都在谈AI，看看百度是如何让它规模化落地的

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本文经授权转自公众号： 阿尔法工场(ID：alpworks);作者：孙嘉宝

“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。

去年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。

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