浪潮下的百度AI:业务增长的新动能,产业升级的新引擎

来源:A5专栏 时间:2020-05-21

5月20日的“Wave Summit 2020”深度学习开发者峰会上,百度CTO王海峰在演讲中提到:“时代契机为飞桨的发展提供了最好的机遇,产业智能化浪潮兴起、AI基础设施建设加快推进,飞桨将以更敏捷的脚步加速产业智能化进程。”

这样的观点外界可能并不陌生,一年前的首届WAVE SUMMIT峰会上,王海峰就曾以“智能时代的操作系统”的说法向外界阐述深度学习平台的价值,作为上承各种业务模型、行业应用,下接芯片、大型计算机系统的核心环节,深度学习平台在产业链中的重要性,绝不亚于AI芯片。

与去年有所不同的是,王海峰在演讲中不只点明深度学习平台的价值,还为飞桨在产业智能化和新基建的浪潮中,划定了坐标系。联想到5月18日百度云智峰会上亮相的新战略和新架构,百度AI全面开放赋能以及加速产业智能化升级,将人工智能输送到千行万业的思路,不可谓不清晰。

当王海峰为飞桨深度学习平台划定了坐标系,是否预示着百度AI已经全面吹响推动人工智能进入工业大生产阶段、推动产业智能化再掀新浪潮的号角?

01 看得见的“新动能”

在回答这个问题之前,不妨先来思考另外一个问题:为何是这个时间点?

百度AI在抗疫过程中的表现,可能是第一个视角。

百度飞桨在疫情期间与北京地铁合作开展了AI口罩检测项目,需要对地铁站中的客流进行实时监控,准确对未戴口罩和错误佩戴口罩的乘客进行识别。在这场争分夺秒的“战斗”中,项目组仅用了3天时间就完成了第一版部署,7天时间内进行了两次模型升级、三次现场部署调试、多次策略优化。

尽管疫情期间地铁人流过少,导致训练样本严重不足且乘客口罩品类颜色不一的情况下,百度在一周时间内部署上线的项目还是交出了一份满意的成绩单:如果有发现未佩戴口罩的乘客,AI会自动红框标出并提醒工作人员,对于露出鼻子等佩戴不规范的情况,也能准确进行识别提示。

其实类似的应用案例在疫情期间还有很多,也让百度看到一种可能:人工智能已经可以让人们从重复、低效、繁重的脑力工作中解放出来,正在改变社会的分工逻辑和协作机制,而且应用的场景可谓相当广泛,涵盖工业、农业、交通、制造业等等。

AI之于百度自身的增长动能,无疑是另一个视角。

即便疫情为宏观经济制造了诸多挑战,百度仍然保持了稳健的增长:在刚刚公布的2020年,第一季度财报中,营收高达225亿元,归属百度的净利润达到31亿元,同比增长219%。而百度之所以在不确定的大环境中保持增长态势,AI扮演了不可或缺的角色。

一个直接的例子,语音、图像、人脸识别、NLP、知识图谱等百度大脑核心AI技术,已经在搜索、信息流、百度APP、输入法、百度地图、小度等产品中全面铺开,激发出的能量在百度第一季度的业务表现中可见一斑:

在NLP、知识图谱等AI技术的助力下,百度APP的搜索结果首条满足率已经达到60%,同时AI也在推动产品体验的日升,百度APP的日活达到2.22亿,信息流的用户时长同比增长 51%;凭借语音交互上的优势,小度助手在小度第一方设备上的语音交互次数达到33亿次,较去年同期增长近5倍……

资本市场也对百度的新动能投出了赞成票,财报发布后百度股价盘后股价大涨10.14%。也就是说,等待人工智能的不仅是巨大的落地场景,还有实实在在的增长红利,以及行业上下游的青睐。

02 可复制的“新引擎”

并非是所有企业都如百度这般“幸运”,以至于在疫情冲击下上演了仓皇失措的一幕。

比如不少工业企业在疫情高峰时被迫停工,一些企业虽然看到了人工智能的红利,积极尝试进行智能化转型,却发现在人脸识别、计算机视觉、自然语言理解等AI前沿技术领域的沉淀几乎为零,不得不积极组织一批研发人员进行远程教育。

也有一些企业进行过智能化转型的尝试,但缺少统一的开发应用平台,不同的业务部门各自为战,人为制造了一个又一个“烟囱”,加上缺少统一的标准和服务接口,基础资源被分散管理并且不易集成,仍处于“头痛医头,脚痛医脚”的阶段。

对于这样的行业现状,百度显然有着深刻洞察,甚至说对市场期待度的理解要胜于任何一家同体量的科技巨头。

按照百度飞桨披露的最新数据:累计开发者数量达到194万,服务企业数量8.4万家,基于飞桨平台产生了23.3万模型,覆盖通信、电力、城市管理、民生、工业、农业、林业、公益等众多行业或场景。

就像业内流传的一个比喻:AI的落地应用可以比作为炒一道菜,数据是肉和蔬菜,深度学习框架就是炒菜的锅和铲子。194万开发者、8.4万家企业恰恰印证了外界对于“锅和铲子”的需求,23.3万模型也佐证了有了“锅和铲子”后的神奇反应。

不过百度的思考并没有局限于此,如果想让人工智能加速走进各行各业,仅仅提供炒菜的锅和铲子俨然是不够的。如何让百度焕发出新动能的“引擎”规模化的复制给所有的合作伙伴,为企业提供了一套现代化的中央厨房,大抵就是百度AI的新使命。

与之对应的就是百度AI体系一连串的动作:

百度智能云确定了 “以云计算为基础,以人工智能为抓手,聚焦重要赛道”的新战略,以人工智能、大数据、区块链、物联网构成了新的业务基础。同时为了更好的执行新战略,百度智能云给出了新的业务架构,基础的云计算结合AI中台、知识中台、大数据等等,通过智能应用和解决方案为各行各业赋能。

百度飞桨也升级了产品架构,推出了基于飞桨开源平台的企业版,针对企业级需求增强了相应特性,包括更全面和强大的功能、更易用的可视化界面,预置更丰富的场景模型,更强化的安全权限管理等等。目的正是帮助企业构建属于自己的AI中台,继而加速企业智能化升级的进程。

持续降低AI开发门槛,缩短产业升级转型周期,大抵就是百度推动人工智能进入工业大生产的方法论。

03 商业化的“破局点”

有了新动能拧成的“人和”,有了新引擎打造的“地利”,产业智能化的密集爆发和人工智能的商业化破局,似乎只剩下了“天时”。

2020年4月份的时候,国家发改委对“新基建”进行了权威解读:“将打造以技术创新为驱动,以信息网络为基础,面向高质量发展需要,提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。”人工智能技术既是新技术基础设施的重要组成,也是融合基础设施和创新基础设施的底层支撑。

对于人工智能赛道的玩家而言,“新基建”是个不折不扣的好消息。只需要对比铁路、公路、桥梁等“老基建”在过去20年经济发展中留下的深刻烙印,就不难理解“新基建”的时代价值:中国经济正站在历史的十字路口,在经济下行压力加大的局面下,“新基建”预示着中国经济正在资源消耗型,转向技术创新驱动的新阶段。

也就不难理解百度AI一连串积极动作推动产业智能化升级的题中之意,以及在人工智能商业化层面的野心。毕竟人工智能当下的市场机遇和挑战,和2002年前后的互联网不乏相似之处。

1994年互联网越过长城进入中国,1997年前后引发了一轮前所未有的创业浪潮,然后是互联网泡沫的破碎。彼时也有不少人将互联网打入深渊,却低估了基础设施逐步完善后的必然趋势:一根根网线被引入中国的普通家庭,互联网在极短时间内迅速复苏,腾讯、百度、阿里巴巴等巨头,均是在互联网泡沫破裂后破壳崛起的企业。

人工智能的商业轨迹几乎照搬了互联网。

大约从2016年开始,人工智能进入到技术大爆发的一年,无数家人工智能创业公司在这之后成立,谷歌、百度、亚马逊、阿里等巨头也全面向AI转向。只是在几年的高速扩张之后,人工智能也陷入了商业化的“困境”,同样经历了对新技术的疯狂,到唱衰商业变现能力的“过山车”。

不同的是,相较于互联网泡沫破裂时的慌乱和迷茫,人们对人工智能的商业化轨迹有了清醒的认识:一旦基础设施的短板被补齐,人工智能进入商业化加速起航的新征程,几乎是可以预见的结果。

某种程度上说,传统企业进行智能化转型的急切、百度AI加速产业智能化进程的雄心、“新基建”按下的快进键,何尝不是人工智能迎来商业化破局点的信号呢?

04 写在最后

作为中国人工智能行业的“头雁”,无论是技术布道还是商业化探索,百度AI都是行业的航行灯,这一次注定也不会例外。

让人好奇的是,除了拉动百度核心业务和AI新业务的增长,当百度的“新引擎”走进千行万业,进一步促进AI技术平权的时候,还将催生出什么样的新应用、新产业?至少可以确定的是,2000年前后的观察者们没能料到新兴技术创造的万亿市场,也不曾设想科技对经济结构和生活方式的改变。

在人工智能的商业拐点面前,或许我们也是想象力匮乏的“前浪”。

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