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[百度]百度智能云多次架构调整背后：走出算力竞争的围城 用AI开拓新蓝海( 二 )


通过一年间这些调整 ， 百度智能云在内部的地位、规模越来越大、越重要 ， 优势赛道愈加明确清晰 ， 与技术中台在更好地协同作战 。 目前 ， 百度智能云明确了四个战略级赛道 ， 即智慧政务、智慧医疗、智慧金融、智能客服与营销 ， 和工业互联网、视频、物联网、工业质检、物流地图等重点投入领域 ， 且重点赛道负责人都直接向CTO王海峰汇报 ， 由CTO直管 。
对于百度智能云的这次大调整 ， 更为深层次的原因在于 ， 王海峰是自然语言处理领域的国际领军人物 ， 也被业界称誉为“少有的学术与工程实践并举的科学家” ， 多年来一直专注于人工智能相关技术的研究和产业应用 ， 兼具深厚的理论修养和丰富的实践经验 。 王海峰的直接掌舵 ， 势必让百度深厚的AI能力 ， 更加融入到云计算中 。
值得注意的是 ， 让CTO或者有技术背景的人操盘云计算业务已经是科技巨头的共同选择 。 国外如谷歌、微软、亚马逊案例 ， 国内如百度阿里 。 2019年谷歌云挖来甲骨文云计算负责人托马斯·库里安（ThomasKurian） ， 后者软件工程师出身 ， 在甲骨文做了24年 ， 一路干到了云平台负责人；阿里云的缔造者是阿里巴巴前CTO、前技术委员会主席王坚 ， 今天的掌舵者张建锋之前也是阿里巴巴CTO 。 云是技术驱动的业务 ， 让CTO或者有技术背景的人来带业务就成了行业共同选择 。
另一方面 ， 百度CTO王海峰既是AI科学家 ， 也具有丰富的AI商业落地经验 。 王海峰在百度大搜时期就已经展现出敏锐的商业洞察力 ， 百度AIG与云融合之后 ， 王海峰接连推动东软集团(600718,股吧)、浪潮集团等一系列重磅合作 ， 把业务落到实处 。 此次组织架构调整后 ， 通过扁平化管理 ， 提升组织效能 ， 用更高效方式推进AI商业化 。
抗疫凸显云+AI优势
大趋势不可阻挡 ， 云+AI一体化成厂商比拼焦点 。 当然我们也应该看到 ， 虽然大家都在做“云+AI” ， 但不同厂商优势不同 ， 侧重点不同 。 云能力更强的厂商是云延伸到AI ， 百度AI积淀深厚 ， 是AI融合云 。 将AI能力加速落地 ， 最大化驱动云的能力做强 ， 疫情期间就是一个鲜明的案例 。
疫情发生以来 ， 国内科技巨头除直接捐款捐物外 ， 更引人瞩目的是各种“捐技术” 。 如智能红外测温、口罩智能识别、AI自助诊断筛选、智能语音外呼等的快速投入使用 ， 都在抗疫过程中发挥了巨大作用 。
今年2月初 ， 百度AI测温完成了北京清河站高铁19处体温检测设备的改造 。 与人手动测温相比 ， 百度这套测温系统效率大幅提升 ， 可以快速锁定体温异常个体及其实际对应的人员 ， 自动预警便于工作人员进行二次复检 ， 乘客可以不用停留 ， 即走即测 ， 避免出现人员滞留 。
在城市智慧政务领域 ， 百度推出的AI测温系统、智能外呼平台、电子出入证等一揽子防控产品 ， 快速落地应用在交通枢纽 ， 基层街道社区 ， 工厂园区、商业写字楼等 ， 提高了疫情信息排查效率 ， 让社区防护工作有堵有疏；智慧医疗领域 ， 灵医智惠推出的智能咨询助手助力第三方机构为公众提供在线问诊服务 ， 倍数级提升新型肺炎人工在线咨询效率；智能质检帮助制造企业安全复工 ， 解决工人无法返厂难题 。
这些技术解决方案 ， 之所以能够在全国范围内快速铺开 ， 得益于百度智能云的强大云计算的能力 。 突破地域限制 ， 共享软硬件资源和信息 ， 快速部署上线 ， 并能按需求提供给计算机各种终端和其他设备 。 因为疫情导致的各种突发需要呼唤更多的计算力与AI应用 ， 而公有云较好地解决了AI部署和运行的问题 ， AI应用迁移、重构到云平台 ， 直接使用云上AI服务带来诸多便利 。
云计算AI化的竞争才刚刚开始 ， AI综合能力和生态开放比拼之外 ， 场景化探索和差异化优势的打造成为各家布局的重点 。 以云为载体 ， 百度势必继续将云计算、大数据、人工智能深度融合 ， 塑造一站式的服务输出窗口 。 文/李子谷


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