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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。

按效果付费的网络营销服务,借助百度87%中国搜索引擎市场份额和60万家联盟,打造了链接亿万网民和企业的需求平台,

“在刚刚过去的一年，我们的移动生态得到了**的发展。通过强化百家号、智能小程序、托管页三大生态支柱，百度App为用户提供了统一账号登录及原生App般的体验，让用户能够更便捷、更通畅地获取独立App及HTML5网站上的信息与服务。百度App保持强劲增长势头，获得了越来越多的登录用户，12月日活跃用户数达1.95亿，同比增长21%；百度App端内搜索次数同比增长近30%。”百度董事长兼CEO李彦宏表示，“百度智能新业务在2019年也取得了长足的进步，凭借先进的人工智能技术，我们在智能设备、智能交通、和企业云解决方案上建立了的地位。”
百度财务官余正钧表示，“百度在*四季度展示了稳健的业绩表现，营收增长率不断提高，这使得我们在2019年的总收入达到币1074亿元，约合154亿美元。通过加强移动生态的构建，以及我们对**的关注，百度的季度运营利润率也在不断提高。精细化运营使我们可以更好地应对宏观经济的放缓，持续大力投资技术和新业务领域，优化未来的业绩增长。”
百度App推出新型肺炎线上医生咨询平台，让专业医生为网友在线答疑，帮助降低实体医院运转负荷；
百度App联手医学*为用户提供及时、准确的新型冠状病毒肺炎相关*信息与知识；
百度地图为用户提供包括出行管控、*医院位置、疫情小区位置等信息，并能通过人口迁徙大数据分析预测病毒传播形势；
百度利用人脸识别等人工智能技术，在火车站、医院等公共场所部署AI多人体温快速检测解决方案，每分钟可为近200人测量体温，即使人们戴口罩、帽子也可准确测量，并能识别未戴口罩或佩戴错误的人；
百度开源业内口罩人脸检测及分类模型以防控疫情；
百度成立了3亿元疫情及公共卫生安全攻坚专项基金，用于支持新型冠状病毒等新疾病的药物筛选、研发等一系列抗击疫情工作，以及更长期的社会公共卫生安全信息科普和传播等。
在移动业务上，百度构建了一个以信息和知识为核心，以百家号、智能小程序和托管页为三大支柱的移动生态。百度App庞大的用户规模和*有的搜索+信息流分发渠道正在吸引更多的原创内容创作者，12月，百家号内容创作者达到260万，同比增长38%；越来越多的客户选择百度托管页来提升广告质量和用户体验，*四季度，托管页的营收已经占到百度核心在线营销服务的四分之一；智能小程序持续开放赋能开发者，12月月活跃用户数达3.16亿，同比增长114%。
小度助手的行业地位进一步加强。作为的中文语音助手，12月小度助手语音交互次数**过50亿次，是去年同期的3倍多；小度品牌方硬件语音交互次数达23亿次，是去年同期的7倍多。小度助手技能商店里的技能已达3600个，种类丰富，包括在线教育、游戏、直播等。小度助手开发者达3.8**。小度智能音箱取得了非凡的增长。据**市场研究公司StrategyAnalytics调研显示，2019年小度智能音箱出货量排名中国市场。
本季度，百度智能云、AI平台和AI服务取得了突破性进展。11月，基于自主设计的鸿鹄人工智能芯片，百度发布了端到端远场自动语音识别（ASR）解决方案。在百度人工智能开放平台上，开发者调用百度大脑语音识别引擎**过100亿次。的语音识别功能应用于百度各个产品中，包括小度智能音箱、小度助手车载信息娱乐系统、百度地图和百度呼叫中心企业解决方案；百度人工智能芯片昆仑赋能公司的云服务器，优化视觉、语音、自然语言处理等人工智能能力。12月，百度的预训练模型ERNIE在自然语言处理领域*数据集GLUE中荣登之一，并以9个任务平均得分突破90大关刷新该榜单历史，此前该测试榜的前几位一直被美国科技公司和大学所垄断。
在AI服务上，百度与上海浦东发展银行达成合作，共建区块链联盟，在百度区块链服务（BaaS）平台上实现跨行信息验证。特斯拉中国选择百度地图为其提供中国境内的地图数据服务，比如实时路况、底图展示、POI检索。作为的位置服务平台，百度地图注册开发者数量达180万，日均轨迹里程20亿公里。
作为**的自动驾驶开放平台和生态，Apollo商业化进一步提速。9月，百度与河北省沧州市达成战略合作，开发基于百度V2X解决方案的智能交通，用于提升城市路况和交通安全，11月推出国内*二个无人驾驶出租车试运营项目，运营车队初期由30辆Apollo无人驾驶车辆组成。百度还与宁夏银川市达成战略合作，为该城市提供百度V2X解决方案，支持城市智能货运。12月百度Apollo生态大会上，推出了Apollo 5.5版本，支持点对点城市自动驾驶，同时发布车路协同、智能车联两大开源平台。Apollo目前有177家生态合作伙伴，**过3.6万名**开发者。12月，Apollo车队总测试里程累计**过300万公里，覆盖北京、武汉、沧州和长春等23个城市。北京市还向百度颁发了其首批40张自动驾驶车辆道路载人测试牌照。