百度从a到b

“我们有很大的机会让百度在未来回到行业的顶端。

“百度第二季度财务报告发布后,李彦宏在一封内部信函中表达了这一点。

当然,这个大机会指的是人工智能时代,被巨人包围的“云+人工智能”轨道。三年前,百度智能云提出了“三位一体”的口号。现在,“作业成本法”已经成为大型公共云制造商的标准。三年后,在8月29日举行的百度云智能峰会上,百度智能云更新了其“人工智能产业化”的愿景。

百度副总裁兼智能云业务集团总经理尹世明在接受媒体采访时表示,只有云计算被提及。根据Canalys和SynergyResearch报道的数据,百度智能云在中国公共云市场排名第四。如果要考虑AItoB的决心和效力,已经把心投入到油田和矿业工厂的百度应该有信心和信心。

9月2日,李彦宏发出另一封内部信函,宣布百度智能云和首席技术官系统的有效整合。尹世明和他的团队向集团首席技术官王海峰汇报。

然而,据雷锋独家消息,在百度总裁张亚勤10月份决定退休后,智能云的业务在短期内成为百度的“最高领导者”项目。也就是说,在尹世明直接向上级汇报之前,李彦宏是负责人。

王海峰负责基础技术系统和人工智能技术平台系统。TG包括搜索公司和BG的运营和维护、基础设施和集团级共享平台集成能力。AIG包括百度在数据中心、基础设施、运营和维护方面的能力,是云服务的基础设施。

这一调整意味着百度人工智能技术、云计算和基础技术系统的进一步整合,相当于智能云业务的重新扩张。百度正在整合更多资源来做ToB业务。

从人工智能的ToB到TOB的商业模式,智能云业务已经成为百度未来的支点。

人工智能产业化,什么解决方案?百度广告产业化,早期迹象。

今年4月,王海峰表示,推动工业革命的核心技术显示出巨大的通用性,当每一场工业革命达到高潮时,推动它的核心技术进入工业大规模生产阶段,呈现出标准化、自动化和模块化的特点。

今天,我们正处于以人工智能为核心驱动力的第四次工业革命浪潮中。人工智能正把人类社会带入智能时代。

继中航之后,百度再次倡导的“人工智能产业化”能否将百度智能云乃至百度推向一个新的高度?尹世明强调,2016 -2019年是人工智能基础设施建设阶段,核心是解决技术可行性问题。2019-2025年是情报时代发展的第二阶段。人工智能必须经历工业化的过程,不能局限于实验室。2025年后,该行业将进入人工智能时代,大大提高生产效率和创造财富。

基于这样的预期,百度智能云提出了人工智能产业化的理念。

人工智能产业化不是人工智能在工业领域的应用,而是人工智能本身工业生产的实现。人工智能本身应该大规模走向工业,其核心是解决大规模应用的问题。

从这个角度来看,百度提出的人工智能产业化也与其他厂商提出的工业人工智能有着根本的不同。工业人工智能只强调工业对人工智能的使用。

“机械工业革命、电力工业革命和信息工业革命都经历了从一开始,然后实现工业化扩张,最后形成产业链体系的过程。

现在迹象很明显,产业链正在逐渐形成,”尹世明坚定地说。

“百度智能云自去年以来做的最多的事情就是思考和研究如何将人工智能从一个着陆点变成一条登陆线,”百度云的副总经理兼工业智能业务主管李硕告诉雷锋。这是真正使人工智能跨越鸿沟商业化的非常重要的一环。

以呼叫中心的智能化改造为例。去年,百度在百度云志峰会现场致电天津10010。这是一个着陆点。

根据总结的经验,中国联通全国客服将在今年分阶段推出智能客服。此外,已经有十多家银行和航空公司空企业采用百度对话智能解决方案,反映了人工智能应用从单一案例向完整行业和生态布局的转变。

同样,百都云去年在制造领域通过计算机视觉进行工业质量检测,今年正在苹果供应链、戴尔供应链、一汽汽车制造商供应链等领域复制大量应用。百度将这个从点到线到表面的过程定义为人工智能产业化。

百度如何实现在线跟踪?无论是工业化大生产还是人工智能产业化,都意味着百度ToB必将进入一个新阶段。回头看,百度是如何一步步走向ToB轨道的?李硕对百度百科的历史有着深刻的理解。他经历了百度从纯搜索业务到现在的发展过程。他负责百度所有产品的运行维护、资源管理和访问,百度也是百度云计算的基本前身。然后他做了人工智能的早期孵化,从美国国际集团到美国国际集团,然后在2017年做了与人工智能相关的商业登陆。

2018年,百度做出了一个非常重要的决定,将人工智能和云计算的商业化结合起来,这是现在美国广播公司的三位一体战略(人工智能、大数据、云计算)。

“当时百度为什么考虑做这样的调整?我们已经看到,当人工智能和大数据等新兴技术进入工业着陆过程时,云是计算能力的一个非常重要的提供者和载体。因此,我们需要组建一支联合力量,为我们的ToB客户提供计算能力、算法和应用相关能力,因此我们将在2018年开始进行业务调整和整合,”李硕解释说。

2018年底,百度将云部门直接升级为智能云业务集团,并开始全面承担百度ToB的责任,负责将百度几乎所有的核心技术转化为面向ToB客户的产品和解决方案。

仅从时间维度来看,百度云并不是第一批被称为公共云的制造商。

百度的主要业务是搜索。服务器资源的消耗没有双十一电子商务公司大。波峰和波谷非常明显。AWS和阿里也更多地从商业逻辑出发实施公共云服务。闲置资源不如创造价值有价值。与其他互联网制造商相比,百度的带宽和服务器成本在收入中所占比例较低,所以百度并不急于这样做。

当时,百度正在考虑百度和其他公司的区别。

后来的故事我们已经知道,百度云从人工智能开始,从上到下制造云计算。人工智能技术的社会认知和商业环境逐渐成熟。百度认为,打造云可以提供不同于市场上现有制造商的价值,因此百度也率先成为首家开放人工智能能力堆栈的企业。

互联网巨头一个接一个地开始了ToB。ToB也是一个万亿美元的市场,不亚于ToC。然而,在中国ToB市场很难看到大型企业,因为中国企业的成长还处于初级阶段。当企业发展到一定规模时,需要使用企业软件,如企业资源规划和财务系统。这些选择都是来自大型外国工厂的产品。欧美企业的成长经历了相同的阶段,培育了大量成功案例。

换句话说,市场需求决定了中国市场不足以生产ToB的大型企业。

为什么互联网公司今天又开始ToB?经过20年的成长和发展,中国互联网公司已经形成了自己的一套由互联网公司拥有的结构,这与以前欧美公司拥有的IOE结构完全不同。

互联网公司的信息技术架构自然演变为7×24小时、低成本硬件、高可靠性服务和快速闭环架构。

企业拥抱互联网架构,或者在试图解决技术难题时,很自然的找到行业领先企业寻找最佳解决方案。百度从a到b企业采用互联网架构,或者在试图解决技术问题时,自然会找到行业领先的企业来寻找最佳解决方案。

互联网公司做ToB的时间节点恰好符合人工智能技术的成熟曲线,这使得百度智能云做人工智能作业成为一件很自然的事情。然而,作为互联网云制造商,不同的公司有不同的侧重点。百度以人工智能为第一,云服务是登陆人工智能应用的载体,阿里将最大化云计算基础设施的规模,腾讯将更加关注小程序、支付和微信生态。

发展一个行业从来都不容易,百度也不例外。

雷锋网了解到,在人工智能登陆之初,业外人士已经将他们对人工智能的理解神化,但本质上,人工智能和其他相关技术都被用来解决特定的问题和特定的场景,以达到替代人类或更好的效果。

百度解决的第一个问题是与行业专家一起研究,探索人工智能在什么情况下可以发挥其价值。最后百度积累了一套完整的方法论。在开发新的场景时,产品经理和人工智能工程师可以快速判断这个场景是否适合人工智能。

在具体登陆实践中,百度发现不同行业信息化水平不同,不同行业员工的科技素养也不同。金融业和运营商行业有很高的技术理解水平,但当进入工业、制造业甚至农业领域时,双方的对话差距会变得非常大。此外,在不同的行业中,人工智能的通用算法会在特定的场景中遇到特定的困难。

例如,一层玻璃被添加到面部识别中,一点点方言被添加到语音识别中,这将导致效果的显著下降。

“为了使人工智能大规模落地,必须解决人工智能技术本身及其应用之间的差距,因为人工智能不是为科学家制造的。例如,在视觉场景中,我们有一套方法、工具和平台,以便呼叫中心的操作员可以图形化地定义业务逻辑。这种商业逻辑最终被转换成机器可以理解的语言和模型,”李硕说。

在人工智能已经扎根的行业中,百度已经走过了人工智能应用于该行业的深坑,下一个重点是大规模复制。

基于多年的人工智能登陆实践,百度这次提出了人工智能产业化的公式:人工智能产业化=(智能计算*智能应用)智能生态。

尹世明提到,在前三次工业革命中,工业化必须解决三大问题:新生产力、自动化、协调和共享。

智能计算、智能应用和智能生态是百度提出的相应解决方案。

人工智能本身的产业化只能通过智能计算和智能应用的相互交叉促进,然后通过智能生态学的指数发展,通过三者的相互整合和相互促进来实现。

今年早些时候,百度大脑迎来了历史上最重要的5.0版本升级,成为一个具有工业智能和软硬件集成的人工智能生产平台。这与百度智能云所需的三个要素“不谋而合”。也可以看出,百度长期以来一直在考虑人工智能产业化。

在这次会议上,百度智能云还更具体地展示了人工智能产业化的基础:一个基本核心、六大工程平台和三套实用方法。

一个基本核心具有“更完整的场景覆盖、更高的灵活性、更高的性价比、更高的安全性和合规性、更容易操作和维护”的五个特点,而天宫、天枢等六个工程平台覆盖大数据工程、人工智能、视频云、物联网、区块链、云起源等子行业。为企业解决技术环境、发展路径、资源需求等难题。

此外,“互联网架构、数据智能和模型工厂”三种方法提供了知识帮助。

智能计算产品的全景将帮助客户进行智能改变,降低成本,提高效率,使客户能够更加关注业务创新,增强业务市场竞争力。

这是百度智能云总结的人工智能行业实践。

尹世明认为,对于互联网云制造商来说,建立ToB系统是最基本的。

不同于传统互联网的快速迭代,ToB产品有很长的生命周期管理需求,销售市场、服务系统和运营系统需要重建。

ToB是一个长期的操作,人工智能着陆也是一个复杂的问题。

撇开技术本身不谈,李硕说人工智能着陆首先在认知层面是不一致的。此外,在选择场景和登陆时,应该做的应该给企业带来商业价值。人工智能登陆行业并不是颠覆行业本身,而是在这个过程中寻找一种既能实现效益又能实现效益的方法,这就是良性的人工智能登陆过程。

ToC市场只有第一名,没有第二名,头部效应明显。

另一方面,ToB有着广阔的发展轨迹,广泛的细分要求,以及漫长的产品和市场周期,这也使得ToB市场的主要参与者比ToC市场多得多,并且容纳至少十大参与者没有问题。

无论是云计算行业还是作业成本法,或者云+人工智能,整个行业都处于市场演变的早期阶段。当前的市场力量大于竞争。如何培养真正的市场客户,利用云厂商的能力与其他厂商合作满足刚性需求,是ToB浪潮下各类企业应该做的事情。

雷锋网得出结论,百度AItoB从头客开始,在服务头客的过程中沉淀标准化产品,然后进入下一个肩、腰、长尾客户的层次,逐步完成行业的智能赋权。不同行业智能流程的速度不同,速度为5年,速度为10年。AItoB的百度进入了下一轮经济腹地。

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