领跑“AI工业化”，百度智能云走对了哪几步？

人们对人工智能的认知，正在以年为单位的时间尺度里刷新。

2016年，alphago和李世石的围棋大战，掀开了深度学习的神秘面纱，彼时人们还乐于探讨人工智能有多炫酷；

2017年，神经元网络、开源框架、智能大脑等往常听起来有些绕口的术语，悄然成了风靡大街小巷的流行词；

2018年，被定义为人工智能和产业结合的元年，语音识别、人脸识别等技术以产品化的形式走进了千家万户；

到了2019年，人工智能终于到了兑现红利的阶段，开始寻求规模化应用和可统计的成效，人工智能不仅要“落地”，还要能“听响”。而在所有的助推力量中，百度不失为国内最重要的执牛耳者，特别是百度智能云首次提出的“智能工业化公式”，正在加速人工智能进入工业化的进程。

01 云计算进入换挡期

不同于商汤科技、科大讯飞等ai落地的呐喊者，百度智能云扮演的角色更加多元，既是中国人工智能落地应用的旗手，也肩负着人工智能工业化的顶层设计，同时头部云计算服务商的身份，又在某种程度上左右了ai在产业互联网的话语权。

作为百度ai to b业务的重要承载者和输出者，百度智能云之所以确立“ai+云”的战略定位，除了百度与生俱来的技术基因，也离不开云计算本身的微妙变化。

按照第三方机构canalys连续几个季度中和云计算相关的报告，云计算增速的放缓已是不争的事实，比如2018年云计算的市场规模达到804亿美金，同比增长高达46.5%，但到了2019年第二季度，这个数字已经变为37.6%。以至于ibm的市场份额开始收缩，从去年的4.7%下降到了3.8%。

国内市场也不例外，参考金融时报对中国云计算市场的预测：到2023年的时候，中国云计算市场规模在2500亿元左右，但增速也会由高峰的40%左右回调至20%。仅以2019年以来的市场表现为例，只有百度智能云、腾讯云等少数玩家仍然保持三位数的增长外，大多数云厂商告别了高增速，即便是阿里云，在今年第一季度的同比增长只有77%。

经过了近十年的高速增长后，云计算行业已经进入到了换挡期，诸如弹性计算、按需付费等传统优势逐渐失效，云计算市场需要新的驱动引擎。

可以借鉴微软英国公司首席技术官michael wignall的观点：“今年我与客户、合作伙伴和公共部门的对话主要围绕一个主题——如何最大限度地利用云计算带来的人工智能机遇。”言外之意，人工智能正成为云计算市场竞争的机会点。

比微软更早意识到这一点，而且行动最为果决的，可能是国内的百度智能云。可以找到的理由是，百度智能云对智能化时代有着清晰的认识：2019年之前是人工智能的基础建设，2019年到2025年将是人工智能的工业化，2025年后会迎来全面人工智能时代。

在云计算进入换挡期之前，百度智能云已经开始提前布局。

02 抢跑的百度智能云

从百度春晚红包的“幕后功臣”，到百度ai开发者大会的“压轴主角”，再到持续稳坐中国云厂商第一阵营的“江湖地位”，百度智能云已然成为国内云计算市场不可小觑的一股力量。同时百度智能云还有另外一个身份，即ai工业化大势的抢跑者。

2015年才正式开放运营的百度智能云，比阿里云迟到了6年，比腾讯云晚了5年，但并不意味着百度智能云是一个落伍者。早在2016年的时候，百度智能云就提出了“abc三位一体”的说法，在业内尚处于公有云、私有云、混合云不断“混战”的局面下，用“最全面最落地的a+最开放最安全的b+持续领先的c”确立了差异化的定位。

如果从时间上来看，云计算普及之初留给企业的选择题在于“是否上云”，先入者有幸抓住了时间上的红利；后来越来越多企业开始拥抱云计算，“部分业务上云”逐渐成为主流趋势，持续不断的价格战又让云计算沦为一场规模游戏；可当全面上云的拐点临近，云计算则重回技术路线，一个典型的标志就是：人工智能开始成为企业上云的主导因素。

在这样的背景下，和ai捆绑最紧的百度智能云表现出了出了十足的后劲。仅以时下热议的城市治理为例，百度智能云推出了涵盖计算、存储、网络等传统基础架构和分布式、深度学习一体机等创新基础架构，关系网络、位置轨迹、分析引擎的大数据平台，以及人像、视频、ocr、语义分析等210多项ai能力在内的解决方案，针对城市治理的各个痛点延伸出了智能安防、智能交通、智能应急、智慧城管等等，精准找到了人工智能与城市治理的融合点。

事实也证明，人工智能的落地应用开始成为云计算的新增长引擎。

canalys和 synergy research两大国际机构经过市场调研后一致认为：百度智能云在中国公有云市场中排名第四，稳居第一阵营。以ai服务能力作为跳板的百度智能云，成了国内增长最快的云服务商。

03 打造ai时代的“t型车”

每每提及工业化的时候，福特在1908年打造的“t型车”往往是出镜率最高的案例。福特并不是汽车的发明者，但开创了革命性的流水装配线，让汽车生产彻底告别了个体手工制作，进而开创了现代汽车工业。

人工智能的工业化似乎有着同样的逻辑，几乎所有的人工智能企业、云计算厂商都能给出人工智能落地的案例，可如何达到规模化应用的程度，还需要打造出ai时代的工业体系。尝到了甜头的百度智能云，也开始转身成为ai工业化的领跑者。

比如在刚刚结束的abc summit 2019百度云智峰会上，围绕“人工智能工业化”的使命，百度智能云给出了自己的“t型车”：

首先，“智能工业化公式”定义了智能时代的新标准。

百度副总裁、智能云事业群组总经理尹世明首次提出了“人工智能工业化公式”，并从智能计算、智能应用、智能生态三个方面描绘了ai工业化的新形态：智能计算代表着生产力，智能应用承载着自动化的需求，而智能生态满足了ai落地应用的协同共享。

可以给出的解释是，智能计算是智能应用的基础，两者有着相互驱动的作用，智能计算能促进智能应用更好的发展，智能应用的发展又反过来推动智能计算的更新。此外人工智能想要在工业中的规模化应用，离不开生态上的协同进步，只有妥善解决生产力、自动化和协同共享的关系，ai工业化才有可能呈现指数级增长。

其次，智能计算全景图打通了ai工业化的新路径。

人工智能工业化的前提是架构化，在abc+x架构的基础上，百度智能云进一步推出了智能计算全景图：它拥有一个基础核心，六大工程平台及三套实践方法论，成为ai工业化的智能基础。

有如李彦宏在重庆智博会上的发言：“人工智能不再讲究酷炫，而是要讲究如何扎扎实实地推进和落地。”智能计算全景图所提供的，正是各行各业将人工智能工业化应用的“动力工厂”，企业可以在abc+x的架构下将现有系统和应用上云，可以调用各类智能api实现业务的智能化，还可以在借助百度在实践中探索出的经验和方法论。

截止到目前，百度智能云已经和央视网、精研科技、dell、国家电网、吉诺汽车等在智能媒体、智能质检、智能服务、智能救援等方面展开了一系列的赋能合作，ai的工业化应用已经初见成效。同时在百度产业智能联盟、百度产业智能联盟引领者计划等智能化生态圈的推动下，人工智能技术正以肉眼可见的速度在工业领域加速渗透。

04 写在最后

人工智能不是龟兔赛跑，像百度这样的领跑者早已成为人工智能走向工业化的中坚力量，也是智能化过程中最大的受益者。

或许还需要思考这样一个问题，为何曾经在云计算上慢半拍的百度，反而成了ai工业化的集大成者。答案似乎也不难理解，作为互联网时代的“水煤电”，云计算的竞争注定是一场马拉松式的赛跑，ai+云的差异化布局、与生俱来的技术基因、扎实的行业应用乃至战略上的长远性，都是百度智能云释放后劲的利好因素。

可以断定的是，人工智能的工业化应用才刚刚起步，对于云计算市场格局的影响也刚刚浮出水面。

作者 | alter 公众号 | alter聊it 作者系独立撰稿人，微信号imhefei