立春刚过，人工智能领域迎来了2020年的首个重要学术盛会。2月7日，第34届美国人工智能协会年会（AAAI 2020）在纽约拉开帷幕。本届大会上，百度共有28篇论文入选，相比2019年的15篇，增幅接近一倍。这些论文涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。尽管受到疫情影响，许多中国学者无法亲临现场，但百度依然通过积极的远程参与，展示了其技术和学术实力，提振了中国AI行业的信心。

自1979年成立以来，AAAI已成为人工智能领域的权威会议之一，每年吸引全球顶尖专家参加。本届大会共收到了超过8800篇论文投稿，其中7737篇进入了评审环节，最终录取了1591篇，录取率约为20.6%。百度此次入选的28篇论文，不仅数量创下新高，也在研究方向上取得了突破，展现了其强大的科研能力。

在自然语言处理方面，百度入选的一篇论文《ERNIE 2.0: A Continual Pre-training Framework for Language Understanding》被选为口头报告。ERNIE 2.0是一个持续学习的语义理解框架，能够不断吸收新知识，提升语义理解水平。该框架通过一系列预训练任务，从大量数据中提取词法、句法和语义信息，显著提升了语义理解能力。实验表明，ERNIE 2.0在英语和中文任务中均表现出色，尤其是在中文任务上全面超越了BERT模型。

在机器阅读理解领域，百度的另一篇入选论文《A Robust Adversarial Training Approach to Machine Reading Comprehension》探讨了模型在对抗攻击下的鲁棒性问题。论文提出了一种模型驱动的方法，通过自动对抗生成对抗样本，从而提高模型的鲁棒性。这种方法包括生成干扰向量、采样干扰文本和构建对抗样本等步骤，实验结果显示，该方法在多个对抗数据集上都取得了显著的效果提升。

在计算机视觉方面，百度入选的一篇论文《ZoomNet: Part-Aware Adaptive Zooming Neural Network for 3D Object Detection》同样被选为口头报告。该论文介绍了一个名为ZoomNet的新框架，通过自适应缩放技术降低远距离目标的深度估计误差，并通过学习部位特征提高3D检测性能。在KITTI数据集上，ZoomNet在远距离目标检测上表现优异，超过了其他现有方法。

百度AI在学术界和产业界的成就得到了广泛认可。百度飞桨平台已经服务了150多万开发者，发布了16.9万个模型，成为国内首个开源开放的产业级深度学习平台。百度大脑升级为“软硬件一体化AI大消费平台”，开放了240项核心AI能力，服务超过150万开发者，日均调用量突破1万亿次。此外，百度Apollo自动驾驶项目已经覆盖23个城市，测试里程超过300万公里，拥有1237项智能驾驶专利，位居全国首位。小度助手的智能设备激活数量也突破了4亿台，语音交互次数超过36亿次。

作为AAAI 2020的金牌赞助商，百度在会议上展示了其最新的研究成果。展台吸引了大量参观者，宣传材料很快被一抢而空。百度作为中国AI的领头羊，不仅为中国AI提供了坚实的基础，也为全球AI发展贡献了自己的力量。未来，百度将继续推动技术创新，助力中国AI在国际舞台上大放异彩。