百度AI的关键时刻：从to B商业走向to C应用

    对比往年来看，百度AI越来越“接地气”了。
    8月18日，以“AI这时代，星辰大海”为主题的百度世界2021大会如期而至。这一次，百度将更多的话题放在了技术成果展示上，诸多项目都取得了不错的反馈。
    我们简单来看一下：
    1．历经8年发展，百度Apollo从技术验证阶段进入到规模化商业运营阶段，并同时发布具有跨时代意义的百度“汽车机器人”和无人车出行服务平台“萝卜快跑”；
    2．百度移动生态的核心创新和服务化新进展得到全面展现，语音搜索、视觉搜索等智能搜索能力和智能服务能力持续进化，可准确识别快语速、中英文混杂、多轮提问、轻声搜索以及满足各种场景下的智能服务需求；
    3．小度依托自身AI语音助手核心技术优势，连续发布4款智能新品，从而构建起全场景智能生活；
    4．围绕“云智一体”的独特优势，百度智能云全场景赋能加速产业智能化升级；
    5．百度AI技术多年积累和产业实践的集大成百度大脑升级至7．0版本，百度自研昆仑AI芯片发布第2代产品，推动百度在AI领域持续创新。
    不难洞察，百度AI正在将更多的目光聚焦在了C端应用，一个个鲜活、典型的实例向外界传递着一个清晰的信号，AI已经进入我们生活，服务这个社会。
    由此可见，百度长达十多年的AI投入正在此刻跨入一个全新的阶段。全面的To C应用正在让外界重新地认识百度这个品牌以及AI这项技术。
    大厂技术三步养成法
    回顾百度投身人工智能技术研究的十多年时间，智能经济的浪潮不断奔涌，越来越多的科技企业都相继投身于AI、大数据、云计算、5G等前沿技术的研发与应用。
    总结这段跌宕起伏的过程，我们可以清晰地看到，像百度、阿里、腾讯、华为这些大厂面向技术领域，一般都会历经三个阶段的发展。
    首先是内部验证时期。
    最初，大厂对于新技术的认知主要来自自身业务的发展需求和变革驱动，正如百度在10年前对人工智能的认识。
    李彦宏在《致股东信：爱这时代，星辰大海》中回忆道：“10年前，我们意识到，人工智能技术可能已经成熟到可以解决搜索问题，以及搜索以外的很多问题，我们开始大举投入人工智能技术的研发，期待用技术让复杂的世界更简单。”
    在百度内部，AI最初解决的是搜索问题，并为百度搜索提供了持续进化的能力。而百度搜索也顺势成为了百度验证AI技术的第一块“试验田”，两者双向促进，既造就了百度搜索在移动互联网时代的新高潮，也推动百度AI不断向更宽泛的技术领域和应用场景扩展。
    无独有偶，在阿里内部，云计算最初的价值也主要为天猫淘宝的双十一大促提供稳定的网络支持，基于内部生态以及商业的验证和刺激来走上创新技术的路径。
    其次是To B赋能时期。
    在当前的数字化、智能化浪潮下，To B赋能是较为常见的一种商业模式，同时也是大厂的新技术在内部得以验证之后，进而向外部市场开拓的一大方向。
    这一点在百度Apollo的发展进程上体现得尤为显著。对于大部分C端用户来说，在百度Apollo还没有开放自动驾驶出租车的之前，鲜少有人了解百度的自动驾驶技术发展到什么地步了，甚至可能都不知道百度竟然在搞自动驾驶。
    这主要是因为作为一项新技术，百度Apollo后续的一系列动作更多是面向B端的开发者，而非C端的用户。
    比如，在今年二季度同比增长了5倍之多的Apollo自动驾驶（ASD）业务，主要的服务对象还是B端的车企、车载软件开发者等等，C端用户基本不会了解到这些信息。这也就造成了一种近似割裂的阶段性认知——在C端寂寂无名，在B端如雷贯耳。
    最后是To C应用时期。
    诚然，不管是内部验证还是To B赋能，大厂技术路径的最终导向都是To C应用，服务于商业化的最终一环，即用户群体。
    当大厂进入这个时期，也意味着新技术走向成熟，正在全面进入规模化运营的阶段。在百度AI商业化进程不断加速的节点上，从百度世界2021的信号来看，很显然，百度AI正在进入To C的应用时期。
    因此，我们看到很多原本似乎只是To B的项目正在依托成熟的技术体系和应用路径来转向C端，带来更全面、多元的服务能力。
    在今年的大会上，最显著的动作莫过于百度正式上线无人车出行服务平台“萝卜快跑”，全面面向C端市场的规模化落地运营无人出租车项目，百度的自动驾驶能力在历经技术、运营以及服务三维考验。
    对比之前的阶段来看，只看技术能力的时期已经过去，百度AI要真正的走出实验室，应用到更多、更高频的C端场景，释放应用价值，成为服务好大众消费者的关键支持。
    百度AI的关键时刻
    对于大厂而言，To C的全面应用，是从技术验证阶段进入规模化运营阶段的关键信号，这也是大厂面向市场化竞争最关键的时刻。
    如同百度无人车出行服务平台“萝卜快跑”所面临的多维考验一样，在这个阶段，大厂需要用新技术应对更多元复杂的市场需求。对应来看，存在四项能力的考量，是大厂走到技术路径的第三步，突围C端市场的关键要素。
    其一，成熟的技术体系。
    成熟的技术体系是大厂跨越技术路径第三步的关键，随着C端应用越来越复杂，需要的技术支持也将更加显著。比如，在目前百度App上，用户可以体验到语音搜索、拍照搜索、实时翻译、植物识别等多元丰富的搜索模式。
    而这一切都需要有完备的技术体系予以支持。以语音搜索为例，就需要集成跨模态语义理解、语音识别、语音合成等多项AI技术。因此，成熟的技术体系对于C端应用而言，是非常关键的技术支持。
    因此，在此次百度世界2021大会上，我们可以看到一个非常有趣的信号，面向C端的应用越来越广泛，而面向内部的技术体系却越来越讲究融合创新。百度大脑7．0版本就是如此，新版本以融合创新为特征，不断推进知识与深度学习技术融合、跨模态多技术融合等，从而为C端应用提供一个强大、稳定的技术底座支持。
    其二，充分的To B商业。
    充分的To B商业是大厂发力C端应用的重要一环。在技术的商业化进程上，To B的标杆案例以及经验都将有效地转化成为To C应用的驱动力。在百度发布无人车出行服务平台“萝卜快跑”的节点上，我们就能到一个较为明显的基础铺垫。
    或许，你暂时还不了解“萝卜快跑”，但是只要你认识到百度Apollo背后的技术沉淀以及百度AI在智能交通、智慧出行等相关领域的标杆成就，就会对这个新平台刮目相看。
    目前，百度AI的智能交通引擎已经相继在北京、上海、广州、重庆等数十个城市落地，面向智能网联、智慧交管、智慧高速、智慧停车等出行相关领域更是先后开展了几十个项目。
    除此之外，百度Apollo自动驾驶（ASD）业务的成绩更不必赘述，充分的To B商业化已经成为百度To C应用的重要背书和底气。
    其三，全面的生态支持。
    全面的生态支持是大厂应对C端多元需求的另一项重要能力。换句话来说，技术成长的路径早已不是单兵作战的模式，军团化、生态化协同作战已经成为当下智能经济时代的一个常态。
    这既是市场需求的倒逼，也是技术成长的必然。从软硬一体化的价值反馈来看，硬件设计与软件算法融合，正在产生1＋1＞2的应用效果。
    具体来看，百度针对远场语音交互设计的百度鸿鹄芯片，让人与汽车、智能家居等设备的语音交互更便捷、更流畅，从而更好的服务于C端用户。
    因此，当一家大厂想要全面地将技术应用于C端市场，不仅仅要看单项技术的成熟度，更关键是要看多元生态的成熟度，这是新技术在C端市场能走多远的重要考量。
    其四，明确的应用路径。
    最后一个较为现实的问题，当大厂直面C端市场，不再只是把技术交予内部验证或B端客户采用，那么就需要更加明确的应用路径来发挥技术的市场价值。
    比方说，AI如何更好的服务更广泛的用户群体？面向这个问题，百度AI的一个关键作法，是保持开放理念。
    以深度学习平台“飞桨”为例，目前该平台面向全社会开源开放，并提供各式各样丰富的开发工具，如模型压缩技术、硬件适配工具等等。任何开发者都能基于飞桨平台，很容易地开发自己的AI应用，从而降低AI应用以及服务市场的门槛。
    据了解，如今飞桨平台已累计有360万开发者，基于平台开发了40万个AI模型，累计服务了13万企事业单位，是百度AI加速C端应用，服务大市场的关键技术输出路径。
    AI to C，下一个商业时代
    当我们回顾百度AI的技术路径，从早期的技术研发到技术验证，再到如今的创新应用，每一步所带来的价值都将越来越显著，在驱动百度不断突破的同时，也在改变着现实世界的生活生产。
    在这个过程中，最令人欣慰的或许莫过于伴随着AI商业化的加速，所释放出来的商业价值。
    据百度2021年第二季度财报反馈，在AI创新业务的驱动下，百度迎来了又一个强劲增长的季度，实现营收314亿元，归属百度的净利润（非美国通用会计准则）54亿元，再超市场预期。
    其中，智能云业务表现亮眼，同比增长71％，引领百度核心营收稳步向前。
    由此可见，依托技术优势所带来的商业红利正在逐步释放，随着To C应用面向更广泛的场景规模化落地，AI也将成为通往下一个商业时代的关键。
    知名教授、企业家陶海在技术创新及应用方面曾表示：“技术价值与商业价值不能顾此失彼，要‘两条腿走路’。”
    这是因为AI等前沿技术以及大厂所面临的困局是多方面的。
    一方面，众所周知，新技术的研发本就是一个高成本、长周期的过程，比如在第二季度，百度研发费用支出就高达63亿元，占营收比重超20％。居高不下的成本造就了大多数技术企业被困“实验室”，无法进一步面向市场释放技术价值。
    另一方面，前者带来的成本问题亟待AI等前沿技术以及大厂在一定的时期限内找到获取商业效益的路径。目前，B端市场更多是定制化的交付项目，短期内很难收获规模化效益，因此只有加速To C，在更广泛的服务场景拓展服务，才能进一步运用技术来释放商业价值。
    只有如此，技术价值与商业价值才能加速构成一个良性的商业闭环，从而为技术创新提供源源不断的驱动力以及进一步向市场开拓服务边界的可能。
    所以，对比百度AI目前的商业化情况来看，我们有理由相信，随着百度全面跨入To C应用的关键时刻，在加速推动AI商业化进程的同时，也将上线更多创新应用，为用户带来更具社会价值的技术普惠。
    这一刻，百度AI走入To C应用时期才有真正的跨越意义，通往下一个商业时代。