從舊金山市區出發，沿著舊金山灣的101號公路向南行駛，在狹長的山穀中，低調古樸的建築出現在眼前。 —— 矽穀已經到來。
微軟、雅虎、穀歌、亞馬遜、Facebook、蘋果……那些已經改變並正在改變世界的IT巨頭都坐落在這25英裏長的地帶；而現在，這個中國互聯網企業眼中的“朝聖地”開始顯現。越來越多的中國麵孔進入這個行業，與美國科技巨頭的技術和人才競爭已經開始。
百度研發中心位於矽穀中心桑尼維爾市的一棟辦公樓一角。在這裏，從2011年的隻有2名員工，到現在的100多人，規模並不大的研發團隊承擔了百度“三級火箭”技術開發的重任，也成為了百度與國際技術競爭的基礎。巨人。 “橋頭堡”。
在地圖上，百度左邊是摩托羅拉，右邊是亞馬遜，上麵是穀歌，下麵是微軟。 “我們的想法是利用上層和底層的優勢，”百度美國公司高級技術總監盧厚昌表示。
從西二旗到矽穀
輕鬆開放的辦公環境、擺滿各種零食的房間、類似北京西二旗百度大廈的場景，讓不少員工調侃，“這就是舊金山的‘西二旗’”。
“這是一個不斷產生傳奇的地方。”呂後昌說道。
十六年前，當百度董事長李彥宏剛開始做搜索引擎時，他就有了從北京回到矽穀創業的想法。 2011年初，隨著中國互聯網的快速發展，從李彥宏到副總裁，所有人都認為百度需要紮根矽穀這個創造傳奇的地方。
2011年，百度“矽穀店”在矽穀庫比蒂諾一棟比車庫大不了多少的小房子裏正式開業。 “搬進來後，我發現這是一塊風水寶地。蘋果搬出車庫後租的第一間辦公室就在隔壁。”百度美國公司高級架構師James Peng向記者回憶道。
在加入百度之前，彭健在穀歌廣告團隊工作了8年。他表示，他從穀歌跳槽到百度的原因之一是他的中國情結，二是因為他看到了百度的快速增長以及矽穀的平台和環境非常有吸引力。 “重要的是，矽穀是一個創新創業的地方。當時我看到百度在矽穀沒有一個技術人員，這其實是一個相當於創業的機會。”非常有趣。”
彭詹姆斯告訴記者，百度當時在美國的主要工作是招人才，做一些項目，和周邊的大學、基金、公司合作。百度在庫比蒂諾的歲月也被內部稱為百度的“美國研究1.0時代”。隨著人員規模的擴大，2013年底，百度再次“落戶”穀歌“後花園”、矽穀中心——桑尼維爾。
從1.0 到2.0
從庫比蒂諾到桑尼維爾，百度將美國市場視為1.0到2.0的升級。
百度2.0主要做了三件事：一是打造最具創新環境；第二，吸引最優秀的人才；第三，做有挑戰性的項目。
在矽穀，百度尚未與Facebook、Google等互聯網巨頭直接爭奪用戶，但已經開始了人才爭奪戰。
過去三年，百度吸引了Facebook前高級科學家徐偉、AMD異構係統前首席軟件架構師吳仁、Twitter和Facebook數據中心建設負責人Ali Heydari以及Adam Coates，他訓練了世界上最大的人工神經網絡。頂尖人才加盟，公司表示將投資3億美元在矽穀建立新的研發中心。最讓科技行業震驚的是去年斯坦福大學人工智能實驗室主任、“穀歌大腦之父”吳恩達博士的加入。
一位美國IT企業家告訴第一財經記者：“對於美國IT人才來說，他們不太了解百度，但大家都知道吳恩達（Ng Enda），很多人都熟悉他創辦的網絡平台。學習開放課程項目Coursera，加上他在斯坦福大學的教學背景，現在是百度在矽穀招聘IT人才的“金字招牌”。
隨著吳恩達全麵執掌百度研究院，百度在人工智能領域開始麵臨穀歌、Facebook、微軟等巨頭的競爭。盧厚昌表示，這些頂尖人才的工作經曆也讓百度避開了Facebook、穀歌等巨頭此前在相關技術研發中遇到的諸多“坑”。
網絡評論員洪波認為，這揭示了百度在BAT競爭中的差異化。 ——從資本並購轉向核心技術競爭；從國內人才競賽到國際頂尖人才競賽；從基礎產品技術研發到引領科技行業未來。技術研發。截至目前，百度在矽穀擁有100多名員工。
擁有“一百多把槍”後，百度在美國完成了哪些具有挑戰性的任務？
盧厚昌告訴第一財經記者，百度的技術研發挑戰主要包括三級火箭：底層是開放雲，包括低能耗數據中心、超大規模分布式架構、新一代智能自動化運營和維護，超高速雲安全性強；上麵是大數據平台，包括新一代數據庫管理和查詢技術、大數據挖掘機；最頂層是百度大腦，包括深度學習、超大規模機器學習、大規模GPU並行化平台等。
“三級火箭是百度的總體目標，美國研發中心圍繞這個三級火箭提供燃料。”在實際運營中，百度位於山西陽泉的新數據中心，大數據預測、百度天眼、醫療大數據分析、語音識別技術等方麵，背後都有百度美國研發中心。
以語音識別為例，李彥宏在去年9月的百度世界大會上透露，目前百度的搜索請求有10%來自語音搜索，並判斷未來五年語音圖像搜索將超越文字。在美國研究中心，Ng Enda 和他的研究團隊發明了一種新的語音識別方法。這種名為“DeepSpeech”的基於深度學習的語音識別係統可以在噪聲環境下實現80%以上的識別準確率。
Ng Enda表示，這套語音識別係統使用深度學習算法取代原有模型，並在循環神經網絡或模擬神經元陣列中進行訓練，使語音識別係統變得更加簡單。同時，該係統還使用了Nvidia等芯片製造商生產的多個圖形處理器（GPU）。這些處理器並行連接，可以比普通計算機處理器更快地訓練語音識別模型，從而提高工作效率。
盧厚昌透露，百度DeepImage圖像識別幾乎接近人腦水平。目前人腦的圖像識別錯誤率為5.6%，現在DeepImage已經達到了5.98%。
短短幾年時間，美國研發中心已成為百度技術創新的重要前沿。盧厚昌告訴記者，2012年，有兩支團隊獲得了百度內部百萬美元獎，其中一支是由美國研發中心指導和參與的；另一支是由美國研發中心指導和參與的。去年獲獎的六支隊伍中，美國研發中心參與了四支隊伍。
這背後，盧厚昌總結道，百度的做法是鼓勵小團隊做大事。 “我們的文化很簡單，我們擁有做事的資源，而且我們可以快速做出重大決策。”他還透露，人員的快速擴張已經讓桑尼維爾辦公室接近飽和。百度很快將在附近租用新辦公室，繼續深入矽穀腹地，“用技術改變世界”。
隨著越來越多的中國互聯網企業“西進”，舊金山市政廳的一位代表對多家中國媒體開玩笑說：“中國人來舊金山修鐵路，現在我們指望中國人為我們修鐵路。信息高鐵。”
