第1323章 四方合作（1/2）

课程表对于搜索领域确实没有过于在意，不是王卓不想做搜索业务，而是移动互联网时代，用户打开百度搜索的次数并不多。

再者，只要课程表的ai大模型搭建出来了，那时还需要特意去做搜索端嘛？

不需要。

所以他对百度的加入是欢迎的，至少人家的ai水平即便放在全球也属于第一梯队，与课程表、微软、谷歌、facebook同处在一个层次。

当然，谷歌跟微软要稍微领先另外三家。

至于企鹅、阿狸这类国内巨头，则处于第三梯队，主要原因是这两家仅在应用领域布局，并没有太多的研发成果，这还是去年被动加大了研发领域的投入，否则第三梯队他们都没办法入选。

“恭喜百度这次又创下了全新的世界纪录”

王卓抽完烟，回到洽谈厅笑着对罗宾祝贺道。

“只是内部测试而已”

罗宾也笑着摆了摆手，回道。

这次百度用image数据集做了一轮内部性能测试，自研超算minwa在image图像分类测试错误率4。58%，超越了谷歌的4。8%、微软4。94%，低于人类平均5%识别误差，更是登上《华尔街日报》。

这是属于企业内部的技术试验跑分，不能当真。

他相信课程表在图像识别分类这块的技术肯定是要领先于百度，甚至有可能是全球第一水平。

毕竟目前全球只有客支付落地了人脸支付。

“不管是不是内部测试，至少你们的错误率是全球第一了”

王卓继续笑着吹捧道。

“而且在语音识别领域，我没记错的话，去年你们推出的deepspeech语音识别模型好像还超过了苹果的siri吧”

“呵呵”

罗宾被夸得只能是以笑声应对了。

百度在ai领域确实投入比较多，但不能跟课程表比。

人家去年一年在ai领域的投入就达到了50亿，再加上王卓又给自己名下新成立的实验室许诺了120亿的投资。

更是利用高薪将ai领域的华人顶级专家直接打包走了三分之一。

所以真要论研发水平，谷歌、微软可能强于课程表，百度跟facebook肯定要稍稍落后一点。

毕竟人家并不是从无到有，而是借助在ar领域的技术自然延伸到了ai市场。

这种有根底的研发，明显要强于大部分人工智能企业。

比如ar的空间识别、实景叠加以及人脸追踪，就是ai的图像分类和目标检测。

课程表在ar业务上的场景、数据以及算力全套配套，都可以无缝衔接到ai领域，无非就是技术路线的延伸升级。

否则为什么微软跟谷歌会领先其他家？

还不是因为ai的核心研发方向跟ar的底层技术同源。

这也是课程表去年才成立相关研究院以及实验室，结果上半年就整出了第一款ai应用的原因。

因为人家的研发落地速度、迭代效率以及商业化顺畅度都会领先其他ai企业一截。

这点罗宾非常羡慕。

为什么当初百度就没有想过ar路线呢？

“不是我们不想，主要是”

罗宾被问到这个问题时，表情有些苦涩。

“因为什么？”

王卓追问道。

他其实挺好奇的，要知道百度可是一直在抢早集的，前几年ar概念刚起来的时候，他不信百度没有考虑过。

“前期我看了微软跟谷歌的投入情况，当时他们都在自研ar芯片、传感器、光学显示这些，那时我就知道百度没办法跟”

罗宾见pony、马伝也看了过来，无奈的解释道。