百度8年，3次进阶，这是实践者王海峰的AI技术征

　　原标题：百度8年，3次进阶，这是实践者王海峰的AI技术征途

　　早在 2010 年加入百度时，王海峰就开始了围绕 AI 技术体系的「实践」。

　　在那之前，百度仍没有一个单独的 AI 基础技术部门。他陆续拓展自然语言处理、机器翻译、机器学习、语音、图像、深度学习、个性化推荐等技术方向，尽管如他所说，当时「其实也不明确能用来做什么」。

　　不过，去解锁如此多元的技术领域，也不是王海峰最初的职能定位，实际上，他是以自然语言处理专家的身份被邀请加入百度。王海峰从 1993 年开始专注研究机器翻译与自然语言处理，成就斐然，在自然语言处理与计算语言学领域最 国际学术组织 ACL（Association for Computational Linguistics）50 多年历史上，他是 出任过主席（President）的华人。

　　即便是在技术研究上「战绩优异」，他没有停止边界的突破。2014 年，随着转战业务部门，三年多时间，王海峰负责了百度最核心的几个业务板块，比如搜索、手机百度、Feed 流……并在技术与业务互相协同的过程中，孵化促成了度秘等新业务。

　　那段时间，王海峰不仅迅速迎来个人在百度的两次晋升—— 2011 年升为基础技术首席科学家、2013 年进一步升至百度副总裁，也实实在在尝到了以技术突破带动业务产品的甜头。「我们凭借持续的技术突破创新让百度搜索始终处于领先，我们凭借技术的快速升级实现了 Feed 流量的高速增长，凭借技术的厚积薄发催生了度秘。业务需要解决的实际应用问题，以及业务中产生的大量真实数据，又促进了技术的继续创新突破。」

　　这让 2017 年王海峰再一次完成转身显得顺理成章。无论哪一个方向的变化，几乎都暗合了他在百度 8 年时间里的升级过程，怎么看也都是他熟悉的「战场」：

　　2017 年 3 月，百度 AI 技术平台体系（AIG）成立，在这之前，百度并没有一个部门把所有 AI 相关技术都整合统一在一起。原本并不相互独立的百度研究院和八个应用技术部门，有了明确的分工，前者面向基础前瞻的技术研究，后者由应用目标来牵引。技术之外，百度在人工智能领域更大的变化是对应用、平台和生态的发力，促成商业化的落地。

　　很明显，应用导向成为百度在 AI 这件事上的重点，而王海峰经历了从零开始打下 AI 基础、深入核心业务线的过程后，也再次回归基础技术，组建 AI 技术平台体系，就任 AIG 总负责人并晋升为百度 Estaff 成员（百度 决策层），成为百度 AI 战略的关键「局内人」。

　　以下是机器之能对王海峰的专访实录（机器之能做了不改变原意的编辑）：

　　「最重要的决定，第一步是加入了百度，第二步是除了百度让我做的自然语言处理，我还把 AI 一系列基础技术都建立起来了」

　　我们看到百度真正开始在 AI 方面体系化规模化的投入，应该是从 2010 年你加入之后。回看当时的情形，这 8 年时间主要经历了什么？

　　我 2010 年 1 月份加入百度，到上个月 8 年整的时间，我走过了三个阶段，从奠基 AI 基础技术，到负责核心业务，再回来组建 AI 技术平台体系。这 8 年，对公司的贡献、我个人的收获，都是很大的。

　　第一阶段，那时候百度还没有这种横跨的独立的技术部门，只有各个产品部门里的技术团队。当然，最基础的数据中心这些肯定是横跨的。但 AI 类的技术还没有横跨的部门。我加入后开始着手组建这些部门。至少在中国的各个互联网公司中，这应该算是比较领先的一个布局。所以我在百度的前四年，就把这些都陆续建起来了，从 NLP 到语音、图像、机器学习、深度学习、个性化推荐，数据挖掘等。