百度智能雲的內功，藏在中國產業升級裏_風聞
节点财经-节点财经官方账号-专注上市公司价值发掘，聚焦头部公司增长节点2022-09-29 09:28
出品 / 節點財經
在雲計算領域，算力經常被認為是產業的“新石油”，畢竟雲服務最基礎的價值就是提供“計算力”，而計算的不斷複雜化，又使得算力需求出現指數級增長。
但很多人都不清楚算力的真實使用情況：國內算力產業近五年平均增速超過30%，算力排名全球第二。目前許多地區雲服務的算力已經過剩，現實是我們並不缺算力，而是缺將大量零散算力資源進行打包、匯聚的能力；更缺實現高可靠、高性能、低成本的突破應用場景侷限的能力。
雲服務的深層價值，更多是把各種數字化和智能化能力，提供給各行各業，尋找智能化的AI解決方案，而不只是拼算力。這也給行業留下了一道思考題——如何將算力真正與業務結合，深入產業中去？
對於百度智能雲這個行業中資深玩家來説，早已認識到雲服務與產業之間的關係， 不久前，百度智能雲也在新一屆智能經濟高峯論壇上，發佈了全新戰略“雲智一體，深入產業”及“雲智一體3.0”架構。和“雲智一體2.0”架構相比，“雲智一體3.0”更強調從行業核心場景切入，通過打造行業標杆應用，帶動和沉澱AI PaaS層和AI IaaS層的能力，打造高性價比的異構算力和高效的AI開發運行能力。
可以這樣簡單理解，“雲智一體3.0”是在2.0關注千行百業的基礎上更加深入產業，觸達產業帶的更多角度。向上，可以優化已有應用、孵化新應用；向下則改造企業的數字底座，使基礎雲更適合AI應用，形成螺旋上升、不斷進化的效果。
這麼説大家似乎有些迷茫，此處代入一個具體產業場景，便可“管中窺豹”。
廣州市白雲區，作為廣州的中心城區，常住人口有370萬人左右，該區的用水、排水需求都很大，僅區域內就有9萬多排水户，然而只有48個水質監測點，還有50多處易澇易積水的隧道涵洞。
在水務行業，一直普遍存在“人工為主、技術為輔”的現象，隨着越來越多城市重視水務監管，水務管理人力變得越來越吃緊，很多環節靠人，自然是忙不過來。
針對白雲區的水利水務感知監測設施亟待完善、智能業務支撐有待增強、水利水務模型分析預警能力有待提高等問題，百度智能雲在白雲智慧水務項目中打造了“1+1+N”的架構。
此外，雙方還聚焦推進了江河湖庫管理、水利工程管理、防汛應急管理、排水智能管理等4大業務應用在區域內展開。在白雲區和龍水庫這座“城市綠肺”，以往既要防止人員闖入排污等破壞水體行為，也要時刻關注水情避免出現洪澇事故，甚至還要關注大壩建築安全、進行反恐演練，所以人少、事多、任務重，成為了和龍水庫的運營常態。
智能巡查也只是和龍水庫智能監管的應用之一，百度智能雲通過在水體佈置智能傳感器，讓“智慧水務大腦”基於智能數據洞察，做到讓龍和水庫“智能治水”。例如用使用監測數據進行智能排水泄洪，代替“經驗主義”；根據歷史、氣象、實時監測和預測模型，給防洪、供水、灌溉提供輔助決策；對水體進行科學有效管理，安全防災的同時更好地發揮水庫蓄水等功能性價值。
百度智能雲 ，贊 381
據此，白雲區水務也開始了“上雲加速度”，經過半年的歷練，韌性水務、高效水務、民生水務已經成為白雲區的三張亮麗名片。
實際上，百度智能雲深入“智慧水務”的意義，比市場預想的可能要大得多。近年來我國正在大力發展智慧城市、新基建、智能經濟，助力更多地區打造“智慧大腦”，用 AI 守護綠水青山，也是百度智能雲的應盡職責，而且在一些肩負“國之大者”的重點行業裏，都可以看到百度智能雲的身影。
例如國網福建電力，百度智能雲參與建設了“兩庫一平台”的新型基礎設施，把解決問題的能力沉澱到平台上，國網福建電力可以方便快捷的打造符合場景需求的智能化應用；百度智能雲與恆逸化纖聯合開發的智能質檢設備，一個絲錠的檢驗時間只需2.5秒，效率比人工提高70%；還有國電集團的龍源電力，和百度智能雲攜手後，身處北京就可以輕鬆管理分佈在全國各地的12000多台風機，200多座風電場；在火力發電空冷島項目中，百度智能雲通過深度學習，實時調試風機轉速，使得每度電的能耗降低1.55克標煤，別小看這1.55克，折算到全國便意味着可實現600萬噸的碳減排。
需要強調的是，在精準滴灌行業的過程中，百度智能雲的角色不只是出售算力的IaaS，因為這已經無法跟上數智化的主流發展路線。百度智能雲開發出了“AI IaaS+AI PaaS”這種軟硬結合的方式，已經成為企業上雲的“骨骼和肌肉”。
先説硬實力，即強調AI原生的算力基礎設施，這就是構成“雲智一體3.0”的骨骼。
其中最重要的是百度“崑崙2代”芯片，作為7納米通用型GPU，崑崙芯2代比1代性能最高提升3倍，性價比要比國外同級產品高很多；在工業質檢場景，崑崙芯2代已經能夠替代進口芯片，實現成本降低65%的效果。
而且崑崙芯2代已經量產，並實現了大規模的商業化落地，現在崑崙2代已經部署在百度搜索、自動駕駛、愛奇藝等業務，以及金融、工業等行業客户中。據節點財經瞭解，崑崙芯3代已經在研發當中，預計2024年量產，將成為國內高端芯片需求的替代產品。
有了“崑崙芯”的加持，百度百舸不久前也正式進化為2.0版，其特點簡單形容就是一個字——快。通過應用百舸2.0，藥物蛋白質結構預測模型訓練效率提升2倍，量產車自動駕駛迭代週期從月級別縮短為周級別……
在軟實力算法上，百度智能雲鍛造出的AI PaaS，主要由百度飛槳和文心大模型構成，也是助力推動百度智能雲向產業深入的“肌肉”。
目前飛槳是中國自主研發的第一個深度學習框架，相當於AI時代的操作系統。目前飛槳已經擁有477萬+開發者，服務超過18萬家企事業單位，外向輸出AI能力早已形成規模。在國內的綜合市場份額上已經超越谷歌家的TensorFlow和facebook家的Pytorch，躍居市場第一。文心大模型則是當下AI發展的重要方向，在深入產業時有了這種“預訓練大模型”，開發者就像站在計算機科學之父圖靈的肩膀上看世界一樣“一覽眾山小”，可以從大規模知識和海量數據中融合學習，效率更高、效果更好。
從產業核心場景切入，在打造標杆應用的同時，百度智能雲將知識、經驗沉澱到AI中台（AI PaaS層)，大量的經驗、場景數據又能反哺百舸異構計算平台和崑崙芯片等（AI IaaS層）。AI IaaS+AI PaaS二者的結合形成的AI Cloud，就是百度智能雲在行業內最大的差異化能力，也是許多傳統行業選擇百度智能雲的理由。
例如在產業智能化大潮中，汽車等製造行業的轉型一直相對比較保守，談及上雲，工程師們提不起太大興趣，這背後可能高昂的試錯成本有關。但是百度智能雲卻取得了吉利、上汽、蔚來、理想等頭部車企的信任、並建立深度合作。在吉利汽車，通過工廠數字化大腦平台，吉利整個生產製造環節，都活靈活現地展示在雲端，包括生產訂單自動排產、訂單完成率、設備開動率等，讓容錯率降低了不少，管理運維成本也降低了30%。
而且不久前，隨着雲智一體3.0架構一同發佈的，還有百度智能雲近期圍繞汽車產業的“三朵雲”，即圍繞着汽車製造的供應鏈雲和車企集團雲、網聯雲。所以不難看出，傳統的雲服務商，是在既有的供需框架內改善生產效率；而百度智能雲，用AI IaaS+AI PaaS雙管齊下，突破既有供需框架，根據行業的細分特徵，設計底層研發架構、事中的銷售服務、和事後的產品交付，進而得以更加深刻理解每個行業的痛點和需求，創造了供需兩側的增量。
囿於篇幅所限，我們無法一一列舉百度智能雲在各個產業深入“上雲”的場景，但是這些行業生產力和生產關係變革所呈現出的服務認同度，已經為百度智能雲的綜合能力做出了客觀的評價。可以這麼説，現階段百度智能雲，已經成為雲服務深入產業最核心的入口之一。
數據是最好的印證，IDC調查顯示，百度智能雲AI Cloud市場份額已經連續六次第一，這也折射出它正在打通各行業的know-how、形成顯性的長期商業價值，並且用“軟硬一體化”的方式，精準重構過去的商業形態。
對於百度智能雲來説，實現這個預期還有兩件事要做：
其一，聚焦產業鏈核心，通過中心企業帶動整個產業鏈智能化升級，打破雲端壁壘、實現產業鏈的上下游協同升級。
目前，百度智能雲在貴陽、重慶、桐鄉、蘇州、廣州、寧波等16個區域落地了園區雲、產業雲，根據區域產業帶的業務特點，提供相應的解決方案。例如僅在蘇州市，百度智能雲就深入對接了110家企業、幫助近20家企業推進智改數轉工作、為183家提供諮詢診斷服務，涵蓋電子、汽配、紡織、化工等蘇州特色產業。
其二，要降低AI技術的使用門檻
新的商業時代奔騰而至，百度智能雲作為頭部玩家，有責任把更好、更高質量、更有實際問題解決能力的雲服務普及給萬千行業，也有責任通過規模化輸出，降低中小企業上雲的技術門檻，提供開放的平台，讓企業用起來更簡便。
所以，除了顧好自己的“一畝三分地”以外，百度智能雲肩上的下一個重任，即有效提升我國企業上雲率、助力企業們在工作效率上“去脂增肌”，這是社會給百度智能雲下達的OKR。畢竟在數字化時代，天若將降大任與斯企也，必先勞其技術、磨其服務、煉其能力，曾益其所不能啊！
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