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[導(dǎo)讀]“我們有一個擺在前面遠(yuǎn)處的、讓百度重新站上行業(yè)之巔的大機(jī)會。” 百度二季度財報發(fā)布之后,李彥宏在內(nèi)部信中如此表述。這大機(jī)會當(dāng)然指的就是AI時代,巨頭環(huán)伺的“云+AI”賽道. 三年前,百度智能云提出“A

“我們有一個擺在前面遠(yuǎn)處的、讓百度重新站上行業(yè)之巔的大機(jī)會。”

百度二季度財報發(fā)布之后,李彥宏在內(nèi)部信中如此表述。這大機(jī)會當(dāng)然指的就是AI時代,巨頭環(huán)伺的“云+AI”賽道.

三年前,百度智能云提出“ABC”三位一體口號,如今“ABC”已經(jīng)成為大型公有云廠商的標(biāo)配,三年后,8月29日舉辦的百度云智峰會上,百度智能云更新了“人工智能工業(yè)化”的愿景。

“理念的第一帶來了實踐的第一”,百度副總裁、智能云事業(yè)群組總經(jīng)理尹世明在接受媒體采訪時表示,只提云計算,根據(jù)Canalys和Synergy Research報告數(shù)據(jù),百度智能云在中國公有云市場中排名第四,倘論AI to B的決心和實效,已經(jīng)沉下心走向田間地頭、礦區(qū)廠房的百度應(yīng)當(dāng)有自信底氣。

9月2日,李彥宏再發(fā)內(nèi)部信,宣布百度智能云與CTO體系高效融合,尹世明攜團(tuán)隊向集團(tuán)首席技術(shù)官王海峰匯報。

而在百度總裁張亞勤決定十月退休之后,智能云業(yè)務(wù)短暫成為百度的“一把手”工程,也就是尹世明的直接匯報上級之前是李彥宏。

王海峰負(fù)責(zé)基礎(chǔ)技術(shù)體系(TG)和AI技術(shù)平臺體系(AIG),TG包括搜索公司及各BG的運維、基礎(chǔ)架構(gòu)和集團(tuán)級共享平臺整能力,AIG包括百度在數(shù)據(jù)中心、基礎(chǔ)架構(gòu)、運維等方面的能力,是云服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施。

本次調(diào)整意味著百度AI技術(shù)、云計算、基礎(chǔ)技術(shù)體系的進(jìn)一步整合,相當(dāng)于智能云業(yè)務(wù)的再次加碼,百度在集結(jié)更多的資源做To B業(yè)務(wù)。

從A到B,人工智能到To B商業(yè)模式,智能云業(yè)務(wù)已經(jīng)成為百度未來的錨點。

人工智能工業(yè)化,何解?

百度AI to B工業(yè)化,早有苗頭。

今年4月份,王海峰就表示,驅(qū)動工業(yè)革命的核心技術(shù)都表現(xiàn)出很強(qiáng)的通用性,而每一次工業(yè)革命到達(dá)高潮時,驅(qū)動它的核心技術(shù)就進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段,呈現(xiàn)出標(biāo)準(zhǔn)化、自動化、模塊化的特點。當(dāng)今,我們正身處人工智能為核心驅(qū)動力量的第四次工業(yè)革命浪潮之中,人工智能正將人類社會帶入智能時代。

繼ABC之后,百度再次率先提出的“人工智能工業(yè)化”能否讓百度智能云,甚至百度再上一個新臺階?

尹世明強(qiáng)調(diào),2016年-2019年是人工智能基礎(chǔ)建設(shè)階段,核心是解決技術(shù)上能不能的問題;2019-2025年是智能時代發(fā)展的第二階段,人工智能要經(jīng)歷工業(yè)化的過程,不能局限在實驗室;2025年之后行業(yè)將全面進(jìn)入人工智能時代,極大的提升生產(chǎn)效率和財富的創(chuàng)造。

基于這樣的預(yù)判,百度智能云提出了人工智能工業(yè)化的理念。

人工智能工業(yè)化不是將人工智能應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域,而是實現(xiàn)人工智能自身的工業(yè)化生產(chǎn),人工智能自身要大規(guī)模的走向產(chǎn)業(yè),核心是解決規(guī)?;瘧?yīng)用的問題。從這一點上,百度所提的人工智能工業(yè)化和其他廠商提出的產(chǎn)業(yè)AI也有本質(zhì)差別,產(chǎn)業(yè)AI僅僅強(qiáng)調(diào)讓產(chǎn)業(yè)使用人工智能。

“機(jī)械工業(yè)革命、電力工業(yè)革命和信息工業(yè)革命,都經(jīng)歷了從最開始概念,然后實現(xiàn)工業(yè)化擴(kuò)張的進(jìn)程,最后形成產(chǎn)業(yè)鏈體系?,F(xiàn)在的苗頭已經(jīng)很清楚了,產(chǎn)業(yè)鏈逐漸開始形成”,尹世明言之鑿鑿。

“百度智能云從去年開始到現(xiàn)在做得最多的事情,就是思考和研究怎么把人工智能由一個落地點變成一條落地線”,百度云副總經(jīng)理、產(chǎn)業(yè)智能化業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人李碩告訴雷鋒網(wǎng),這才是真正讓AI商業(yè)化跨過鴻溝非常重要的環(huán)節(jié)。

以呼叫中心智能化改造舉例,去年百度云智峰會現(xiàn)場,百度撥打了天津10010的電話做現(xiàn)場對話,這是一個落地點。

基于歸納總結(jié)的經(jīng)驗,今年中國聯(lián)通全國客服將分階段上線智能客服,另外采納百度的對話智能解決方案的銀行和航空企業(yè)也已經(jīng)有十?dāng)?shù)家,從中體現(xiàn)出人工智能應(yīng)用從單個案例到完整行業(yè)和生態(tài)布局的轉(zhuǎn)變。

同樣地,去年百度云在制造業(yè)領(lǐng)域通過計算機(jī)視覺做工業(yè)質(zhì)檢,今年則是在蘋果供應(yīng)鏈、戴爾供應(yīng)鏈、一汽汽車廠商供應(yīng)鏈等大量復(fù)制應(yīng)用,這個從點到線到面的過程,百度將其定義為人工智能工業(yè)化。

百度如何走上AI to B賽道?

無論是工業(yè)大生產(chǎn)還是人工智能工業(yè)化,都意味著百度To B勢必要進(jìn)入新階段,回過頭看,百度是如何一步步走上To B賽道的?

李碩對百度AI to B的歷程深有體會,他經(jīng)歷了百度從純搜索業(yè)務(wù)到如今的發(fā)展歷程,曾負(fù)責(zé)整個百度所有產(chǎn)品的運維、資源管理、接入,這也是百度云計算的基本前身,而后他由從TG到AIG,做人工智能的早期孵化,進(jìn)而在2017年做人工智能相關(guān)的商業(yè)化落地。

2018年,百度做了一個非常重要的決定,把人工智能商業(yè)化落地和云計算商業(yè)化團(tuán)隊合二為一,也就是如今的ABC三位一體戰(zhàn)略(人工智能AI、大數(shù)據(jù)Big Data、云計算Cloud Computing)。

“百度當(dāng)時為什么會考慮做這個調(diào)整?我們看到了人工智能和大數(shù)據(jù)這些新興技術(shù)進(jìn)入產(chǎn)業(yè)落地過程中,云是非常重要的一個算力提供者,也是一個載體,所以我們需要形成一股合力,可以把算力、算法和應(yīng)用相關(guān)的能力都給到我們To B的客戶,所以2018年我們開始做業(yè)務(wù)上的調(diào)整、整合”,李碩解釋道。

2018年底,百度將云事業(yè)部直接升級為智能云事業(yè)群組,開始完全承擔(dān)百度To B的職責(zé),負(fù)責(zé)把百度幾乎所有的核心技術(shù)轉(zhuǎn)換成產(chǎn)品和解決方案提供給To B客戶。

僅從時間維度觀測,百度云不是喊出做公有云的第一批廠商。百度主營搜索業(yè)務(wù),對服務(wù)器資源的消耗不像雙十一電商大促,波峰波谷十分明顯,AWS、阿里開展公有云業(yè)務(wù)也更多出于商業(yè)邏輯角度,資源閑置不如產(chǎn)生價值,而百度的帶寬和服務(wù)器成本相較其他互聯(lián)網(wǎng)廠商,占營收比例較低,所以百度并不急于為了做云而做。

百度當(dāng)時思考的是—;—;百度做云和別人做云到底能產(chǎn)生什么樣的差異。后來的故事我們已經(jīng)知曉,百度云是從人工智能出發(fā),自上而下做云計算,人工智能技術(shù)的社會認(rèn)知和商業(yè)環(huán)境逐漸成熟,百度認(rèn)為做云能夠提供不同于市面已有廠商的差異價值,所以百度也主動成為最早把AI能力全棧開放的企業(yè)。

互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛開始To B,To B也是一個萬億級市場,不比To C小,但中國的To B市場很難看到大型企業(yè)出現(xiàn),因為中國企業(yè)的成長本身處在一個早期階段,企業(yè)成長到一定規(guī)模時,需要使用ERP和財務(wù)系統(tǒng)等企業(yè)軟件,供選擇的都是國外大廠產(chǎn)品,歐美市場的企業(yè)成長經(jīng)歷過同樣的階段,已經(jīng)培育了大量的成功案例。

換句話說,市場需求決定了中國市場還不足以誕生To B的大型企業(yè)。

今天互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為何又集體開始To B?中國互聯(lián)網(wǎng)公司經(jīng)過二十年的成長和發(fā)育,形成了自己的一套互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所擁有的架構(gòu),這套架構(gòu)與以前歐美企業(yè)所擁有的IOE架構(gòu)完全不同。

互聯(lián)網(wǎng)公司的IT架構(gòu)自然演進(jìn)到7 x 24小時、低成本硬件、高可靠服務(wù)、快速閉環(huán)的架構(gòu)。企業(yè)擁抱互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu),或者在試圖解決技術(shù)難題時,很自然的找到行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)尋找最佳解決方案。

互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)做To B的時間節(jié)點和人工智能技術(shù)的成熟曲線恰巧相遇,這也讓百度智能云做AI to B成為順理成章的事,不過同為互聯(lián)網(wǎng)云廠商,各家的側(cè)重點不盡相同,百度以AI為先,云業(yè)務(wù)是落地AI應(yīng)用的載體,阿里則將云計算基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)?;龅綐O致,騰訊更專注于小程序、支付和微信生態(tài)。

AI to B的變奏曲

一個行業(yè)的開拓從來都不是容易的事,百度也不例外。

在人工智能落地的開端,行業(yè)之外的人對人工智能的理解是神化的,但本質(zhì)上人工智能等相關(guān)技術(shù)都是解決在特定問題和特定場景下,實現(xiàn)替代人類或者更優(yōu)的效果。

百度首先解決的問題就是與行業(yè)專家研究,探索人工智能究竟在什么場景下能夠發(fā)揮價值,最終百度積累了一套完整的方法論,在新場景開拓時,產(chǎn)品經(jīng)理和AI工程師能夠很快判斷出這個場景適不適合人工智能。

在具體落地實踐中,百度發(fā)現(xiàn),不同行業(yè)的信息化水平不一樣,不同行業(yè)的從業(yè)人員的科技素養(yǎng)也不一樣,金融行業(yè)、運營商行業(yè),對技術(shù)理解水平較高,但是進(jìn)入到了工業(yè)、制造甚至在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域里,雙方對話的落差就會變得非常大.

此外,不同行業(yè)中,人工智能的通用算法在特定場景會碰到特定的困難。比如人臉識別多了一層玻璃,語音識別多了一點方言,都會導(dǎo)致效果大幅下降。

“真正讓人工智能規(guī)模化落地,必須要解決人工智能技術(shù)本身和它的應(yīng)用者之間的落差,因為人工智能做出來不是給科學(xué)家用的,比如在視覺場景,我們有一套方法、工具和平臺,讓呼叫中心里的話務(wù)員也可以用圖形化的方法去定義業(yè)務(wù)邏輯,這個業(yè)務(wù)邏輯最終轉(zhuǎn)換成了機(jī)器可理解的語言和模型”,李碩表示。

在人工智能已經(jīng)落地生根的行業(yè),百度趟過了AI應(yīng)用于行業(yè)的坑,接下來的重點是成規(guī)模的復(fù)制。

基于多年的人工智能落地實踐,本次百度提出了人工智能工業(yè)化的公式:人工智能工業(yè)化=(智能計算*智能應(yīng)用)^智能生態(tài)。

尹世明提到,前三次工業(yè)革命中,工業(yè)化都要解決三大問題,新的生產(chǎn)力問題,自動化問題,協(xié)同和共享問題。智能計算、智能應(yīng)用、智能生態(tài)則是百度對應(yīng)提出的解決之道。

通過智能計算和智能應(yīng)用相互的交叉促進(jìn),再通過智能生態(tài)實現(xiàn)指數(shù)級的發(fā)展,三者相互融合,相互促進(jìn),才能實現(xiàn)人工智能自身的工業(yè)化。

今年稍早時候,百度大腦迎來了史上最重磅的5.0版本升級,一舉成為產(chǎn)業(yè)智能化、軟硬件一體的AI大生產(chǎn)平臺,這和百度智能云的所需的三要素“不謀而合”,也可以窺見,百度早有做人工智能工業(yè)化的心思。

在本次大會上,百度智能云也更具體的展現(xiàn)了人工智能工業(yè)化的基礎(chǔ):一個基礎(chǔ)核心,六大工程平臺及三套實踐方法論。

一個基礎(chǔ)核心以“更全場景覆蓋、更高彈性、更高性價比、更安全合規(guī)、更易運維”為五大特色,天工、天算等六大工程平臺則覆蓋大數(shù)據(jù)工程、AI、視頻云、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、云原生等細(xì)分領(lǐng)域,為企業(yè)解決技術(shù)環(huán)境、開發(fā)路徑、資源需求等難題。

再加上“互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)智能、模型工廠”三大方法論提供知識輔助。智能計算產(chǎn)品全景圖將助力客戶智能化變革,降本增效,讓客戶更加專注在業(yè)務(wù)創(chuàng)新,提升業(yè)務(wù)市場競爭力。

如上即是百度智能云歸納的人工智能工業(yè)化實踐。尹世明認(rèn)為,互聯(lián)網(wǎng)云廠商構(gòu)建一個To B的體系是最根本的。不同于傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)快速迭代,To B產(chǎn)品有較長的生命周期管理訴求,銷售市場、服務(wù)體系、運營體系都需要重新構(gòu)建。

To B是長周期的經(jīng)營,AI落地也是一個復(fù)雜事宜。拋開技術(shù)本身,李碩表示,AI落地首先是認(rèn)知層面的不一致,另外,在選擇場景和落地的時候,所要做的事情要給企業(yè)帶來經(jīng)營價值,AI落地行業(yè)并不是顛覆行業(yè)本身,而是在這個過程中找到合則兩利的方法,才是良性的AI落地過程。

To C市場,只有第一,沒有第二,頭部效應(yīng)明顯。To B則不然,賽道寬廣,細(xì)分需求繁多,產(chǎn)品和市場周期較長,也造就了To B市場主要玩家要比To C市場多上不少,至少容納TOP 10玩家是毫無問題的。

不管是云計算行業(yè)還是ABC,或者說云+AI,整個行業(yè)都處在市場演變的早期,當(dāng)下的市場合力大于競爭,如何培育真正的市場客戶,并用云廠商協(xié)同其他廠商的能力去滿足剛性需求,才是To B大潮下各類企業(yè)應(yīng)該去做的事。

總結(jié)

百度AI to B以頭部客戶切入,在服務(wù)頭部客戶過程中沉淀標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品,然后再進(jìn)入到下一級的肩部、腰部、長尾客戶,逐步完成行業(yè)的智能化賦能,不同行業(yè)智能化進(jìn)程節(jié)奏不同,快則五年,慢則十年,AI to B的百度進(jìn)入下一輪經(jīng)濟(jì)腹地。

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