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第三個階段：2018—至今：加速AI商業化

百度在這個階段的開局并不順利，阿里、騰訊的市值已經數倍于百度，還出現了今日頭條這樣誕生于移動時代的挑戰者。

在百度近乎原地打轉的幾年里，騰訊、阿里開始在多個賽道展開對抗：打車大戰、外賣大戰、共享單車、零售升級等等，盡管沒有表現出強勁的營收，阿里、騰訊在移動互聯網各個領域的滲透是不爭的事實。

由此形成了一個特殊的局面，騰訊、阿里乃至華為、小米，都將AI戰略作為一種戰略儲備，短時間內不必承擔盈利的壓力。而百度卻面臨著雙重標準：既需要在人工智能領域進行長遠深入的布局，也需要帶動當前的營收增長。

在李彥宏這兩年的兩會提案里，對AI商業化的思考不無明顯。

2018年，李彥宏在兩會的四個提案中，有兩個提案和人工智能相關，一是鼓勵企業開放人工智能平臺，促進實體經濟轉型發展；二是打造自動駕駛政策全球新高地，構建汽車產業強國。2019年的三個提案中，智能交通、電子病歷、人工智能倫理研究，無不指向了人工智能行業所面臨的核心問題。

與此同時，AI逐漸成為百度移動生態開花落地的催化劑：

1、“搜索＋信息流”成為百度新的業務增長點。2017年第二季度，百度的每日廣告營收為3000萬元，而在上一季度中，每日廣告營收還只有1000萬元，人工智能讓百度的傳統業務重新恢復高增長。

2、QuestMobile發布的2019春節大報告顯示，百度App在春晚旗艦的DAU增長超過1億，輔以好看視頻、全民小視頻、百度貼吧、百度網盤、百度地圖等多款百度系產品，形成了一超多強式的集中發力。

3、百家號和智能小程序破解了搜索的歷史難題。百家號迎合了新型的內容分發形式，智能小程序的開源巧妙解決了不同服務間的數據孤島，相比于早前的移動互聯網轉型，百度終于搞清了要建什么樣的移動生態。

4、聯合國世界知識產權組織發布的數據顯示，百度人工智能專利數量全球排名26位，在國內互聯網企業中排名第一；在深度學習領域，百度的專利申請量排名全球第二，僅次于中科院，領先于谷歌、微軟、IBM等國內外企業。

數年摸索，似乎有了撥云見日的跡象。在2019年首封內部公開信中，李彥宏對人工智能的情感和高度期待溢于言表，“那個能夠做出好產品、那個受用戶喜愛的百度，已經回來了！”

李彥宏的AI執念：跨越“S型曲線”

需要回答的一個問題是：從移動互聯網轉型，到O2O戰略無功而返，再到加速AI商業化，百度將近10年的轉型到底暗藏著什么樣的邏輯？

20世紀60年代，斯坦福教授埃弗雷特？羅杰在《創新的擴散》一書提出了“S曲線”的概念，指企業在最初階段規模較小，服務于幾個客戶，隨著新產品逐漸大眾化，企業迅速擴張并最終達到巔峰，而當市場走向成熟時，企業步入平穩發展的過程，整個過程最終體現為S形。

早在2010年的時候，百度在中國市場的份額已經超過70％，此后的很多年里，在營收上一直維持著穩定的線性增長，比如2010年百度營收為79億元，2018年的營收達到1023億元，早已步入了平穩發展的過程。

按照保羅·紐恩斯在《跨越S曲線》中的觀點，為了避免步入頹勢，企業需要不斷發現新領域，找到第二增長點，進而跨越到第二曲線。對于如何判斷拐點的出現，格魯夫提出了“十倍速變化”的公式：每個戰略拐點都會出現十倍速的變化，而每個十倍速的變化都會導致戰略拐點。

2017年第二季度，百度信息流營收同比增長300％，背后還有一個不為人知的增長數據，基于IntentEngine實現的lookalike投放量增長了10倍。這個數據可能還不足以成為百度迎來戰略拐點的標志，但在很大程度上影響了百度內部對AI的信心。

進入2018年后，百度在戰略布局中已經有了鮮明的終局思維，并由此形成了百度的人工智能戰略控制點和相應的投入時間表：

1－3年的現金奶牛；諸如信息流、小程序、DuerOS、云計算等等，在當下或1－3年內可以找到合理的盈利點，專注于和百度有強依賴的賽道。也就可以解釋，為何互聯網的熱門賽道上，出現了從BAT三國殺到AT對抗的局面。

3－5年的潛力賽道；類如無人駕駛、機器人等相關領域，選擇與百度基因匹配的領域投資。2018年百度對外投資68次，交通出行領域深得百度青睞，包括長沙智能駕駛研究院、環宇智行、VisualThreat、Lunewave等出行領域相關的項目。

5－10年的重大機會；比如智慧城市、智能交通、生物技術，能否發生并不十分確定，但要提前進行布局。百度與上海、長沙等城市在打造智慧城市方面的動作，提出車路協同的相關實施方案，都可歸類于此。

與百度的戰略機會控制相對應的，百度的各大事業群組也開始制定各自的AI戰略：

SLG確立了以自有硬件為核心的戰略，從最初的第三方合作到自有硬件的路徑變化，可以說是不斷試錯的結果。在語音交互的新興市場，先要證明自己，再去賦能別人，在市場大規模爆發前，利用自己的技術優勢，嚴格把控每一個環節，先把用戶體驗做好；

IDG在智能駕駛和智能交通領域投入了很多年，除了技術上的領先性，還需要思考未來的商業模式。一個明顯的不同，IDG在2018年前的商業構想都是無人駕駛的落地，可從終局思維去思考，智能交通才是大的趨勢，于是在無人駕駛之外，百度也在車路協同、智能交通等更大的范疇上布局；

ACG在戰略上主打AI牌，成為百度AI To B的載體，加速AI的商業化變現。2018年第四季度財報中首次曝光了百度云11億元的營收，在AI已經成為企業上云優先考慮因素的前提下，百度或將進一步驗證AI的盈利能力；

TG和AIG的架構也在發生變化，王海峰在2018年底成為百度TG和AIG的總負責人，負責人工智能技術和算法、算力、數據、安全等基礎技術的研發，便于AI賦能所有業務，TG和AIG的關系變化，也是為了進一步提升成本效益。

再進一步講，百度實行OKR績效管理制度，學習華為進行副總裁輪崗，都是為了盡快在AI賽道上找到第二增長點。

結語

如文初所言，李彥宏在歷屆兩會上的提案，不失為審視百度的窗口，至少讓我們看到了百度對于AI的兩個特點：

1、李彥宏對于AI的期待不只是技術趨勢那么簡單，對比移動轉型和O2O布局時的被動和激進，對AI終局的思考越來越清晰。

2、百度仍然有著明顯的工程師特征，從內部戰略的摸索，到外部經濟環境的適應，都是為了讓技術內生力量逐漸釋放勢能。

iPhone4等一大波智能手機的誕生，只是移動互聯網轉型的導火索，最大的誘因可能還是4G普及引發的場景革命。如今在5G商業化的前夕，李彥宏對AI長達五年的執念，無疑是想要站在歷史的正確位置。