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BATH用各自的方式，成為四大“新基建承包商”

對比BAT格局，新基建時代，BATH（BAT＋華為）將成為四大“新基建承包商”——從最基礎的技術內容到最表層的應用，BATH剛好形成了層層遞進的關系，每個企業都有自己“入主”新基建最獨特的定位姿勢。

必須強調的是，BATH雖然各有姿勢，但其實相互之間可能有所交叉，只不過從新基建大局而言，這些滲透不是主要脈搏，主線仍然十分明顯。

1、百度：智能化技術絕對優勢下，新基建“新舊動能轉換”最終目標的實現者

以百度大腦、飛槳、百度智能云、Apollo等為代表，智能化技術是百度進軍新基建的獨特優勢，百度“定位”于技術和應用層面，通過以AI主體的智能化技術賦能產業智能化項目，推動新基建價值落地。

這種“智能化”，事實上完成了新基建的根本目的：把創新技術引入到傳統產業領域，推動“新舊動能轉換”。

舉一個實例：

百度推出的智能制造解決方案，能夠在生產環節利用百度AI的視覺認知能力進行智能質檢，代替人力，提高產能，從根本上上為制造業企業降本增效，在江蘇精研科技等企業身上得到了很好的實踐效果，總體上可以幫助人員成本節省90％，占地面積減少80％，并提升良品率。

在制造領域，智能化已經成為新動能，在更多應用場景，它也在實現同樣的價值。

概括來說，百度推動新基建“新舊動能轉換”的智能化能力，又包含由底層到應用的兩個部分：

1）百度大腦＆飛槳，解決“新動能”的核心能力問題

百度大腦是百度AI核心技術引擎，是智能化能力的來源。一方面，它在語音、視覺、自然語言處理、知識圖譜等AI核心技術方面保持著業內領先的優勢，另一方面，它同樣是業內最全面、最領先、服務規模最大的AI開放平臺，對外開放250多項AI能力，開發者數量超過190萬，日均調用量突破1萬億次，語音、人臉、NLP、OCR調用量中國第一。

“新動能”的形成，最根本上來源于百度大腦持續創新的AI核心技術。

此外，飛槳深度學習平臺對“新動能”的加速形成和多樣化有直接價值——平臺上擁有開發者194萬，服務企業8．4萬，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、公益等眾多行業和領域，滿足了旺盛的產業智能化需求和快速增長的AI生產規模，使“新動能”能快速出現在更多產業，而不是僅靠百度單一企業去讓案例一個個落地。

李彥宏在這次政協會議上提出“新基建要鼓勵自主可控”，這是歷史給新基建留下的借鑒。而打破人工智能時代的“操作系統”——深度學習框架仍然依賴美國技術的境況，與谷歌和Facebook分列前三的飛槳，配合昆侖AI芯片、鴻鵠AI芯片為新基建提供自主可靠的動力，已經讓百度在擁有智能化底層能力的同時，也掌握了出產新基建“新動能”的智能化“操作系統”，就像是PC時代的windows，移動時代的安卓一樣。

2）百度智能云＆Apollo等，解決“新動能”的平臺化落地＋垂直深耕問題

從2017年起，上文提到的AI質檢能力，就已經被百度在3C、汽車、鋼鐵、能源、橡膠、紡織等行業規模化落地，依靠百度智能云作為平臺化賦能的載體。

在更多產業或領域，通過支撐百度智能云，百度大腦可以為不同AI技術積累和場景需求的開發者提供助力，加速產業智能化，也加速“新動能”產生：

百度的智慧金融已服務近200家金融客戶，涉及營銷、風控等十幾個金融場景；智能客服及營銷已經成功落地80多家客戶；智慧醫療的產品已經服務300多家醫院和超過1500家基層醫療機構……

在5月下旬的百度夏季云智峰會上，百度CTO王海峰明確表示，全新升級的百度智能云融合了云計算、百度大腦、大數據等百度核心技術，將在新基建大潮中，成為加速AI工業化大生產的關鍵力量。而這，與新基建實現全社會落地對大規模、集群式技術應用的需求不謀而合。