從Gartner曲線看百度如何穿越技術生命周期

2021-01-09 商業經濟熱聞

全球權威的技術諮詢機構Gartner公司曾提出著名的Gartner曲線。Gartner曲線認為,技術跟人一樣,也有自己的生命周期,一項技術從胚胎萌芽,到茁壯成長劃分為5個不同的時期,分別是「技術誕生期」、 「期望過高期」、 「泡沫幻滅期」、 「緩慢爬坡期」、 「穩步增長期」。 在「緩慢爬坡期」, 新技術開始找到它的突破點,原先未曾預測到的領域開始被發現,產品技術逐漸應用落地,但這時仍然處於較大虧損階段。對於處在「緩慢爬坡期」的任何一家技術型公司來說,階段性被低估似乎是難免的事情。我們從特斯拉市值攀升的歷史軌跡可以看出,資本市場對於高科技類的企業並非盲目熱衷,而是與其產品落地密切相關。

百度就是這樣一家被低估的技術型公司。國外一家投資機構Simply Wall St針對百度公司,採用「兩階段DCF模型」( Discounted cash flow,現金流折現估值模型)做了一項研究報告。該研究報告認為,百度公司當前市值應該為5200億元人民幣。和目前約2630億元人民幣的總市值相比,百度被低估了49%。

早期的用戶認為百度是上網的搜索入口,現在的手機用戶認為其是一個APP。但實際上經歷了多年的搜尋引擎技術積累、人工智慧技術積累、技術研發上的巨額投入,讓百度已經成為了人工智慧平臺型公司。根據國家工業信息安全發展研究中心《人工智慧中國專利技術分析報告》顯示,2019年中國人工智慧專利申請量排名中,百度以5712件位列第一。搜索、小度、無人車,更多是人工智慧技術的直觀應用,但百度在人工智慧上的布局遠遠不止這些。

新護城河

百度一直是一家幫助我們搜索找到信息的公司,搜尋引擎的核心目的即是如何高效的在海量信息中幫助我們快速找到答案。記得在2012年360剛推出PC搜索的時候,筆者就曾經寫過評論,360最難趕超的,是百度積累的大量的歷史的檢索數據,以及基於這些檢索數據所做的算法和技術積累。即,搜尋引擎本身是由大數據做支撐的基於複雜技術的業務。

移動網際網路時代,各個巨頭都構建了自己的圍牆花園,把用戶圈在自己的一畝三分地裡,百度無法抓取到App內的信息和內容。也就是在這個階段,用戶開始養成了在垂直App內搜索精準內容的習慣,比如在大眾點評搜索餐廳、在音樂App裡搜歌、在視頻App裡搜視頻。

這讓PC時代完全開放模式獲取內容的百度,迅速轉變。開始基於搜尋引擎用戶的需求,構建自己的移動生態。截至2020年3月,百度App日活躍用戶達2.22億,信息流位居中國第一。百家號創作者達到300萬。百度智能小程序是國內唯一完全開源的小程序平臺,月活用戶規模破3.54億。百度知道、百度百科、百度文庫等六大知識類產品累計生產超10億條高質量內容,構建了中國最大的知識內容體系。

百度移動生態此前曾透露今年下半年將重點聚焦兩大發展方向:一是加強人的因素,更加以人為本,賦能內容背後的創作者和服務群體。另一方面,移動生態將繼續推進服務能力的建設,重點依託智能小程序,讓用戶在移動生態內就能獲得豐富的服務。

通過百家號、智能小程序、託管頁三大支柱來構建百度的移動生態,可以給用戶提供全面、準確的內容,閉環的服務體驗。這是百度從PC到移動時代,最大的變化,也是不斷強化搜索護城河的重要的部分。

搜索、AI一脈相承

百度的AI,最能讓大家一目了然的,莫過於小度和無人車了。小度小度,有更快的路線麼?小度小度,播放一首Last dance;小度小度,講一個兒童故事。今年3月,小度助手語音交互次數達到65億次,是去年同期的近3倍;小度第一方設備語音交互次數達到33億次,是去年同期的近5倍。Canalys數據顯示,小度智能音箱2019年出貨量國內第一、全球第三,有屏智能音箱出貨量全球第一。

無論是通過收集導航,還是通過小度音箱,都能夠直接體驗到背後人工智慧的力量。看似簡單的語音識別和內容匹配,其實後面有大量的技術積累和研發投入。

隨著技術的不斷成熟,人工智慧的概念逐步成為行業熱點。但實際上人工智慧的很多核心技術,都是從搜索時代甚至更早之前就一直在積累的。比如語義分析,最早是應用在文字搜索上的,但加上語音識別,就可以分析出用戶說的話的意思是什麼,再加上複雜的檢索和匹配技術,最終實現用戶需求和內容的精準匹配。小度,正是在傳統搜索業務的基礎上發展出來的語音新應用。

能產生小度,是因為百度搜索多年的數據以及技術的沉澱。這也能夠解釋,百度一個沒有硬體、銷售渠道背景的公司,為什麼能在智能音箱賽道上後來者居上。而小度,又是搜索的一個新入口。每一次小度對用戶需求的滿足,實際上又為百度的搜索、AI數據與技術體系的完善,有巨大的推動。

無人車雖然和小度的邏輯不完全一樣,不像文字搜索那樣是簡單的內容匹配。但是本質上內容比配、語音匹配、再到自動駕駛。就是從搜索服務,到智能搜索服務,再到人工智慧的過程。20年前搜索可能就是簡單的AI,而20年後AI就是智能化的搜索。而每一次的搜索需求,語音檢索需求,或者是無人車的智能判斷,未來都將有一個智慧系統來判斷,那就是像大腦一樣的AI,如今的每一次百度APP搜索、小度語音活動、百度地圖的導航、Apollo無人車的實驗、百度智能雲服務的合作,都是在幫助訓練這個大腦。

AI界的「國貨之光」

紮根底層技術,掌握自研核心技術,肯下「笨功夫」正是百度這20年間最重要的技術路線。

20年前,中國網際網路處於起步階段,湧現出一批門戶、社交、電商、搜索公司。在所有模式中,搜索是對技術要求最高的,也是創業門檻最高的。李彥宏從美國回來,帶來的不是資本,而是人無我有的技術。

他在1996年發表的「超鏈分析」相關論文,被業界稱為當代搜尋引擎的重要基石。據說1998年4月李彥宏在澳大利亞演講搜索前瞻技術時,聽眾席上就坐著谷歌的兩位創始人——佩奇和布林。他們於當年10月創立谷歌。

「超鏈分析」的技術專利使百度有了自己的技術護城河。放在今天中美關係的大背景下,李彥宏擁有的「超鏈分析」專利權的重要性,不言而喻。

華為事件讓國人清醒的認識到,在核心技術上被美國卡脖子是一件多麼可怕的事。事實上, AI時代我國依然面臨這樣的挑戰。深度學習框架被稱為AI時代的「作業系統」, IDC在一份報告中指出,在國內深度學習框架的使用上,谷歌、Facebook、百度雖然佔據了國內絕大部分市場份額,但是來自國外的深度學習平臺仍處於較大的領先優勢。

也就是說,在現階段的深度學習框架市場,我們處於和移動網際網路時代相同尷尬的境地——過度依賴他國技術。

2016年,百度將深度學習框架飛槳開源,國家發改委在2017年批覆,國內唯一的深度學習技術及應用國家工程實驗室由百度牽頭籌建。飛槳是中國首個,也是目前唯一開源開放、功能完備的端到端深度學習平臺。全球頂級科技商業雜誌、美國麻省理工學院主辦的《麻省理工技術評論》發文稱,「百度飛槳深度學習平臺正在推動工業人工智慧崛起。」

MIT報導稱,基於百度飛槳深度學習模型開發出的森林無人機,已經幫助東南亞155個林業局將森林檢查範圍由原來的40%擴張至100%,並且執行效率比人工檢查高出200%,有效預防森林火災的發生。截至目前,飛槳累計開發者數量194萬,服務企業數量8.4萬家,基於飛槳平臺產生了23.3萬模型,覆蓋通信、電力、城市管理、民生、工業、農業、林業、公益等眾多行業和領域。百度所做的事,就像一個技術哥哥一直在悶頭賺錢,你看他其貌不揚,也不知道他是做什麼的,然後突然有一天他寫出一個特別厲害的程序,賺了很多錢,或者幫助很多人搶票、或者讓許多人去玩一個爆款遊戲。

技術哥哥擅長做事,去用程序的世界解決大家的問題。深度學習系統對外講其實會非常晦澀。但是實際上簡單說,如果說大腦是一個解決綜合問題的,比如需要聽、看、辨別顏色,所以大腦可以實現搜索、實現小度的對話。深度學習就像是系統學習能力,比如針對某一個導航問題,因為積累了許多經驗和教訓,所以能選擇出最優的路線。深度學習的特點就是,需要針對特定領域持續學習和優化思路。有點像我們人的億萬個小時,你就成為專家的意思。在AI裡,深度學習就是學習億萬的數據,優化多次的模型和邏輯,你就成為專家。

百度有一個長期的公益項目AI尋人,通過人臉的對比,可以把3歲丟失的孩子在30歲的時候又重新找到。你可以把百度的深度學習能力理解成一個人腦系統。比如你寫字給他,說我需要什麼,他會給你答案。你和他對話,給我唱一首歌,他會給你答案。甚至,你讓他幫你找人,給他一個3歲孩子的照片,他幫你找到了30歲的他。或者你直接讓他幫你開車,他也是一個好司機。技術的積累,往往看不見摸不著,短期內看不到效益,但是長期的社會價值是非常大的。厚積薄發,百度持續對技術的堅持,也許有一天會讓大家看到在業績上的巨大爆發。

結語:

百度從早期的PC搜索時期,就因為掌握了國際領先的搜尋引擎技術並一直堅持,終於成為中國領先的網際網路公司。經歷移動網際網路以及各種行業內外的變化,百度也經歷曲折和反思,持續優化轉型,目前成為一家堅定以人工智慧為核心,同時注重技術如何讓社會變得更美好的公司。

每個人都有他的使命和特點,如果百度是一個人的話,那他一定是一個充滿理想,希望用技術讓社會變得更好的技術哥哥。雖然在眾人面前,他有時候總是有些害羞,表現的並不完美。但是他對美好生活的追求,以及內心本來想追求用技術讓世界變得更美好的初心,應該是始終未變的。

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