進擊的百度AI：人工智能迎來商業化破局點
5月20日的“Wave Summit 2020”深度學習開發者峰會上，百度CTO王海峰在演講中提到：“時代契機為飛槳的發展提供了最好的機遇，產業智能化浪潮興起、AI基礎設施建設加快推進，飛槳將以更敏捷的腳步加速產業智能化進程。”
這樣的觀點外界可能并不陌生，一年前的首屆WAVE SUMMIT峰會上，王海峰就曾以“智能時代的操作系統”的說法向外界闡述深度學習平臺的價值，作為上承各種業務模型、行業應用，下接芯片、大型計算機系統的核心環節，深度學習平臺在產業鏈中的重要性，絕不亞于AI芯片。
與去年有所不同的是，王海峰在演講中不只點明深度學習平臺的價值，還為飛槳在產業智能化和新基建的浪潮中，劃定了坐標系。聯想到5月18日百度云智峰會上亮相的新戰略和新架構，百度AI全面開放賦能以及加速產業智能化升級，將人工智能輸送到千行萬業的思路，不可謂不清晰。
當王海峰為飛槳深度學習平臺劃定了坐標系，是否預示著百度AI已經全面吹響推動人工智能進入工業大生產階段、推動產業智能化再掀新浪潮的號角？
01 看得見的“新動能”
在回答這個問題之前，不妨先來思考另外一個問題：為何是這個時間點？
百度AI在抗疫過程中的表現，可能是第一個視角。
百度飛槳在疫情期間與北京地鐵合作開展了AI口罩檢測項目，需要對地鐵站中的客流進行實時監控，準確對未戴口罩和錯誤佩戴口罩的乘客進行識別。在這場爭分奪秒的“戰斗”中，項目組僅用了3天時間就完成了第一版部署，7天時間內進行了兩次模型升級、三次現場部署調試、多次策略優化。
盡管疫情期間地鐵人流過少，導致訓練樣本嚴重不足且乘客口罩品類顏色不一的情況下，百度在一周時間內部署上線的項目還是交出了一份滿意的成績單：如果有發現未佩戴口罩的乘客，AI會自動紅框標出并提醒工作人員，對于露出鼻子等佩戴不規范的情況，也能準確進行識別提示。
其實類似的應用案例在疫情期間還有很多，也讓百度看到一種可能：人工智能已經可以讓人們從重復、低效、繁重的腦力工作中解放出來，正在改變社會的分工邏輯和協作機制，而且應用的場景可謂相當廣泛，涵蓋工業、農業、交通、制造業等等。
AI之于百度自身的增長動能，無疑是另一個視角。
即便疫情為宏觀經濟制造了諸多挑戰，百度仍然保持了穩健的增長：在剛剛公布的2020年，第一季度財報中，營收高達225億元，歸屬百度的凈利潤達到31億元，同比增長219%。而百度之所以在不確定的大環境中保持增長態勢，AI扮演了不可或缺的角色。
一個直接的例子，語音、圖像、人臉識別、NLP、知識圖譜等百度大腦核心AI技術，已經在搜索、信息流、百度APP、輸入法、百度地圖、小度等產品中全面鋪開，激發出的能量在百度第一季度的業務表現中可見一斑：
在NLP、知識圖譜等AI技術的助力下，百度APP的搜索結果首條滿足率已經達到60%，同時AI也在推動產品體驗的日升，百度APP的日活達到2.22億，信息流的用戶時長同比增長 51%；憑借語音交互上的優勢，小度助手在小度第一方設備上的語音交互次數達到33億次，較去年同期增長近5倍……
資本市場也對百度的新動能投出了贊成票，財報發布后百度股價盤后股價大漲10.14%。也就是說，等待人工智能的不僅是巨大的落地場景，還有實實在在的增長紅利，以及行業上下游的青睞。
02 可復制的“新引擎”
并非是所有企業都如百度這般“幸運”，以至于在疫情沖擊下上演了倉皇失措的一幕。
比如不少工業企業在疫情高峰時被迫停工，一些企業雖然看到了人工智能的紅利，積極嘗試進行智能化轉型，卻發現在人臉識別、計算機視覺、自然語言理解等AI前沿技術領域的沉淀幾乎為零，不得不積極組織一批研發人員進行遠程教育。
也有一些企業進行過智能化轉型的嘗試，但缺少統一的開發應用平臺，不同的業務部門各自為戰，人為制造了一個又一個“煙囪”，加上缺少統一的標準和服務接口，基礎資源被分散管理并且不易集成，仍處于“頭痛醫頭，腳痛醫腳”的階段。
對于這樣的行業現狀，百度顯然有著深刻洞察，甚至說對市場期待度的理解要勝于任何一家同體量的科技巨頭。
按照百度飛槳披露的最新數據：累計開發者數量達到194萬，服務企業數量8.4萬家，基于飛槳平臺產生了23.3萬模型，覆蓋通信、電力、城市管理、民生、工業、農業、林業、公益等眾多行業或場景。
就像業內流傳的一個比喻：AI的落地應用可以比作為炒一道菜，數據是肉和蔬菜，深度學習框架就是炒菜的鍋和鏟子。194萬開發者、8.4萬家企業恰恰印證了外界對于“鍋和鏟子”的需求，23.3萬模型也佐證了有了“鍋和鏟子”后的神奇反應。
不過百度的思考并沒有局限于此，如果想讓人工智能加速走進各行各業，僅僅提供炒菜的鍋和鏟子儼然是不夠的。如何讓百度煥發出新動能的“引擎”規模化的復制給所有的合作伙伴，為企業提供了一套現代化的中央廚房，大抵就是百度AI的新使命。
與之對應的就是百度AI體系一連串的動作：
百度智能云確定了 “以云計算為基礎，以人工智能為抓手，聚焦重要賽道”的新戰略，以人工智能、大數據、區塊鏈、物聯網構成了新的業務基礎。同時為了更好的執行新戰略，百度智能云給出了新的業務架構，基礎的云計算結合AI中臺、知識中臺、大數據等等，通過智能應用和解決方案為各行各業賦能。
百度飛槳也升級了產品架構，推出了基于飛槳開源平臺的企業版，針對企業級需求增強了相應特性，包括更全面和強大的功能、更易用的可視化界面，預置更豐富的場景模型，更強化的安全權限管理等等。目的正是幫助企業構建屬于自己的AI中臺，繼而加速企業智能化升級的進程。
持續降低AI開發門檻，縮短產業升級轉型周期，大抵就是百度推動人工智能進入工業大生產的方法論。
03 商業化的“破局點”
有了新動能擰成的“人和”，有了新引擎打造的“地利”，產業智能化的密集爆發和人工智能的商業化破局，似乎只剩下了“天時”。
2020年4月份的時候，國家發改委對“新基建”進行了權威解讀：“將打造以技術創新為驅動，以信息網絡為基礎，面向高質量發展需要，提供數字轉型、智能升級、融合創新等服務的基礎設施體系。”人工智能技術既是新技術基礎設施的重要組成，也是融合基礎設施和創新基礎設施的底層支撐。
對于人工智能賽道的玩家而言，“新基建”是個不折不扣的好消息。只需要對比鐵路、公路、橋梁等“老基建”在過去20年經濟發展中留下的深刻烙印，就不難理解“新基建”的時代價值：中國經濟正站在歷史的十字路口，在經濟下行壓力加大的局面下，“新基建”預示著中國經濟正在資源消耗型，轉向技術創新驅動的新階段。
也就不難理解百度AI一連串積極動作推動產業智能化升級的題中之意，以及在人工智能商業化層面的野心。畢竟人工智能當下的市場機遇和挑戰，和2002年前后的互聯網不乏相似之處。
1994年互聯網越過長城進入中國，1997年前后引發了一輪前所未有的創業浪潮，然后是互聯網泡沫的破碎。彼時也有不少人將互聯網打入深淵，卻低估了基礎設施逐步完善后的必然趨勢：一根根網線被引入中國的普通家庭，互聯網在極短時間內迅速復蘇，騰訊、百度、阿里巴巴等巨頭，均是在互聯網泡沫破裂后破殼崛起的企業。
人工智能的商業軌跡幾乎照搬了互聯網。
大約從2016年開始，人工智能進入到技術大爆發的一年，無數家人工智能創業公司在這之后成立，谷歌、百度、亞馬遜、阿里等巨頭也全面向AI轉向。只是在幾年的高速擴張之后，人工智能也陷入了商業化的“困境”，同樣經歷了對新技術的瘋狂，到唱衰商業變現能力的“過山車”。
不同的是，相較于互聯網泡沫破裂時的慌亂和迷茫，人們對人工智能的商業化軌跡有了清醒的認識：一旦基礎設施的短板被補齊，人工智能進入商業化加速起航的新征程，幾乎是可以預見的結果。
某種程度上說，傳統企業進行智能化轉型的急切、百度AI加速產業智能化進程的雄心、“新基建”按下的快進鍵，何嘗不是人工智能迎來商業化破局點的信號呢？
04 寫在最后
作為中國人工智能行業的“頭雁”，無論是技術布道還是商業化探索，百度AI都是行業的航行燈，這一次注定也不會例外。
讓人好奇的是，除了拉動百度核心業務和AI新業務的增長，當百度的“新引擎”走進千行萬業，進一步促進AI技術平權的時候，還將催生出什么樣的新應用、新產業？至少可以確定的是，2000年前后的觀察者們沒能料到新興技術創造的萬億市場，也不曾設想科技對經濟結構和生活方式的改變。
在人工智能的商業拐點面前，或許我們也是想象力匱乏的“前浪”。
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