三層邏輯強化AI技術引擎，百度在時代的快車道“換擋”提速_風聞

文/螳螂財經

作者/陳淼

非廣告業務的持續穩增態勢基本奠定了百度在下一個技術創新紅利時代崛起的勢頭。

5月18日晚，百度發佈了2020Q1財報。據數據顯示，在第一季度，百度實現營收281億元，同比增長25%，創兩年以來最高增速。歸屬百度的淨利潤（非美國通用會計準則）43億元，同比增長39%，再超市場預期。

值得注意的是，非廣告業務收入同比增長70%，其中作為非廣告業務重要板塊的百度智能雲實現營收28億元，同比增長55%，成為本次財報最為矚目的焦點。

這意味着百度長期以來的AI投入終於迎來了更加長遠穩健的市場回饋，在AI商業化的強勢拉動下，百度的收入結構得到更加良性的優化。簡單來説，即AI提速，百度“換擋”，已成大勢。

**AI商業化提速，**百度完成“換擋”

百度對於AI的投入與佈局長達十年之久，而伴隨着AI技術的深化以及百度逐漸站穩AI創新與應用的制高點，市場對於百度換擋AI，拉昇收入能力的期望也愈發強烈。

當我們把百度的營收週期拉長，對比近三個季度的數據，不難發現非廣告業務展現出來的連續且強勁的增長趨勢，將是證實百度完成AI“換擋”的有力背書。

據數據顯示，從2020Q3-2021Q1百度非廣告收入同比增速分別為14%、52%、70%，連續三個季度保持提速增長，以百度智能云為代表的AI創新業務成為拉動百度核心營收增長的重要支點。

在財報電話會議上，百度預計智能雲增長速度仍將進一步加快。而這一切主要來源於百度智能雲在兩大基本面的奠定，一是雲智一體化的領先優勢下百度智能雲的產品基本面已經落實；二是得益於互聯網/媒體、金融服務、智能交通以及其他行業的應用開拓，百度智能雲的市場基本面也逐步成熟。兩者相輔相成共同推動百度智能雲快速增長。

事實上，作為百度AI能力的輸出平台，百度智能雲的定位與價值就賦予了其強大的增長動能。在各個應用場景，百度智能雲已經被打造成為提供底層技術支持的使能平台。譬如，在傳媒領域，與央視網的合作中，百度智能雲便為視頻剪輯自動化製作、視頻標籤等多項應用提供了基礎AI能力，協助其打造AI中台。

在這樣的定位下，百度換擋AI提速商業化便有了一個堅實的基礎。具體來看，在金融雲、智能駕駛、智能交通、小度智能語音助手等場景上，依託百度智能雲的底層支持與市場反饋，百度實現了多業務持續爆發，繼續拉開與同行的市場競爭差距。

據全球知名市場研究機構IDC公佈的《中國金融雲市場（2020下半年）跟蹤》報告顯示，在金融公有云基礎設施市場中，百度智能雲排名第三；在金融雲解決方案市場中，百度智能雲成為唯一一家平台和應用均排前五的廠商。2020年全年，百度智能雲在金融雲解決方案市場中位列第三。

同時，IDC數據也表明，百度EasyDL平台市場份額位列機器學習平台市場份額第一，並連續兩年保持市場第一。2021年3月，百度飛槳深度學習平台已升級到2.0版本。按累計拉取請求的使用量計，飛槳是全球排名前三的深度學習框架。

財報數據、產品定位以及市場反饋等一系列信息的背後，AI商業化全面提速，基於AI、雲計算等前沿技術，百度智能雲正在打造一個強力驅動未來發展的技術引擎。

**三層運動演化，**百度技術引擎再強化

客觀來説，換擋只是提速的前提，而真正驅動百度非廣告業務增長，實現營收結構優化的關鍵還在於其背後強大的技術引擎支持。

如今，這一技術引擎在百度增長強勢、商業化進程持續提速的節點上，也將迎來二次強化的契機，以適應未來的增長需求。具體來看，這將是三條不斷運動的演化軌跡。

1. 上下拓展：應用場景+底層技術併發

向上開拓應用場景，向下延伸底層技術是百度強化AI技術引擎的第一條運動演化軌跡。

百度CTO王海峯在博鰲論壇上提出“融合創新”的觀點，其認為一方面，越來越多的技術走向“融合創新”，人工智能現在進入了算力、算法以及數據的綜合作用；另一方面，技術與產業也在進行越來越深度的融合。

這一觀點基本奠定了百度在強化AI技術引擎上的第一層邏輯，其關鍵就在於應用場景的開拓和底層技術的延伸，即面向應用層與基礎層的上下拓展。

一方面，在百度AI新基建版圖上，百度不斷強化場景打法，以場景作為切入點來強化技術引擎的服務能力，進而推動產業智能化升級。落實到具體場景，比如智能製造領域，百度智能雲便發佈了工業互聯網品牌“開物”，集成百度強大的互聯網基礎和領先的全棧人工智能技術來為製造、能源、電力等工業企業、產業鏈和區域產業發展提供AI+工業互聯網和智能製造整體解決方案。

對比來看，這種面向具體場景的強化導向非常明確，市場需要什麼，百度AI引擎就集成相應的能力與技術進行輸出，直接服務於市場需求，推動商業化進程提速發展。

另一方面，百度向更深層次領域延伸的佈局也十分明確。在飛槳分佈式訓練框架上，AI芯片等硬件部署已經成為百度向“軟硬一體”強化技術引擎的重要組成部分。目前，百度推出了雲端通用的百度崑崙芯片，其中崑崙1量產已超過2萬片，並實現了應用部署。崑崙2將採用7nm先進工藝，預計在2021年上半年量產。作為百度自主研發的AI芯片，崑崙芯片不僅完成了與眾多國產CPU、國產操作系統的適配，同時更是原生支持深度學習平台飛槳，在AI商業化發展與國產自主可控方面都具有明顯的應用優勢。

可見，在AI技術不斷走向融合創新的趨勢下，面向應用層與基礎層的上下拓展無疑為百度強化AI技術引擎確立了最核心的發展路徑，為AI商業化提速奠定了基礎。

2. 內外流動：自研+開源理念共生

向內夯實自研能力，向外打造開源生態是百度強化AI技術引擎的第二條運動演化軌跡。

在技術建設路徑上，自研+開源的結合是目前技術巨頭拉開市場競爭差距的重要途徑。一方面，廠商要有自研能力，才具備掌握核心技術，打造核心競爭力的根本條件；另一方面，廠商也要有開源的理念，AI的競爭逐步演化成為生態的比拼，對外開源打造自家生態是面對未來市場競爭的必要路徑。

作為AI行業的領軍者，百度在提升生態競爭力方面必然離不開自研+開源理念的結合。首先，在自研方面，百度智能雲重點發力雲原生，強化AI-Native理念架構，以百度大腦6.0為核心推出了自主研發的深度學習平台飛槳、AI芯片崑崙、雲基礎架構太行、數據庫GaiaDB產品族等等。

可以説，自研必將促使百度的AI技術引擎上升到一個新高度，國產廠商全面掌握AI底層核心技術對於國內AI行業的獨立發展具有十分重要的戰略意義。同時，開源也將進一步深化這種戰略意義，使得自研成果繼續推動行業整體進步。

百度作為人工智能領域開源開放的積極參與者和推動者，其AI技術引擎正在全面拉昇國內AI的應用水平。目前，百度打造了深度學習平台飛槳、Apollo開放平台等多個開源平台，有效降低了AI開發與應用的門檻，避免企業“重複造輪子”，對於推動產業智能化以及AI商業化發揮着巨大的作用。

不得不説，自研+開源的理念結合不僅是對於百度強化AI技術引擎，更是深刻地影響着AI行業的發展與進步，兩者一起支撐着人工智能技術的高速發展與應用。

3. 左右兼容：雲+中台模式閉環

伴隨商業化進程的加速，面對越來越多產業需求擴展，雲+中台模式的結合成為了百度智能雲迅速搶佔市場，兼容輸出AI能力的第三條運動演化軌跡。以雲智一體化為戰略打造領先優勢，這也是一條獨屬於百度智能雲的強化路徑。

在2020年，百度智能雲便確立了“以雲計算為基礎，以AI為抓手，聚焦重要賽道”的全新戰略。自此，明確“雲”在百度AI體系下的定位與價值，對於強化技術引擎具有重要意義。目前，百度智能雲正在構建全棧的AI原生雲框架，面向AI應用場景進行深度的軟硬一體協同優化，確保AI能力能在雲上更好的跑起來。

基於雲服務的支持，百度進而開始全面採用中台模式即雲中台，構建AI服務框架為各行各業的智能化變革提供AI能力輸出。譬如，面向媒體行業，百度的智慧媒體解決方案就設立了媒體AI中台和媒體知識中台，藉助中台實現能力與資源的集成化輸出。而面向其他行業，中台的模式依舊存在，但集成的能力與資源又將根據行業需求或客户需求不同而有所改變，如此在橫向範圍內實現對各行各業智能化變革的兼容。

可以説，這樣的路徑進一步強化了百度AI技術引擎的商業化服務能力，使得百度智能雲不管是面對什麼樣的行業需求都能在第一時間理清產業變革邏輯，打造完整的產業閉環。

在時代鋪就的快車道上，百度手握優勢，腳踩油門

如今，時代正在進入全面數智化建設階段，越來越多的國家與地區把智能化與數字化作為推動傳統產業轉型升級的重要途徑，積極推動AI、雲計算等前沿技術與傳統產業深度融合，不斷刺激市場與產業向新發展。

在我國，新基建、十四五規劃等政策接連釋放出利好價值，越來越多的社會資源與市場需求出現明顯偏轉。據數據顯示，2020年我國AI產業規模約為434億美元(約合人民幣2820億元)，佔全球比重達到近28%。AI核心產業規模預計2025年超過4000億元，2030年超過1萬億元。諸多信號都已表明，我國正在踏上一條由時代造就的技術快車道。

這個機會更是屬於所有技術型企業的，技術創新的紅利持續釋放，誰能把握住誰就能踏上通往未來的道路。百度董事長兼CEO李彥宏在Q1財報電話會上表示：未來3年，百度核心非廣告收入佔比將超過廣告收入。

如今來看，這樣的目標或許並不難。技術創新的紅利在釋放，百度AI商業化提速顯著，已然完成了從廣告公司向AI領先企業“換擋”的任務，伴隨着其AI技術引擎在正確的邏輯指導下繼續完成強化，也將進一步驅動百度實現更全面的超越。

*本文圖片均來源於網絡

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