百度智能雲與CTO體系融合：產業AI時代的加速鍵_風聞
脑极体-脑极体官方账号-从技术协同到产业革命，从智能密钥到已知尽头2019-09-02 20:23
近段時間以來，雲計算和AI本已火熱的關係還在持續升温。
無論是從各家公有云服務商持續的AI動作，到上海世界人工智能大會着重強調AI與產業融合，都可以看到二者的本質已經最大程度融合。或者用坊間話説，今天得AI者得雲計算。
在這樣的氛圍下，我們可以看到剛剛百度又為“雲+AI”的產業命題帶來了新變化。
今天，百度董事長兼CEO李彥宏發出全員信，宣佈“進一步升級‘雲+AI’戰略，提高百度智能雲的戰略地位”。內部信中宣佈百度智能雲與CTO體系高效融合，百度副總裁、智能雲事業羣組總經理尹世明攜團隊向百度首席技術官王海峯彙報。
我們知道，王海峯是著名AI科學家、百度AI技術的代表。他所負責的百度AIG和TG體系，已經為百度各業務線提供了智能化技術和基礎技術支撐，並且通過百度大腦和飛槳賦能給各行業。尤其是在AI技術領域，王海峯以及百度AI技術團隊的定位，與百度智能雲業務體系在此時融合，顯然透露出百度在產業智能化面前的戰略判斷和商業野望。
相比互聯網公司架構調整時經常呈現的突發性與嘗試性，關於百度智能雲的這一次調整，相對來説是在百度產業智能化戰略上可以被預測和推導出的，甚至説是水到渠成、自然而然發生的一次改變。
之所以這樣説，是因為王海峯代表的百度AI技術體系，以ABC為戰略中軸的百度智能雲體系，以及廣泛的雲服務市場，三者都在圍繞AI發生快速變化。這些變化的長期軌跡，必然是統一提速和產研融合。
這個改變的前因，是關於“雲+AI”的天時、地利、人和；而改變的結果，可以用“加速”兩個字來囊括。這其中包括百度AI技術產業化應用的加速、百度雲的市場加速，以及雲計算產業本身定位與產業邊界更迭的加速。
AI需求浮出海面的雲計算市場
讓我們先來看看雲計算市場的宏觀變化。
如今，各行各業全上雲，已經成為社會性話題。這個轉變有眾多原因支撐，其中一個很重要的原因在於，實體經濟的發展新常態，正在呼喚智能技術、數字化技術對核心生產力的提升。這一點可以看作全球性經濟新常態對AI技術的宏觀吸力。
8月份，中國製造業PMI為49.5%，低於上月0.2%；綜合PMI產出指數為53.0%，低於上月0.1%，這是我國製造業PMI連續5個月在53.0%-53.4%區間小幅波動。這一數據表明，製造業為代表的實體產業，正在經歷整體穩定下的生產力疲軟，急需要技術因素刺激生產力提升。
這樣的經濟背景，正在廣泛發生於全球各地。其對於新興技術的利好在於，它打開了雲計算+AI在企業服務市場新的應用邊界。
於是我們看到，雲計算從互聯網業務的支柱，變成了智能的容器，實體經濟聯接AI的渠道。這一改變深刻影響了雲服務市場，正在對雲市場中客户、產品、市場格局等一系列因素掀起連鎖反應。
這樣的經濟+技術趨勢下，公有云市場在發生高速迭代。從國際上看，蠶食AWS市場份額的谷歌雲與微軟Azure都主打產業AI應用，以計算+框架+AI工具與能力作為雲計算市場新的刺激點。
而在國內，主打ABC戰略，即AI+大數據+雲的百度智能雲成為了市場上升幅度最快的那朵雲。Canalys和 Synergy Research兩大國際機構一致認為，百度智能雲在中國公有云市場已經穩居第一陣營。
以創新產業、傳統產業、以製造業為代表的實體經濟，對AI算力的需求已經浮出海面。注意這裏的用詞是“海面”。因為這一市場受眾的龐大體量，讓人難以估算其存量厚度。
而這樣的大背景下，雲服務廠商能夠為企業客户提供AI技術的深度，AI服務的可用性，也就成為了雲服務市場的戰略核心。基礎算法、AI算力、AI操作系統這些硬實力，以及AI與雲和數據的融合程度，將成為未來可見雲服務市場的剛性競爭基礎。
這是全球經濟和AI技術的天時，也是百度的天時。
完成助跑的百度智能雲
讓我們再來説地利。
所謂地利，或許就是在正確的風向下，選擇了正確的所處地形。而毫無疑問，百度智能雲在AI的風向下已經做對了這一點。
早在2016年，當時的百度雲就已經發布了ABC三位一體發展戰略。此後不斷夯實這一戰略基礎，經過了歷次升級。到2018年12月，百度宣佈智能雲事業部升級為智能雲事業羣組（ACG）。這一架構升級，被廣泛看作是百度智能雲的戰略目標更加明確，將在雲業務基礎上承載百度AI技術向各行業B端市場的出口地位。
這一戰略目標的第一階段，應該是快速夯實和拓寬雲+AI的B端市場出口地位，明確市場認知。在剛剛過去的百度雲智峯會2019中披露，以ABC及“雲+AI”為核心戰略，百度智能雲過去一年用户數、收入翻倍增長，流量和服務器三倍增長，成為中國增速第一雲廠商。目前，百度智能雲已經落地應用於四大產業，在包括工業製造、農業、金融、教育、物流、傳媒、氣象、旅遊等行業完成了大量AI+產業案例。
從業務體系到市場變化，都顯示百度智能雲已經相對理想地完成了第一階段目標。而助跑之後就是起跳。在出口夯實之後，百度智能雲必須加快與產業融合步伐，率先引領AI技術深入融入產業應用，成為經濟體系真正需要的生產力技術增長點，從而拉昇雲服務市場的整體產業邊界以及百度智能雲的專屬市場區域。
這一變化，或許可以簡要歸結為從AI接入階段，到AI工業化階段的變化。
而當百度智能雲已經在技術基礎、市場定位，以及客户賦能方案上完成了雲+AI的戰略固型。接下來，就理應是按下加速鍵的時刻了。
這個加速按鍵，取決於能否通過雲服務體系，為客户提供深度可用、規模化、自動化的AI服務。而這正是百度AI技術長久以來的努力方向，也是王海峯的所長與所往。
準備好那杯茶的百度CTO
7月份的百度AI開發者大會上，王海峯讓AI給自己倒了一杯茶。
這杯茶本身的味道或許只有王海峯自己知道，但是這杯茶背後的技術味道，卻已經讓各行業品出了關於“未來”的回甘。
之所以這樣説，是因為AI開發者大會上倒茶的機器人，既要聽和説，又要準確“看到”人的位置；還要通過機械臂，即AIoT設備的精準控制完成動作。這已經讓AIoT設備極大程度接近於真人的工業操作能力，正是各行業所期待具有獨立認知、理解、執行能力的AI技術——而這杯茶的背後，是多種AI底層技術與算力、設備體系的融合。
更早一點，在今年的百度深度學習開發者峯會上，王海峯講述了他對當今AI技術趨勢的判斷：技術的工具化、自動化、模塊化，正在推動AI進入工業化大生產時代。
回顧一下王海峯在百度的執業經歷，會發現推動AI技術向現實應用普及，是他所擔負職責中一以貫之的中軸：
在2010年加入百度後的第一階段，王海峯負責各AI技術的奠基工作，可以説是最早推動AI技術在互聯網公司落地生根的技術專家。
第二階段，王海峯負責百度傳統強勢的搜索業務。這一階段，讓他與業務體系產生了更多直接關聯，完成了對百度搜索的全面智能化改造。比如搜索與知識圖譜、信息流的結合，基於智能語音搜索孵化了小度助手等等。
從成立AIG到擔任百度CTO的第三階段，王海峯的主要職責變成了統領AI技術體系，完成AI技術面向廣泛內部與外部需求的打開。目前，百度大腦5.0版本，已經在算法突破和計算架構升級的基礎上，發展成為了“軟硬一體AI大生產平台”；深度學習平台飛槳成為了中國深度學習開發者的通用操作系統。
在這一歷程中，對智能化技術的把握細緻、務實而具有前瞻性，成為了王海峯的職業特徵與技術理念。
秋高氣爽，正是飲茶時。
和合與加速
如果把雲計算+AI的市場拓張，以及普遍展現的各行業AI需求看作天時；把百度智能雲的產業形式看作地利；把王海峯個人與百度AI的技術積累、技術理念看作人和，那麼百度智能雲接入CTO體系，也就成為了三才和合的趨勢與選擇。
那麼可以看到，今天三種條件已經聚集在了一起。中國人的智慧，講究和合共生，因勢利導。當各條件已經成熟時，百度的產業智能化之路，也就可以自然而然按下那個期待已久的加速鍵。
具體到如何加速，我們可以看到三個層面的改變：
1、架構調整之後，王海峯所帶領的AIG和TG，作為百度技術中台的戰略定位與支柱作用不會改變。在這一基礎之上，百度智能雲與AIG、TG的技術積累可以完成組織架構層面的更高速對接，形成百度AI到智能雲更高效的統一輸入和輸出。
3、讓王海峯對科研應用與技術前瞻性的把握，更快速滲透到百度智能雲體系當中，成為直接為更行業用户服務的產業AI樞紐。
這個加速，從長期來看符合百度與產業AI賽道客觀規律的進一步融合。我們知道，產業對AI技術提出的要求，在本質上可以歸納為三點：融合、可用、易獲取。而者三點要求，本質上對是雲服務體系與AI技術深層次結合的要求。
所謂融合，是指AI技術與企業需求、行業特徵、專家智慧融合的能力。既表現為產業解決方案的實戰能力，又表現為定製化與模塊化。前者歸屬於百度智能雲的ABC實踐，後者容納於百度AIG的技術能力更迭。當百度智能雲接入CTO體系，二者的完整性將得到有效統一。
而對於可用性來説，企業一方面需要封裝、集成方面的可用，另一方面需要AI技術不斷呈現出基礎算法上的創新，以及視覺、語音、知識相關技術的融合與再發展。所以只有雲計算體系與技術體系高度統一，才能推動AI技術從表層應用推向生產力核心部位應用。
而在易獲取領域，企業用户一方面需要AI算力和AI加速能力上的支持，另一方面需要AI技術呈現出高度工具化、自動化的技術特徵。百度大腦與飛槳團隊正在大幅度加強後者，帶來了EasyDL等高度集成化工具。當自動化、工具化接入ABC的數據與算力支持，企業才能真正低門檻接入AI世界。
所以説百度智能雲與百度CTO體系的融合，是長期技術與產業因勢利導下的必然選擇，也是百度加快建設雲+AI、產業智能體系的關鍵一步。
洪流的遠端，是各行業都能輕鬆讓智能加速生產的恢弘時代，是工業紅利向智能紅利轉化的歷史變革；是那杯茶，最終被時代飲下。