文|曾響鈴
來源|科技向令說（xiangling0815）
剛剛進行的百度雲智峯會上，百度智能雲發佈了其“新戰略”——“以雲計算爲基礎，以人工智能爲抓手，聚焦重要賽道”，和“新架構”——百度大腦、平臺層、行業智能應用及解決方案三層結構。
會上，百度CTO王海峯稱，“全新升級的百度智能雲融合了雲計算、百度大腦、大數據等百度核心技術，將在新基建大潮中，成爲加速AI工業化大生產的關鍵力量。”
結合百度先期完成的一系列動作，響鈴認爲，百度的AI平臺化模式已然鮮明——即打造“平臺型AI”，爲自己瞄準的產業智能化進行加速。
這一切植根於百度作爲AI領頭羊的技術和實踐積累，它屬於百度的企業個案，也屬於整個AI。
深厚積澱後，百度正在“封裝”AI能力構建“平臺型AI”
分析“平臺型AI”前，先來看百度抗疫的一些表現。
在疫情期間，百度快速落地了一系列智能產品和服務，幫助疫情防控+復工復產，例如，AI多人測溫1周檢測2700萬人次，智能外呼支持基層隨訪500萬次，AI問診完成1500萬次等。
王海峯形容“百度在第一時間就形成了戰鬥力”，他給這種“效率”提供的解釋是“百度在人工智能、大數據、雲計算等技術領域的積累”。
單從AI技術本身，應該沒有人會質疑百度是中國AI技術最強的企業。僅僅過去的一年，百度就在MRQA/CVPR/ICCV等國際權威競賽中獲得20多個冠軍，取得國家科技進步獎、省部級科技進步獎等100多個獎項，人工智能專利申請數量位列中國第一，深度學習專利申請數量位列全球第二。
而從AI落地層面，百度在智慧醫療、智能金融、智能客服及營銷、智能製造、智慧城市等領域積累了大量實踐案例，例如智慧醫療在27個省市自治區與300+醫院，1500+基層醫療機構展開合作，智能金融與30多個合作伙伴一同開拓了200多家金融客戶，智能客服及營銷已經落地80多家客戶，等等。
從技術到實踐，百度AI長時間積累和沉澱，逐步形成了某種“萃取效應”，已經把AI（包括技術與實踐）中的通用性能力提煉出來：
在AI技術層面，百度大腦、飛槳等已經實現AI技術的標準化、自動化、模塊化；
在AI實踐層面，大量個性化案例中，屬於醫療、金融等領域的共性實踐能力逐步形成，通用智能應用和解決方案“模板”基礎上的深度個性化改造，成爲新項目落地的一個常見方式（當然，客戶應該可以選擇是偏通用還是偏個性化）。
所以，可以看到在疫情期間，百度極爲快速地落地適配疫情羣防羣控需要的各種AI技術，例如AI測溫來自於圖像識別技術（配合傳感器）尤其是人臉識別的通用能力，而智能外呼的本質即是智能客服應用，只不過客戶由商業化企業變成了社會基層管理機構。
按王海峯的說法，“人工智能會像機械技術、電力技術一樣，持續滲透和變革人們生產、生活的方方面面”，擁有可以大規模使用的通用性特徵後，AI無疑更符合產業智能化快速落地的要求。
在這樣的大背景下，百度正在將這些具備通用性的AI能力“封裝”起來，成爲提供通用技術和實踐能力的AI中臺、知識中臺——也是此次百度智能雲新架構的亮點內容。百度要做的，是把AI積澱轉化成平臺能力，即AI的發展不再只是由大量個案項目組成（可看作“個案型AI”，尚不能在AI方面實現通用性突破的多數玩家還是如此），而成爲通用性AI能力下的平臺化賦能過程，即“平臺型AI”。
一方面，“平臺型AI”是AI積累不可抗拒的客觀結果，另一方面，百度在雲業務上從規模競爭轉型爲注重價值落地，迎接新經濟週期、新市場環境機遇的動機，也要求這樣的變化。
響鈴認爲，正是在這樣的雙重因素驅動下，百度圍繞“平臺型AI”構建了一整套從戰略到業務到組織的體系，釐清這種通用性能力與雲計算基礎支撐、表層應用的關係。
在戰略上，百度確立雲計算基礎支撐地位，AI作爲尖峯能力，爲特定賽道的客戶實現更明顯的價值落地；
在架構上，百度把核心技術引擎百度大腦放置在底層，中間是“封裝”雲能力、AI能力、知識能力、以及其他業務能力的平臺層，一同支撐上層一系列解決方案和智能應用，實現更清晰的業務打法。
在組織上，百度智能雲當下構建了一套與新戰略、新架構適配的組織體系：組織架構層面，前端更實戰、後端支撐力更強；人才層面，在關鍵位置上完成了諸如優質人才引進等一系列動作；文化層面，“實戰型”團隊文化被強化。與新戰略、新架構協同，百度智能雲的組織更爲清晰，組織效率也隨之提升。
總得看來，深厚積澱後，百度“封裝”AI能力構建“平臺型AI”的工作，已經初步完成，剩下的，就是如何運營好這個全新的AI體系了。
“平臺型AI”對產業智能化有四大“加速”價值
不管是出於客觀結果，還是主觀需要，響鈴認爲，“平臺型AI”體系的建立，都將對產業智能化產生四大“加速”價值。
1、生產加速：更快的智能應用和解決方案“出產效率”
產業智能化及更深度的智能經濟時代，首先體現的是“面”上更大的智能化滲透率，其首要解決的，是AI解決方案或應用僅靠單一企業一個一個推進的問題，實現批量化“出產”。
在新戰略和對應的新架構下，“平臺型AI”實際上順應了當下AI與雲深度融合的趨勢，將使百度已經“萃取”的、具有通用性及標準化、自動化和模塊化工業大生產特徵的AI技術，以及AI實踐積累，與百度的雲能力形成更好的化學反應。
這種化學反應，即表層的行業智能應用或解決方案的出產雖然還是點對點的合作過程，但通過平臺化賦能，其中的技術資源、實踐案例經驗可以更大程度共享，加速“醞釀”新的行業智能應用或解決方案出現。
例如，作爲中國金融雲解決方案領域第一陣營玩家，百度智慧金融已服務近200家金融客戶，包括國有6大銀行，9大股份制銀行，21家保險機構，涉及營銷、風控等10幾個金融場景，把其中的能力平臺化後，配合雲計算的底層化支撐，百度在智慧金融領域完成新的智能應用或解決方案需求的過程無疑會更快，其過程，將近似呈現先慢後快甚至暴力拉昇的態勢。
2、落地加速：打破信息不對稱，用“教練式”合作深入實踐
很長一段時間內，AI企業與產業合作都存在着某種信息不對稱，即B端企業懂產業但不懂技術，而AI企業有技術能力卻不太懂產業。
“平臺型AI”解決了這種信息不對稱。
事實上，“平臺型AI”相較於那些個案型AI，其演化可以看作AI由“授人以魚”到“授人以漁”的轉變，以共享百度平臺化能力的方式，每個企業都可以擁有自己的AI平臺、具備屬於自己的AI能力，企業可以按照自己對業務的理解和需求，快捷、高效地打造AI解決方案。
簡單說，百度“平臺型AI”，就是百度提供技術能力，和B端企業一起定製建設AI中臺，再把技術落地到產業，每一個落地項目，都是一個既有技術深度又有業務理解的整體。
來看例子。
國網山東省電力公司基於百度的BML機器學習平臺構建了國網公司自己的AI中臺，落地了大量智能應用或解決方案，例如“輸電通道可視化平臺”可以輕鬆實現戶外各種複雜場景下的安全巡檢，AI人臉識別實現進廳識別、刷臉辦電等功能，精準營銷則幫助用戶體驗和電力營業廳的效益提升。
而由於這些中臺能力是企業在百度幫助下自主具備的，業務應用的建設變得十分快速，甚至對營商環境及生產管理水平提升有根本性的價值。
3、場景加速：聚焦賽道，在優勢場景內實現產業智能化“再加速”
在製造業中，長期聚焦於某個領域，無論是生產效率、工藝水準還是行業地位都會不斷提升。
而AI驅動的產業智能化，從操作上看，也離不開一個個賽道、一個個場景進行。
無論是百度智能雲新戰略中的“聚焦賽道”，還是新的業務架構中8大解決方案的全新發布，其實都基於產業智能化在特定優勢場景內更快實現的目的。
一方面，這些場景是百度AI的優勢所在，先從優勢出發實現場景範圍內的產業智能化，做出標杆，再探索更多新的賽道和場景，是再恰當不過的做法；
另一方面，這些場景本身也有很高的價值空間，按王海峯的說法，是“聚焦社會價值和商業價值兼具的重要賽道”，像醫療、政務、金融，這些年都是“兵家必爭之地”。
4、創新加速：快速試錯、快速創新
不管什麼樣的模式，AI的發展都不可能是一帆風順的，區別在於，一個好的模式能夠讓AI更快速試錯從而更快速改進和創新，而這正是產業智能化過程中的自我進化所需要的。
“平臺型AI”讓百度形成了“後端資源共享，前端貼近實戰”的AI發展特徵，從技術到實踐的通用能力能夠更好地做到所有項目共享，資源被最大程度整合，這使得前端的創新可以快速起落，而不用像過去那樣爲了一個新的idea、新的客戶需求，要花很長時間進行籌備和探索。
簡單說，快乾快上，有問題快速反饋優化再提升，需要厚重積累的AI也變成一樣十分敏捷的事。在這種情況下，產業智能化將伴隨更多的新技術應用、新合作模式、新需求實現方式等。
“規模化複製”行業競賽，被“平臺型AI”推動走向縱深？
產業智能化的規模化複製戰爭早已打響，在各家都做出一些標杆案例後，把案例快速複製出來，做大規模似乎成了很多平臺的主要發展任務。
這固然沒錯，但就產業智能化的最終目標——智能經濟而言，其標誌是各行各業真正運用AI技術實現了價值落地，而不是隻有云計算、AI企業規模做得有多大。
王海峯在百度雲智峯會上直言不諱地表示，“現階段，大多數企業都缺乏AI的基礎能力和支撐AI開發及應用的平臺”，這其實說明，很多時候，B端企業只是獲得了與AI企業的“合作”，這些合作被AI企業當作標杆宣傳，並在後續的案例中嘗試“複製”，而企業並沒有真正擁有AI能力，無法將技術與業務有效融合實現更好的價值落地。
在這個背景下，“平臺型AI”的基礎+抓手+賽道聚焦，同時完成了標杆案例的快速複製，以及AI基礎能力和支撐AI開發及應用能力的普及，以某種“能力共建”的方式切中了企業“不能自主掌握智能化能力”的痛點，這在以個案堆砌爲主的AI模式中是無法實現的。
總而言之，百度智能雲通過升級新戰略、新架構，並配套進行組織變革，完成了“平臺型AI”的升級，這種過去技術和實踐積累之上的全新AI發展模式，將從多方面推動產業智能化加速，也改變行業“規模化複製”競賽的內涵，使整個產業智能化的進程更加符合智能經濟時代的需要。
領頭羊玩家整裝待發之後，對產業智能化的下一步進程，不妨拭目以待。
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【完】
曾響鈴
1鈦媒體、品途、人人都是產品經理等多家創投、科技網站年度十大作者；
2虎嘯獎評委；
3作家：【移動互聯網+ 新常態下的商業機會】等暢銷書作者；
4《中國經營報》《商界》《商界評論》《銷售與市場》等近十家報刊、雜誌特約評論員；
5鈦媒體、36kr、虎嗅、界面、澎湃新聞等近80家專欄作者；
6“腦藝人”（腦力手藝人）概念提出者，現演變爲“自媒體”，成爲一個行業；
7騰訊全媒派榮譽導師、多家科技智能公司傳播顧問。