经济指数预测可以预测未来三个月的先行指数、共识指数、ppi、pmi等反映国民经济发展状况的宏观经济指数。

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据百度称，计算数据来自覆盖95%中国人的实时搜索数据，每天有超过60亿次检索请求。在这些海量数据的背后，表达了大量真实的企业需求和用户行为信息。经济预测本身并不是一件新鲜事，但通过海量数据进行近乎实时的预测可以为货币政策、财政政策和相关产业政策的制定和调整提供参考；它打破了大企业对数据的垄断，使中小企业能够更有效地组织生产和营销。

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此前，一些研究人员利用谷歌趋势预测股市趋势，因为他们发现谷歌和维基百科的搜索数据可以作为股市趋势的预警信号。研究人员对各种主题进行分类。例如，商业主题包括诸如“商业”、“管理”和“银行”等词。研究小组量化了维基百科上每个单词的含义。之后，研究人员利用谷歌趋势观察2004年至2012年间美国人每周搜索数千个关键词的次数。通过不断的观察和实验，他们发现人们对政治和商业词汇的搜索次数的增加表明了人们对当前经济形势的担忧，这可能会导致人们对股票价值失去信心，最终导致股价下跌。

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当然，未来的产品还有很多挑战，其中深度学习和人工智能是突破的关键要素，这在一定程度上解释了为什么深度学习对百度和谷歌有无限的吸引力。

在硅谷，谷歌x实验室使用16000个计算机处理器构建了一个包含10亿个节点的神经网络。使用“深度学习”算法，它模拟人脑在没有人工干预的情况下观看1000万次。随机的youtube视频截图，这台机器开始识别照片中包含“猫”的20，000个物体；百度深度学习研究所(idl)结合深度学习算法、数据建模、大规模gpu并行化平台等技术构建百度大脑。它有200亿个参数，成为世界上最大的深层神经网络。在今年巴西世界杯小组赛中，它以58.33%的预测准确率击败了微软、谷歌和高盛；微软深度学习系统Adam曾经将语音识别的错误率降低了30%。最近，微软还声称亚当在评估上已经超过了谷歌大脑，在图像识别上的速度是之前深度学习系统的两倍，并且只使用了之前电脑的1/30。

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在国内，未来的产品离我们越来越近。这与百度和谷歌的投资和研究密切相关。这种公司从技术开始，这使得他们更加重视互联网公司的基础技术和前沿技术的研究。在大数据爆炸的黄金时代，他们有意愿、能力和更好的机会来创造颠覆性的创新和拥抱未来。

深度学习的指导思想是将计算机科学和神经科学结合起来。在领导谷歌大脑项目时，吴恩达曾提到:“我发现工程师(擅长计算机科学)和科学家(擅长神经科学)之间存在巨大的代沟。工程师们想建立一个成功的人工智能系统，但科学家们仍未能完全理解人脑复杂的工作机制。很长一段时间，神经科学无法为想要制造智能机器的工程师提供答案。由于吴恩达和其他科学家的努力，这种情况开始改变，国家精神健康研究所所长托马斯·因塞尔博士说。

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