专访百度云高管：企业客户不想再被 IOE 绑架，它们需要“综合性 AI ”

那么，百度云的 AI 方案是如何从内部技术演化为外部产品的；在服务大型集团客户中提炼出了怎样的方法论；又是如何看待当下产业对 AI 落地的趋势？在与钛媒体的专访中，李硕详细回顾了百度云从 0 到 1 实现 AI 商业化的方法论，以下为访谈实录，经钛媒体编辑提炼后发布：

谈落地：将 AI 和信息化程度不高的行业结合，很容易陷入泥潭

钛媒体：百度云在2017年云智峰会推出 ABC 一体机、2018年AI开发者大会推出机器人开放平台 Nuwa，百度云为什么要推出这类“硬件+软件”的解决方案，软硬件之间的关系是什么？

李硕：ABC 一体机是整个业务实现的基础设施，这类系统一般会涉及到知识图谱、自然语言理解、语音文字转换等 AI 技术，以及商品、用户画像等数据标签，这些载体都可以被定位为企业级 AI 基础设施，目前一体机的矩阵已经扩展了很多，包括学习训练一体机、语音一体机，自然语言理解一体机等。

你可以将这种细分的产品方案理解为乐高积木，一体机不仅是一组机器，企业除了得到技术支持以外，还需要与内部业务打通，这就是企业在今天强调的对 AI 能力的“获得感”，他们希望装配在一体机内的 AI 引擎适应企业业务的革新，这就需要在给企业提供基础设施的基础上，同时赋予他们二次开发的能力。

钛媒体：这种“获得感”为什么一定要通过“软+硬”的方案才可以达成？

李硕：从硬件的层面来说，企业内部有很强的成本控制需要，对于企业 CTO/CIO 而言，他们花了几百万、上千万采购这些设备，也会被考核最后产生的投入产出价值。所以企业在考虑投入 AI 能力的时候，就需要用一个经济的硬件再加上适合这个场景的算法。

目前，我们会根据企业规模以及应用场景的复杂度，帮助企业选择适合的基础服务器、硬盘、GPU 等不同性价比的软硬一体套餐，比如语音转文字这种单一场景，就不需要用最好的 GPU，因为最好等同于最贵。

钛媒体：目前我们的 AI To B 方案主要聚焦在哪些行业，选择一个行业的标准是什么？

李硕：简单而言就是关系到国计民生的行业，像金融、汽车、能源、农业、工业制造相关的。

进入一个行业，最重要的选择标准就是这个行业本身的信息化成熟程度。今天 AI 和大数据的能力很难建立在还没有完成信息化基础的行业。我们早期遇到过这种客户，他们很热情地拥抱 AI，但当我们实际去客户的生产环境和经营环境观察后，发现内部很多生产流程还是靠 Excel完成，这种情况下AI和大数据是无从谈起的，他们首先要完成信息化。

所谓信息化，就是内部生产经营活动至少有一套 IT 系统在运作，当中产生的数据至少被存在云端（私有或者公有），而不是存在销售人员的电脑里。

钛媒体：不同行业之间的信息化成熟度有怎样的差别？

李硕：现在国内信息化进程排在前列的行业里，首先是金融；其次是运营商，通信和周边配套的产业。另外，能源做得非常好，因为能源涉及到电网运行安全，送变电等一系列事情，信息化水平从八十年代就开始建立，同时还有航空公司、机场、汽车等涉及交通安全的行业。

钛媒体：行业信息化程度的不足是否给百度云的落地带来挑战？

李硕：AI落地行业的选择的确是非常重要的一个指标，将 AI 跟一个信息化发展程度不高的客户和行业结合，就很容易陷入泥潭，因为无法找到数据的价值。

2015-2016年间，我们尝试去将AI 应用在旅游行业，当时来看，用人脸识别方案“刷脸”买票进入景区是个很好的结合场景，但做得时候发现国内的景区信息化水平发育参差不齐，比较落后的景区，连网络都不通，还是靠纸质门票完成检票，更不要谈识别人脸了。

所以在2017年之后，我们找到了行业里帮助景区实现票务电子化的集成商，跟他们合作之后，整个 AI 落地的过程就变得更快了。

钛媒体：相比其他的 AI 方案提供商，您认为客户会选择百度云的原因是什么？

（编辑：惠州站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!