百度智能云“闯关东”( 三 ) _人工智能

仍以黑龙江为例，尽管产业门类齐全，拥有化工、食品、医药、轻工等传统优势产业，近年来，也在发展电子信息、新材料、高端装备、智能农机等新兴产业，但如何让这些新旧产业与新兴技术深度融合，产生实际价值？这就要求云厂商必须具备战略、技术以及标杆场景的支撑。
而上述挑战，恰好是百度智能云的优势。
首先，在战略层，百度智能云提出“云智一体，深入产业”的战略，本身就是从一线产业视角，理解数字化变革。

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工业制造业场景复杂，且讲究实用性，泛互联网领域“大力出奇迹”的惯有打法无法解决具体场景中的具体问题。为此百度智能云的解法是让工程师下沉，走向田间地头，正如百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖所言：
“为了智能化解决产业的核心需求，我们必须更加深入产业；同时产业里丰富的应用场景，也为人工智能与云的发展提供了广阔的空间。”
其次，在技术层，百度在AI领域深耕数年，一方面，其市场份额持续领先。
据IDC最新数据，2022年上半年，在AI公有云服务厂商市场，百度智能云仍然位居第一，同时在人脸人体识别等细分应用领域保持领先。

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另一方面，百度智能云从AI芯片、框架、大模型到行业应用等全链路的自研能力，形成了独特的技术优势。
以百度智能云的AI大底座为例，从laaS层到PaaS层，搭建了一个新技术基础底座，降低了AI产业的应用门槛，在满足企业与产业高算力需求的同时，真正实现降本增效。
过去，云计算基础设施常被称为“吞金兽”，一方面，企业往往需要大规模投入建设，付出高昂的开发成本，才能构建从芯片、框架再到大模型的一体化基础设施；另一方面，即便是搭建好基础设施，不同的设备、业务与场景间也存在数据孤岛等问题，沉淀下的数据无法发挥价值。
AI大底座很好地解决了上述问题，具体来看，AI大底座有两点优势。

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第一，这套“端-边-云”一体化的AI基础硬件平台，通过AI底层技术的通用化，平台做模块化沉淀，能够实现AI服务的规模化，帮助企业降本增效。
如在电力领域，国家电网通过AI大底座建设“两库一平台”智能基础设施，在输电端构建起安全隐患识别模型、知识管理平台。在巡检一线，无人机接到指令后，可自主完成输电线路巡检作业，智能算法将识别准确率提升了30%，识别效率提升了5倍。
而这套解决方案并不是单一的定制化，而是百度智能云通过解耦场景，抽取通用部分，实现单一场景到通用方案的进化。目前，除了电力领域，AI大底座已在金融、能源、智能驾驶等领域实现了大规模落地。
第二，这套“平台+应用”的策略，帮助企业实现“智能的随用随取”，这套灵活的智能化基建能为企业开辟新增长模式。
借助AI大底座的软硬件能力，企业既可以将经验沉淀到AI PaaS层，而由此产生的场景数据又可以反哺AI IaaS层，从核心场景到平台沉淀，实现业务的螺旋式上升。
如经济学家任泽平所评价，这种“云智一体”的智能化新基建，将深刻影响我国实体经济，让企业实现“智能的随用随取”，让“产线学会思考” 。
最后，在场景层，通过聚焦质量管理、安全生产、能源优化、智能调度等传统行业核心场景，百度智能云通过标杆案例的打造，也已沉淀下对制造、纺织、汽车等行业的丰富经验。

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