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都在谈AI,看看百度是如何让它规模化落地的

导语:AI是当下产业的热词,无论是传统企业还是互联网公司,无AI不欢。百度作为AI技术发展的领军者,有很多值得学习和借鉴的地方,牛逼的技术学不来,但打法还是要熟悉一二的。

“夯实移动基础,决胜AI时代”的百度,在近期公布了成绩单。

2月28日,百度(NASDAQ:BIDU)公布了截至2019年12月31日的第四季度及全年未经审计的财务报告。

报告显示,百度第四季度实现营收289亿元,同比增长6.2%,净利润达92亿元,同比增长95%。2019年的全年营收为1074亿元。

从业务组成来看,“百度核心”业务依然是搜索服务与交易服务,第四季度收入207.7亿元,营收占比72%。

其他营收部分,包括云服务、智能服务以及爱奇艺会员服务,第四季度收入81亿元人民币,同比增长35%,营收占比28%。

在2019年广告行业整体承压的大背景下,百度营收连续三个季度稳步环比增长,并超过华尔街预期。百度能做到超预期增长,to B是非常重要的一环。

在这一方面,我们来看看百度都做了什么:

小度助手语音交互次数超过50亿次,是去年同期的3倍多;小度品牌第一方硬件语音交互次数达23亿次,是去年同期的7倍多。

百度的无人驾驶平台“Apollo”,它的商业化进展也很顺利。在生态上,Apollo在全球拥有177家合作伙伴,平台开发者达到3.6万余人。

2019年12月,Apollo车队测试里程超过300万公里。智能交通成果特别显现。Apollo已经和长沙、保定、沧州、重庆、银川、绍兴、德清、株洲等多个城市达成车路协同和智能信控等方面的合作,助力当地完成智能交通、智能城市建设。

在云业务赛道上,百度智能云的技术在中国市场处于领先。美国调研机构IDC在2月发布的两份报告分别显示,在公有云市场,百度智能云的IaaS增速达到75.5%,IaaS+PaaS增速超过了80%,整体领先于行业水平。

所以, AI时代的李彦宏对未来信心满满,他在发给全员的财报信中表示:“

2019是百度的‘关键的变革之年’,完成了组织和业务的深度调整。2020年,百度将构建起全网最强大的以信息和知识为核心的移动生态,并在智能新业务的营收规模化上取得更大突破。“

那么,当大家都在谈AI的时候,让我们看看百度是如何让它规模化落地的。

AI to B的价值

百度AI to B正从产品、赛道、财务数据等方面,为百度带来积极的变化。

首先在产品上,AI时代的产品形态不同于互联网时代。人工智能是数据、算法和算力的三位一体,显现出来就会相对“慢”一些,就像是一道小火慢炖的“主菜”,需要更多耐心、更长时间投入,但营养价值会更高。

在人工智能时代,相比于2C产品,以AI技术驱动的2B产品会迎来更大的爆发。其次在赛道上,百度的深入布局和不断实践说明,满足企业、用户更多需求的2B服务上价值很大。最后在财务数据上,to B已然成为了百度新的增长引擎。

当我们看到AI to B对像百度这样的大公司带来价值的时候,很多企业也会产生共鸣。但需要提醒的是,重视价值不是说光有思想就行了,你还需要坚定的、持续的投入。这才是关键。

技术是核心竞争力

2019年,百度申请AI专利5712件,位列中国第一。在近期《哈佛商业评论》发布的全球AI厂商排名中,百度是唯一进入全球AI 四强的中国公司。

国际权威分析机构沙利文同样认可百度的AI实力,并称百度在综合AI技术实力和综合AI落地实力两个维度都处于领先地位,中国AI厂商中综合实力第一。中科院发布的《2019年人工智能发展白皮书》中,微软、谷歌、脸书、百度依次位列。

引领的技术背后,AI toB的能力正广泛应用在百度自有的业务中,并拓展到各行各业的产业智能化升级。

百度大脑的语音识别能力应用于百度的各个产品中,包括小度智能音箱、DuerOS车载信息娱乐系统、百度地图等。开发者已经调用百度大脑的语音识别引擎超过100亿次。

还有图像处理技术,它可以智能识别图像类别、内容和含义,支持基于图像识别的场景应用。比如,百度和韩都衣舍合作,用户可将拍摄的图片在商品库中搜索,便能找到同款或相似的商品。

另一项应用较多的AI技术是“自然语言处理”。比如,房天下(NYSE:SFUN)楼盘点评覆盖全国658个城市的6.5万个新房楼盘,购房者互动的日均点评量超过50万,面对海量的内容数据,以往需要投入大量的人力审核识别出优质的真实内容,每个城市至少需要一个人维护。如何借助技术手段更高效地完成内容审核,是房天下的重要诉求。

引入百度自然语言处理技术后,房天下为每个楼盘形成了一套点评标签,实现了标签词因盘而异、动态更新,向购房者和开发商直观展示楼盘的用户口碑。

这些案例给我们的启示是:首先技术是最核心的武器,无论你的技术水平如何,都要坚定这一绝对价值,然后快速落地,可以先在自家产品上,再拓展外部市场,形成规模化。

有场景要快速落地

在抗击新冠病毒肺炎疫情战斗中,百度从技术上展现出了AI to B的优势。首先就是AI应用做到了快速落地。

疫情期间,百度的多款AI产品,实现了搜索与应用生态的交互,包括呈现人员全局流动的迁徙地图、多人体温快速检测解决方案等。

百度迁徙地图,是百度在2014年春运期间推出的项目。其利用大数据,对其拥有的LBS(基于地理位置的服务)大数据进行计算分析,采用可视化方式展现人口大迁徙的轨迹、特征。在这次疫情中百度迁徙地图可谓是快速响应,第一时间落地。

人员的再次大规模迁徙,给稳定疫情增大了风险。百度又给出了新的解决方案“AI测温系统”,它可以提高体温监测效率,在人流复杂的火车站、医院等,1分钟内可对同时通过的200人进行体温实时检测。

这项检测技术是基于人脸关键点检测,及图像红外温度点阵温度分析算法,可以对一定面积内乘客的额头温度进行检测,即便是佩戴帽子和口罩也能够快速筛查。

可见,疫情中的AI应用是AI能力体系支撑的结果,而百度在此次疫情的多方面、深度、快速应用,都是快速适应新场景、新需求的体现。

结语:AI规模化落地在笔者看来,一是要认识到AI to B的价值,能坚定、持续的投入;二是要有一定的技术能力,不一定要像百度那么豪横,但要有自己技术价值主张,善用大平台的资源;最后就是要有场景化落地的能力,由内而外落地拓展。