领跑“AI工业化”,百度智能云走对了哪几步?
2019-08-29 19:39:32
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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

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入驻虎嗅、创业邦、界面等50余家科技媒体

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