百度智能云之变：进化于交点竞争下

在这个“多事之春”，巨头企业的每一个举措都市格外引得市场关注。人们在关注着，工业引领者如何看待当下变化中存有的时机、如何切入其中又将如何重塑工业的未来。

例如最近，百度宣布了百度智能云的架构调整，提出自此百度智能云的云盘算、智能金融、智能客服、渠道生态等业务的卖力人将直接向CTO王海峰汇报。在“新基建”呼声高昂的今天，云盘算作为与AI、工业互联网、大数据等高度相关的工业，其生长逻辑变得格外耐人寻味。关于百度智能云的此次调整，有人认为是“销售派”向“技术派”的转变。实际上这也并不是百度智能云一次突然的变更，从半年前百度智能云纳入CTO体系开始，在数次调整之下，百度智能云正在和百度AI体系契合得愈发精密。B端工业的汹涌澎拜，似乎很难在短时间内被普罗公共感知到。但如果把视野放大，将眼光放到整个工业升级命题之中，或许可以获得更多信息。

那么今天我们可以实验讨论，百度智能云之变，究竟改变了什么？

两条线索：推理云盘算之变

在剖析云盘算市场的变化之前，我们真正需要关注的是——企业云服务需求是一成稳定的吗？

关于这个问题，还要从两条线索说起。

首先是那些我们传统印象中和云盘算距离很近的企业，诸如移动互联网、电商、娱乐媒体等等。这些公司有着良好的信息基础，所需要通常只是需要更高性价比的云盘算资源，以支撑其业务的高效运行。如果说其中存在变化，大多也是对云盘算的宁静性、部署效率等能力提出了越来越高的要求。

真正变化存在于另一条线索中，也就是那些以往看似远离云盘算的企业——工业、制造业、服务业……

我们可以清晰地看到，AI、5G、IoT等新技术的生长给予了传统工业庞大的技术升级空间。可是一方面这些工业往往都不具备技术基础，另一方面来说，升级历程中涉及的AI算法等等能力，也通常只被科技工业链的上游掌握。因此在传统工业的智能升级造就了庞大的市场空间，这一市场空间笼罩了“技术-盘算”资源的整条链条。

在这种情况下，我们很难再将“云盘算”这一商品独立出来，依旧以传统SaaS的方式去界说它，而是逐渐将其看做全流程解决方案中的重要一环。

同样的变化也体现科技企业为云盘算赋予的能力上。

我们可以看到越来越多的企业正在通过云端向传统企业交付技术。除了百度智能云外，我们也可以看到谷歌云在年头宣布将发挥AI优势争取市场份额，阿里云提出了“智能云平台”的观点，就在最近微软还设立了首席科学官来分管Azure云。

把云包装成一款容量越来越富厚的商品，显然已经成为了一种行业共识。

因此我们也无需为云盘算企业架构划出“技术派”或“销售派”的区别，好像云盘算和靠开分店、划土地的暖锅市场一样，能够通过“销售渠道”来完成生长目的。在商业形态与市场需求的庞大变化下，一切生长的支撑还是商品自己。

一个交点：百度智能云的增长泉源

在这种变化之中，人们容易发生的另一个误区，是云盘算生长存在一个“起点”。例如认为企业将云与AI举行整合之后，云的生长就要重新从起点出发，部署技术、开拓市场。

但与其为云的生长“找起点”，我们更应该关注的是企业能力与市场需求的交点。

在这个问题上，百度智能云已往一段时间的增长就是一个很好的样本：凭据Canalys品级三方机构调研，百度智能云在云市场中增速第一。最新的百度财报电话集会披露，智能云收入实现了两位数的强劲增长，利润率也显著提高。

在“重回起点”的理论下，这种情况显然是不行能泛起的，百度智能云的增长来自于AI这一交点。

百度从重仓AI技术，到搭建飞桨深度学习平台、打造技术输出平台百度大脑，一切行动的最终目的都是将技术开发和技术自己工业化，累积技术工业化的履历，最终让让AI技术可以批量化地嵌入现实场景，发挥作用。这时百度智能云的存在，就是为这一套AI基础实施体系提供了一个商业化落地的出口。加上百度智能云所拥有的智能边缘、云端全功效AI芯片、宁静存储等能力，这些都为这一窗口提供了更强大的外围支持。

但最终的焦点，还是技术自己。因为工业所需要的，是借助技术能力来提升增质提效。云盘算产物是否能够提供足够强大的AI技术、其技术与现实场景的契合度如何、与芯片硬件和开发平台的契合水平又如何，综合起来就形成了工业决议的最大的影响因素。

正因为此前的能力累积和近半年来的不停调整，与当下工业智能化需求完美相交，才让百度智能云交出了一份亮眼的结果单。

尤其与起点差别，交点意味着连续的变化。像是新基建项目开始部署后，5G、人工智能与工业互联网的生长需要怎样与云盘算相互配合，就是一个需要连续求解的问题。这也是为什么，岂论百度、微软或是阿里，CTO以及首席科学家等角色要成为云盘算的重要责任者，技术体系和市场需求在高速变化，责任者必须是掌握住变化先机的人。

就拿百度CTO王海峰来说，拥有深厚技术配景的他一直强调AI to B能力，而云则是从AI到B之中最重要的窗口。我们已经可以看到王海峰领导其团队冲锋在种种落地互助中，好比去年百度智能云与东软团体在智慧都会、教育、医疗等各方面的互助；以及此次疫情中，AI体温检测落地各大地铁站，智能外呼、智能医疗等技术的快速落地实施，也体现了王海峰的“AI致用”逻辑。经由这一次的组织架构变化，百度智能云正在与当下工业需求在交点上契合得越发精密。诸如此类的AI技术落地，一定将大批量的泛起在工业世界。

三个时机：交点竞争下云盘算市场

固然正如我们一开始提到的，这种变化并非百度智能云一家独占，而是正泛起于整个云盘算市场之中。

那么在即将到来“交点竞争”中，百度智能云的时机存在于那里？

首先是技术时机自己。

重新基建这一目的的泛起来看，工业智能化在未来几年内都市成为一项长效需求。云盘算的增量市场恒久存在，而技术交点自己一定成为其中的重要考量。如今已经已公布凌驾260款产物和近40个解决方案的百度智能云，显然可以在以往的落地履历中不停优化AI技术能力，寻找出可复制的范式，提升交点联合的效率。在未来的竞争中，不停优化技术这一差异化优势。

同时另有环形时机。

现在提起百度，我们似乎能想到许多AI商业化项目。除了百度智能云，另有百度大脑这样的平台。但这并不意味着百度内部业务组织有所重合，反而组成了一种清晰的分工。就拿百度大脑来说，把技术能力切分成颗粒度更小接口的百度大脑，可以很好地满足一些企业探索互助性质的需求，尤其对于一些拥有技术基础的企业来说，与百度大脑的互助自然如虎添翼。而百度智能云则输出的是AI与云服务等多种技术融合的整体解决方案和商业模式，面临的更辽阔的传统工业市场。前者如同餐厅，后者则是食品工厂。虽然面临的需求差别，但许多资源是可以共享使用的，尤其双方可以相互交流落地履历。通过多个端点毗连精益，形成了牢靠的环形能力。

最后不行忽视的，是生态累积时机。

百度智能云生长至今，一直连续的是对工业生态的累积。每年的百度云智峰会上，我们都能听到相关的消息，像是从2016年开始实行的，推动行业互助同伴配合建设ABC生态的云图计划，以及去年公布的推动AI落地的百度工业智能同盟，都在不停叫醒工业生态。如今经由频频调整，战略位置不停提升的百度智能云显然也会和另一端的百度AI生态熔接，让开发者生态中的开发气力涌入云端，缩短技术从研发到落地的路径。在未来交点的变更可能性下，富厚的生态累积可以资助百度智能云做足准备，更高效的应对需求变化。

这样看来，我们与其将这次百度智能云的组织架构调整看做“改变”，不如将其看做发展和进化。当工业智能化前提条件愈发成熟，新基建目的又已显现的情况下，云盘算工业的形态也一定发生豹变以切入市场，让智能技术在现实世界更好的生根发芽。

达尔文在《物种起源》中写下的第一句话就是：“我完全相信，物种不是稳定的。”

变化即是发展，变化即是进化。