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ToB产业观察|真正融合AI和云计算，看百度智能云如何高增长

ToB产业观察|真正融合AI和云计算，看百度智能云如何高增长
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7月21日，又到一年一度的百度世界大会，既是百度集中展示家底的窗口，也是外界窥见百度战略导向的最佳机会，这一次，我们把目光聚焦在百度的第二增长曲线——百度智能云 。
据IDC数据，2021年下半年，从IaaS+PaaS市场来看，2021年下半年同比增长43.0%，与2021年上半年增速（48.8%）相比下滑近6%，较2020年下半年（53%）继续下滑 。
【ToB产业观察|真正融合AI和云计算，看百度智能云如何高增长】同时，2021年全年中国人工智能软件及应用市场规模达52.8亿美元（约330.3亿元人民币），相比2020年涨幅为43.1% 。相比去年同期预测值，涨幅略为降低，受疫情影响明显，以及行业端对AI投资日趋理性谨慎 。
云计算和AI行业都处于调整期，少有人能料到，中国云计算市场突然踩了一脚刹车，车上的云服务商们踉踉跄跄，更少有人能预知的是，前两年不温不火的百度智能云，如今已成为研究云计算增长的新样板 。
百度智能云至少证明了一件事，靠AI和云计算结合能跑出一条健康可持续的增长路径，而市面上大多数的云计算和AI厂商，要么不具备资源条件，要么没有把两者很好地结合 。
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百度集团执行副总裁、百度智能云事业群组负责人沈抖
会上， 百度集团执行副总裁、百度智能云事业群组负责人沈抖表示，百度一直在坚持云智一体、深耕行业 。百度智能云从行业的关键场景切入，用人工智能技术解决最棘手的问题，为行业创造价值，再把需求和能力沉淀到智能云和通用云的基础底座 。
同时，百度智能云还升级了全新的解决方案 。工业方面，百度智能云带来了全新升级的开物工业互联网平台，新版本“开物2.0”累积超过200个工业解决方案，沉淀了3.8万个工业模型，覆盖质量管控、安全生产、节能减排、生产制造等九大领域 。以AI振兴乡村为目标，百度智能云还推出了“九州区县大脑” 。
逆势增长从而何来？回过头看，2020年可能是云计算行业的分水岭 。百度智能云今日收获的果实，完全可以追溯到彼时种下的种子 。
2020年，一是马太效应显现，不在第一梯队序列的云服务商基本失去机会，在规模、技术和生态等方面全盘落后；二是新基建、新冠疫情和数字化转型浪潮等因素叠加，持续推动云计算和AI的采用；三是云计算赛道本身进入调整期，互联网云增速开始下滑，主攻政企行业的云服务商上升明显 。
有没有云服务商跳出窠臼？有，且只有一家——百度智能云 。其2021年实现全年总营收151亿元，同比增长64% 。2022年第一季度同比增速也有43%，考虑到行业头部厂商战略收缩和低增速的态势，百度智能云是唯一一家延续高增长的互联网云服务商 。
云计算是典型的To B慢生意，To C产品改弦更张易，但是To B战略改辕易辙难，尤其云计算战略的正确与否往往需要时间来验证，这也是为何部分云服务商倾向于跟随策略，紧跟阿里云的变化，大多数时间不至于犯错，然而当阿里云显露出增长颓势时，其他云服务商也必然会遭遇相似的现实难题 。
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这就体现出独立思考战略的必要性，百度智能云从2020年开始走向了另一条路：以云计算为基础，以人工智能为抓手，聚焦重要赛道领域的核心场景 。具体来看，主要呈现出两个层面的变化：
其一 是追求高质量的规模增长和可持续健康发展，听起来略微有些耳熟，这是2022年云服务商的主旋律，阿里云、腾讯云等厂商先后强调自研产品优先，不为规模牺牲利润，以利润为导向，被动向后退一步 。
两年前的百度智能云抵挡住了用亏损换规模的诱惑，较早预判到了云服务市场的风向，主动向后退一步，当时也有业内人士感到不解，认为百度智能云错失了好的时局，而在今年云计算行业的裁员、撤退与慌乱中，百度智能云显得相对从容，继续云智一体的打法 。
IDC也提到，云服务厂商竞争持续加剧，进入理性发展阶段，逐渐从关注收入和高增长向关注利润和可持续发展迈进 。另外，云服务厂商加大对云产品性价比、安全、技术优化等投资的同时，更加强行业生态建设和自身行业能力建设 。百度智能云的一步领先，为自己赢得了至关重要的缓冲期 。
其二，是对业务领域的精确聚焦，抓住上云和AI使用的关键场景 。随着全社会数字化转型的深入，从上云、到用云，企业需要能和行业融合的、智能化的方案去解决业务问题 。只提供传统的基础云能力已经不能满足客户的需求、也是无法支撑云厂商业务的健康增长 。百度智能云另辟蹊径，从企业生产经营的关键场景切入，给生产带来实际的增效，赢得上云用智企业的实际口碑 。
在2022世界大会上，沈抖也介绍，百度智能云一直坚持“成效为先”，帮企业算清数字化的实际价值，给企业提供真正解决实际问题的数字化方案 。从行业的关键场景切入，例如，制造业中的质量监控、安全生产和节能减排等，然后逐步展开 。不仅仅是解决一个生产环节或一条生产线上的问题，更是中国企业在智能化生产上的探索，体现未来中国制造业的发展趋势 。
百度做云，哪里不一样为了实现AI工业化大生产的战略，百度智能云的业务架构也被重新梳理，传统云计算业务是IaaS、PaaS和SaaS，这也体现出云计算的典型发展路径，之前的云服务是由线下迁移到线上，实现算力资源的云化，此后是实现应用能力的云化，智能化将推动云计算进入下一个阶段 。
2020年之后，百度智能云就不再严格按照云计算的原始架构定义，百度智能云的架构同样分为三层：
最底层是由AI IaaS和AI PaaS紧密组合成的AI cloud，这些也是百度的核心技术引擎 。比如在基础层是支撑人工智能发展的算法、算力和数据；在感知层包括语音、计算机视觉、增强现实、虚拟现实等；在认知层，则是与人的认知相关的自然语音处理和知识图谱等构成的语言和知识技术 。
再往上一层是AI通用产品，包括通用的基础云平台、AI平台、知识中台以及针对场景的平台和其他关键组建，比如多媒体平台、云原生开发平台、物联网、区块链等 。
值得一提的AI中台，业界有观点认为，AI不能中台化，因为AI应用过于分散，客户的AI场景又各不相同，无法沉淀为通用的AI能力 。
而从百度自身业务研发、应用深度学习等新技术的过程中发现，应用AI技术的过程大体可以分为单点探索、垂直深化、全面应用、持续创新四个阶段 。到垂直深化和全面应用这两个阶段时，就会明显感受到基于场景打磨后沉淀下来的算法、工具等，能帮助企业内其他业务做更高效地应用和创新 。
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所以AI并不是不能中台化，只是大多数厂商技术积累和经验沉淀还不够，通过AI中台，AI技术能够被全流程应用到企业的各个环节，底层和平台能力结合起来，就构成了上层可以提供给各行各业的智能应用和解决方案 。
最顶层是场景层，选择切入几个重点行业里的核心场景，例如制造业中的质量监控、安全生产和工厂节能等 。百度智能云的实例证明，云业务已经远不止云计算的范畴，百度智能云依靠“云智一体”的领先优势，从重点行业的核心场景切入，积累行业经验，再把不同行业的通用需求沉淀到通用AI产品中，打造成标准化产品，让智能应用服务更多行业，不断降低AI使用门槛，加速产业智能化升级，助力企业从数字化驱动阶段发展到智能化牵引阶段 。
智能云以慢打快纵观百度智能云的发展曲线，没有爆发式的猛增，也没有坠落式的急退，在钛媒体App看来，百度智能云选择的路径并不取巧，因为AI产业发展的关系，百度云计算早期受累于AI，而百度并没有做大肆扩张，而是慢下来做好云和AI的融合 。
从百度智能云聚焦重要赛道也可以看出，智能云大多落地在社会价值和商业价值兼具的重要场景，并且持续探索和拓展新的场景和赛道 。
百度智能云最值得学习的部分，可能并不是云计算和AI，也不是两者融合的平台能力，而是用技术驱动业务的体系，很多业务场景都具有原创性，从需求的挖掘，到流程的治理，经验的积累，解决方案的输出，是一套繁杂的智能云to B体系 。
例如在龙源电力集团，AI风机巡检可以代替电力工人冲在一线最危险的地方，让巡检效率最高提升10倍 。除了清洁能源，百度智能云也能让火电变得更加高效、清洁，通过优化头部火力发电企业的空冷岛，使每生产1度电降低1.55克标准煤能耗，折算到全国，1年碳减排的潜力可达600万吨 。
在用能端，百度智能云与国家电投集团河北电力有限公司合作，实施石家庄城市社区供暖系统的智能化改造，给供热系统加装智慧平台，实现智能化管理和调度，改变了过去供暖冷热不均的现象，帮助整个石家庄城市热网节能20% 。
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在广州市白云区，百度智能云从供水、排水、水环境治理、防汛应急等核心场景切入，建设统一的水务智能底座，实现数据集中管理 。并在智能底座上沉淀水务行业知识，为水务场景做智能决策，成为白云区的AI大禹，治理城市水务 。
百度智能云从行业的关键场景切入，用人工智能技术解决最棘手的问题，并把这些能力和需求沉淀到智能云和通用云底座，随着底座能力提升，百度智能云得以向上可以进一步优化已有方案，同时开拓新的场景 。
这一整套智能云To B的体系，沉淀在百度智能云上，归纳为可复用、可落地的工程实践，智能云上下贯穿了行业场景和基础底座，形成了云智一体、螺旋上升的业务模式，通过这样的能力，百度就可以不断的降低AI门槛，打通整个实体经济“云上进化”的路径 。
公有云已经进入巨头时代，巨头之间的竞争此消而彼长，现在是考验百度之外公有云巨头的时候了 。
（本文首发钛媒体APP 作者 | 张帅，编辑 | 盖虹达）

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