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截至3月31日的**季度财报显示，百度**季总营收猛增31%，至 209 亿元人民币(33.3亿美元)，净利润 67 亿元（11亿美元），每股收益 16.6 人民币 （2.60 美元），均**市场预期。数据是一片大好，看起来百度正走出低谷期。
这得益于两个方面，一是组织的优化，百度壮士断腕，抛弃了不少累赘业务；另外，也是因为在 AI 方面的押注取得了回报。
AI 带来的盈利，较直接还是体现在了广告上。陆奇表示这一季度里，百度**在广告系统凤巢里，部署了强化学习技术，能实现更精准的营销。这达到了一个工程上的新里程碑。
强化学习其实不是个新鲜概念了，那么它具体是干啥？百度如何用它赚钱的？
真正意义上的*成才
强化学习是机器学习的一个分支，相对应的是监督学习，还是拿 Alpha Go 举例：过去采用监督学习的 Alpha Go，需要输入大量人类棋手的下法、对弈棋局等数据，然后通过模拟完成“左右互搏”，较终不断寻得更科学的下法，也就是说，它其实还是在“模仿”人类。而采取了强化学习的较强版本 Alpha Go Zero 不同，它不需要对着人类的玩法照猫画虎。了解到基本的规则以及较终要达到的目标后，就开始“随便下”，如果下赢了，就会得到奖励，然后指导下一步的决策；如果输了，就会有惩罚。在这种尝试——反馈——学习的过程中，完成自我进化。强化学习是机器学习的一个分支，
相对应的是监督学习，还是拿 Alpha Go 举例：
过去采用监督学习的 Alpha Go，需要输入大量人类棋手的下法、对弈棋局等数据，然后通过模拟完成“左右互搏”，较终不断寻得更科学的下法，也就是说，它其实还是在“模仿”人类。
而采取了强化学习的较强版本 Alpha Go Zero 不同，它不需要对着人类的玩法照猫画虎。了解到基本的规则以及较终要达到的目标后，就开始“随便下”，如果下赢了，就会得到奖励，然后指导下一步的决策；如果输了，就会有惩罚。在这种尝试——反馈——学习的过程中，完成自我进化。
某种角度来看，强化学习更接近智慧生命体的思维模式。通过不断地试错，获得来自环境的反馈，从而获取到更多地知识和数据。那么，它能带来什么好处呢？显而易见，一是*在前期输入大量的数据，减少准备的时间和成本，毕竟优质的大数据并不是随时都能获取的；二是适应性强，它是真正意义上的“完全*”，几乎能被应用在任何领域，理论上讲，如果算力跟得上，它能解决任何问题。
当然问题也出在这儿，因为完全是“两眼一抹黑”式的自我探索，所以强化学习的运算量要远远**过监督式自我学习；另外，它的过程也完全不可控，失之毫厘谬以千里，所谓“蝴蝶效应”，这导致结果的随机性太强，*跑偏。
百度是如何应用的？
说回到百度本身，原理上边都说了，那么百度是如何用它优化广告投放效率的？
1、如何实现？
百度没有过多的介绍，不过其实原理也很简单。在广告系统中加入强化学习模型，它会实时记录浏览、点击、转化等关键数据，并通过自我学习对投放进行优化，让广告能更精准地匹配到目标客群。
带来的效果就是，客户爸爸们的钱能花在刀刃上，花更少的钱，得到更精准的曝光。当然，百度和 Google 们过去一直都是这么做的，只不过这是技术的有一次升级而已。
2、为什么要用强化学习？
就像之前提到的，它的优势在于：*在前期就输入大量数据，直接可以上线，并在线完成学习的过程。
因为对于许多广告来说，它并没有太多可以参照的数据，前人虽有成功案例，但时间、平台、目标人群的不同，都会导致过去的经验没法直接套用，监督式的机器学习算法，学无可学。
这时候，强化学习就有用武之地了，它可以分析投放广告本身的效果，而*去寻找其他大数据作为参考，即插即用，方便快捷。
据**位报道，长安汽车就在使用之后发现CTR（点击*）显著提高，转化价格明显降低，于是将每日投放预算提高了5倍。
不过，就像上文提到的，强化学习也有其自身的问题。如何优化模型，使较终结果更快、更可信，是百度要面临的技术考验。
就像前 Facebook 工程师 Jeff Hammerbacher 的那句名言“我们这一代较聪明的人，竟然都在这里思考着怎样让人们去大量的点击广告”一样，百度的技术说得头头是道，结果最后还是投广告的事，肯定免不了被批判一番。
但其实，人类历史上，任何技术的诞生初衷，都是为了商业服务的，而商业带来的资本也能反哺技术的迭代。这个过程循环反复，社会和文明自然而然就实现了进步。

账户的搭建不是凭空构建的金字塔，神秘且难以琢磨；它就像在一片空地盖起的房子，先丈量土地，进行测绘，然后详细规划画出设计图，再按照图纸打地基，一层一层的修建。一旦房子建成，只要结构合理质量过硬，就只剩后期的检修和维护。
该怎么搭建一个合理的账户结构呢
项目分析
兵马未动，粮草**。真刀真枪的上阵之前，一定要把准备工作做足了。例如搭建账户之前，你就要先做好项目分析，然后根据分析的内容制定计划。
人群分析
你要明白你的目标用户是谁，有什么样的特性。人群分析一般从人群画像的九要素入手：性别、年龄、爱好、*、职业、收入、地区、上网设备、上网时段。
需求分析
每一个关键词背后都代表一个需求。根据访客搜索的关键词，推断出他背后隐藏的需求。或者可以直接找客服咨询访客较关心的问题来判断访客的主要需求点。
产品分析
知己知彼，百战不殆。足够了解自己的产品，才能更好的把它推销出去。足够了解竞争对手的产品，才能找对方法反击。所以制定推广策略之前，一定要做好自身产品和竞品的分析工作。然后把自身产品的卖点跟访客的需求点做对应，找到自身较好的转化点。
预算分析
如果说竞价推广是一场战争，那你的预算直接决定了你用什么样的武器和什么样的战术来打这场仗。你的预算在整个行业中算是什么水平，你要完成的目标是多少，这都决定了你账户策略的制定。
账户策略
做完测绘了解完情况，就该开始着手绘制规划图，制定账户策略，规划账户结构。根据项目情况确定搭建账户的维度，在这个阶段，我们要做到确定访客需求，确定推广时段，确定推广地区，确定主要推广设备，并且分配好比例，分配比例的过程其实就是分配预算。
确定需求比例
访客更关心什么？较常搜索的是什么？哪个类型的需求比较多一点。是价格类的？还是症状类的？打开搜索词报告，看一看搜索量和转化量高的词分别是哪些，大概都占有多少的比例。
在这里要提醒一点，我们要把这些需求跟自己的页面对照一下，看一看自己的页面中有没有承载这些需求的内容，如果觉得哪部分需求转化起来比较*，就酌量的增加一些比例，如果哪部分需求转化起来比较困难，就酌量减少比例。
确定时段比例
如果预算充足，有钱任性，你完全可以全天投放。但是即便是这样，你也有搜索黄金时段和转化黄金时段吧？如果预算有限，就更不用说，要么着重投放转化好的时段，要么避开竞争激烈的黄金时段。
确定设备比例
这个根据自身目标人群的特性来定。不过现在移动端是大势所趋，甚至有些人把所有的预算都投到了移动端上。
确定地区比例
如果你是做单地区推广的，请自动忽略。如果是多地区推广的，就按照重点地区和非重点地区和转化的*程度来分配比例。
关键词分组与导入
如果说前期工作建好了地基和房屋架构，那么关键词就是我们建造房屋时需要用到的砖头。成千上万，密密麻麻，我们要把他们分门别类，构造成一个又一个的房子，有卧室，有厨房，有卫生间，有客厅。房间有大有小，功能也各不相同。
但是有很多竞价员在搬砖的时候是没有计划没有体系的。竞争对手那里搬一点，找百度客服加一点或者随便搜一点，这样会让你的思路变得没有章法而且进行关键词分组时不太受控制。怎么快而好的分门别类构建出这一个又一个房间呢？
1、 打开关键词规划师，搜索你的核心业务词。比如：竞价培训
2、 通过推荐出的关键词，2次搜索不同需求的关键词。例如价格词，品牌词等等。
3、 见关键词粘贴到表格当中，删除重复和无用的关键词。
4、 将关键词粘贴到快速分组工具。
5、 进行人群粗分，要保证每个你想象中的每个房间都是一个大需求大人群。
6、 在粗分人群的时候，如果发现需求强的人群被忽略的可以进行2次拓词工作。
7、 将每一个细分的小需求分成单元，要保证每个单元里边的关键词意向都是一致的。
8、 计划、单元，关键词，把分好组的关键词按照格式粘贴到表格当中。
9、 用百度助手的批量添加关键词工具进行关键词导入
10、根据不同单元的需求，进行出价、URL设置和匹配方式进行设置。
至此，一个账户结构才算搭建完成。后期就是撰写创意，策划着陆页面以及根据后期的投放效果调整和优化账户。

人工智能进入工业大生产阶段。作为新一轮科技革命和产业革命的核心驱动力量，人工智能与**次工业革命的核心技术一样，具有很强的通用性，呈现出标准化、自动化和模块化的工业大生产特征。，我们探索了 AI 进入工业大生产的真实路径，推动 AI 迈入自动化、标准化和模块化的新阶段，并与百度业务以及各行各业的生产实践深入结合，加速产业智能化进程。
在这样关键的变革时期，百度 AI 坚持走自己的路，深入研究，扎实应用：核心技术创新突破，国际舞台屡夺桂冠；建设软硬一体 AI 大生产平台，全面自主可控、开源开放；数据、算法和算力**融合，依托百度智能云，赋能各行各业智能化升级；培养 AI 人才，践行 AI 服务社会。
我们打造了扎实的底座；
推动了真实的改变；
创造了值得信赖的未来。
回顾百度 AI 在2019年中所经历的风景和收获，我们想从三个方面说起：
首先，百度大脑的算法、算力取得突破，成为“软硬一体 AI 大生产平台”，实现 AI 技术的标准化、自动化、模块化，成为智能经济的基础设施。
其次，AI 技术在这一年中更好地赋能了百度业务体系，支撑百度业务高质量成长；我们也将 AI 技术与平台能力，通过百度智能云“云+AI”的“高速公路”输送到了千行万业，助力产业智能化。
同时，我们推动 AI 建设，以 AI 技术服务社会，让生活更美好。希望有 AI 的前方，更加温暖而明亮。
在这篇文章中，让我们逐个进入2019年百度 AI 的风景。
2019年，中国人工智能专利申请量排名中，百度以5712件位列，并包揽了深度学习技术、语音识别、自然语言处理、智能驾驶等多个人工智能核心领域；2019年，百度大脑为5.0，成为支撑产业智能化、软硬件一体的 AI 大生产平台。
在算法突破和计算架构升级的基础上，百度大脑5.0进行算法、计算架构与应用场景的融合创新，打通人工智能产业化应用落地的全部流程，实现了 AI 技术的标准化、自动化和模块化。由此，企业和开发者不用重复“造轮子”，能够直接将 AI 技术应用于行业场景，加速产业智能化进程。
百度大脑研发的 AI 技术，用百倍的努力获取在技术上进一步的突破。基于的算力、数据和百度飞桨深度学习平台，百度大脑的语音、视觉、自然语言处理、知识图谱等 AI 核心技术持续创新，。
▶ 1. SMLTA 模型大幅提升语音识别准确率和速度
语音识别方面，百度提出流式多级的截断注意力模型 SMLTA，在国际上实现流式注意力建模追赶整句注意力模型的性能，也是国际上实现在线语音识别大规模使用注意力模型。
SMLTA 在大幅提升识别速度的同时，也提高了识别准确率。输入法有效产品相对准确率提升15%，音箱有效产品相对准确率提升20%。

百度专注于强化移动生态和AI商业化，同时提高运营效率，营收增长率和运营利润率都在不断提高。