此次百度Q3财报发布，其中显示百度在前沿科技研发投入高达26.14亿元，占总营收的14.3%，而在O2O开始资本遇冷的当下，百度GMV交易却逆势增长49%，这其中与百度的人工智能技术助力有很大关键。
而今年百度在技术领域也有着突出的发展，屡次收到外媒的评价，今年2月《麻省理工科技评论》将百度的Deep Speech2深度语音学习技术评为十大突破性技术，并与航天科技、纳米工程等并列，也是中国唯一一家入选公司。而在6月份《麻省理工科技评论》又在"全球50大创新公司"中，将百度列为了第2的创新公司，直接排在特斯拉、中兴、华为之上。同时又在今年10月份《财富》杂志，又将百度与谷歌、微软、脸书并列称为AI四巨头，同时也是唯一的中国企业。
取得以上种种成绩，最主要的原因在于百度今年在战略上的全面调整，其正式回到以人工智能技术见长的本行上，向全新的领域开疆拓土，而今年百度在技术方面的几轮动作都显示了其在人工智能领域的决心与结果。
百度大脑
在今年百度世界大会上，百度发布了基于人工智能的百度大脑产品，其分别有着以下智能能力。
语音技术：语音识别的准确率高达97%，分别被《麻省理工科技评论》以及《财富》两边提及，而目前语音技术也是百重点发展对象，在最近更新的手机百度中，其加强了语音识别功能的位置，让用户更快的适应语音技术，更具百度内部公布数据，目前50%的语音用户均来自90年以后，因此年轻人对于语音识别有着更强的适应能力以及需求，而掌握年轻人就等于掌握未来。
另外，今年的互联网女皇在《互联网报告2016》中也将语音技术列为重点，因此语音技术也成为了百度重要布局的一部分，今后也将因为语音技术布局
图像识别技术：目前百度的人脸识别检测准确率已达99.7%，此前百度魔图就曾因为明星脸所风靡，而目前百度的图像识别技术被运用达到了无人车领域，负责识别道路上的各种物体，人行道，对于整个无人车行业的发展有着加的推动作用。
自然语言处理技术：搜索引擎靠的正是自然语言处理技术起家，对该技术有着深刻理解。目前百度已经将自然语言理解技术应用到“度秘”这一人工智能助手，用户通过与度秘进行对话，已经可以实现实时篮球直播、酒店预订、餐厅预订、打车、新闻查询等诸多真实功能。
用户画像技术：目前百度已经有接近十亿的用户画像，细分到1000万级细分标签，这些标签在两个维度上体现，一个是通用维度，也有一些垂直行业的特征。
无人车
百度另一个黑科技是无人车布局，而百度也是以无人车业内最高LV4自动驾驶，聚合了多方面的前沿技术。
百度地图数据，此次财报数据显示，百度地图月活跃用户数已达3.48亿，同比增长7%，POI总数已达1.2亿，开放平台日均响应全球定位请求330亿次。而目前百度地图已经全面开启了国际化战略，覆盖103各国家和地区，有着极强的业内地位，而这些基础数据也让无人车有着极强的发展能力。
自动规划能力，根据此前资料显示用户每天使用百度地图的路线规划请求超过3亿次，其中驾车相关路线规划超过2亿次。百度地图路线的规划同时也是无人汽车的路线规划。也就是说，这些对于道路实时规划的经验可以直接应用于无人车技术领域。
高精度地图采集能力，目前百度利用人工智能技术，百度将front-view和top-view图像相结合，设计了一套独特的DVCNN深度神经网络框架。经过上百个城市街景数据的验证，该方法能够将自然场景中的车道线提取准确度提升到95%以上。
深度学习，无人车本质上还是依赖于深度学习，其并非简单的控制技术，而是需要机器不断的进行学习的事情，所有规划和决策其实都需要交由服务器进行解析处理，做出应对，而目前百度在深度学习能力上也已有诸多斩获，并且应用在百度糯米、外卖、地图导航等诸多产品上。
随着无人车技术成本的不断降低，综合百度这些前沿技术，未来无人车将会成为全新亮点。
将人工智能技术进行开源与开放
近几年，百度在人工智能行业其实做了很多助推，其进行了数次的工智能源码开放项目，其在业内开放的较为知名的人工智能方面源码有布式深度学习平台PaddlePaddle、硬件测算工具DeepBench、人工智能代码Warp-CTC，以Warp-CTC为例,经过百度方面的优化之后的Warp-CTC可以比原来的CTC训练速度提升百倍。
此外，在今年全新发布的"百度云"中，百度全面开放了自身的技术能力，"天算"用来帮助企业实现大数据的计算，"天像"通过开放图像识别等诸多技术，帮助企业实现完成用户交互场景的实现，而"天工"则全力押注于智能硬件领域，除此之外在百度还在其开放平台中开放了lbs、语音识别、图像识别、翻译技术、数据分析、机器学习等诸多能力，与业内共享。
未来，人工智能将会成为全新的入口，为用户提供更智能的服务，各行各业都会需要人工智能助力，而百度的开放平台则为整个前沿行业提供了强大的技术燃料，人工智能平台的布局也将在不远的未来就看到结果。
此次百度Q3财报，其实是百度反弹的开始，而这一切的原因还是因为人工智能技术的投入与积累，而未来的回报将会更加明显。
