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 ”

李硕：对于用户来说，他们采购百度的 AI 能力，第一层是单纯做生意，希望获得当下最领先的AI技术；第二层是互联网公司成功方法论的学习，对于今天很多运营商头痛的数据治理问题，百度在2010年就通过分布式部署等方式完成了这个进程，我们非常清楚怎么应用分布式相关的技术去帮助一家企业数据上云，这种方法论对于企业而言是更有价值的东西。

谈趋势：企业客户不想再被 IOE 绑架，它们需要“综合性 AI ”

钛媒体：从2015年百度云正式开放服务至今，谈谈您对 AI 在行业落地的趋势变化？

李硕：2016-2017年间，我们看到产业对 AI 的态度大致分为两类：一类认为AI是万能药，什么都可以解决；还有一类像劳动密集型产业，对于AI有一些恐惧和担忧，认为 AI 会颠覆既有的商业模式。

AI系统的本质是什么？现在来看我们有一些新的认识：AI系统的本质是说把任何一家企业大量的IT系统产生的数据、经营活动产生的数据、甚至所有员工拥有的认知所转换成的数据，变成一个 AI 系统的原料，最终用这套系统提取出新的知识。

钛媒体：刚才提到企业客户对 AI 能力的需求变化时，您谈到了“获得感”，企业客户是否会为了“获得感”付出更高的客单价呢？

李硕：“获得感”在今天已经成为企业采购的一个必备项。上个时代 IOE 的产品已经教育了客户不能再买一个黑盒的产品，否则后期需要升级功能时仍然要依赖乙方。

在今天，没有哪家公司会强烈依赖 IOE 这些产品，对于基础设施，客户要求有很强的技术掌控能力，而不是再被新时代的IBM、 Oracle、EMC绑架。

钛媒体：从整个百度体系来说，从百度大脑等底层技术的沉淀，到百度云对外输出产品化的 AI 能力，这个过程是怎么实现的？

李硕：百度内部有一个非常完善的协作界面。其中，科研团队会把一个类似粗加工的引擎或者模型给到工程和商业化团队，后者会把引擎在不同的场景里做二次加工，再把不同场景里解决不了的问题带回负责基础研究的实验室，最终形成这种角色的互动。

举个例子，比如人脸识别技术，百度的科学家团队会先完成基础模型搭建，将人脸识别的准确率做到80%，接下来工程和商业化团队会根据人脸闸机的实际场景，结合光照、天气、摄像头位置等多种因素，进行二次定制和调优，最终将这项技术包装成识别度达到99.7%的产品。

钛媒体：视觉识别是现在人工智能领域非常热门的应用场景，相对于其他 AI 公司，您认为百度在该领域的壁垒是什么？

李硕：有三个方面。首先，百度的品牌无疑是一个优势，对于大量行业头部客户来说，他们在选择厂商时会关注合作伙伴的存在长期性。

（编辑：惠州站长网）

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