人們對人工智慧的認知，正在以年為單位的時間尺度里刷新。

2016年，AlphaGo和李世石的圍棋大戰，掀開了深度學習的神秘面紗，彼時人們還樂於探討人工智慧有多炫酷；

2017年，神經元網絡、開源框架、智能大腦等往常聽起來有些繞口的術語，悄然成了風靡大街小巷的流行詞；

2018年，被定義為人工智慧和產業結合的元年，語音識別、人臉識別等技術以產品化的形式走進了千家萬戶；

到了2019年，人工智慧終於到了兌現紅利的階段，開始尋求規模化應用和可統計的成效，人工智慧不僅要「落地」，還要能「聽響」。而在所有的助推力量中，百度不失為國內最重要的執牛耳者，特別是百度智能雲首次提出的「智能工業化公式」，正在加速人工智慧進入工業化的進程。

01 雲計算進入換擋期

不同於商湯科技、科大訊飛等AI落地的吶喊者，百度智能雲扮演的角色更加多元，既是中國人工智慧落地應用的旗手，也肩負著人工智慧工業化的頂層設計，同時頭部雲計算服務商的身份，又在某種程度上左右了AI在產業網際網路的話語權。

作為百度AI to B業務的重要承載者和輸出者，百度智能雲之所以確立「AI+雲」的戰略定位，除了百度與生俱來的技術基因，也離不開雲計算本身的微妙變化。

按照第三方機構Canalys連續幾個季度中和雲計算相關的報告，雲計算增速的放緩已是不爭的事實，比如2018年雲計算的市場規模達到804億美金，同比增長高達46.5%，但到了2019年第二季度，這個數字已經變為37.6%。以至於IBM的市場份額開始收縮，從去年的4.7%下降到了3.8%。

國內市場也不例外，參考金融時報對中國雲計算市場的預測：到2023年的時候，中國雲計算市場規模在2500億元左右，但增速也會由高峰的40%左右回調至20%。僅以2019年以來的市場表現為例，只有百度智能雲、騰訊雲等少數玩家仍然保持三位數的增長外，大多數雲廠商告別了高增速，即便是阿里雲，在今年第一季度的同比增長只有77%。

經過了近十年的高速增長後，雲計算行業已經進入到了換擋期，諸如彈性計算、按需付費等傳統優勢逐漸失效，雲計算市場需要新的驅動引擎。

可以借鑑微軟英國公司首席技術官Michael Wignall的觀點：「今年我與客戶、合作夥伴和公共部門的對話主要圍繞一個主題——如何最大限度地利用雲計算帶來的人工智慧機遇。」言外之意，人工智慧正成為雲計算市場競爭的機會點。

比微軟更早意識到這一點，而且行動最為果決的，可能是國內的百度智能雲。可以找到的理由是，百度智能雲對智能化時代有著清晰的認識：2019年之前是人工智慧的基礎建設，2019年到2025年將是人工智慧的工業化，2025年後會迎來全面人工智慧時代。

在雲計算進入換擋期之前，百度智能雲已經開始提前布局。

02 搶跑的百度智能雲

從百度春晚紅包的「幕後功臣」，到百度AI開發者大會的「壓軸主角」，再到持續穩坐中國雲廠商第一陣營的「江湖地位」，百度智能雲已然成為國內雲計算市場不可小覷的一股力量。同時百度智能雲還有另外一個身份，即AI工業化大勢的搶跑者。

2015年才正式開放運營的百度智能雲，比阿里雲遲到了6年，比騰訊雲晚了5年，但並不意味著百度智能雲是一個落伍者。早在2016年的時候，百度智能雲就提出了「ABC三位一體」的說法，在業內尚處於公有雲、私有雲、混合雲不斷「混戰」的局面下，用「最全面最落地的A+最開放最安全的B+持續領先的C」確立了差異化的定位。

如果從時間上來看，雲計算普及之初留給企業的選擇題在於「是否上雲」，先入者有幸抓住了時間上的紅利；後來越來越多企業開始擁抱雲計算，「部分業務上雲」逐漸成為主流趨勢，持續不斷的價格戰又讓雲計算淪為一場規模遊戲；可當全面上雲的拐點臨近，雲計算則重回技術路線，一個典型的標誌就是：人工智慧開始成為企業上雲的主導因素。

在這樣的背景下，和AI捆綁最緊的百度智能雲表現出了出了十足的後勁。僅以時下熱議的城市治理為例，百度智能雲推出了涵蓋計算、存儲、網絡等傳統基礎架構和分布式、深度學習一體機等創新基礎架構，關係網絡、位置軌跡、分析引擎的大數據平台，以及人像、視頻、OCR、語義分析等210多項AI能力在內的解決方案，針對城市治理的各個痛點延伸出了智能安防、智能交通、智能應急、智慧城管等等，精準找到了人工智慧與城市治理的融合點。

事實也證明，人工智慧的落地應用開始成為雲計算的新增長引擎。

Canalys和 Synergy Research兩大國際機構經過市場調研後一致認為：百度智能雲在中國公有雲市場中排名第四，穩居第一陣營。以AI服務能力作為跳板的百度智能雲，成了國內增長最快的雲服務商。

03 打造AI時代的「T型車」

每每提及工業化的時候，福特在1908年打造的「T型車」往往是出鏡率最高的案例。福特並不是汽車的發明者，但開創了革命性的流水裝配線，讓汽車生產徹底告別了個體手工製作，進而開創了現代汽車工業。

人工智慧的工業化似乎有著同樣的邏輯，幾乎所有的人工智慧企業、雲計算廠商都能給出人工智慧落地的案例，可如何達到規模化應用的程度，還需要打造出AI時代的工業體系。嘗到了甜頭的百度智能雲，也開始轉身成為AI工業化的領跑者。

比如在剛剛結束的ABC SUMMIT 2019百度雲智峰會上，圍繞「人工智慧工業化」的使命，百度智能雲給出了自己的「T型車」：

首先，「智能工業化公式」定義了智能時代的新標準。

百度副總裁、智能雲事業群組總經理尹世明首次提出了「人工智慧工業化公式」，並從智能計算、智能應用、智能生態三個方面描繪了AI工業化的新形態：智能計算代表著生產力，智能應用承載著自動化的需求，而智能生態滿足了AI落地應用的協同共享。

可以給出的解釋是，智能計算是智能應用的基礎，兩者有著相互驅動的作用，智能計算能促進智能應用更好的發展，智能應用的發展又反過來推動智能計算的更新。此外人工智慧想要在工業中的規模化應用，離不開生態上的協同進步，只有妥善解決生產力、自動化和協同共享的關係，AI工業化才有可能呈現指數級增長。

其次，智能計算全景圖打通了AI工業化的新路徑。

人工智慧工業化的前提是架構化，在ABC+X架構的基礎上，百度智能雲進一步推出了智能計算全景圖：它擁有一個基礎核心，六大工程平台及三套實踐方法論，成為AI工業化的智能基礎。

有如李彥宏在重慶智博會上的發言：「人工智慧不再講究酷炫，而是要講究如何扎紮實實地推進和落地。」智能計算全景圖所提供的，正是各行各業將人工智慧工業化應用的「動力工廠」，企業可以在ABC+X的架構下將現有系統和應用上雲，可以調用各類智能API實現業務的智能化，還可以在藉助百度在實踐中探索出的經驗和方法論。

截止到目前，百度智能雲已經和央視網、精研科技、Dell、國家電網、吉諾汽車等在智能媒體、智能質檢、智能服務、智能救援等方面展開了一系列的賦能合作，AI的工業化應用已經初見成效。同時在百度產業智能聯盟、百度產業智能聯盟引領者計劃等智能化生態圈的推動下，人工智慧技術正以肉眼可見的速度在工業領域加速滲透。

04 寫在最後

人工智慧不是龜兔賽跑，像百度這樣的領跑者早已成為人工智慧走向工業化的中堅力量，也是智能化過程中最大的受益者。

或許還需要思考這樣一個問題，為何曾經在雲計算上慢半拍的百度，反而成了AI工業化的集大成者。答案似乎也不難理解，作為網際網路時代的「水煤電」，雲計算的競爭註定是一場馬拉松式的賽跑，AI+雲的差異化布局、與生俱來的技術基因、紮實的行業應用乃至戰略上的長遠性，都是百度智能雲釋放後勁的利好因素。

可以斷定的是，人工智慧的工業化應用才剛剛起步，對於雲計算市場格局的影響也剛剛浮出水面。

作者 | Alter 公眾號 | Alter聊IT

作者系獨立撰稿人，微信號imhefei

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