都在談AI，看看百度是如何讓它規模化落地的

導語： AI是當下產業的熱詞，無論是傳統企業還是互聯網公司，無AI不歡。百度作為AI技術發展的領軍者，有很多值得學習和借鑑的地方，牛逼的技術學不來，但打法還是要熟悉一二的。

“夯實移動基礎，決勝AI時代”的百度，在近期公佈了成績單。

2月28日，百度（NASDAQ:BIDU）公佈了截至2019年12月31日的第四季度及全年未經審計的財務報告。

報告顯示，百度第四季度實現營收289億元，同比增長6.2%，淨利潤達92億元，同比增長95%。2019年的全年營收為1074億元。

從業務組成來看，“百度核心”業務依然是搜索服務與交易服務，第四季度收入207.7億元，營收佔比72%。

其他營收部分，包括雲服務、智能服務以及愛奇藝會員服務，第四季度收入81億元人民幣，同比增長35%，營收佔比28%。

在2019年廣告行業整體承壓的大背景下，百度營收連續三個季度穩步環比增長，並超過華爾街預期。百度能做到超預期增長，to B是非常重要的一環。

在這一方面，我們來看看百度都做了什麼：

小度助手語音交互次數超過50億次，是去年同期的3倍多；小度品牌第一方硬件語音交互次數達23億次，是去年同期的7倍多。

百度的無人駕駛平臺“Apollo”，它的商業化進展也很順利。在生態上，Apollo在全球擁有177家合作伙伴，平臺開發者達到3.6萬餘人。

去年12月，Apollo車隊測試里程超過300萬公里。智能交通成果特別顯現。Apollo已經和長沙、保定、滄州、重慶、銀川、紹興、德清、株洲等多個城市達成車路協同和智能信控等方面的合作，助力當地完成智能交通、智能城市建設。

在雲業務賽道上，百度智能雲的技術在中國市場處於領先。美國調研機構IDC在2月發佈的兩份報告分別顯示,在公有云市場,百度智能雲的IaaS增速達到75.5%,IaaS+PaaS增速超過了80%,整體領先於行業水平。

所以， AI時代的李彥宏對未來信心滿滿，他在發給全員的財報信中表示：“

2019是百度的‘關鍵的變革之年’，完成了組織和業務的深度調整。2020年，百度將構建起全網最強大的以信息和知識為核心的移動生態，並在智能新業務的營收規模化上取得更大突破。“

那麼，當大家都在談AI的時候，讓我們看看百度是如何讓它規模化落地的。

AI to B的價值

百度AI to B正從產品、賽道、財務數據等方面，為百度帶來積極的變化。

首先在產品上，AI時代的產品形態不同於互聯網時代。人工智能是數據、算法和算力的三位一體，顯現出來就會相對“慢”一些，就像是一道小火慢燉的“主菜”，需要更多耐心、更長時間投入，但營養價值會更高。

在人工智能時代，相比於2C產品，以AI技術驅動的2B產品會迎來更大的爆發。其次在賽道上，百度的深入佈局和不斷實踐說明，滿足企業、用戶更多需求的2B服務上價值很大。最後在財務數據上，to B已然成為了百度新的增長引擎。

當我們看到AI to B對像百度這樣的大公司帶來價值的時候，很多企業也會產生共鳴。但需要提醒的是，重視價值不是說光有思想就行了，你還需要堅定的、持續的投入。這才是關鍵。

技術是核心競爭力

2019年，百度申請AI專利5712件，位列中國第一。在近期《哈佛商業評論》發佈的全球AI廠商排名中，百度是唯一進入全球AI 四強的中國公司。

國際權威分析機構沙利文同樣認可百度的AI實力，並稱百度在綜合AI技術實力和綜合AI落地實力兩個維度都處於領先地位，中國AI廠商中綜合實力第一。中科院發佈的《2019年人工智能發展白皮書》中，微軟、谷歌、臉書、百度依次位列。

引領的技術背後，AI toB的能力正廣泛應用在百度自有的業務中，並拓展到各行各業的產業智能化升級。

百度大腦的語音識別能力應用於百度的各個產品中，包括小度智能音箱、DuerOS車載信息娛樂系統、百度地圖等。開發者已經調用百度大腦的語音識別引擎超過100億次。

還有圖像處理技術，它可以智能識別圖像類別、內容和含義，支持基於圖像識別的場景應用。比如，百度和韓都衣舍合作，用戶可將拍攝的圖片在商品庫中搜索，便能找到同款或相似的商品。

另一項應用較多的AI技術是“自然語言處理”。比如，房天下（NYSE:SFUN）樓盤點評覆蓋全國658個城市的6.5萬個新房樓盤，購房者互動的日均點評量超過50萬，面對海量的內容數據，以往需要投入大量的人力審核識別出優質的真實內容，每個城市至少需要一個人維護。如何藉助技術手段更高效地完成內容審核，是房天下的重要訴求。

引入百度自然語言處理技術後，房天下為每個樓盤形成了一套點評標籤，實現了標籤詞因盤而異、動態更新，向購房者和開發商直觀展示樓盤的用戶口碑。

這些案例給我們的啟示是：首先技術是最核心的武器，無論你的技術水平如何，都要堅定這一絕對價值，然後快速落地，可以先在自家產品上，再拓展外部市場，形成規模化。

有場景要快速落地

在抗擊新冠病毒肺炎疫情戰鬥中，百度從技術上展現出了AI to B的優勢。首先就是AI應用做到了快速落地。

疫情期間，百度的多款AI產品，實現了搜索與應用生態的交互，包括呈現人員全局流動的遷徙地圖、多人體溫快速檢測解決方案等。

百度遷徙地圖，是百度在2014年春運期間推出的項目。其利用大數據，對其擁有的LBS（基於地理位置的服務）大數據進行計算分析，採用可視化方式展現人口大遷徙的軌跡、特徵。在這次疫情中百度遷徙地圖可謂是快速響應，第一時間落地。

人員的再次大規模遷徙，給穩定疫情增大了風險。百度又給出了新的解決方案“AI測溫系統”，它可以提高體溫監測效率，在人流複雜的火車站、醫院等，1分鐘內可對同時通過的200人進行體溫實時檢測。

這項檢測技術是基於人臉關鍵點檢測，及圖像紅外溫度點陣溫度分析算法，可以對一定面積內乘客的額頭溫度進行檢測，即便是佩戴帽子和口罩也能夠快速篩查。

可見，疫情中的AI應用是AI能力體系支撐的結果，而百度在此次疫情的多方面、深度、快速應用，都是快速適應新場景、新需求的體現。

結語：AI規模化落地在筆者看來，一是要認識到AI to B的價值，能堅定、持續的投入；二是要有一定的技術能力，不一定要像百度那麼豪橫，但要有自己技術價值主張，善用大平臺的資源；最後就是要有場景化落地的能力，由內而外落地拓展。（作者：孫嘉寶）