早在2013年初,百度就组建了深度学习研究院，这是中国企业第一个AI研究机构，是百度AI研究体系化的起点。百度深度学习研究院（IDL）由现在担任百度CTO、兼任百度研究院院长的王海峰作为执行负责人协助创建，是百度研究院的前身。

2017年3月，百度明确把人工智能作为战略，整合AI核心技术，成立AI技术平台体系（AIG），任命王海峰为总负责人，百度研究院聚焦基础前沿技术研究的定位更加清晰。

2018年11月，百度研究院在硅谷宣布正式成立顾问委员会，顾问成员全是顶尖AI科学家，王海峰当时发表了对AI研究的看法：“学术研究一直是产业间AI 核心竞争力的重要组成部分。此次新成立的顾问委员会将为百度研究院的AI 研究注入学术端的血液，让百度研究院在前瞻性的研究方向上，更具深远布局。”

2019年6月底，百度研究院完整公布了新的架构，七大实验室——包括大数据实验室(BDL)、商业智能实验室 (BIL)、认知计算实验室(CCL)、深度学习实验室(IDL)、量子计算研究所(IQC)、 机器人与自动驾驶实验室(RAL)和硅谷人工智能实验室(SVAIL)，覆盖不止于AI的前沿技术领域，研究方向包括机器学习、数据挖掘、计算机视觉、语音、自然语言处理、商业智能、量子计算等等。

可以看到，对于百度研究院来说，它早已不再满足于招揽一两位顶尖科学家，而是“一打一打地”汇聚顶尖科学家，形成立足于AI、扩展到更多前沿技术领域的高端技术研究体系。王海峰曾阐述百度研究院的使命和愿景：“以引领前沿科技发展、推动AI顶尖技术突破为使命，致力于成为世界级的研究机构。”百度研究院正在将其变为现实，从2013年的前身IDL到2019年的世界级研究机构，百度研究院一直在不断扩张和进化，成为世界级科学家的AI等前沿技术的研究殿堂。

基于高端人才战略，百度研究院在前沿技术的积累上成效显著，进一步巩固百度AI技术优势，让百度的AI技术长板变得更长。比如在自然语言处理（NLP）领域，结合知识和语义理解，百度的可持续学习的知识增强语义理解框架ERNIE，在各类自然语言处理(NLP)中文任务上全面超越了谷歌的BERT；在深度学习领域，百度拥有具有自主知识产权、功能完备的开源深度学习平台飞桨，已形成跟谷歌 TensorFlow抗衡的开发者生态……

在我看来，押注AI是百度最正确的一次战略选择，而成立研究院布局前沿高端AI技术，则是百度AI战略的一次重要的战术抉择。

不得不说百度有先发优势，百度是最先向世界级AI科学家抛出橄榄枝的中国科技巨头。百度最早意识到人工智能战略“人才先行”，人工智能技术是智力密集型产业，人才稀缺，门槛极高，得人才者得天下。不过，百度挖人不是大海捞针或者说盲人骑瞎马，其采取“领头羊”战略，十分重视对技术带头人的挖掘，因为有“领头羊”就可以形成头羊效应，一边吸引更多优秀人才加盟，一边在内部形成良好的人才成长体系，最终形成了今天良将如潮的局面。

业内人士都知道，对技术人才百度是最“大方”的，在技术研发持续大量投入。仅仅是2015到2016年百度研发投入就高达两百亿，绝大部分投入到了人工智能，在中国五百强企业当中百度研发占收入的比例位居第一。

对科学研究来说，物质基础不可或缺，如果科学家做不到衣食无忧就很难潜心研究；如果科学家是一个贫瘠的群体，年轻人就不想从事科学研究，这一点，社会和企业已经有了充分认识。

不过，科技巨头都不缺钱，真正顶尖的AI人才也不只是看中钱，百度研究院招揽顶尖AI人才的杀手锏不只是大手笔的投入。

顶级人才大都已财务自由、衣食无忧，或者说，钱不是他们衡量事业的首要标准，能否实现自己的梦想，公司的资源能否帮助自己的研究至关重要，百度为了给优秀AI人才提供好的研发环境，专注各领域的七大实验室可以满足不同研究方向的大牛，还有好的研究氛围，以及在硅谷建立办公室，这有利于百度招揽世界级大牛。