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3月8日下午五點半，山東淄博一處人煙稀少的郊區出現了火情，著火點上方就是國家電網的220kv高壓線路。假如火情不能在一定時間內被控制，可能將影響幾十萬居民的生活用電和上千家工廠的生產用電。

幸運的是，國家電網的輸電線路可視化監拍裝置在第一時間識別了火情，半個多小時后運檢人員就攜帶滅火、電力檢測等設備趕到了現場。從火情被發現并告警，到火情得到控制，只花了短短1個半小時的時間。

如果你有過到國家電網智慧營業廳繳費的經歷，還會有這樣的一番體驗：當你走進大廳時候就已經自動進行人臉識別登記，在自助終端上“刷個臉”就能實現自助交費、業務辦理、能源服務的“一站式”服務……

可能在很多人的認知里，類如國家電網這樣的企業仍被歸為“傳統企業”的范疇，與新技術的融合永遠會慢半拍。可為何在人工智能的落地剛剛起步的時候，國家電網的電路巡檢、門店運營等場景中，就已經處處可以看到AI的影子？

百度CTO王海峰在5月18日的ABC SUMMIT 2020百度夏季云智峰會上給出了答案：國家電網山東省電力公司基于百度BML機器學習平臺建成了自己的AI中臺，實現了業務應用的快速建設，并且有效提升了營商環境和生產管理水平。

與此同時，百度智能云的“AI中臺”也正式浮出水面。

01 智能化升級的新難題

在討論百度智能云的“AI中臺”之前，不妨先回顧下“中臺”的概念。

作為在2018年走紅、2019年持續升溫的概念，“中臺”早已不是什么新名詞，曾經被奉為企業降本增效的“萬能神藥”，也出現了期望落空后的集體質疑。其實剝除掉一些忽悠性質的包裝成分，中臺戰略的核心價值離不開企業對數據利用的訴求。

全球性咨詢公司ThoughtWorks將企業對數據的利用分成了三個階段：

第一個階段是響應運營。為了對用戶留存率、營收的增減進行預測，不少企業的運營部門找到了數據分析的“武器”，然后被迫進行了一系列的數據治理工作，比如對主數據、元數據進行規范化處理。

第二個階段是響應業務。當大數據的概念開始流行，數據分析的服務對象不再局限于運營，出現了海量數據、異構數據等新的挑戰，于是“數據中臺”的思想開始大行其道，同時提供數據存儲和計算能力，讓數據在不同業務間共享。

第三個階段是創造業務。有了數據和技術共享的“中臺”，是否可以將數據變成個性化的用戶服務？不同服務的不斷組合，是否可以創造出新的體驗和業務模式？作為數據中臺的進一步延伸，AI中臺的概念應運而生。

給”AI中臺”下一個定義的話，將是企業規模化構建智能服務的基礎設施，在數據接入、存儲、分析的基礎上，融合算法模型、機器學習、監控服務等與 AI 緊耦合的能力，滿足前端快速高效研發部署智能服務的需求，并構建涵蓋業務理解、模型學習、數據處理和運行監控的全生命周期管理的服務。

在產業智能化的主流基調下，“AI中臺”可以說是企業智能化升級的剛需，然而大多數企業卻被擋在了門外。

一是缺少AI的基礎能力，比如缺少人臉識別、計算機視覺、自然語言理解等AI前沿技術的沉淀，相當于想要做一道菜卻發現連食材都沒準備好，在構建AI中臺的第一個環節就碰到了“卡脖子”的問題。

二是缺少統一的開發平臺，不同的業務部門各自為戰，人為制造了一個又一個“煙囪”，加上缺少統一的標準和服務接口，基礎資源被分散管理并且不易集成，等同于每做一道菜都要重新砌鍋灶，導致單個項目的成本過高。

不過按照現代經濟學的原理，有了需求就會有針對性的解決方案，當產業智能化的后浪襲來時，當企業遇到了智能化升級的新難題，幫助企業將業務場景與AI深度融合的“AI中臺”服務，自然不會缺席。

02 百度智能云的新核彈

百度智能云正是試圖填補市場缺口的玩家。

百度CTO王海峰在演講中花了不小的篇幅介紹AI中臺，并且結合多數企業構建AI中臺時的難題 ，概述了百度AI中臺的兩個核心能力：

第一個核心能力是AI能力引擎，涵蓋了人臉識別、OCR、語音識別、NLP、圖像識別、知識圖譜、深度學習等250多項成熟的AI能力，包括全球領先的Ernie算子和百度優化后的主流算法。打一個比方，百度的AI能力引擎給客戶搬來了全球最先進的生鮮倉庫，可以直接從中挑選所需要的食材。

第二個核心能力是AI開發平臺，誠如外界所熟知的百度飛槳，作為全球前三、國內第一的深度學習開源框架，不僅彌補了企業在開放平臺上的不足，而且做到了自主可控。繼續前面“做菜”的比喻 ，AI開發平臺為企業提供了一套現代化的中央廚房，可以根據自己的需求快速、高效地進行創作菜肴。

百度智能云AI中臺

除了兩項核心能力，百度智能云的“AI中臺”服務還包括數據管理、服務管理、權限管理、資源管理和運維管理等模塊，升級企業智能化開發能力的同時，也在幫助企業集約化管理AI能力和資源，可以說是名符其實的智能化“基礎設施”。

與云計算的傳統服務邏輯做一個對比的話：以往的產品提供的是存儲和計算能力，幫助客戶縮短業務周期；而百度智能云的AI中臺，則賦予了企業創造業務的新動能。前者還屬于對基礎設施的改造，后者的重心在于企業能力的延伸。

不同的打法和服務邏輯背后，還要追溯到百度智能云不久前進行的戰略調整。王海峰為百度智能云提出了“以云計算為基礎，以AI為抓手，聚焦重要賽道”的新戰略，以百度擅長的AI能力作為市場擴張的“敲門磚”，一改云計算售賣資源為主的商業模式，將云計算、AI、安全等中后臺與前臺縱向打通，深耕云服務的“厚度”。

正如之前文章中多次強調的觀點，國內的云計算玩家們在追求規模化的路上已經蒙眼狂奔的十年，換來的卻是無止境的虧損，新基建和智能經濟的時代趨勢，將是云計算廠商們找到新路徑的機會窗口。

而作為率先進行變陣的云計算玩家，百度智能云的賽道進一步聚焦，貼合企業全面智能化轉型需要的“AI中臺”，無疑向外界釋放了借助AI技術優勢豐富產品顆粒度的信號，也將是百度智能云進一步夯實市場地位的又一“核武器”。