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5月20日的“Wave Summit 2020”深度學習開發者峰會上，百度CTO王海峰在演講中提到：“時代契機為飛槳的發展提供了最好的機遇，產業智能化浪潮興起、AI基礎設施建設加快推進，飛槳將以更敏捷的腳步加速產業智能化進程。”

這樣的觀點外界可能并不陌生，一年前的首屆WAVE SUMMIT峰會上，王海峰就曾以“智能時代的操作系統”的說法向外界闡述深度學習平臺的價值，作為上承各種業務模型、行業應用，下接芯片、大型計算機系統的核心環節，深度學習平臺在產業鏈中的重要性，絕不亞于AI芯片。

與去年有所不同的是，王海峰在演講中不只點明深度學習平臺的價值，還為飛槳在產業智能化和新基建的浪潮中，劃定了坐標系。聯想到5月18日百度云智峰會上亮相的新戰略和新架構，百度AI全面開放賦能以及加速產業智能化升級，將人工智能輸送到千行萬業的思路，不可謂不清晰。

當王海峰為飛槳深度學習平臺劃定了坐標系，是否預示著百度AI已經全面吹響推動人工智能進入工業大生產階段、推動產業智能化再掀新浪潮的號角？

01 看得見的“新動能”

在回答這個問題之前，不妨先來思考另外一個問題：為何是這個時間點？

百度AI在抗疫過程中的表現，可能是第一個視角。

百度飛槳在疫情期間與北京地鐵合作開展了AI口罩檢測項目，需要對地鐵站中的客流進行實時監控，準確對未戴口罩和錯誤佩戴口罩的乘客進行識別。在這場爭分奪秒的“戰斗”中，項目組僅用了3天時間就完成了第一版部署，7天時間內進行了兩次模型升級、三次現場部署調試、多次策略優化。

盡管疫情期間地鐵人流過少，導致訓練樣本嚴重不足且乘客口罩品類顏色不一的情況下，百度在一周時間內部署上線的項目還是交出了一份滿意的成績單：如果有發現未佩戴口罩的乘客，AI會自動紅框標出并提醒工作人員，對于露出鼻子等佩戴不規范的情況，也能準確進行識別提示。

其實類似的應用案例在疫情期間還有很多，也讓百度看到一種可能：人工智能已經可以讓人們從重復、低效、繁重的腦力工作中解放出來，正在改變社會的分工邏輯和協作機制，而且應用的場景可謂相當廣泛，涵蓋工業、農業、交通、制造業等等。

AI之于百度自身的增長動能，無疑是另一個視角。

即便疫情為宏觀經濟制造了諸多挑戰，百度仍然保持了穩健的增長：在剛剛公布的2020年，第一季度財報中，營收高達225億元，歸屬百度的凈利潤達到31億元，同比增長219％。而百度之所以在不確定的大環境中保持增長態勢，AI扮演了不可或缺的角色。

一個直接的例子，語音、圖像、人臉識別、NLP、知識圖譜等百度大腦核心AI技術，已經在搜索、信息流、百度APP、輸入法、百度地圖、小度等產品中全面鋪開，激發出的能量在百度第一季度的業務表現中可見一斑：

在NLP、知識圖譜等AI技術的助力下，百度APP的搜索結果首條滿足率已經達到60％，同時AI也在推動產品體驗的日升，百度APP的日活達到2．22億，信息流的用戶時長同比增長 51％；憑借語音交互上的優勢，小度助手在小度第一方設備上的語音交互次數達到33億次，較去年同期增長近5倍……

資本市場也對百度的新動能投出了贊成票，財報發布后百度股價盤后股價大漲10．14％。也就是說，等待人工智能的不僅是巨大的落地場景，還有實實在在的增長紅利，以及行業上下游的青睞。

02 可復制的“新引擎”

并非是所有企業都如百度這般“幸運”，以至于在疫情沖擊下上演了倉皇失措的一幕。

比如不少工業企業在疫情高峰時被迫停工，一些企業雖然看到了人工智能的紅利，積極嘗試進行智能化轉型，卻發現在人臉識別、計算機視覺、自然語言理解等AI前沿技術領域的沉淀幾乎為零，不得不積極組織一批研發人員進行遠程教育。

也有一些企業進行過智能化轉型的嘗試，但缺少統一的開發應用平臺，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，仍處于“頭痛醫頭，腳痛醫腳”的階段。

對于這樣的行業現狀，百度顯然有著深刻洞察，甚至說對市場期待度的理解要勝于任何一家同體量的科技巨頭。

按照百度飛槳披露的最新數據：累計開發者數量達到194萬，服務企業數量8．4萬家，基于飛槳平臺產生了23．3萬模型，覆蓋通信、電力、城市管理、民生、工業、農業、林業、公益等眾多行業或場景。