刚刚过去的2020年里&＃xff0c;人工智能所代表的前沿技术已经开始向社会的每一个角落渗透&＃xff0c;被公认为经济增长的新引擎。
作为十四五规划的开局之年、新基建进入到行稳致远阶段的2021年&＃xff0c;人工智能的行业走向照旧成了外界关注的焦点。
权威咨询机构IDC也适时发布了2021年中国人工智能市场的十大预测&＃xff0c;指出AI在医疗、金融等领域的渗透率将进一步提升&＃xff0c;将有50%的组织接入智能外呼&＃xff0c;45%的重复性工作交给AI&＃xff0c;至少有65%的中国1000强企业将利用自然语言处理、机器学习和深度学习等技术优化工作内容…
而当人工智能、云计算等与实体经济深入融合的时候&＃xff0c;也预示着产业链上游的云厂商们正在经历新的赛点。
01 “算法&＃43;算力”的新时态
2020年以前的日子里&＃xff0c;AI和算法几乎是同义词。
比如在智能手机的新品发布会上&＃xff0c;主讲人可能花上十几分钟的时间介绍自家的拍照技术&＃xff0c;向场内外的观众科普计算摄影的概念&＃xff0c;最终落脚点正是某个新算法的应用&＃xff1b;在以人工智能为主题的技术沙龙中&＃xff0c;分享的话题大多集中在算法模型&＃xff0c;或是计算机视觉&＃xff0c;或是自然语言处理&＃xff0c;或是智能语音技术……
算法是人工智能的基石&＃xff0c;甚至说人工智能第三次浪潮的崛起&＃xff0c;都要归功于深度学习技术和一项项刷新了外界认知的算法模型。然而鲜有人注意到的是&＃xff0c;深度学习飞速发展的同时&＃xff0c;对算力的需求也在暴增。
根据Open AI在年度报告中披露的数据&＃xff0c;从2012年在ImageNet竞赛中夺得冠军的AlexNet&＃xff0c;到DeepMind公司在2017年推出的AlphaGo Zero&＃xff0c;不到6年的短暂时间里&＃xff0c;对算力的需求足足增长了30万倍。
于是在2019年的时候&＃xff0c;人工智能进入了技术成熟度曲线的低谷期&＃xff0c;技术炒作的泡沫开始破裂&＃xff0c;一些人工智能企业的估值迅速缩水。之所以出现这样的一幕&＃xff0c;本质上还是算法在落地应用时的被动&＃xff0c;倘若只有拥有足够大的算力&＃xff0c;才能推进人工智能的落地&＃xff0c;技术和业务之间自然形成了一条难以逾越的鸿沟。相较于先进算法模型跑出的数据&＃xff0c;行业注意力逐渐转向如何在产业中落地。
到了2020年&＃xff0c;算法和算力已经是一对孪生词&＃xff0c;人工智能不再是少数人的自嗨&＃xff0c;进一步向产业化探索。
正是从这个时候开始&＃xff0c;云和AI的捆绑也越来越密切。毕竟对于大多数深处产业赛道中的企业来说&＃xff0c;云计算仍是获取算力最为便捷的方式&＃xff0c;可以随时调度弹性的算力资源&＃xff0c;也就注定了云和AI的融合之路。
最早洞察到行业趋势的百度智能云&＃xff0c;早在2016年前后就提出了ABC三位一体的策略&＃xff0c;将AI、云计算和大数据融合&＃xff1b;阿里云在2018年的云栖大会上确定了云计算&＃43;IoT&＃43;人工智能的方向&＃xff0c;并陆续推出了可供调用的API&＃xff1b;华为云提出了“普惠AI”的概念&＃xff0c;以云服务的形式输出图像识别、视频分析等服务&＃xff1b;腾讯云也适时提出了AI即服务的理念&＃xff0c;同样是将云计算和人工智能进行融合。
就当下的时态而言&＃xff0c;人工智能已经从以单一的算法为核心&＃xff0c;逐渐演变为算法&＃43;算力的双核心&＃xff0c;云和AI的融合已经是不可逆的趋势。
02 产业落地的残酷物语
舆论场上的觉醒和云厂商的跟进&＃xff0c;是否为人工智能的落地铺平了道路&＃xff1f;答案可能远没有料想中的乐观。
一个普遍存在的问题&＃xff1a;传统企业往往没有人工智能人才的储备&＃xff0c;缺少强大的技术应用落地能力&＃xff0c;如果只是以云计算为载体输出算法或者提供API调取服务&＃xff0c;可能无法满足传统企业的最终需求。
就像过去两年中云厂商们所热衷的故事&＃xff0c;自家年轻且高学历的工程师们抱着电脑在田间地头、生产一线等场景中敲代码&＃xff0c;帮助种植业、养殖业、制造业等进行智能化转型。让人匪夷所思的地方在于&＃xff0c;云厂商们背书的合作伙伴往往是当地上规模的企业&＃xff0c;倘若这样的企业都需要工程师驻场才能推进项目&＃xff0c;人工智能落地的窘境也就可想而知。
何况传统企业的产业升级并不只是做完某个项目&＃xff0c;还要保证业务系统的持续运营&＃xff0c;项目制的落地形式终究只治标不治本。
是否还存在另外一种可能&＃xff1a;云厂商将自身的AI能力进行封装&＃xff0c;向传统产业的合作伙伴提供可以直接应用到业务系统的产品&＃xff1f;或者借鉴互联网上一度流行的中台思维&＃xff0c;将产业落地的工作集中在前端&＃xff0c;降低整个业务流程对算法工程师的依赖。
百度智能云再一次扮演了探索者的角色。
完成组织架构和战略方向上的调整后&＃xff0c;百度智能云在2020年进行了业务架构的升级&＃xff0c;构建了三层新架构&＃xff1a;底层是百度大脑&＃xff0c;包括基础层、感知层、认知层和安全服务&＃xff1b;中间是平台&＃xff0c;涵盖基础云平台、AI中台、知识中台&＃xff0c;以及针对场景平台和其他关键组件&＃xff1b;上层是行业智能应用和解决方案&＃xff0c;包括百度智能云重点聚焦的智慧城市、智慧金融、智慧医疗、智慧制造等核心赛道。
有别于传统的云计算架构&＃xff0c;百度智能云将AI作为最底层的基础设施&＃xff0c;云计算担当了AI的输出载体&＃xff0c;并将百度成熟的AI能力沉淀为AI中台和知识中台&＃xff0c;实现了数据处理、模型建立、决策部署等流程的自动化&＃xff0c;进一步降低了人工智能落地的成本。
数据印证了百度智能云战略的正确性。
按照百度智能云在2020百度云智峰会上展示的数据&＃xff0c;百度智能云AI Cloud的活跃客户数同比去年增长了65%&＃xff1b;同时IDC也在《中国人工智能云服务市场研究报告》中披露&＃xff0c;百度智能云在2020年以27.5%的市场份额排名第一&＃xff0c;也是百度智能云连续三次在AI Cloud市场中排名第一。
一个通俗易懂的道理&＃xff1a;只有降低了产业应用技术的门槛&＃xff0c;技术的商业潜力才会逐步兑现&＃xff0c;人工智能显然也不例外。
03 云智一体的进化方向
云和AI的融合可能只是预告&＃xff0c;云智一体才是正剧。
半个多月前的百度云智峰会上&＃xff0c;百度CTO王海峰发表了题为《壮智凌云加速产业智能化》的演讲&＃xff0c;首次将云智一体作为百度智能云的关键词&＃xff0c;正式向外界透露了百度智能云在智能经济时代锚定的方向。
“智“即百度大脑&＃xff0c;基于百度大脑中的飞桨深度学习平台、百度昆仑芯片以及语音、视觉、知识图谱、自然语言处理等技术和平台&＃xff0c;打造赋能各行各业的AI新型基础设施&＃xff1b;“云”包括百度率先在业内打造的AI-Native服务架构&＃xff0c;从基础设施的AI计算集群、AI芯片&＃xff0c;到工程平台的飞桨、云原生&＃xff0c;以及应用开发平台的视频云、区块链等&＃xff0c;让企业在云上像使用水电煤一样方便快捷接入AI能力。
选择将云智一体作为进化方向&＃xff0c;俨然不是拍脑袋的结果。
站在百度智能云自身的立场上&＃xff0c;云计算和人工智能行业都在某种程度上遇到了瓶颈&＃xff0c;前者屡屡传出价格战的消息&＃xff0c;几近成了一门兜售算力的生意&＃xff1b;后者的落地要越过重重沟壑&＃xff0c;等于是戴着镣铐跳舞。但云和AI的一体化却指向了一条新出路&＃xff1a;云计算降低了人工智能落地的门槛&＃xff0c;人工智能又为云计算制造了新的场景。
折射到行业的视角上&＃xff0c;不难算一笔经济账&＃xff1a;传统的AI落地需要先购置海量的算力硬件&＃xff0c;然后向上游厂商购买算法或解决方案&＃xff0c;还需要开出高薪引进算法工程师等专业人才&＃xff0c;不仅落地的时间周期长&＃xff0c;投入产出比也往往没那么诱人。而云智一体的服务&＃xff0c;既能节省在芯片、算法等层面的硬性投入&＃xff0c;也将降低对专业人才的依赖&＃xff0c;限制人工智能规模化落地的最大阻碍正在被攻破。
况且在新基建、十四五规划等已经明确的国家战略中&＃xff0c;人工智能已经超越技术概念的范畴&＃xff0c;上升为产业转型升级的动力引擎、国家间软硬实力竞争的新支点。同时传统产业的智能化转型&＃xff0c;业已从一个可选题变成了必选题。
也就是说&＃xff0c;百度智能云打出云智一体的组合拳&＃xff0c;是综合自身硬实力和产业大趋势的理性决策&＃xff0c;并为自身找到了新的站位&＃xff1a;当云计算还在比拼资源的时候&＃xff0c;百度智能云拿出了AI的杀手锏&＃xff1b;当AI局限于落地速度时&＃xff0c;百度智能云打通了新的通道。
根据中国信通院的数据显示&＃xff0c;2020年全球人工智能产业规模约为1565亿美元&＃xff0c;同比增长12%&＃xff1b;其中中国人工智能产业的规模在3100亿元左右&＃xff0c;同比增长15%。看似千亿级的市场背后&＃xff0c;人工智能当前的渗透率还停留在个位数&＃xff0c;一旦“云智一体”可以进一步激活产业&＃xff0c;将挖掘出一个万亿级的庞大市场。
04 结束语
诚如百度CTO王海峰的判断&＃xff1a;“第四次工业革命才刚刚开始&＃xff0c;这个过程的确会很长&＃xff0c;但是未来一定会往这个方向走。”
作为第四次工业革命的通用技术&＃xff0c;人工智能和云计算一样都是一场马拉松&＃xff0c;需要和产业的机理模型、隐形知识深度融合&＃xff0c;然后在时间的作用下释放新的生存要素和生产潜能&＃xff0c;最终重塑产业的生产模式。
按照《孙子兵法·形篇》中所说&＃xff1a;“胜兵先胜而后求战&＃xff0c;败兵先战而后求胜。”在产业智能化的征途中&＃xff0c;云厂商们需要善于把握市场规律&＃xff0c;并顺应规律占据制高点。先于友商将云智一体作为核心优势的百度智能云&＃xff0c;显然是有备而来。
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