宗仁，教头联合编辑。
很多人一直对百度相关研究院具体在开展什么业务很好奇，今天下午在IROS 2016的Grand Ballroom，百度IDL负责人林元庆从业务视角为我们详细剖析了AI在百度业务中的运用。
首先，林元庆为我们介绍了以吴恩达为首的百度相关研究院的内部分工情况，其中，Adam Coates负责硅谷的AI实验室，林元庆本人负责IDL实验室，Wei Fan则负责的大数据实验室。
关于百度大脑
下面先讲一下百度大脑里的AI技术，除了我们熟知的语音识别，计算机视觉，NLP之外，还有更进一层的基于AI技术的推荐，预测；控制，运动以及决策，规划，一共6个大的研究方向。
关于百度AI层分工
自从GPU以“洪荒之力” 登上舞台，基于它计算力的平台架构也越来越丰富。。
百度AI层就是从底层平台开始，一层一层往上叠加。主要包括3层。
最底层的机器学习平台－PaddlePaddle深度学习平台
AI基础技术的应用－语音识别，计算机视觉，NLP，决策／规划，运动／控制，推荐／预测
AI终端层应用－通过语音搜索，视频分析，生物工程， 贴片广告，人机交互，机器翻译，自动驾驶。
关于IDL
据林元庆介绍，百度IDL在做大约十个方向的研究，包括PaddlePaddle深度学习开源框架、图片搜索、底层图像识别技术、人脸识别、OCR（光学字符识别）、视频分析、learning robot、有细密纹理的图片识别、AR以及医疗影像识别。
如今百度的IDL重点研究和应用领域还是在图形图像方向，但视频识别和医疗影响识别是最近开始涉足的新领域，借助视频识别技术的发展，汽车在路上行驶时对周遭环境会更加灵敏。另外，根据林元庆现场透露，到今年底百度IDL的人员会增加一倍（北京，深圳，硅谷三地都设有办公室）。林元庆去年年底上任百度IDL负责人，这些变动都是他上任之后产生的。
小结：
林元庆在担任百度IDL实验室负责人之前，是NEC Labs America媒体分析部门负责人，其主攻的两个研究方向分别是大规模细粒度图像识别和自动驾驶视觉感知。从他现在IDL做的十余个方向中，我们到处可以看到其擅长的大规模细粒度图像识别在各个场景中的应用，现在我们已经看到了IDL跟之前的细微变化，期待后面有更多不一样的东西。
本文作者：宗仁
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