应用|亮出云智一体AI组合拳，解密百度第二增长曲线的底牌_开发|云智|程序|人工智能|系统

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智东西（公众号：zhidxcom）
作者 | 心缘
编辑 | 漠影
全球知名投资机构ARK Invest预测，未来15-20年，人工智能（AI）中深度学习将为全球股票市场增加30万亿美元的市值，这比过去20年互联网创造市值的2倍还多。
普惠AI ，首先要解决上云的问题，这已经成为业界共识。国内外云服务商无不开始思量将云计算与AI打包，为愈发广泛的AI开发需求提供一张便捷的船票。
但实现“云智一体”并非两相叠加，而需在充分理解企业实际业务需求的同时，提供将AI技术与云深度融合的基础设施。这恰恰是百度十余年积累的技术和生态优势。
在3月27日举办的云智技术论坛上，百度智能云推出将AI原生的云基础设施与全流程AI开发融合一体的关键杀手锏——云智一体的AI开发全栈模式，从自研芯片、集群、框架、算法到应用的一系列AI能力组合，构成了百度智能云独有的底色，不仅能解决算法工程师的专业诉求，还能让完全不懂AI开发的业务人员分分钟上手。
▲百度智能云“云智一体”AI开发全栈产品架构

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AI时代的云上开发有什么不同？它对云基础设施供应商们提出了哪些差异化的要求？企业如何选择最适合自己的AI开发路径？云智一体战略，会成为拉动百度第二增长曲线的关键引擎吗？
要解答这些问题，我们从企业AI开发的典型需求之变说起。
一、从企业AI落地之困，看AI开发平台三大特征
在移动互联网时代，只需一个不错的点子，个人开发者即可做出能广泛应用的App 。
但AI开发完全不同，是一项仅凭个人力量难以成事的系统工程。要将AI技术落于实际应用，涉及海量数据、优质算法、传感器、服务器、网络设计、资源管理等一系列繁复的软硬件工程难题，因此企业是推动AI落地的主力军。
AI需要与场景进行深度结合，没有谁能比企业更加理解自身业务，也没有谁比AI基础技术研发者更懂AI ，然而两者协作远不像“1+1=2”那样简单，真正在场景中实现智能化，不仅仅是解决一个模型问题，还要在业务流程中形成闭环。
考虑到碎片化应用场景、中小企业对创新迫切性和对成本的考量，百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜提出，能满足多数企业智能化需求的AI开发平台，至少应具备三大特征：场景先行、自主创新、效能为要。
（1）场景先行：好模型离不开优质数据，而优质数据从场景中来，从场景去定义和解决问题已是企业AI开发的一种主流趋势，波士顿咨询公司（BCG）调研数据显示，约86%的市场需求是定制开发AI模型。同时，同一垂直场景下企业AI需求存在可复用性， AI开发平台可以不断积累相应高精度效果的算法，供企业在其基础上做优化。
（2）自主创新：AI与场景频繁的交互过程中，会通过应用反馈生成源源不断的活数据，从而能持续优化迭代AI系统。如果AI开发平台能提供丰富的预训练模型和功能，并打造尽可能低门槛、好上手的交互界面，则有助于加速企业针对自身业务进行AI应用的自主研发与创新。
（3）效能为要：企业智能化升级的目的无外乎快速响应需求、降本增效。相较传统软件开发， AI开发过程往往更耗时、耗资源，因此需要AI开发平台既要提供足够高效的整体AI开发流程，又能实现更充分的资源集约管理和调度。
这些是AI开发平台的基础能力，而要将AI开发效能发挥到极致，则离不开进阶能力——高性能、高性价比、高利用率底层AI基础设施的支撑。
二、兼顾多层次开发者、适配多种国产硬件……云智一体AI开发全栈模式解读
对于企业来说，云上构建AI方便之处在于，无需采购和部署昂贵的硬件基础设施，就能获取源源不断的算法、算力和存储资源。
不过，由于传统的云计算架构并未考虑到适配AI应用，因此在解决AI场景下的工程化问题时，很难做到效能最大化。这使得大举布局AI技术的百度嗅到了将云计算与AI融合创新的机会。
当主流云厂商还在竞逐CDN、IaaS市场时，百度已将目光投向深度学习框架和高端AI芯片，将百度十余年积累的云上AI计算和工程化应用能力，沉淀为低门槛、高效能的全流程AI开发体系。如今，百度正式推出其软硬协同AI能力的集大成者——云智一体AI开发全栈模式。
▲百度智能云“云智一体”AI开发全栈产品架构

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从上往下看，最贴近应用层的是飞桨企业版AI开发双平台EasyDL和BML 。
EasyDL主打零门槛，面向AI应用开发者，无需了解算法细节， 5分钟即可上手，最快10分钟完成模型训练，支持公有云、私有化、设备端、软硬一体等多种部署方案，迄今已服务超过80万用户。该平台最小的开发者只有7岁，可见多容易上手。
BML主打功能齐全，面向AI算法开发者，既提供全面的建模方式、高性能AI套件、高性价比的算力资源、完善的开发环境，又提供自动数据增强、自动超参搜索等先进的训练机制。此外，用BML做出的模型可以成为EasyDL预置任务，惠及更多AI应用开发者。
▲百度飞桨企业版EasyDL和BML AI开发双平台模式

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AI开发全栈模式也使得端云协同更加紧密，将AI端模型的部署时间缩短至1分钟，并使每个端都成为了云的一部分。
双平台基于百度深度学习框架飞桨，同时支持业界7种主流深度学习框架、上百种深度学习网络、15种AI芯片，尤其适配多种主流国产CPU、FPGA/ASIC芯片，使企业开发时向上向下均有足够灵活性。
▲百度AI开发平台适配15种AI芯片和硬件平台

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再往下是AI开发全栈架构的基座支撑——AI原生云架构，即做出“最适合跑AI的云” 。
云原生基于传统的IT基础设施，难以做到AI场景效能最大化。而AI原生的AI开发基础设施，从AI芯片、AI服务器、AI容器到AI云平台产品进行软硬一体深度优化，能全方位、集中式管理AI资源和优化AI产品。
除了为上层AI开发平台提供技术支撑外，百度智能云构建的AI原生云计算架构也面向AI开发工程领域的客户，提供多种形态的独立服务。
具体而言， AI原生的云基础设施主要包括AI容器、AI存储、AI计算。其中，通过使用百度智能云容器引擎服务CCE ， AI容器可提供弹性、高可用的云端容器运行平台；双平台已全面打通百度智能云BOS云存储服务，能提供简单可扩展、高可靠、灵活适应多场景的数据存储能力。
在当下备受关注的芯片层，百度组建了自己的AI芯片公司并完成首轮融资，其根据自身算法定制设计的自研云端AI芯片昆仑1已规模部署，采用7nm先进制程的昆仑2计划今年上半年量产，性能比昆仑1提升3倍。
【应用|亮出云智一体AI组合拳，解密百度第二增长曲线的底牌】除了提供自研AI芯片及多规格商业GPU/FPGA芯片外，百度还打造了基于X-MAN架构的四路AI超级服务器和基于百度自研硬件虚拟化技术的百度“太行”弹性裸金属。这样从上层开发到底层云基础设施的一体化构建，使企业AI开发效率更高、成本更低。
▲百度智能云AI高性能计算服务

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针对企业在智能化升级过程中的生产、运用和管理痛点，百度打造了整合AI能力引擎、AI开发平台、AI管理平台的企业专属AI中台。
AI中台主要解决企业AI资源沉淀、AI人才培养及整个体系持续运转机制的方法论问题。如果技术能力基础偏弱，企业可以先切入AI能力引擎，从百度已对外开放的270多项成熟AI能力中直接选择应用；继而通过包括EasyDL、BML和场景化定制平台UNIT的AI开发平台，以及优化资源管理调配的AI管理平台，逐步构建企业自己的多层次AI能力和方法论。
目前百度智能云已打造了能源、金融、城市、媒体等多个行业AI中台落地解决方案，帮助不同领域的企业构建集约化AI能力管理能力。
▲AI中台如何在企业IT中台中作为智能中枢

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三、有1块钱或100亿，都会投进技术里
因为早期AI商业模式变现路径还不清晰，押注AI赛道多年的百度，一路走来曾历经不少质疑，而拨云见日的时刻似乎已经临近了。
在最新财报中，百度将智能云称为“中长期增长第二曲线” ， 2020年Q4百度智能云同比增长67% ，年收入约130亿元，成为营收增长最快的模块。
国际市场研究机构Canalys报告显示，百度智能云在2020年Q4中国云基础设施服务的市场份额增速和营收增速排名第一。另据国际数据公司IDC报告， 2020年上半年中国AI云服务市场规模达10.9亿元人民币，同比增幅超100% ，其中百度智能云以27.5%的市场份额，连续三次蝉联第一。
▲2020年上半年中国AI公有云服务市场分布（来源：IDC中国）

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IDC评价称在平台公司中，百度提供了市面上最丰富的AI能力；市场调研机构Forrester认为，百度智能云对于同时寻求具备大型开发社区和全栈AI功能的公司与开发者来说，是理想的选择。
百度是怎么做到的？这些成绩背后，关乎百度的基因，也关乎百度十余年坚定地投资与布局。
“有1块钱的时候，我们会投进技术里；有1个亿，我们会投进技术里；有100个亿，我们还是会投进技术里。 ”
在3月23日百度回港上市的敲钟现场，百度董事长兼CEO李彦宏强调百度愿意为长期投资、保持对技术创新的不断投入，并将百度定义为“拥有强大互联网用户基础的AI生态型公司” 。

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作为建立于云上的互联网公司，百度天然具备成熟的云计算技术根基，凭借搜索引擎这张王牌，百度手握中文互联网最多的数据资源，加上十年来不断积累AI算法开发能力，孵化出覆盖视觉、语音、OCR、结构化数据等方向的各类AI应用。
过去十年研发支出超1000亿元、AI专利申请量连续三年国内第一……持续重金投入研发，换来了百度在AI基础技术领域的深厚根基：
自研开源深度学习框架飞桨排名国内第一，凝聚了265万开发者、服务超10万家企业，向世界证明中国核心AI技术的研发创新能力，同时百度拥有国内最大AI开发者社区，百度智能云是拥有最多AI产品的国内云厂商……
▲中国市场AI公有云服务产品数量（截至2020年4月，来源：IDC、广发证券发展研究中心）

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除了支撑自身AI技术及业务的迭代，百度沉淀的AI能力和资源还在迅速外延。集百度通用AI能力之大成的百度大脑日调用量突破1万亿次，过去4年百度AI开放平台上定制模型数量翻6倍，在多行业落地赋能。
毕竟AI技术开发和AI应用落地不同，越往底层，技术越通用，越往场景层，应用越个性化。
要真正解决实际应用中的问题，百度聚焦在两件事：一是裤脚挽起来踩到泥里，深入产业场景中和客户并肩作战，直接在场景中做AI能力的集成；二是自底向上完全用开源开放的方式，持续积累市场需求和反馈，根据反馈不断优化从底层框架到上层应用、中台的核心能力建设。
独木难成林，企业技术优势的放大，离不开与产业的广泛开放、结合。通过开源开放策略，百度通过将各种技术能力和应用经验共享于统一的平台，协同大量拥有丰富经验的上下游生态合作伙伴，推动以AI为主的创新商业化工作在更高的起点上开展。
央视网媒体AI中台、国家电网AI中台、海淀城市大脑、汉中市脱贫攻坚云计算平台……云智一体AI全栈能力正加速百度智能云在更多专业场景中的落地。
按照百度团队的说法，如果不能实现上层开发平台、下层基础设施一体化，则不可能让企业AI开发速度最快、精准度最高、最适配、又最节约。
以此来看，从底层云基础设施到上层AI应用的全栈能力，再到对AI生态的开放与包容，已经构筑了百度在云计算和AI双赛道的独特竞争力。
结语：用云智一体打出差异化优势
今年百度21岁了，这一年，它用云智一体的故事敲开了港交所的大门，正面朝着产业智能化浪潮中蓬勃生长的云市场新机遇。
对于多数决心走向智能化升级的企业来说，如今万事俱备，只欠AI 。公有云市场仍处于早期阶段，伴随着数字化建设，云上AI服务在传统行业的渗透率必然快速提升，市场边界正快速扩张，丰富的AI服务成为国内外云厂商押宝的对象，而AI技术赋能或能成为百度突围云计算赛道的核心竞争优势。
目前百度在国内AI公有云赛道占位相对领先，面对汹涌的企业智能化升级诉求，信奉长期主义的百度，如果能证明云智一体模式的优越性，也许将收获一定头部的成长红利。
路遥知马力，云智一体的故事才刚刚开始。

应用|亮出云智一体AI组合拳，解密百度第二增长曲线的底牌

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