課程表對於搜索領域確實沒有過於在意，不是王卓不想做搜索業務，而是移動互聯網時代，用戶打開百度搜索的次數並不多。
再者，隻要課程表的AI大模型搭建出來了，那時還需要特意去做搜索端嘛？
不需要。
所以他對百度的加入是歡迎的，至少人家的AI水平即便放在全球也屬於第一梯隊，與課程表、微軟、穀歌、Facebook同處在一個層次。
當然，穀歌跟微軟要稍微領先另外三家。
至於企鵝、阿狸這類國內巨頭，則處於第三梯隊，主要原因是這兩家僅在應用領域布局，並沒有太多的研發成果，這還是去年被動加大了研發領域的投入，否則第三梯隊他們都沒辦法入選。
“恭喜百度這次又創下了全新的世界紀錄”
王卓抽完煙，回到洽談廳笑著對羅賓祝賀道。
“隻是內部測試而已”
羅賓也笑著擺了擺手，回道。
這次百度用ImageNet數據集做了一輪內部性能測試，自研超算Minwa在ImageNet圖像分類測試錯誤率4.58%，超越了穀歌的4.8%、微軟4.94%，低於人類平均5%識別誤差，更是登上《華爾街日報》。
這是屬於企業內部的技術試驗跑分，不能當真。
他相信課程表在圖像識別分類這塊的技術肯定是要領先於百度，甚至有可能是全球第一水平。
畢竟目前全球隻有客支付落地了人臉支付。
“不管是不是內部測試，至少你們的錯誤率是全球第一了”
王卓繼續笑著吹捧道。
“而且在語音識別領域，我沒記錯的話，去年你們推出的DeepSpeech語音識別模型好像還超過了蘋果的Siri吧”
“嗬嗬”
羅賓被誇得隻能是以笑聲應對了。
百度在AI領域確實投入比較多，但不能跟課程表比。
人家去年一年在AI領域的投入就達到了50億，再加上王卓又給自己名下新成立的實驗室許諾了120億的投資。
更是利用高薪將AI領域的華人頂級專家直接打包走了三分之一。
所以真要論研發水平，穀歌、微軟可能強於課程表，百度跟Facebook肯定要稍稍落後一點。
畢竟人家並不是從無到有，而是借助在AR領域的技術自然延伸到了AI市場。
這種有根底的研發，明顯要強於大部分人工智能企業。
比如AR的空間識別、實景疊加以及人臉追蹤，就是AI的圖像分類和目標檢測。
課程表在AR業務上的場景、數據以及算力全套配套，都可以無縫銜接到AI領域，無非就是技術路線的延伸升級。
否則為什麼微軟跟穀歌會領先其他家？
還不是因為AI的核心研發方向跟AR的底層技術同源。
這也是課程表去年才成立相關研究院以及實驗室，結果上半年就整出了第一款AI應用的原因。
因為人家的研發落地速度、迭代效率以及商業化順暢度都會領先其他AI企業一截。
這點羅賓非常羨慕。
為什麼當初百度就沒有想過AR路線呢？
“不是我們不想，主要是”
羅賓被問到這個問題時，表情有些苦澀。
“因為什麼？”
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王卓追問道。
他其實挺好奇的，要知道百度可是一直在搶早集的，前幾年AR概念剛起來的時候，他不信百度沒有考慮過。
“前期我看了微軟跟穀歌的投入情況，當時他們都在自研AR芯片、傳感器、光學顯示這些，那時我就知道百度沒辦法跟”
羅賓見Pony、馬伝也看了過來，無奈的解釋道。
“百度沒有硬件基因，為了一個不知道是否走得通的道路，硬砸數億甚至上十億美元，對於那時的我們來說，壓力太大了”
“而且當時咱們還在團購、外賣領域競爭，不敢拿太多的資金嘗試”
“我們阿狸也是，那是忙著上市，沒有精力”
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