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百度“人工智能体系”:AI“上层建筑”跃升如何加码产业能化?

2020年01月10日

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文|曾响铃

来源|科技向令说(xiangling0815)

To B与AI叠加的浪潮开启了它2020年代的序幕,而这序幕刚拉开,巨头们的动作就频繁起来。

1月8日,百度宣布对AI体系进行组织架构升级,原百度AIG(AI技术平台体系)、TG(基础技术体系)、ACG(百度智能云事业群组)组成全新的“百度人工智能体系”(AI Group、缩写为AIG)。

这个“百度人工智能体系”包括技术中台群组(TPG)和智能云事业群组(ACG)两大群组,继续由百度CTO王海峰整体负责。


组织架构的调整往往是业务发展变化的重要表现,“人工智能体系”无疑能很大程度反映出百度加码产业智能化的未来布局,从全行业看,也能或多或少折射出AI产业应用落地的未来进程。

推动AI产业应用,AI“上层建筑”两路出击加码产业智能化

在经济学理论中,经济基础往往决定上层建筑,但更好的上层建筑也能推动经济基础更好地发展。

组织架构无疑是AI的“上层建筑”,“百度人工智能体系”是百度AI发展的必然结果,但反过来也反映出百度在下一阶段如何加码产业智能化的现实策略。

1、土壤与果实——让产业智能化业务支持效率倍增

“百度人工智能体系”的升级,其结果,用最简洁的话说,是百度产业智能化发展布局的扼要图景显露出来:

建立提供底层技术支撑、不断涌现创新能量的“中台”,成为产业智能化的土壤,在其之上为冲锋陷阵、不断切入产业场景的业务条线提供统一协同的技术等资源加持,如同“土壤”为“果实”输送养分。

从这个视角看,“人工智能体系”的本质就是一套促使产业智能化效率进一步升级、技术优势传导成产业实践能力更强的体系。


2、集中优势力量在优势场景,同时不错过潜在的机会

在“人工智能体系”的升级中,百度还提到要将智慧政务、智慧医疗、智慧金融、智能客服与营销四大业务板块升级为四大事业部。

这其中表层布局意图再明显不过,百度将着力于政务、医疗、金融、客服与营销四个大场景。

在整个产业智能化领域,政务、医疗、金融、客服与营销是AI、大数据、物联网等技术落地应用更接近成熟、各技术之间聚变效应显现的主要场景。

从B端产业的视角看,这些场景的需求也最为强烈,智能化有望最先实现全面落地。

例如,智慧政务反映出城市管理依托智能化,全面提升效率与体验的趋势;智慧医疗则是大健康时代,无论治疗还是保健要提升效率与质量都必须通过的路径;智慧金融天生带有商业价值与社会责任的双重属性,智能化必不可少;而智能客服与营销则有最广泛的应用基础。

这些,与百度多年来在政务、医疗、金融、客服与营销等领域的大力投入相吻合,它们恰好是百度众多布局场景中当下最优势的场景;反过来看,从市场角度,整个产业智能化对象中,这四个场景的商业价值、社会价值也尤为明显,是诸多玩家的逐鹿场,亦是百度必须着力攻克的目标。


与此同时,除了盯住几个重点场景,百度“人工智能体系”事实上还附带有另一重应对那些潜在变化和机会的“安排”,尝试在主攻某些主要领域的同时,不错失其他机会。

这个安排,表现在百度宣布将“在工业互联网、视频、物联网、工业质检、物流地图等领域加大投入”,显然,这些投入都是底层技术的继续优化,属于“土壤”的耕耘。

在组织架构升级后的“人工智能体系”下,百度能够敏锐地对市场需求的变化做出反馈,工业互联网、物联网这些领域加大投入,是对未来一段时间内产业智能化迫切需求的及时应对。一旦技术足够成熟、市场需求也对应表现出来,这些“储备”又能马上变成政务、医疗、金融、客服与营销一样优势的场景实践。

对任何产业智能化平台而言,在快速发展期“什么都想要”显然不够现实,集中优势力量在优势场景是更明智的做法,但是,在攻克这些场景的同时,灵活、弹性地为其他新的机会做准备,也必不可少。

一次组织架构升级,将带来AI技术、业务与协同什么样的深刻变化?

百度的组织架构升级,推及整个行业来看,这样的组织架构升级也反映推动AI应用进程的方式在发生变化,而百度也很早就洞察到这一变化,王海峰就曾经表示过,”驱动工业革命的核心技术具有很强的通用性,是从某一个行业开始发展的,但最终一定是覆盖非常广泛的行业,同时还具备几个很重要技术角度的特征:高度的标准化、自动化和模块化。”

总结来说,至少包括三个层面:

1、“AI大生产”基础设施敷设完成,进入全面价值输出

自王海峰提出AI进入大生产时代以来,业界对AI应用发展阶段的认知虽然不完全一致,但规模化出产AI应用(而不是一个个在实验室慢慢磨)已经成为共识,深度学习平台也让行业有能力这么做。

如同工业化大生产时代,产品从生产到消费需要经历投资、建厂房、铺渠道的过程一样,百度“人工智能体系”的升级,在根本上是以组织架构的能量调动企业资源、完善和深化技术要素、打通产业应用通路的过程,是为“AI大生产”敷设基础设施。


一旦基础设施准备妥当,也意味着AI可以“开足马力生产”并走向应用,进入全面的价值输出阶段,让AI大生产阶段真正坐实。

百度自己先说的,就要先做到;对整个行业而言,这都是必然的过程。

2、产业智能化由标杆案例期,进入高速扩张期

过去百度的产业智能化,或者说整个行业的产业智能化玩法,都呈现典型的“标杆案例”特质,选取的都是那些有巨大影响力、各方面需求都非常典型和深度的客户案例。

例如,百度与浦发银行在客服与营销方面的合作(包括知名的“数字人”),与央视在视频剪辑、审核等方面的合作,与中国联通在智能客服方面的合作,都在塑造标杆、展示“肌肉”。


(百度与浦发银行携手打造的“金融数字人”)

而毫无疑问,进入2020年代,产业智能化的关键词一定是规模和价值,“人工智能体系”的升级证明了行业已经由标杆案例期进入高速扩张期。新的组织架构和定义推动形成更便利、更低成本的技术方案多案例移植能力,这无疑是冲着快速复制与裂变而来,预示着市场拓展模式分水岭到来,产业智能化迎来爆发关口。

3、多场景正反馈循环将被强化,AI产业应用进入全面价值协同期

AI虽然应用场景打不相同、包罗万象,但它们都有技术与数据的“公约数”,一个智能城市方案中用于识别交通拥堵的技术,与一个养猪场识别猪生活状况的技术,可能同出一门。


这使得很多看似毫不相关、相去甚远的AI应用可以产生协同价值,多场景间亦能形成正反馈循环——用得越多,AI技术越强,继而可以用得更多。以前,它们往往只存在于单一场景应用过程中。

但是,多场景要实现正反馈循环,需要的底层资源的彻底打通,不同的场景应用在根源上出自相同的土壤,这样才会有“A场景的应用,能强化B场景的AI能力”这样的协同价值出现。

显然,百度突出中台体系的“人工智能体系”其意图之一也在于此,“体系”意味着过去零零散散的场景间正反馈被系统化实现。

其行业意义在于,AI能力提升能推动产业智能化规模爆发,而规模爆发也将反过来推动AI应用能力提升,它们是双向的关系,AI产业应用或进入全面价值协同期。

产业智能化进程加速,AI由“战舰时代”进入“航母时代”?

虽然2019年及以前AI叠加To B浪潮如火如荼,巨头、中小创业者摩拳擦掌,但不得不说,包括百度在内,它们大多数都是“战舰式”打法,强调冲劲,强调攻击力,平台即战斗力,AI技术能力就是武器的烈度。

到百度升级“人工智还能体系”止,这种状况似乎在发生变化。

智慧政务、智慧医疗、智慧金融、智能客服与营销这些重点的目标场景蓝图展现出来,工业互联网、视频、物联网、工业质检、物流地图等资源投入的路线图被绘制,“战舰式”突袭打法,正在被“航母式”战役打法所取代。


猜测百度未来的谋划,形象地说,应该是要做“AI航母”支持各场景应用成为面对产业的战斗力,如同战斗机一样升空出击——航母本身不形成直接的战斗力,它只是战斗力的承载。

百度在不断强化自己的产业智能化承载能力,让前端的AI场景应用左突右进、渗透市场,同时不断输出新的竞争后背力量,在那些即将成为热门的场景里提前进行技术布局。

如果说过去的产业智能化竞争是“战舰战斗”,那么未来,行业很可能升级到“航母战役”,在这个过程中,百度占据了先机,但最终宏大的战争如何走向、结果如何,还需要时间来检验。

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【完】

曾响铃

1钛媒体、品途、人人都是产品经理等多家创投、科技网站年度十大作者;

2虎啸奖评委;

3作家:【移动互联网+ 新常态下的商业机会】等畅销书作者;

4《商界》《商界评论》《销售与市场》等近十家杂志撰稿人;

5钛媒体、36kr、虎嗅、人民日报客户端、澎湃新闻等近80家专栏作者;

6“脑艺人”(脑力手艺人)概念提出者,现演变为“自媒体”,成为一个行业;

7腾讯全媒派荣誉导师、多家科技智能公司传播顾问。

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