一些重人工智能解決方案領域，百度成功率更高，騰訊、阿里甚至不直接露面，而是由相關代理人打理；金融領域，阿里與騰訊有支付，與金融機構存在競爭，其他公司相對機會更多；有的客戶要求國產帶服務器的云廠商，競標者都明白，華為最可能勝出。

2016年7月，北京國貿一間會議室，唇槍舌劍。百度董事長兼CEO李彥宏、百度總裁張亞勤、百度云總經理尹世明等高管無一缺席，會議交鋒的核心是百度如何輸出AI、云等技術。

一年前，百度云正式對外開放運營以來，這樣的討論已有多次。

從時間角度看，百度云是后來者，阿里、騰訊、華為等巨頭早已入局，金山云、UCloud、青云這樣的創業型公司也開始嶄露頭角，價格戰此起彼伏。2014年的數據顯示，當年3月，阿里云的云服務器、云存儲和云數據庫價格大幅下調，其中云存儲降幅達42%；一個多月后，騰訊云宣布云服務價格全線下調50%。

百度云是否還有機會？這次會議上，百度管理層有了定論。

百度在B端市場發現，客戶采購百度AI能力時，往往對云也有需求，已經用上云的同樣需要AI。百度由此推斷，B端更需要綜合性解決方案。

李彥宏的觀點是，云計算的內涵隨著技術進步在不斷發生變化，百度在云計算、大數據和人工智能領域的積累，使得百度云不同于傳統的云計算，而是“云計算＋大數據＋人工智能”的“三位一體”，“這也是百度智能云計算未來的發展方向”。

后來，百度將之總結為ABC，分別代表人工智能（AI）、大數據（Big Data）和云計算（Cloud Computing）。“中國的云市場，很像馬拉松比賽，42公里領先者才跑到2公里，機遇很大。”2016年11月，張亞勤首次對外公布百度云計算切入點和戰略時頗為自信。

過去三年多，百度云開始超車。

今年3月，百度在2018年第四季度財報中，首次單獨曬出云業務成績單，該季營收11億元，是2017年同期的兩倍多。2018年，百度云位列國內公有云第五名，2019年第一季度成為第四。

8月29日，百度云一口氣發布18項智能計算新產品。9月2日，李彥宏宣布升級“云+AI”戰略，提高百度智能云的戰略地位，百度智能云與CTO體系高效融合。李彥宏將百度智能云比作百度AI產業智能化落地的“排頭兵”，他更期待云能像一把尖刀，為百度拼出一條血路。

巨頭的游戲

2018年接近尾聲時，百度進行了一次組織架構調整。

其中，很大一部分跟云有關，原有的百度智能云事業部（ACU）升級為智能云事業群組（ACG），承載AI to B和云業務的發展。

李彥宏解釋說，架構調整是為了加快AI與產業結合， 推動產業智能化進程，加速推進“云上百度”。他對云抱有很大期待，希望升級后的ACG能充分利用百度在人工智能、大數據及云計算方面的技術優勢，為百度打造新的增長引擎。

這意味著，百度甚至將云提到與搜索、信息流并重的高度。ACG由尹世明負責，向張亞勤匯報。根據9月2日的最新架構調整，尹世明攜ACG團隊向集團首席技術官王海峰匯報。

李彥宏說，本次調整有利于加速TG中臺戰略實施過程中積累的底層技術能力向云輸入，更有利于加速AIG（百度AI技術平臺體系）的AI能力商業化，讓技術更直接有效地在云平臺上支撐業務。

據「藍洞商業」了解，李彥宏對百度云業務投入了更多精力，對智能云事業部的要求越來越直接，同時也會傾斜更多資源，包括一些方向性指引。

百度智能云副總經理李碩告訴「藍洞商業」，2018年12月百度組織架構調整以來，發生了一些變化，“組織通常反映的是戰略，最直接的影響是，大家對To B這件事更有信心了。”

在百度內部，有了統一的To B作戰方向，協同與協作更順暢，百度智能云是整個百度技術產品輸出的最基本底座，各事業群對外輸出方案均以云為載體。比如，車企與百度合作，所有數據、地圖都在云上。

外部市場對百度的感知則更清晰，合作伙伴的期望是與有戰略定力的公司合作。

在百度之前，圍繞To B與云業務，騰訊與阿里亦進行了大規模組織架構調整。不過，BAT云業務側重點并不一樣。

馬化騰形容騰訊要為各行各業提供“數字工具箱”，在騰訊工具箱中，云計算與大數據、人工智能三項合并為一個工具，其他工具還包括公眾號、小程序、移動支付、社交廣告、企業微信和安全能力。

一位云計算行業人士認為，早期騰訊云業務有過搖擺，現在態度也不算是特別堅決，相比之下更多精力可能在微信小程序、支付及其生態。

阿里云已經走過10年。2018年11月，阿里云事業群升級為阿里云智能事業群，阿里巴巴CTO張建鋒兼任總裁。

張建鋒表示，組織升級之后，阿里巴巴與阿里云的技術完全拉通，阿里巴巴集團整個技術變成一個云上技術。阿里云要幫助合作伙伴完成三個轉型，即基礎設施云化，核心技術互聯網化，把應用系統從原來的流程化為主，變成流程、數據智能并重的系統。

百度云更重人工智能。尹世明解釋過，初衷是圍繞“把AI技術商業化”這個核心來布局，以此構建業務體系。“作為百度AI產業化的載體，智能云將百度多年技術積累、工程化開發能力、資源生態三方面的優勢進行整合，共享給社會，共享給產業，去加速每個產業的智能化升級。”尹世明說。

李碩承認，傳統云服務領域目前價格戰仍很常見，也有一定壓力，但百度智能云通過精細化運營，充分挖掘計算性能、做好算力分布與虛擬化，扛得住打。

在他看來，To B賽道足夠寬，也不像ToC頭部效應明顯，從最基本的商業邏輯來看，甲方招投標至少得找來三家公司。此外，BAT、華為都有自己的優勢行業與領域，并非你死我活，即便在直接競爭的領域，也會發揮各自優勢。

比如，一些重人工智能解決方案領域，百度成功率更高，騰訊、阿里甚至不直接露面，而是由相關代理人打理；金融領域，阿里與騰訊有支付，與金融機構存在競爭，其他公司相對機會更多；有的客戶要求國產帶服務器的云廠商，競標者都明白，華為最可能勝出。

“云計算最終可能還是巨頭的游戲，小公司必須找到自己的獨特價值，否則可能扛不住。”

尋找節奏

過往，百度更熟悉C端市場，對B端理解不多。

百度相關人士向「藍洞商業」解釋，云對外開放晚一些的原因可能在于，百度并不急于做無差異的云。人工智能技術逐漸被引爆后，百度開放了自己的AI能力，在此過程中找到了差異化路徑，那就是將云與AI結合。

一家To C公司要嫁接To B能力并不容易。百度落地To B市場是一個艱辛的過程，起初其行業認知、資源和工作習慣等與B端有很大差異。

“（百度）做To B市場碰到過很多困難。”尹世明告訴「藍洞商業」。

2016年，尹世明加入百度，開始帶領百度云征戰To B市場。尹世明先后供職于蘋果與SAP，張亞勤第一次公開介紹尹時，稱贊其擁有二十多年全球領軍企業的技術和管理經驗，是To B市場的領軍人才。

剛進入公司，一次內部會議上，大家說尹世明要把To B經驗帶給百度。尹世明覺得自己對To B理解還算深刻，不過也應該結合百度的To C經驗，兼容并蓄。于是，他回答自己是來學習的。其實，也不全是謙虛。過去十幾年間，他親眼見證了To C互聯網的迅猛勢頭，很多老牌IT企業落后了，尊重To B市場的同時，應該正視這一點。尹世明覺得，技術的發展應該帶來全新的視角，未來可能是ToB、To C雙相位。

百度智能云的遭遇，既有普遍困難，也有具體問題。

普遍困難主要有兩類。一類是一段時間里，有人神話人工智能，導致行業和客戶對人工智能期待較高。但現階段，人工智能相關技術更適合解決特定場景下的特定問題。另一類是溝通障礙，云計算、人工智能很多技術來自實驗室，B端用戶需要解決實際問題，前期雙方往往難以溝通。

具體的行業問題在于，一方面，行業信息化水平不同，金融、通信等有技術部門的行業相對容易進入，工業、制造業、農業等領域則比較困難。原因很簡單，工農業領域很多公司沒有技術部門、沒有自己的工程師，AI工程師也不可能跟其一線人員去講自然語言理解、知識圖譜和計算機視覺。

另一方面，在不同行業不同場景下，人工智能通用算法也會出現問題。

拿人臉識別來說，該技術引擎用于人證合一識別非常容易，但如果把這個模型直接拿到銀行柜臺，通過攝像頭做人臉識別就有困難。銀行柜員與客戶之間隔著玻璃，圖像捕獲有重影，如果不進行調優，識別率極低，甚至不如人眼。

在語音識別中，如果普通話夾雜方言，或者帶幾個英文單詞，通用算法就會受阻。另一種情況是，同一個詞不同語境，意義不一樣，語音識別引擎該如何理解。比如，百度云為中國聯通提供機器人語音客服，大王卡是聯通的套餐產品，一般語境下機器是無法理解的，必須經過學習。

尹世明認為最根本的，是要構建一個To B體系，包括研發、運營、銷售、服務等。拿研發體系來說，To C互聯網是小步快跑、快速迭代，但針對To B市場的產品，是有生命周期的，需要做好管理。

“我覺得這方面我們做得不錯，很短的時間里就把這個架構搭完了，目前運營得越來越好。”尹世明說。

百度云找到了自己的節奏。是否進入一個行業，有三條標準：一是有可衡量的社會與商業價值。二是行業場景信息化基礎好，利于AI落地，比如金融、運營商、航空公司和電力基等。而一些行業，甚至內部流程還處于Excel傳遞工作、數據階段，AI直接落地難度過大。三是觀察分析行業的長期成長性。

基于此，百度云首先選擇互聯網、媒體、娛樂等百度的優勢行業，同時在AI相關行業與場景發力，比如金融、政府和工業等領域。

下一個20年

百度智能云的ABC戰略也在不斷進化。

尹世明說，2016年11月第一次提出ABC時，希望三者能融合，云的未來不僅是降本增效，更重要的是推動智能革命。此后，ABC有了2.0、3.0版本，開始賦能各行各業。

百度的ABC，不是簡單的A+B+C，而是一套可擴展的架構，能夠將各種技術靈活嵌入其中，形成ABC+X的擴展能力。

比如ABC+IoT，ABC負責虛擬世界，IoT負責物理世界，ABC+IoT就把虛擬世界和物理世界聯合在一起。物聯網的核心在于交互方式的發展和演進，原來往返于物理世界和虛擬世界只能通過電腦或手機，如今可以通過物聯網，通過對話或數字等方式進行連接。

這種進化讓百度在競爭中有了更多機會。

2017年7月，中國聯通招投標智能客服項目，百度與阿里、科大訊飛等一同競標。此前，中國聯通采用的是科大訊飛的系統，如果百度想要勝出，至少要證明比現有系統更優。經過一系列比拼，百度在六個對比維度中，有五項拔得頭籌，最終拿下這一單。

一個有趣的細節是，百度云智能客服與客戶進行了16輪自然對話，在一般真實場景中，三四句對話就能滿足實際需求。這意味著，百度云的自然語言理解能力更進一步，復雜問題也有可能在線解決。

眼下，百度智能云有了更大的目標。尹世明判斷，第四次工業革命正在中國發生，這場智能革命正從基礎建設階段躍升到工業化階段。

王海峰認為，驅動工業革命的核心技術都表現出很強的通用性，每一次工業革命到達高潮時，驅動它的核心技術就進入工業大生產階段，呈現出標準化、自動化、模塊化的特點。人工智能正將人類社會帶入智能時代。

智能化時代可能分三個階段。第一階段是基礎架構構建階段，主要是人工智能、大數據和云計算三位一體的融合，目前已經基本實現。第二階段，從現在到2025年，人工智能自身要大規模走向產業，核心是解決規模化應用問題。第三階段，整個產業全面進入人工智能時代，極大地提升生產效率和財富創造，這將在2025年之后出現。

尹世明試圖抓住這個機會，他認為工業化都要解決三大問題，即新的生產力、自動化、協同和共享。人工智能工業化，相對應的就是智能計算、智能應用、智能生態三大關鍵因素。

依此邏輯，尹世明提出一個所謂的AI工業化智能公式：人工智能工業化=（智能計算*智能應用）^智能生態。簡單翻譯一下，就是智能計算與智能應用相互交叉促進，通過智能生態實現指數級的發展，實現人工智能的工業化。

在這個思路下，百度ABC進入金融、互聯網、零售、工業、安防、制造、能源等更多行業。

比如，在語音智能領域，除了人工智能客服，百度智能云新推出“智能來電小秘書”功能。一個電話打進來，不方便時可以先讓小秘書接聽，如果短信通知是重要來電，可以快速回復。如果是騷擾電話，小秘書還能與之相互攻防。假設是房產中介或汽車銷售，小秘書能問出很多細節，供機主事后查看。

視覺智能方面，百度智能云產品也在升級。精研科技是江蘇常州的一家制造企業，從事精密零部件制造，三星、華為、OPPO、VIVO、小米、亞馬遜、谷歌等都是其客戶。這些大公司對產品精密度、外觀要求非常高，精研科技需要大量人力進行精準質檢。

利用百度智能云打造的智能質檢設備之后，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。數據顯示，設備投資回報率則達到了傳統機型的 6.5倍。

這些跡象均表明，百度智能云在百度地位越來越重要，甚至成為百度新的增長引擎。過去20年，百度主要依靠搜索，下一個20年，百度的希望在云與AI。