To B與AI疊加的浪潮開啟了它2020年代的序幕，而這序幕剛拉開，巨頭們的動作就頻繁起來。

1月8日，百度宣布對AI體系進行組織架構升級，原百度AIG（AI技術平臺體系）、TG（基礎技術體系）、ACG（百度智能云事業群組）組成全新的“百度人工智能體系”（AI Group、縮寫為AIG）。

這個“百度人工智能體系”包括技術中臺群組（TPG）和智能云事業群組（ACG）兩大群組，繼續由百度CTO王海峰整體負責。

組織架構的調整往往是業務發展變化的重要表現，“人工智能體系”無疑能很大程度反映出百度加碼產業智能化的未來布局，從全行業看，也能或多或少折射出AI產業應用落地的未來進程。

推動AI產業應用，AI“上層建筑”兩路出擊加碼產業智能化

在經濟學理論中，經濟基礎往往決定上層建筑，但更好的上層建筑也能推動經濟基礎更好地發展。

組織架構無疑是AI的“上層建筑”，“百度人工智能體系”是百度AI發展的必然結果，但反過來也反映出百度在下一階段如何加碼產業智能化的現實策略。

1、土壤與果實——讓產業智能化業務支持效率倍增

“百度人工智能體系”的升級，其結果，用最簡潔的話說，是百度產業智能化發展布局的扼要圖景顯露出來：

建立提供底層技術支撐、不斷涌現創新能量的“中臺”，成為產業智能化的土壤，在其之上為沖鋒陷陣、不斷切入產業場景的業務條線提供統一協同的技術等資源加持，如同“土壤”為“果實”輸送養分。

從這個視角看，“人工智能體系”的本質就是一套促使產業智能化效率進一步升級、技術優勢傳導成產業實踐能力更強的體系。

2、集中優勢力量在優勢場景，同時不錯過潛在的機會

在“人工智能體系”的升級中，百度還提到要將智慧政務、智慧醫療、智慧金融、智能客服與營銷四大業務板塊升級為四大事業部。

這其中表層布局意圖再明顯不過，百度將著力于政務、醫療、金融、客服與營銷四個大場景。

在整個產業智能化領域，政務、醫療、金融、客服與營銷是AI、大數據、物聯網等技術落地應用更接近成熟、各技術之間聚變效應顯現的主要場景。

從B端產業的視角看，這些場景的需求也最為強烈，智能化有望最先實現全面落地。

例如，智慧政務反映出城市管理依托智能化，全面提升效率與體驗的趨勢；智慧醫療則是大健康時代，無論治療還是保健要提升效率與質量都必須通過的路徑；智慧金融天生帶有商業價值與社會責任的雙重屬性，智能化必不可少；而智能客服與營銷則有最廣泛的應用基礎。

這些，與百度多年來在政務、醫療、金融、客服與營銷等領域的大力投入相吻合，它們恰好是百度眾多布局場景中當下最優勢的場景；反過來看，從市場角度，整個產業智能化對象中，這四個場景的商業價值、社會價值也尤為明顯，是諸多玩家的逐鹿場，亦是百度必須著力攻克的目標。

與此同時，除了盯住幾個重點場景，百度“人工智能體系”事實上還附帶有另一重應對那些潛在變化和機會的“安排”，嘗試在主攻某些主要領域的同時，不錯失其他機會。

這個安排，表現在百度宣布將“在工業互聯網、視頻、物聯網、工業質檢、物流地圖等領域加大投入”，顯然，這些投入都是底層技術的繼續優化，屬于“土壤”的耕耘。

在組織架構升級后的“人工智能體系”下，百度能夠敏銳地對市場需求的變化做出反饋，工業互聯網、物聯網這些領域加大投入，是對未來一段時間內產業智能化迫切需求的及時應對。一旦技術足夠成熟、市場需求也對應表現出來，這些“儲備”又能馬上變成政務、醫療、金融、客服與營銷一樣優勢的場景實踐。

對任何產業智能化平臺而言，在快速發展期“什么都想要”顯然不夠現實，集中優勢力量在優勢場景是更明智的做法，但是，在攻克這些場景的同時，靈活、彈性地為其他新的機會做準備，也必不可少。

一次組織架構升級，將帶來AI技術、業務與協同什么樣的深刻變化？

百度的組織架構升級，推及整個行業來看，這樣的組織架構升級也反映推動AI應用進程的方式在發生變化，而百度也很早就洞察到這一變化，王海峰就曾經表示過，”驅動工業革命的核心技術具有很強的通用性，是從某一個行業開始發展的，但最終一定是覆蓋非常廣泛的行業，同時還具備幾個很重要技術角度的特征：高度的標準化、自動化和模塊化。”

總結來說，至少包括三個層面：

1、“AI大生產”基礎設施敷設完成，進入全面價值輸出

自王海峰提出AI進入大生產時代以來，業界對AI應用發展階段的認知雖然不完全一致，但規模化出產AI應用（而不是一個個在實驗室慢慢磨）已經成為共識，深度學習平臺也讓行業有能力這么做。

如同工業化大生產時代，產品從生產到消費需要經歷投資、建廠房、鋪渠道的過程一樣，百度“人工智能體系”的升級，在根本上是以組織架構的能量調動企業資源、完善和深化技術要素、打通產業應用通路的過程，是為“AI大生產”敷設基礎設施。

一旦基礎設施準備妥當，也意味著AI可以“開足馬力生產”并走向應用，進入全面的價值輸出階段，讓AI大生產階段真正坐實。

百度自己先說的，就要先做到；對整個行業而言，這都是必然的過程。

2、產業智能化由標桿案例期，進入高速擴張期

過去百度的產業智能化，或者說整個行業的產業智能化玩法，都呈現典型的“標桿案例”特質，選取的都是那些有巨大影響力、各方面需求都非常典型和深度的客戶案例。

例如，百度與浦發銀行在客服與營銷方面的合作（包括知名的“數字人”），與央視在視頻剪輯、審核等方面的合作，與中國聯通在智能客服方面的合作，都在塑造標桿、展示“肌肉”。

（百度與浦發銀行攜手打造的“金融數字人”）

而毫無疑問，進入2020年代，產業智能化的關鍵詞一定是規模和價值，“人工智能體系”的升級證明了行業已經由標桿案例期進入高速擴張期。新的組織架構和定義推動形成更便利、更低成本的技術方案多案例移植能力，這無疑是沖著快速復制與裂變而來，預示著市場拓展模式分水嶺到來，產業智能化迎來爆發關口。

3、多場景正反饋循環將被強化，AI產業應用進入全面價值協同期

AI雖然應用場景打不相同、包羅萬象，但它們都有技術與數據的“公約數”，一個智能城市方案中用于識別交通擁堵的技術，與一個養豬場識別豬生活狀況的技術，可能同出一門。

這使得很多看似毫不相關、相去甚遠的AI應用可以產生協同價值，多場景間亦能形成正反饋循環——用得越多，AI技術越強，繼而可以用得更多。以前，它們往往只存在于單一場景應用過程中。

但是，多場景要實現正反饋循環，需要的底層資源的徹底打通，不同的場景應用在根源上出自相同的土壤，這樣才會有“A場景的應用，能強化B場景的AI能力”這樣的協同價值出現。

顯然，百度突出中臺體系的“人工智能體系”其意圖之一也在于此，“體系”意味著過去零零散散的場景間正反饋被系統化實現。

其行業意義在于，AI能力提升能推動產業智能化規模爆發，而規模爆發也將反過來推動AI應用能力提升，它們是雙向的關系，AI產業應用或進入全面價值協同期。

產業智能化進程加速，AI由“戰艦時代”進入“航母時代”？

雖然2019年及以前AI疊加To B浪潮如火如荼，巨頭、中小創業者摩拳擦掌，但不得不說，包括百度在內，它們大多數都是“戰艦式”打法，強調沖勁，強調攻擊力，平臺即戰斗力，AI技術能力就是武器的烈度。

到百度升級“人工智還能體系”止，這種狀況似乎在發生變化。

智慧政務、智慧醫療、智慧金融、智能客服與營銷這些重點的目標場景藍圖展現出來，工業互聯網、視頻、物聯網、工業質檢、物流地圖等資源投入的路線圖被繪制，“戰艦式”突襲打法，正在被“航母式”戰役打法所取代。

猜測百度未來的謀劃，形象地說，應該是要做“AI航母”支持各場景應用成為面對產業的戰斗力，如同戰斗機一樣升空出擊——航母本身不形成直接的戰斗力，它只是戰斗力的承載。

百度在不斷強化自己的產業智能化承載能力，讓前端的AI場景應用左突右進、滲透市場，同時不斷輸出新的競爭后背力量，在那些即將成為熱門的場景里提前進行技術布局。

如果說過去的產業智能化競爭是“戰艦戰斗”，那么未來，行業很可能升級到“航母戰役”，在這個過程中，百度占據了先機，但最終宏大的戰爭如何走向、結果如何，還需要時間來檢驗。
責任編輯：wv