5月18日，「ABC SUMMIT 2020百度夏季雲智峰會」在線上召開，本次大會以「百度智能雲加速產業智能化」為主題，這次大會的看點多多，百度CTO王海峰直接執掌百度智能智能雲之後首次亮相，他將如何推動百度智能雲向前一步，代表著百度對雲計算這一業務形態的戰略思考。
此外，百度智能雲還重磅發布AI中臺、知識中臺兩大創新平臺和新一代智能辦公平臺，並介紹了百度智能雲在智慧城市、智慧金融、智慧醫療、智能客服及營銷等重要賽道中的戰略成果。
百度智能雲戰略
「如何加速產業智能化？百度智能雲的戰略是以雲計算為基礎，以人工智慧為抓手，聚焦重要賽道。」王海峰表示。
他補充表示，智能雲業務是從雲計算開始做起的，但目前已經遠遠超越了基礎雲計算，包括人工智慧、大數據、區塊鏈、物聯網，構成了我們的業務基礎，而雲計算仍然是其中最重要的核心基礎。
一方面，雲計算是發展人工智慧三大要素之一—算力的重要基礎平臺；另一方面，從客戶需求來看，雲計算仍然有很大的市場需求及商業價值。
人工智慧是第四次工業革命的核心驅動力，也是百度的優勢所在。人工智慧是我們服務客戶的抓手，而有了基礎和抓手之後，我們要聚焦社會價值和商業價值兼具的重要賽道，並且持續探索和拓展新的賽道。
百度智能雲對於AI和雲計算的關係仍然有著自己的戰略堅持，即使在頭部頭部雲計算廠商中，也顯得尤為特別，為了加速產業智能化，百度智能雲也重新梳理了新架構。
百度智能雲新架構首次曝光
百度智能雲對業務架構進行了調整，新架構分為三層：
底層是百度大腦，包括基礎層、感知層、認知層和安全，是百度核心技術引擎。比如在基礎層是支撐人工智慧發展的算法、算力和數據，而算法平臺就是「飛槳」深度學習平臺；在感知層包括語音、計算機視覺、增強現實、虛擬實境等等；在認知層，則是與人的認知相關的自然語言處理和知識圖譜等等構成的語言和知識技術；
中間是平臺，包括通用的基礎雲平臺、AI中臺、知識中臺，以及針對場景的平臺和其他關鍵組件，比如多媒體平臺、雲原生開發平臺、物聯網、區塊鏈等等；
在基礎層和平臺的支持下，上層的智能應用和解決方案將為各行各業賦能；
同時，百度智能雲打造了一體化的安全體系，全面覆蓋從AI模型安全到行業生態安全的方方面面，為產業智能化發展保駕護航。
「在這樣一個新的架構下，雲業務已遠不限於雲計算的範疇，基礎的雲計算結合AI中臺、知識中臺、大數據等等，使AI起到抓手的作用，更快、更好地發揮驅動力量，加速產業智能化升級。」王海峰解釋道。
AI中臺和知識中臺正式發布
在百度智能雲全新架構中，AI中臺和知識中臺都是初次發布，也是本次大會的亮點之一。
企業為什麼需要自己的AI中臺？
王海峰表示，首先，產業正在進行智能化升級，企業需要AI實現智能化；其次，AI必須與企業的應用場景深度結合，才能更好的滿足企業的需求。而現階段，大多數企業都缺乏AI的基礎能力和支撐AI開發及應用的平臺。所以百度智能雲發布企業AI中臺，讓每個企業都擁有自己的AI平臺，企業按照自己的需求快捷、高效地實現AI解決方案。
百度AI中臺的核心能力包括AI能力引擎和AI開發平臺。
AI能力引擎，企業可以直接從百度已有的250多項成熟的AI能力中直接選擇，其中包括百度具有全球頂級優勢的ERNIE算子以及百度優化後的主流算法。AI開發平臺擁有全球前三、國內第一的深度學習開源框架「飛槳」，能夠幫助企業做到自主可控。此外，管理平臺包括權限管理、模型管理等公共控管模塊。
整體而言，百度的AI中臺幫助企業建設AI開發和應用的自主能力，集約化管理企業AI能力和資源。
以國網山東省電力公司為例，基於百度BML機器學習平臺構建了國網公司自己的AI中臺，通過藉助AI中臺搭建的輸電通道可視化平臺，可以實現戶外各種複雜場景下的安全巡檢，對吊車、導線異物、煙火、塔吊、施工機械等複雜場景都能進行智能巡檢，為輸電線路安全、穩定運行提供了可靠的保障。在運行場景中，應用AI人臉識別，實現了進廳識別、刷臉辦電等功能。通過精準營銷，實現了用戶體驗提升以及電力營業廳的效益提升。基於企業自己的AI中臺，實現了業務應用快速建設，提升了營商環境及生產管理水平。
「每個企業都有自己特有的知識，需要結合企業自身的行業知識和業務邏輯，滿足企業對知識的需求。不過，大多數企業都缺乏構建和運用知識的能力，尤其是缺乏從數據、信息到知識構建以及運用知識的工具和平臺。「王海峰現場表示。
百度智能雲正式發布知識中臺，目標是提升企業智能化水平。
知識中臺基於百度多年積累的知識圖譜、自然語言處理、多模態語義理解、智能搜索等AI核心技術而打造的全周期、智能化的企業知識賦能平臺。在底層對接各種不同來源和形式的數據，上層支撐不同業務場景。
知識中臺的核心功能為企業提供了高效便捷的知識生產、組織和應用能力，滿足業務場景智能化的需求。知識中臺面向企業的智能應用包括智能知識庫、行業知識圖譜以及企業搜索、智能推薦、智能問答、知識推送等等。
雷鋒網了解到，知識中臺在百度內部已經有不少應用和實踐，知識的構建和運用能夠幫助企業的運營管理提升效率，實現智能化。
浦發銀行已經使用上了百度智能雲的知識平臺，浦發銀行行長潘衛東表示，金融行業一直是個數據量極為豐富的行業，國內大型商業銀行和保險公司的數據量早已達到100TB以上，其中超過80%都是非結構化數據。
知識中臺包括企業搜索、智能知識庫、知識圖譜平臺和決策引擎，可以將原本分治分散、缺乏理解挖掘、難以復用沉澱的數據平臺化構建，轉化為信息、知識、智慧，實現業務智慧的回流沉澱，從而支持金融行業豐富的業務場景。
比如在企業內部運營中，通過對多源、多模態數據的知識構建，實現企業內搜與專業垂搜，有效地進行知識協同，提高整體工作效率；在風險管理領域，通過知識中臺對主體多維關聯鏈條的挖掘，預測有潛在風險的關聯企業、識別欺詐交易等等。
此外，還有新一代智能辦公平臺發布如流，百度CTO王海峰談到，基於「AI中臺」和「知識中臺」，「智能辦公」主打企業內部的通訊流、工作流和知識流，構建AI時代辦公流水線。
通訊流可以支持520方參會，支持弱網環境，可以隨時隨地實時通訊；工作流支持會議、日程、項目等多個日常工作線條之間的交互協同，降低企業運營成本；知識流支持企業內部的知識搜索、個性化推薦、企業論壇等知識管理能力，企業知識直接賦能企業運營。突發的疫情激活了企業對於智能辦公的需求，「智能辦公」應用為企業提供靈活、方便、高效的辦公模式，提高核心競爭力。
百度智能雲的重要賽道：金融、醫療和智慧城市
介紹完了雲計算和AI方面的最新進展，百度智能雲三位副總裁輪番上臺，分別負責智慧金融、智慧醫療和智慧城市行業，這三個領域也是百度智能雲重點投入的賽道。
智慧金融：智能客服產品矩陣擴大，降本增收
百度智能雲副總經理、智慧金融事業部總經理李碩現場表示，百度智能雲是比較早的進入到人工智慧+客服營銷領域的，經過過去幾年的耕耘，百度智能雲在40多個合作夥伴裡面已經共同服務了80多家客戶，與40多家合作夥伴共同分享了過億元的商機，為這些合作夥伴實現了加速的成長。
智能客服產品矩陣再次擴大，百度智能雲將過去一段時間積累的AI數字形象、對話式營銷、智能外呼等產品與智能對話、在線客服等已有的產品融合成全新的客戶營銷與服務平臺。
在這個平臺上，智能營銷與客服的落地場景也將從呼叫中心走向手機APP、PC網站、家庭智能音箱，還有在各類經營網點裡面存在的屏幕等等這些方面。每一個期望為用戶提供更好服務的企業，都可以在這裡找到適合自己的解決方案。
對於已經採用百度智能客服的產品，今天也完全可以利用在百度智能客服產品裡面所積累的對自家的產品服務的理解能力，把這種能力完全拓展到全新的產品營銷領域。在獲得降低人工服務成本收益的同時，也能夠實現業務增收、新客戶的開拓。
智慧醫療：靈醫智慧一體化解決方案
百度智慧醫療總經理黃豔，百度的智慧醫療平臺——靈醫智慧發布已餘兩年，落地在27個省市自治區、300家醫院、1500家基層醫療機構服務，服務了數萬名醫生，惠及了千萬的患者，服務人次已經達到了2500萬。
靈醫智慧圍繞著篩查、診療、管理這三個主要的醫療環節，推出了一體化的解決方案。基於多模態的醫療AI中臺和專業、權威的醫療知識中臺，構建了一系列的智慧醫療的產品和應用。包括眼底篩查產品、新冠肺炎篩查產品、臨床輔助決策產品、合理用藥產品、病案質控產品以及慢病管理產品等。
智慧醫療產品背後，百度智能雲和中國衛生健康領域最大的國家級的出版社人民衛生出版社合作，共同運用高度自動化的知識生產工具，共同構建了專業、權威、可循證的醫療知識體系。
最底層的知識來源一方面來源於權威的書籍、藥典、臨床指南，另一方面也來自於大型醫院的臨床數據。基於這些數據源進行解析、聚合和加工，構建了一系列的術語專題庫，這裡包括疾病庫、手術操作庫、中藥方劑庫等。而知識庫和數據源共同再經過自動化的抽取、理解、循證、推理、歸一、融合後，就形成了最上層的知識圖譜。
百度智能雲還與東軟等醫療信息化廠商進行深度合作，將臨床輔助決策產品大規模地落地和驗證。診斷建議準確率達到了95%，檢查檢驗的準確率、推薦的準確率達到了98%，用藥推薦的準確率達到了98%，質控提醒的準確率達到了99%。在基層醫療機構進行應用後，我們的問診效率提高了46%，誤診漏診率降低了32%，問題處方率降低了24%。
智慧城市：城市大腦的1+2+1架構
百度副總裁、智能雲智慧城市事業部總經理劉雅雯加入百度不久，智慧城市也是百度智能雲一直以來重點發力的領域，智慧城市和雲計算天然相近，百度也不希望錯失這塊大蛋糕。
劉雅雯表示，近十幾年以來，智慧城市的建設取得了長足的進步，進入了一個以人為本、成效導向、統籌集約、協同創新的新型智慧城市的發展階段。
而近幾年來，隨著宏觀形勢和智慧城市的進一步發展，以及當下這種貿易緊張的局勢和疫情爆發，也給全世界的經濟帶來了諸多的不確定性，讓人們對生活及品質也有了更深層次的思考。如何讓城市更智慧，就成為了我們新時期廣泛關注的焦點。
當下靜態數據已經不能夠滿足全周期治理的管理需求，如何讓管理者做到事前防範、事中管控、事後反思？這就迫切需要我們運用時空動態數據來提供更加有力的支持。
過去我們更多的是以履職盡責為導向，分領域垂直化的貫通管理，而現在需要我們做的是實現需求為導向、服務一體化的整合，這樣就能夠更好地打破過去的數據孤島，實現多元化數據聚合的有效融合，也讓數據更多的價值能夠得以有效地釋放。
在敏捷運營迭代方面，過去可能會出現一些重建設、輕運營的現象，大家往往會忽略了高大上投資之後持續有效的運營管理能力。而現在我們應該更加重視統籌規劃，這樣才可以避免重複建設，並且通過這種持續的運營、迅速的迭代，來儘可能的展現和滿足用戶的需求。這就需要我們非常敏捷、高效的智能雲平臺來支持，我想這也是我們百度的一大優勢。
與實體經濟如何更好地結合方面，其實也經歷了一個不斷豐富完善的過程。如何讓管理更加敏捷、更加經濟？如何讓民生的用戶體驗更好？如何與經濟的發展能夠相輔相成，不斷地來滿足城市多元化的變化？這就需要多方的開展合作，更加開放的心態來一起應對。百度可以提供非常有競爭力的AI普惠賦能，從而打造更多的工業化生態，助力智能經濟的充電和加速。以上這些要求都需要更好的智能新基建來賦能智慧城市。
與此同時，智慧城市的發展也迎來了新一輪的創新紅利期。
我國政府高度重視新基建和數據要素的發展，積極為人工智慧加智慧城市提供更好的創新空間。此外，中國具有全球最大規模的市場，最多的研發人員，這些都將為人工智慧發展創造更多更好的應用場景，加速中國產業的升級，實現新舊動能的轉換，推動中國人民能夠率先享受智能經濟和智慧社會的福利。
推進國家治理體系和治理能力現代化，就必須抓好城市治理體系和治理能力現代化。一個好的社會治理體系一定是以基層為公眾服務為根本，同時也離不開科技的硬核技術支撐，而落實好智慧城市的建設是科技公司以及我們百度應盡的社會責任。
百度城市大腦提出來讓城市更安全、更從容、更通暢、更宜居。為此，我們圍繞人工智慧的優勢推出來了一系列助力生態經濟發展的架構調整和解決方案。比如說在公共安全領域，百度能夠做到全天候的監測預警，實時的情報中心；在應急管理方面，可以通過災害監測安全生產、智慧消防等實現零延遲的響應，防患於未然；再比如說在智能交通方面，如何運用交通態勢動態、交通事件的監測，大幅提升出行交通效率；在城市管理方面，我們百度運用一網通管、案件智能處理，大大提升了城市管理的和諧度；還比如說在智慧教育領域，我們運用的是模塊化、實戰化、多元化的人才培養機制，使產、教更好地結合。
比如百度城市大腦賦能海澱案例，百度城市大腦聚焦運用AI、大數據和雲技術的優勢，匯集全域、全時、全量的數據，幫助海澱能夠發現、提煉城市潛在的運行規律，提供全局的協同決策依據，支撐我們的管理和服務。比如我們在海澱區的智慧城市大腦當中就彰顯了大數據的運用價值。我們還為海澱做了城市交通事故的識別系統，還有渣土車的識別系統。
智慧城市的建設和產業智能化的過程中還有一個最重要的推動和加速因素，那就是人。人工智慧的應用和開發、大型智能化設備的操作、智慧場景下的生活都離不開人才的能力，北上廣深聚焦了人工智慧的企業和人才，同時也制約了二三四線城市的產業智能化發展。同時，也增大了城市治理的難度。無論是從崗位的技能的要求，到專業化的人才培養方案，以及產業的發展速度，都大大地快於教育體系的升級。百度雲智學院如何能夠通過產教融合的方式助力智慧教育的建設？利用百度人工智慧的優勢，提供區域人才的持續培育成為了我們工作的方向和重點。
百度智慧城市緊緊圍繞著城市的現代化治理體系需求，基於自身的數據、技術和生態優勢，在CTO王海峰老師的帶隊下，創造性的提出來了1+2+1的百度城市大腦架構：
第一道是城市感知中臺，第二道是城市數據中臺和城市AI中臺，第三道是城市智能交互中臺。
智能感知中臺實現數據多元的採集，城市運行狀態下全要素的感知，統一來建立時空信息的基準，實現城市物理空間、數字空間全時、全區域動態的映射，就是大家常說的數字孿生。
城市數據中臺是通過數據的融和、治理、分析，實現數據的融合碰撞，來更好的提升數據的價值；城市AI中臺是通過城市的算法、算力的調度和運營管理，實現城市AI的應用和運營，讓百度的城市大腦更聰明；
城市智能交互中臺通過新一代的交互實現，對城市的全要素、全狀態的全景洞察，在時空一張圖上進行展示，並將文字、圖片、語音、視頻等多模態的信息進行智能化一鍵搜。
值得一提的是，百度智能雲智慧城市事業部向行業發布百度城市大腦白皮書。據介紹，白皮書歷經了三個月，對城市發展進行了很多的深入研究，並邀請了市長、智慧城市行業專家進行了深度的探討，反覆的打磨。