文|曾響鈴
來源|科技向令說（xiangling0815）
剛剛開完2019雲智峰會的百度，在提出「AI工業化」後馬不停蹄公布了「配套」的戰略落地動作。
9月2日，百度宣布組織架構升級，百度智能雲將與CTO體系融合，百度副總裁、智能雲事業群組總經理尹世明將攜ACG團隊向集團首席技術官王海峰匯報。此舉的目的，按李彥宏的說法，是百度進一步升級「ABC智能雲」業務戰略的重大舉措。
而事實上，這又與不久前2019百度雲智峰會上所提到的「AI工業化」密切相關。
正如百度CTO王海峰此前所說，人工智慧正在進入以「標準化、自動化、模塊化」為特點的工業大生產階段。這將驅動工業革命進入高潮，人工智慧會將人類社會帶入智能時代。尹世明則在8月29日剛剛結束的2019雲智峰會上，承接了這一觀點，並進一步表示，「百度智能雲希望更多行業都能享受到AI工業化帶來的智能紅利，完成降本增效，加速產業智能化，成就智能中國」。
AI工業化對AI技術的標準化、自動化、模塊化需求，讓百度主動調整組織結構，集中更多資源支持智能雲業務發展，將其AI的領先能力與雲業務更好地整合、更高效地向產業界輸出。
（百度CTO王海峰）
「我們正身處人工智慧為核心驅動力量的第四次工業革命浪潮之中，人工智慧正將人類社會帶入智能時代。」王海峰說，而在這之前，百度首先要完成將AI帶入「工業化」的任務。
「勝利者效應」下，百度雲+AI實現三級跳
「勝利者效應」原本是生物物種科學研究的一個經典結論，那些在競爭中獲得勝利的物種，下一次競爭更加容易獲得勝利，也即「成功才是成功之母」。
回顧百度雲+AI戰略的發展歷程，百度此次組織架構上的深度整合某種程度上即是多次「勝利者效應」下的結果——百度的雲+AI實現了三級跳。
1、一級跳：前瞻布局，領先行業
正如李彥宏所說，2016年百度第一次提出「下一幕，人工智慧」的時候，儘管已經超前行業、大膽前瞻，但那時尚不能想像人工智慧對於國家、產業、社會的影響如此之快、之大。
彼時的雲計算，多數都還聚焦於如何為更多人提供基礎的計算能力上，把硬體搬上雲就是雲計算的主要任務；彼時的AI，苗頭初現，與雲計算的融合還遠未提上日程。
百度在AI領域最早布局並建立了行業公認的技術領先優勢，ABC三位一體戰略是第一次雲+AI的跳躍。
2、二級跳：從技術到實踐，推動時代浪潮
2016-2019年短短三年時間，人工智慧已經不再是炫酷的技術，而變成了社會共識，變成了國家產業升級、技術彎道超車的大戰略。
而百度智能雲在這期間，憑藉前瞻布局，既享受到了時代紅利，也反過來推動了時代浪潮。過去這一年，百度智能雲在用戶數、收入上都實現了翻倍增長，流量和伺服器更是三倍增長，已經成為中國增速第一的雲計算廠商。
這期間，百度AI to B在全行業引領產業智能化浪潮，雲計算行業都在主動或被動「效仿」百度智能雲的做法，生產、家庭、政務方方面面都出現了雲+AI的身影。從前瞻到成功實踐、影響時代，這是百度雲+AI的第二次跳躍。
3、三級跳：未來，更加完整、紮實地面向B端實現AI工業化
有戰略領先，有實踐成效和影響力，百度現在要做的是鞏固過去的優勢並強化雲+AI的體系化能力。
（百度副總裁、智能雲事業群組總經理尹世明）
這次組織架構調整，如果用數學公式來表示，可以認為是：由「戰略=（雲）+（AI）」變成「戰略=（雲+AI）」，即在高效整合的基礎上，百度面向B端的推進和發展將更加完整、紮實。
已有的B端客戶是二級跳的結束，也是三級跳的開始，在「AI工業化」時代，規模化、標準化複製能力，將讓這個數字幾何式增長，而這也意味著百度必須在組織結構和資源投入上強化雲+AI戰略落地，組合拳才更有支撐AI應用規模化發展的力道。
尹世明在雲智峰會上對AI工業化階段進行了推斷：第一階段完成ABC三位一體融合，解決技術能不能的問題（已完成）；第二階段進入AI工業化進程解決規模化問題（至2025年）；第三階段AI工業化完成極大提升生產效率和財務創作（2025之後）。
如果與尹世明的推斷進行對應，那麼百度的第一二級跳完成了第一階段的任務，第三級跳將完成第二階段任務，2025年之後，百度的雲+AI將完成第四級跳，到那時，百度雲+AI將在技術優勢、前瞻布局之外，通過契合產業化智能化浪潮、契合國家戰略的方式，實現規模、效益和市場的全面勝利，再一次實踐「勝利者效應」。
雲+AI戰略升級，為百度帶來雙重價值
產業智能化大潮來勢洶湧，紮實地推進人工智慧在各產業的滲透，需要組織結構層面的支撐，所以，雲+AI的深度整合是百度助推AI工業化，引領產業智能化浪潮背景下必要動作，這種整合將給百度帶來雙重價值。
1、集團作戰與資源打通讓「AI工業化」更有後勁
任何一起巨型企業在變革時，都傾向於進行某種組織和資源的整合，只是形式和說法各不一樣。
阿里的任何變革，都建立在強化其「中臺」概念基礎之上，越變革，所謂「中臺」地位越高、越強勁；騰訊的大船掉頭，龐大的組織架構調整，說白了其重要目的之一，也是要打通騰訊內部由來已久的「事業部牆」現象，更好地實現內部資源互通，從而切入ToB市場。
而百度AI To B業務戰略地位再升級的動作也是在推動「整體化能力」的形成，只不過百度盯住的AI工業化是前瞻型業務，沒有那麼多過去的頑疾和負累，它要做的就是讓AI技術、雲計算、基礎技術體系的進一步整合，充分打通百度在人工智慧領域多年積累的優勢，加強內部的緊密配合，增強內部體系化聯動。
在AI工業化過程中，客戶面對百度智能雲，要雲計算、要大數據、要AI技術，甚至要物聯網、要AR/VR，只有首先在內部形成技術與資源的集中、降低不必要的溝通內耗，才能提升百度智能雲對外產業智能服務的能力。
2、通過雲計算擴大技術的外在張力，讓「工業化」加速
ACG團隊與AIG團隊一同匯報後，百度在雲智峰會上所提到的「AI工業化」基礎設施底座有了AIG更好的技術支撐將更為紮實。
不久前，2019百度AI開發者大會上，百度大腦迎來了史上最重磅的5.0版本升級，一舉躍升為賦能產業智能化、軟硬體一體的AI大生產平臺，這些現在都可以直接、沒有折扣地看成技術底座的不斷夯實過程。
在任何時代，技術與技術的實現一定是相輔相成的關係，有好的技術沒有好的實現通道，那些原本能「改變世界」技術也許就此沉寂；好的技術+好的實現通道，技術所蘊含的社會改造能力將成倍增長——這也是「AI工業化」的來源。
某種程度上，百度實現「AI工業化」的決定權不僅在AI本身（儘管AI技術已經足夠優秀），更在「工業化」的實現上。從一個案例來看，百度在智能質檢上的AI能力早前已有充分積澱，通過與百度智能雲結合，與常州製造企業精研科技共同打造的智能質檢設備解決了過去主要靠「肉眼+放大鏡」來檢測的痛點，能同時檢測6個零件面的33種缺陷，將漏檢率控制在0.1%內，設備投資回報率則達到了傳統機型的6.5倍，企業降本增效顯著。
(百度雲智峰會現場連線精研科技工廠車間，左邊是人工質檢車間，右邊是智能質檢車間)
而該技術2017年啟動落地，到2019年已經運用到了數十個行業當中，靠的就是雲與AI的緊密結合實現了「工業化」下的規模化複製，讓單項優質的技術以倍速的方式幫助產業升級，缺乏這樣的配合機制，技術只有江湖之高，而無廟堂之遠。
某種程度上，百度的雲+AI已經在業務合作上完成了深度整合（所以才會有大量的規模化複製案例出現，才會有提出AI工業化的概念），這次只是在組織形式上予以確認和鞏固罷了。
「生態合力」更需要領導者自身的合力，AI工業化將實現指數級增長
2019雲智峰會上，百度在發布AI工業化成果的同時，還全行業首發了AI工業化智能公式：人工智慧工業化=(智能計算*智能應用)^智能生態，即智能計算和智能應用相互交叉促進，通過智能生態實現指數級的發展將實現人工智慧的工業化。
有好的技術積澱，有紮實的硬體基礎，有與Intel等廠商的合作，加上組織架構調整後的技術整合，等式右邊已經不缺「智能計算」這個乘數；
現在，央視網、精研科技智能質檢車間、國家電網智能客服、智能來電秘書、智慧氣象系統……諸多已經在多個產業快速複製的案例，又證明了「智能應用」這個乘數的豐富度；
剩下的，就是「智能生態」這個指數，毫無疑問，雲+AI的深度整合也將推動「智能生態」的進一步繁榮。
在雲智峰會上，百度智能雲首推業界首個完整的人工智慧生態聯盟——百度產業智能聯盟，這個聯盟的目的是讓人工智慧產業爆發出個體所不具備的成長力，它本身就是一種巨頭引導下的行業合力，現在，百度向百度智能雲輸入更多的AI技術、人才和產品，巨頭自身也在以百度智能云為對外窗口形成合力，帶領效應將變得更強。
已經擁有比競爭對手更多優勢的百度智能雲，在智能生態的「指數級」助力下，將進軍更多的行業，成為更多客戶的首選合作夥伴，AI工業化也將實現指數級增長。
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