領跑“AI工業化”，百度智能云走對了哪幾步？
人們對人工智能的認知，正在以年為單位的時間尺度里刷新。
2016年，AlphaGo和李世石的圍棋大戰，掀開了深度學習的神秘面紗，彼時人們還樂于探討人工智能有多炫酷；
2017年，神經元網絡、開源框架、智能大腦等往常聽起來有些繞口的術語，悄然成了風靡大街小巷的流行詞；
2018年，被定義為人工智能和產業結合的元年，語音識別、人臉識別等技術以產品化的形式走進了千家萬戶；
到了2019年，人工智能終于到了兌現紅利的階段，開始尋求規模化應用和可統計的成效，人工智能不僅要“落地”，還要能“聽響”。而在所有的助推力量中，百度不失為國內最重要的執牛耳者，特別是百度智能云首次提出的“智能工業化公式”，正在加速人工智能進入工業化的進程。
01 云計算進入換擋期
不同于商湯科技、科大訊飛等AI落地的吶喊者，百度智能云扮演的角色更加多元，既是中國人工智能落地應用的旗手，也肩負著人工智能工業化的頂層設計，同時頭部云計算服務商的身份，又在某種程度上左右了AI在產業互聯網的話語權。
作為百度AI to B業務的重要承載者和輸出者，百度智能云之所以確立“AI+云”的戰略定位，除了百度與生俱來的技術基因，也離不開云計算本身的微妙變化。
按照第三方機構Canalys連續幾個季度中和云計算相關的報告，云計算增速的放緩已是不爭的事實，比如2018年云計算的市場規模達到804億美金，同比增長高達46.5%，但到了2019年第二季度，這個數字已經變為37.6%。以至于IBM的市場份額開始收縮，從去年的4.7%下降到了3.8%。
國內市場也不例外，參考金融時報對中國云計算市場的預測：到2023年的時候，中國云計算市場規模在2500億元左右，但增速也會由高峰的40%左右回調至20%。僅以2019年以來的市場表現為例，只有百度智能云、騰訊云等少數玩家仍然保持三位數的增長外，大多數云廠商告別了高增速，即便是阿里云，在今年第一季度的同比增長只有77%。
經過了近十年的高速增長后，云計算行業已經進入到了換擋期，諸如彈性計算、按需付費等傳統優勢逐漸失效，云計算市場需要新的驅動引擎。
可以借鑒微軟英國公司首席技術官Michael Wignall的觀點：“今年我與客戶、合作伙伴和公共部門的對話主要圍繞一個主題——如何最大限度地利用云計算帶來的人工智能機遇。”言外之意，人工智能正成為云計算市場競爭的機會點。
比微軟更早意識到這一點，而且行動最為果決的，可能是國內的百度智能云。可以找到的理由是，百度智能云對智能化時代有著清晰的認識：2019年之前是人工智能的基礎建設，2019年到2025年將是人工智能的工業化，2025年后會迎來全面人工智能時代。
在云計算進入換擋期之前，百度智能云已經開始提前布局。
02 搶跑的百度智能云
從百度春晚紅包的“幕后功臣”，到百度AI開發者大會的“壓軸主角”，再到持續穩坐中國云廠商第一陣營的“江湖地位”，百度智能云已然成為國內云計算市場不可小覷的一股力量。同時百度智能云還有另外一個身份，即AI工業化大勢的搶跑者。
2015年才正式開放運營的百度智能云，比阿里云遲到了6年，比騰訊云晚了5年，但并不意味著百度智能云是一個落伍者。早在2016年的時候，百度智能云就提出了“ABC三位一體”的說法，在業內尚處于公有云、私有云、混合云不斷“混戰”的局面下，用“最全面最落地的A+最開放最安全的B+持續領先的C”確立了差異化的定位。
如果從時間上來看，云計算普及之初留給企業的選擇題在于“是否上云”，有幸抓住了時間上的紅利；后來越來越多企業開始擁抱云計算，“部分業務上云”逐漸成為主流趨勢，持續不斷的價格戰又讓云計算淪為一場規模游戲；可當全面上云的拐點臨近，云計算則重回技術路線，一個典型的標志就是：人工智能開始成為企業上云的主導因素。
在這樣的背景下，和AI捆綁最緊的百度智能云表現出了出了十足的后勁。僅以時下熱議的城市治理為例，百度智能云推出了涵蓋計算、存儲、網絡等傳統基礎架構和分布式、深度學習一體機等創新基礎架構，關系網絡、位置軌跡、分析引擎的大數據平臺，以及人像、視頻、OCR、語義分析等210多項AI能力在內的解決方案，針對城市治理的各個痛點延伸出了智能安防、智能交通、智能應急、智慧城管等等，精準找到了人工智能與城市治理的融合點。
事實也證明，人工智能的落地應用開始成為云計算的新增長引擎。
Canalys和 Synergy Research兩大國際機構經過市場調研后一致認為：百度智能云在中國公有云市場中排名第四，穩居第一陣營。以AI服務能力作為跳板的百度智能云，成了國內增長最快的云服務商。
03 打造AI時代的“T型車”
每每提及工業化的時候，福特在1908年打造的“T型車”往往是出鏡率最高的案例。福特并不是汽車的發明者，但開創了革命性的流水裝配線，讓汽車生產徹底告別了個體手工制作，進而開創了現代汽車工業。
人工智能的工業化似乎有著同樣的邏輯，幾乎所有的人工智能企業、云計算廠商都能給出人工智能落地的案例，可如何達到規模化應用的程度，還需要打造出AI時代的工業體系。嘗到了甜頭的百度智能云，也開始轉身成為AI工業化的領跑者。
比如在剛剛結束的ABC SUMMIT 2019百度云智峰會上，圍繞“人工智能工業化”的使命，百度智能云給出了自己的“T型車”：
首先，“智能工業化公式”定義了智能時代的新標準。
百度副總裁、智能云事業群組總經理尹世明首次提出了“人工智能工業化公式”，并從智能計算、智能應用、智能生態三個方面描繪了AI工業化的新形態：智能計算代表著生產力，智能應用承載著自動化的需求，而智能生態滿足了AI落地應用的協同共享。
可以給出的解釋是，智能計算是智能應用的基礎，兩者有著相互驅動的作用，智能計算能促進智能應用更好的發展，智能應用的發展又反過來推動智能計算的更新。此外人工智能想要在工業中的規模化應用，離不開生態上的協同進步，只有妥善解決生產力、自動化和協同共享的關系，AI工業化才有可能呈現指數級增長。
其次，智能計算全景圖打通了AI工業化的新路徑。
人工智能工業化的前提是架構化，在ABC+X架構的基礎上，百度智能云進一步推出了智能計算全景圖：它擁有一個基礎核心，六大工程平臺及三套實踐方法論，成為AI工業化的智能基礎。
有如李彥宏在重慶智博會上的發言：“人工智能不再講究酷炫，而是要講究如何扎扎實實地推進和落地。”智能計算全景圖所提供的，正是各行各業將人工智能工業化應用的“動力工廠”，企業可以在ABC+X的架構下將現有系統和應用上云，可以調用各類智能API實現業務的智能化，還可以在借助百度在實踐中探索出的經驗和方法論。
截止到目前，百度智能云已經和央視網、精研科技、Dell、國家電網、吉諾汽車等在智能媒體、智能質檢、智能服務、智能救援等方面展開了一系列的賦能合作，AI的工業化應用已經初見成效。同時在百度產業智能聯盟、百度產業智能聯盟引領者計劃等智能化生態圈的推動下，人工智能技術正以肉眼可見的速度在工業領域加速滲透。
04 寫在最后
人工智能不是龜兔賽跑，像百度這樣的領跑者早已成為人工智能走向工業化的中堅力量，也是智能化過程中最大的受益者。
或許還需要思考這樣一個問題，為何曾經在云計算上慢半拍的百度，反而成了AI工業化的集大成者。答案似乎也不難理解，作為互聯網時代的“水煤電”，云計算的競爭注定是一場馬拉松式的賽跑，AI+云的差異化布局、與生俱來的技術基因、扎實的行業應用乃至戰略上的長遠性，都是百度智能云釋放后勁的利好因素。
可以斷定的是，人工智能的工業化應用才剛剛起步，對于云計算市場格局的影響也剛剛浮出水面。
作者 | Alter 公眾號 | Alter聊IT
作者系獨立撰稿人，微信號imhefei
鈦媒體2018十大作者
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百家號千分好文出彩創作者
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