誰能撐起百度的“錢袋子”？

　　投稿來源：藍洞商業(yè)

　　生存還是毀滅，這是個問題。如果再加上“人工智能之于人類”這個前提，答案更加難以琢磨。

　　但在李彥宏眼里，毀滅?不存在的。人工智能會讓人“永生”，未來每一個普通人都可以做到精神永存、靈魂永存。

　　是的，你當(dāng)然沒有看錯。這看似一個玄學(xué)論斷，但其解釋其實很理工男。

　　“每一個人說的每一句話、干的每一件事，甚至你的記憶、你的情感、你的意識等都可以數(shù)字化地存儲，放在網(wǎng)盤或其他云端，你的思維方式可以被機器學(xué)習(xí)出來，遇到新問題，通過技術(shù)進行現(xiàn)實還原，就可以與后人進行跨越時空的對話。”

　　把人工智能放在商業(yè)領(lǐng)域，對于在移動時代走過彎路的百度來說，是一個不可錯失的機會。幾年前，李彥宏就說，希望未來百度是一家人工智能公司，而不是互聯(lián)網(wǎng)公司。

　　為了加速百度AI產(chǎn)業(yè)智能商業(yè)化落地，過去的一年多，李彥宏在戰(zhàn)略、組織、人事方面幾番調(diào)整。

　　2018年12月，智能云事業(yè)部(ACU)升級為智能云事業(yè)群組(ACG)，同時承載AI to B和云業(yè)務(wù)的發(fā)展。2019年5月，王海峰晉升百度CTO;9月百度智能云與CTO體系融合，百度智能云團隊向王海峰匯報。

　　在王海峰看來，人工智能技術(shù)發(fā)展日趨成熟，呈現(xiàn)出很強的通用性，以及標(biāo)準(zhǔn)化、自動化和模塊化的工業(yè)大生產(chǎn)特征，具備了深入賦能各行各業(yè)的能力。人工智能會像機械技術(shù)、電氣技術(shù)一樣，持續(xù)滲透和變革人們生產(chǎn)生活的方方面面，人工智能正在成為科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力量。

　　2020年5月18日，王海峰公布百度智能云新的業(yè)務(wù)架構(gòu)，包括三層：底層的百度大腦，通用的基礎(chǔ)云平臺、AI中臺、知識中臺等中間層，面向各行業(yè)的智能應(yīng)用和解決方案。百度智能云的戰(zhàn)略是以云計算為基礎(chǔ)，以人工智能為抓手，重點布局智慧金融、智能客服、智慧醫(yī)療、智慧城市四大賽道。

　　20歲的百度能否抓住機會?

　　走過彎路

　　2017年前后，百度發(fā)現(xiàn)在搜索與百度商業(yè)系統(tǒng)內(nèi)積累的AI技術(shù)，比如機器視覺、語音、自然語言處理等在其他行業(yè)有了點狀應(yīng)用，AI有可能大規(guī)模“賣錢”。

　　基于自身積累，百度將AI與云結(jié)合，通過云輸出AI能力，這也是其與阿里云、騰訊云等對手的最大差別。

　　李碩是百度智能云副總經(jīng)理、智慧金融事業(yè)部總經(jīng)理，在他的印象中，2017年幾乎沒怎么在辦公室呆過，不是在研究行業(yè)的路上，就是跟不同企業(yè)聊如何看待AI、怎么讓AI落地。

　　“不得不承認，當(dāng)時大家對人工智能真正關(guān)心的，是新技術(shù)能否解決業(yè)務(wù)中的問題。”李碩向「藍洞商業(yè)」回憶。

　　甚至對于AI以及產(chǎn)業(yè)化，百度內(nèi)部也有不同聲音：上世紀90年代，人工智能有過低潮期，這一輪能持續(xù)多久，會不會再次陷入低谷?百度AI產(chǎn)業(yè)化應(yīng)該從哪里入手?做什么?不做什么?

　　李碩坦承，當(dāng)時沒有精確的規(guī)劃，哪一步該往哪里走更需要隨機應(yīng)變。他跟李彥宏長談過一次，不確定性很大，也做了一些預(yù)判，李彥宏態(tài)度明確，“大膽嘗試”。

　　百度也確實走過不少彎路。

　　2017年年初，百度落地機器人語音對話技術(shù)，在企業(yè)的呼叫中心有呼入、呼出兩大類。經(jīng)過分析，百度認為，呼入是服務(wù)類場景，呼出是營銷類場景，任何一家企業(yè)都渴望獲得更多客戶，呼出一定比呼入更有市場空間。

　　中國聯(lián)通，是百度智能云的第一個標(biāo)桿大客戶。為了落地機器人語音服務(wù)，百度工程師趕到聯(lián)通天津呼叫中心，駐場一個多月。白天與聯(lián)通話務(wù)人員一起工作，晚上住快捷酒店，最后愣是成了酒店的白金卡會員。

　　時間長了，百度工程師發(fā)現(xiàn)，呼出相對復(fù)雜，基礎(chǔ)條件不具備，一些場景無法落地。呼入客戶需求和痛點明顯，比如高峰期或者話務(wù)人員下班后，電話很難打通，很多問題和訴求也類似，更利于機器代替人工。

　　此外，在一些企業(yè)的呼出場景中，打出的電話有可能是騷擾，甚至詐騙。

　　2017年秋天，百度決定暫時停掉呼出，只做呼入。內(nèi)部有人反對，呼出比呼入賺錢多，停掉就可能失去一個巨大的行業(yè)機會。李碩也糾結(jié)過，最后下定決心，暫時不碰呼出。如今回頭看，這不失為一個明智的選擇，呼出經(jīng)歷了行業(yè)亂象，目前該領(lǐng)域的監(jiān)管越來越嚴格。

　　在與中國聯(lián)通的合作中，李碩也得出了AI落地的方法論。聯(lián)通每年在客服方面的投入就有幾十億，2017年雙方第一期合作的目標(biāo)是，機器代替17%的人工客服，這就能為聯(lián)通省去很大規(guī)模的投入。

　　“后面很多行業(yè)，我們都在復(fù)用這個規(guī)律，我們的人工智能跟一個行業(yè)、一個客戶第一次接觸時，一定要找出他價值可測算的業(yè)務(wù)部門去做落地，不能在空中飄著、漫無邊際地去談。”李碩總結(jié)，這個價值范式就是，構(gòu)建其信息化的基礎(chǔ)上，去解決客戶的某一個問題，最終跟他的KPI或者某項經(jīng)營項指標(biāo)掛鉤，尋找可落地場景。通過這個標(biāo)準(zhǔn)，也可以判斷出哪些沒有價值。

　　此后，百度AI用這個方法進入互聯(lián)網(wǎng)、金融、工業(yè)、安防等領(lǐng)域。百度也不斷豐富AI商業(yè)化落地標(biāo)準(zhǔn)：要有好的前景，有商業(yè)模式，還要有產(chǎn)品，最后看賬期，只有同時具備這四個條件，才是可持續(xù)的生意。

　　2018年4月，百度的智慧醫(yī)療平臺靈醫(yī)智慧上線。百度智能云副總經(jīng)理、智慧醫(yī)療事業(yè)部總經(jīng)理黃艷解釋，靈醫(yī)智慧圍繞篩查、診療、管理三個主要的醫(yī)療環(huán)節(jié)，推出一體化的解決方案。

　　“基于多模態(tài)的醫(yī)療AI中臺和專業(yè)、權(quán)威的醫(yī)療知識中臺，構(gòu)建了一系列的智慧醫(yī)療的產(chǎn)品和應(yīng)用。包括眼底篩查產(chǎn)品、新冠肺炎篩查產(chǎn)品、臨床輔助決策產(chǎn)品、合理用藥產(chǎn)品、病案質(zhì)控產(chǎn)品以及慢病管理產(chǎn)品等。”黃艷補充道。

　　面對城市治理，百度發(fā)布“智能城市解決方案”。在智慧城管應(yīng)用中，依托百度AI中臺，實現(xiàn)城市環(huán)境下多模態(tài)、多場景下的知識能力。一方面通過對攝像頭、無人機、遙感衛(wèi)星、手持終端等多種類型的前端設(shè)備進行適配;另一方面，支持人臉、人體、車輛、城市事件等語義理解。

　　據(jù)百度副總裁、智能云智慧城市事業(yè)部總經(jīng)理劉雅雯介紹，百度智慧城市參與了北京市海淀區(qū)的“城市大腦”建設(shè)。比如在渣土車綜合治理中，實現(xiàn)對渣土車精準(zhǔn)識別，每天處理100萬張過車數(shù)據(jù)，高峰時期發(fā)現(xiàn)渣土車9000多輛，識別準(zhǔn)確率95% 以上。

　　同時，借助深度學(xué)習(xí)算法，針對渣土車行駛軌跡進行預(yù)測分析，準(zhǔn)確率超過60%，全面提升渣土車管理能力，有效解決渣土環(huán)境污染問題。

　　并非“你死我活”

　　BAT轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，都在打AI這張牌，商湯、云從、曠視、依圖則被稱為“AI四小龍”，競爭不可謂不激烈。

　　在李碩看來，還遠未到“你死我活”的階段，都在往前走。但他也承認，金融是競爭比較激烈的行業(yè)。比如，一個常見的競爭策略是，BAT某家廠商在自己擅長的領(lǐng)域出手時，另外兩家大概率會進行戰(zhàn)術(shù)騷擾。

　　價格戰(zhàn)也很常見，報價0.1元這樣的極端案列不止一次出現(xiàn)。

　　李碩也打過這張牌，截至目前只有一次。

　　當(dāng)時多少有點無奈，百度拿下一個項目，客戶手中還有關(guān)系密切的另一個項目，如果也能到手，兩個項目一個AI底座，后期會很順暢。但招投標(biāo)環(huán)節(jié)，對手可能出0.1元，不效仿就會落標(biāo)，前一個項目也會受影響。

　　“那時候只能說，這事我們0.1元干了。”李碩強調(diào)，人工智能領(lǐng)域還是要堅守底線，底線就是人工智能給客戶帶來價值，而不是產(chǎn)品沒有價值，拿0.1元去強調(diào)它的價值。

　　即便競爭激烈，李碩相信百度在金融行業(yè)更具優(yōu)勢。越來越多的公司向C端用戶提供金融產(chǎn)品，尤其阿里與騰訊的移動支付讓金融機構(gòu)很焦慮，百度在支付領(lǐng)域不和金融機構(gòu)搶生意，堅持技術(shù)賦能合作，一些股份制銀行、城商行很歡迎，合作持續(xù)深入。

　　在更多行業(yè)，似乎很難看出巨頭AI能力的差別，他們都標(biāo)榜具備從芯片、算法、算力到數(shù)據(jù)等多方面的AI能力。阿里有達摩院，騰訊有AI Lab、優(yōu)圖、WeChat AI等三大人工智能實驗室。

　　百度集團副總裁、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程實驗室副主任吳甜向「藍洞商業(yè)」坦言，現(xiàn)在基礎(chǔ)AI的算法門檻已經(jīng)大幅降低，基于深度學(xué)習(xí)框架和或者平臺把自己的一些算法構(gòu)建出來變得容易很多。百度AI核心競爭力與壁壘主要表現(xiàn)在核心技術(shù)積累、持續(xù)應(yīng)用打磨、多技術(shù)融合創(chuàng)新等方面。

　　在多技術(shù)融合創(chuàng)新方面，比如百度“數(shù)字人”可以播新聞、當(dāng)客服、報天氣，這背后是綜合的AI技術(shù)方案，包括語音識別、語音合成、視覺理解與合成、自然語言處理等技術(shù)，生成的面部表情需自然，同時唇形跟語言要匹配，包括手勢、動作等要協(xié)調(diào)，配合合適的語言內(nèi)容。

　　百度大腦已經(jīng)成為軟硬一體的AI大生產(chǎn)平臺，包含算力和數(shù)據(jù)平臺、AI基礎(chǔ)底座深度學(xué)習(xí)平臺、通用AI能力，面向場景的定制訓(xùn)練平臺，便于終端使用的部署與集成平臺，加上AI安全的保駕護航，打通了AI產(chǎn)業(yè)化的全部流程。

　　“百度大腦2010年就初具雛形，百度AI具備系統(tǒng)性的技術(shù)優(yōu)勢。”吳甜補充道。

　　百度深度學(xué)習(xí)平臺飛槳(PaddlePaddle)亦值得關(guān)注。2013年，百度開始研發(fā)飛槳，三年后面向開發(fā)者開源，2018年升級為開源深度學(xué)習(xí)平臺。

　　深度學(xué)習(xí)框架是智能時代的操作系統(tǒng)。在全球范圍內(nèi)，更有影響力的深度學(xué)習(xí)框架是谷歌的TensorFlow與Facebook的PyTorch。

　　吳甜解釋，深度學(xué)習(xí)框架的定位是底層基礎(chǔ)軟件，就像OS，可以將之理解為智能時代的操作系統(tǒng)。深度學(xué)習(xí)框架和平臺向下連接硬件，向上承接應(yīng)用，幫助開發(fā)者便捷、快速訓(xùn)練出適用的AI模型，最終用在各個AI業(yè)務(wù)場景當(dāng)中。更重要的是，圍繞深度學(xué)習(xí)框架會形成共生共贏的AI生態(tài)，對比當(dāng)年實力強大的Wintel聯(lián)盟，就可想象其價值。

　　在吳甜看來，TensorFlow和PyTorch面向開源生態(tài)的建設(shè)時間更早，在開發(fā)者尤其研究者當(dāng)中有更大影響力。飛槳多年積累下來，已形成一些特色與領(lǐng)先技術(shù)優(yōu)勢，會持續(xù)建設(shè)開發(fā)者生態(tài)，致力于更好地支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

　　不能只學(xué)皮毛

　　百度智能云新業(yè)務(wù)架構(gòu)下的AI中臺與知識中臺正在加速百度AI商業(yè)化落地。

　　王海峰認為，產(chǎn)業(yè)正在進行智能化升級，企業(yè)需要AI實現(xiàn)智能化，同時AI必須與企業(yè)應(yīng)用場景深度結(jié)合，才能更好滿足企業(yè)需求。但現(xiàn)階段大多數(shù)企業(yè)缺乏AI基礎(chǔ)能力和支撐AI開發(fā)及應(yīng)用的平臺。

　　百度AI中臺的核心能力包括AI能力引擎和AI開發(fā)平臺，可以幫助企業(yè)建設(shè)AI開發(fā)和應(yīng)用的自主能力，集約化管理企業(yè)AI能力和資源，統(tǒng)籌規(guī)劃企業(yè)智能化升級版圖。

　　國網(wǎng)山東省電力公司基于百度的BML機器學(xué)習(xí)平臺構(gòu)建自己的AI中臺，實現(xiàn)快速業(yè)務(wù)應(yīng)用。比如通過借助AI中臺搭建的輸電通道可視化平臺，實現(xiàn)戶外各種復(fù)雜場景下的安全巡檢。在運行場景中，應(yīng)用AI人臉識別，實現(xiàn)進廳識別、刷臉辦電等功能。

　　百度知識中臺基于百度多年積累的知識圖譜、自然語言處理、多模態(tài)語義理解、智能搜索等AI核心技術(shù)，是一個全周期、智能化的企業(yè)知識賦能平臺。

　　在底層對接各種不同來源和形式的數(shù)據(jù)，上層支撐不同業(yè)務(wù)場景。知識中臺面向企業(yè)的智能應(yīng)用包括智能知識庫、行業(yè)知識圖譜以及企業(yè)搜索、智能推薦、智能問答、知識推送等。百度與浦發(fā)銀行聯(lián)合推出的“金融數(shù)字人”，背后便有知識中臺的作用。

　　目前，AI在互聯(lián)網(wǎng)、金融、零售等行業(yè)逐漸落地，工業(yè)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域也在持續(xù)摸索。

　　吳甜分析，AI產(chǎn)業(yè)化的問題，一開始在于相互不理解。經(jīng)過幾年探索，有了一些改善，但AI在整個產(chǎn)業(yè)中的滲透率并不高，甚至大量行業(yè)的滲透率很低，AI 落地的廣度和深度還有待提升。

　　主要表現(xiàn)在四個方面：第一，AI有大量技術(shù)積累，技術(shù)棧本身深且廣，面對具體行業(yè)會遇到各種各樣的問題，以多技術(shù)深度融合的方式對接不同場景需求，才能更好地解決實際問題，這需要不短時間的沉淀積累。第二，既懂AI算法又懂行業(yè)應(yīng)用的復(fù)合型人才短缺，或者從這個角度看問題的意識與能力還需要大力加強。第三，AI技術(shù)落地整個鏈條比較長，需要打通生態(tài)鏈，比如從數(shù)據(jù)、硬件、技術(shù)到系統(tǒng)集成，這不是某一家企業(yè)可以完成的，需要社會精細化分工，逐漸磨合。第四，數(shù)據(jù)與產(chǎn)業(yè)安全問題需要加速解決。尤其在金融等行業(yè)，涉及大量個人隱私數(shù)據(jù)，與公共安全相關(guān)的機構(gòu)、企業(yè)等數(shù)字化、智能化的程度還沒有達到最完美的狀態(tài)，而且數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出分散性、地域性等，這在一定程度上影響AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺作用的進一步發(fā)揮。

　　另外，對于包括百度在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭來說，長期以來更懂C端用戶，AI產(chǎn)業(yè)化落地中，相對傳統(tǒng)IT廠商，流程化管理不足。

　　很多To B企業(yè)將華為的“鐵三角”奉為圭臬。任正非曾這樣描述：一是讓聽得見炮聲的人來決策;二是以客戶經(jīng)理、解決方案專家、交付專家組成的工作小組，形成面向客戶的“鐵三角”作戰(zhàn)單元;三是一線的作戰(zhàn)，要從客戶經(jīng)理的單兵作戰(zhàn)轉(zhuǎn)變?yōu)樾�團隊作戰(zhàn)。

　　李碩直言，他團隊的很多人才是從華為、IBM和埃森哲等加入的，他們確實在向華為學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)在商務(wù)和交付層面，做到像傳統(tǒng)IT公司一樣可靠。不過，不能邯鄲學(xué)步，只學(xué)皮毛，對應(yīng)華為鐵三角，李碩推崇雙輪驅(qū)動。

　　一方面，面對市場機會，銷售和解決方案團隊可以驅(qū)動產(chǎn)品技術(shù)團隊。此前，百度沒有商務(wù)驅(qū)動的基因，都是產(chǎn)品技術(shù)驅(qū)動。但是，規(guī)則也很清楚，商務(wù)驅(qū)動的商務(wù)就要負責(zé)，從頭跟到尾，保證產(chǎn)品的成熟、交付。

　　另一種就是產(chǎn)品驅(qū)動，尤其是在人工智能領(lǐng)域，普通銷售比較難理解人工智能在哪里能產(chǎn)生價值、哪里不能。比如在工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域，起初都是李碩帶著產(chǎn)品經(jīng)理說服客戶嘗試的。

　　李碩認為，AI產(chǎn)業(yè)化過程中不能采用鐵三角決策的原因在于，面對很多不確定性場景和風(fēng)險，三個職能角色很容易2︰1投票否掉一個機會。他更鼓勵團隊敢于擔(dān)當(dāng)，要么做銷售與解決方案的擔(dān)當(dāng)，要么做產(chǎn)品技術(shù)的擔(dān)當(dāng)，雙方爭執(zhí)不下時，有一個人拍桌子說這事兒我干了，這樣可以往前走得更快。

　　目前，百度方面不愿意透露AI產(chǎn)業(yè)化的收入規(guī)模，但從其財報中也可窺得一斑，其AI與云很難完全割裂。2019年3月，百度在2018年第四季度財報中，首次單獨曬出云業(yè)務(wù)成績單，該季營收11億元，是2017年同期的兩倍多。2018年，百度云位列國內(nèi)公有云第五名，2019年第一季度成為第四。

　　王海峰認為，人工智能正將人類社會帶入智能時代。移動互聯(lián)網(wǎng)之后，百度正在經(jīng)受一個新命題的考驗。