向海龙离职、王海峰上位，百度的两个时代——搜索和 AI（人工智能），正在加速交接。
5 月 17 日，百度高级副总裁、搜索公司总裁向海龙宣布离职；5 月 31 日，百度宣布任命高级副总裁王海峰为百度集团首席技术官，并继续担任 AI 技术平台体系和基础技术体系总负责人。
一下一上，用意明显。
在错失移动互联网诸多机遇之后，百度希望直接从 PC 时代过渡到人工智能时代，并为此激进布局，目前百度 AI 已经形成了以百度大脑为核心，DuerOS、Apollo、智能云三架马车的布局。其中，DuerOS 负责守住搜索，Apollo 押注未来，而智能云则在某种程度上承担了变现的义务。
但三架马车各有各的问题，押注 DuerOS 的小度音箱靠补贴获取市场，可百度的 IoT 布局却面临小米、阿里这样的强劲对手；自动驾驶遥遥无期，同时面临政策风险；智能云发力较晚，只能在存量市场厮杀。
百度想要 " 以投入换增长 "，但资本市场却问百度要利润。这要求百度既要保证业绩的持续增长，又要平衡新业务投入和回报。目前来看，百度做得并不好。向海龙离职当天，百度发布的 2019 年第一季度财报显示，当季营收未达预期，利润由盈转亏，这是 2005 年上市以来百度首个季度亏损。财报发布后的半个月里，百度市值跌去近三成。
留给百度 AI 证明自己的时间不多了。
四位关键先生
即便在陆奇离开之后，李彦宏公开表示自己从来没有说过 "All in AI"，但百度对于 AI 的重视早就众所皆知。
这种重视最直接的表现是公司组织架构的调整。2018 年 5 月陆奇离开之后，百度的两次组织架构调整有两个大动作：搜索公司转型为移动生态事业群组，而智能云事业部则升级为智能云事业群组，一升一降之间，百度转型决心凸显。
此番调整过后，百度形成了七大事业群组，这其中，四个群组业务重点都与 AI 有关——人工智能事业群组主要负责百度所有的 AI 技术研发；智能驾驶事业群组负责汽车的智能驾驶；智能生活事业群组专注于 DuerOS 平台与生态的建设及运营；智能云事业群组承载人工智能 to B 业务和云业务。
这和当初陆奇描绘的百度 AI 图景高度一致。2017 年百度开发者大会中，陆奇指出百度 AI 的发展路径是平台化和生态化，获得商业回报的模式是 " 数据 + 算法 + 软件 + 硬件 "，达到用户价值进而产生商业价值。
具体而言，百度 AI 平台由百度大脑（Brain）和百度智能云（Cloud）两个部分组成，AI 平台是发展应用层的基础，百度的的 AI 能力也将通过 AI 开放平台向开发者开放。在此基础上，百度推出语音交互系统 DuerOS 和智能驾驶开放平台 Apollo，前者提供软硬件一体化解决方案，后者帮助汽车行业及自动驾驶领域的厂商快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。
如今，承担 AI 业务的各个部门纷纷独立，并且获得更高的权重，足以看出百度的重视。
不仅如此，在百度内部，和 AI 相关的部门也成为 " 香饽饽 "。" 公司内部晋升，AI 相关的肯定都要快一些，一个边缘部门可能 10 个人有资格述职，只有 1 个晋升名额，但人家 AI 部门 10 个人述职，很可能会有 8 个人晋升。" 百度中层员工王达告诉燃财经。
而为了鼓励员工提高技术水平，" 内部会有一些跟 AI 相关的比赛，一年一次或者两次，奖金高得很。" 一位百度员工告诉燃财经。
更重要的是，作为百度搜索代言人的向海龙离职，这在王达看来是百度告别搜索，All in AI 的另一个表现。
百度组织架构示意图 整理 @燃财经
如今，王海峰、李振宇、景鲲、尹世明四人成为了百度 AI 再下一城的关键先生。这四个人中，王海峰的身份较为特殊。王海峰于 2010 年加入百度，现为百度 Estaff 成员，而 Estaff 代表百度最高决策层。同时，5 月 31 日，王海峰被正式任命为百度 CTO，在此之前，百度 CTO 位置一度空缺 10 年。本次任命之后，王海峰集百度 CTO、AI 技术平台体系负责人和基础技术体系负责人以及百度研究院院长为一身，可谓是百度 AI 的重量级人物。
其他人均是副总裁级别。李振宇于 2007 年加入百度，曾作为 AI 平台部负责人运营 " 百度大脑 " 生态；景鲲于 2014 年加入百度，在 DuerOS 平台做出过不小的成绩，被陆奇认为是最好的产品经理；尹世明于 2016 年加入百度，此前曾任苹果大中华区企业部总经理和生态系统负责人。
他们将继续负责在百度这块土地上建起 AI 大厦，而这个大厦的地基便是百度大脑。
一个核心
据悉，2014 年，" 百度大脑 " 计划便被视为百度未来 5 到 10 年决定性战略计划之一，为此百度还招募了 Google Brain 项目创始人吴恩达（Andrew Ng）负责百度大脑的研发工作。
五年以来，百度大脑完成了从 1.0 到 3.0 的进化：
1.0 阶段，百度大脑主要完成基础能力搭建和核心技术初步开放，即计算方法 + 计算能力 + 大数据，这是百度大脑的基础层，也是业内公认的 AI 三大支柱。
2.0 阶段，百度大脑形成了完整的技术体系，包括基础层、感知层、认知层、平台层等在内的完整技术布局，开放 60 多项 AI 核心能力。
3.0 阶段，百度大脑在业界首次提出 " 多模态深度语义理解 " 概念，形成从芯片到深度学习框架、平台、生态的 AI 全栈技术布局，开放 170 多项 AI 能力。
其中，多模态深度语义理解包括数据的语义，知识的语义，以及图像、视频、声音、语音等各方面的理解，它能让机器听清、看清，更深度地理解真实世界，进而更好地支撑各种应用。
以视觉语义化为例子。视觉语义化技术首先识别人、物体和场景，同时捕捉它们之间的行为和关系，通过时序化、数字化、结构化的方式形成语义知识，最终结合领域和场景进行智慧推理。
如今，百度大脑的技术包括图像与人脸识别、语音语义技术、阅读理解等，所有这些技术，在底层有一个共同的基础，就是 paddlepaddle，类似谷歌的 TensorFlow。paddlepaddle 是百度从 2012 年开始自主研发的深度学习框架，如今已经更新到 paddlepaddle3.0，在该框架支持下，开发者可以实现零基础门槛的快速应用平台搭建。
百度大脑四层技术架构 整理 @燃财经
百度 AI 开放平台最新的数据显示，目前百度大脑共开放了 171 项技术能力，实现 24 小时快速集成，开发者的使用量突破 110 万。
在外部，百度大脑给各行各业赋能。比如结合百度的大数据、深度学习等技术，可以对充电桩设备数据进行采集、传输、存储、分析，就可以实现设备监测、故障诊断、预测性维保等。
在内部，百度大脑作为核心引擎驱动了 DuerOS、Apollo 两大平台。
DuerOS：咬住搜索
搜索是百度起家的地方，如今，百度搜索虽然依然是国内第一，但是在移动互联网时代，用户的搜索习惯直接在一个个 APP 中进行，这导致百度搜索很难达到中心化的入口效应，另外，搜狗、微博等公司搜索业务的竞争，给了百度不小的压力。
" 未来搜索技术不局限于电脑，直接可以集成在汽车、家用电器上面，甚至可以集成在公共设施上面。" 百度离职的中层员工章飞告诉燃财经，" 但百度之前一直没有想明白未来搜索场景是什么样子，没有阿里对未来支付场景研究得透彻 "。
直到 2017 年，当阿里、谷歌、小米混战智能音箱时，百度才发力。" 时间已经晚了，可能那个时候百度还没有想明白最终目的是什么，只是看到别人做自己就做。" 章飞表示。
2017 年百度 AI 开发者大会上，百度推出 DuerOS，彼时百度传达的讯息是 DuerOS 是 AI 时代的安卓，DuerOS 包括智能设备开放平台和技能开放平台两大方向。
智能设备开放平台面向智能硬件厂商，提供分层式技术服务方案，目前包括核心接入组件、开发套件、参考设计三种类型，能够满足各个类型厂商不同层次的需求。
技能开放平台面向内容提供商和服务提供商。DuerOS 除了拥有原生的 10 大类别的 100 多项自有能力外，还将接入大量第三方资源和内容，如音乐、有声书、新闻、娱乐等。
百度 AI 开放平台官网显示的 DuerOS 功能
2018 年，景鲲进一步阐述了 DuerOS 的商业模式：DuerOS 上的 Skill Store 类似于 iOS 上的 App Store，与 App Store 类似，Skill Store 有两种变现方式：打造付费技能，或是技能内付费。
举例来说，在 DuerOS 3.0 正式上线后，用户下载某一应用时需要付费，这就属于 " 付费技能 "；当用户在类似 VIPKID、《凯叔讲故事》这样的应用中购买一个音视频内容时，即为 " 技能内付费 "。
依靠 DuerOS 百度推出了小度音箱等多种智能硬件。今年 5 月，景鲲公开表示，小度就是未来的搜索。用户原来打开智能手机或者 PC 获取信息，但是其实用户获取信息是不分时间和场合的，有时候我们就在车里，有时候就在家里。
为此我们看到，百度在智能硬件端不断加码。在智能音箱的价格上，百度调整的速度惊人。从 2017 年 11 月推出 1699 元的渡鸦，2018 年 3 月推出 599 元的小度在家，到 2018 年 6 月推出 89 元的小度智能音箱，百度对智能音箱的调整速度快得惊人。可见其不计利润、不惜成本，想在智能音箱市场站稳脚跟的决心。
与此同时，2018 年以来，小度系列硬件家族日益壮大，陆续推出小度在家、小度智能音箱、小度智能音箱 Pro、小度语音车载支架、小度电视伴侣等产品。
不仅如此，百度已经和多家企业达成合作，目的是为了打造以 DuerOS 为核心的智能家居生态，尽可能的抢占入口。
但百度优势并不明显。与小米这样通过投资建设生态链企业的形态不同，百度和阿里更倾向于通过和传统家电企业进行合作来进行 IoT 生态布局。此前格力宣布和天猫展开 IoT 领域的合作，格力家电产品将接入天猫精灵。加上阿里在电商销售渠道领域的优势，其对传统家电企业的吸引力显然要比百度更强。
很显然，百度想通过 DuerOS 的开放以及足够多的生态伙伴获得更大的搜索场景。" 有了更多的搜索场景，可以更多的占用用户的时间，增加用户粘性，有了流量跟现在一样接商家广告不也是变现？" 章飞表示。但眼下，" 现实的情况是小度的定位就是一个音响，与智能搜索差得还远 "。
不仅如此，对于百度而言，仅仅把搜索做好，只能保住现在的市值，而想要重回一线，百度需要找到搜索之外的东西。
Apollo：押注未来
搜索之外，百度重金押注无人驾驶。
2017 年 4 月，百度发布 "Apollo 计划 "，宣布打造自动驾驶开放平台。它想做自动驾驶界的安卓，成为自动驾驶产业中在开发者、整车厂、配件商、新车企等之间的最大撮合者。
根据 Apollo 官网显示，百度已经有 137 家合作伙伴，这些合作伙伴包括地方政府、车企、创业公司以及在汽车产业链上的其他企业。
自动驾驶之于百度是希望。2018 年百度开发者大会中，李彦宏表示，全球首款 L4 级量产自动驾驶巴士 " 阿波龙 " 量产下线，这表明百度并没有停在 "PPT 造车 " 的阶段。如今，阿波龙已经量产了 100 辆，他们发往了北京、广州、深圳、平潭、雄安以及日本东京。
但与其说自动驾驶是百度的希望，倒不如说是野望。与 Google 的 Waymo 自己设计传感器套件等不同，百度选择了一种看上去更为省力的方法——将自动驾驶所需的硬件（激光雷达、视觉系统、雷达系统以及计算平台的硬件等），基本都交给了合作伙伴，而自己则主攻软件。
这让百度迅速实现了 " 量产 "，但也问题重重。地平线创始人余凯曾表示，未来要真正解决人工智能的应用落地，必须从软件到硬件、软硬一体。
余凯表示，通过地平线的实践发现，软件和硬件之间配合不好就会出现分离，这种分离是以星期和月的速度往前迭代。" 我们看到一个趋势，在自动驾驶产业中，半导体厂商不仅仅只是做硬件，它们其实越来越多的往上层在走，越来越多的去构建软件的架构。我们还看到另外一种情景，传统的、过去只做软件的玩家现在也朝着向软硬一体的方向去走。比如说 Google，之前主要是做软件的，现在也朝着人工智能硬件、软硬一体化去发展。"
目前来看，百度不具备软硬一体化的能力，也没有软硬一体化的决心。而软硬件分离，很可能给即将上路的自动驾驶车辆埋下安全隐患。
另一方面，百度的阿波龙虽然号称已经实现了 L4 级别自动驾驶，但在封闭园区上实现 L4 级别的自动驾驶与在开放道路上实现，难度完全不同。
一位百度 Apollo 平台合作方相关人员表示，现在自动驾驶技术层面停留在 2.5 和 3.0 之间，而研究性则到了 3.5。这意味着，想要实现可以大规模生产的无人驾驶车辆还需要很长的时间。
根据官方数据，北京海淀公园的阿波龙小巴的满载最高时速为 20km/h，但是测试发现这辆车的最高时速被限制在 10km/h，除了下坡溜车情况，这辆车也从未达到 10km/h，且车辆也并未满载，仅仅乘坐了不足 6 成。
有媒体报道，一辆阿波龙的成本大约在 100 万，虽然百度表示阿波龙有客户买单，但这样高的成本，如何大规模量产并大规模商用是个难题，如此看来，阿波龙更像是百度的一场实验。
另外，无人驾驶目前的商业模式有两种，第一种是无人驾驶出租车，如美国谷歌旗下的 Waymo 就采取这种模式；另一种是无人驾驶货车，比如在路上做运输的无人驾驶卡车、园区物流车，以及一些专用车如清洁车、校园自动售货车。但前者受到法律的限制，后者应用范围太小。
更何况，" 交通涉及生命安全，一种交通方式的更新最少也得百八十年，一个企业承受不了时间的成本，舆论压力、技术成本、政策限制 "，章飞表示。
自动驾驶到底几时落地没人能说清，在一位百度中层员工看来，" 自动驾驶更像是提升股价不得不做的投入。"对于公司而言，必须要考虑的是投入和产出比。因此，百度无人车近期传出拆分的消息，虽然百度回应消息为不实，但多位投资人告诉燃财经，百度智能驾驶已经开始接触外界资本。
但百度似乎错过了最好的时机。" 现在人才都走光了，融资已经晚了，2017 年做这件事情最好。" 一位无人驾驶领域投资人表示，按照现在阿波罗的情况，百度无人车业务估值大概在 50-100 亿美元之间。
智能云：承担变现
作为百度 AI 三驾马车之一，智能云是唯一可以带来收入的业务。
全球权威咨询机构 IDC 发布的《中国公有云服务市场（2018 下半年）跟踪》显示，2018 年第三季度和第四季度，从 IaaS+PaaS 整体市场份额来看，前五名的云服务商分别为阿里云、腾讯云、中国电信、亚马逊 AWS 和百度智能云。
其中，在 PaaS 层面，百度智能云营收同比增速超过 410%，在所有厂商中增长最快。市场份额下半年位列第五，其中在 Q4 排名第四，已坐稳国内云服务商第一阵营。
同时，在 2018 年第四季度，仅有腾讯云和百度智能云实现了营收翻番，百度智能云更是首次公布数据就加入了单季营收 " 十亿俱乐部 "。
百度副总裁、百度智能云总经理尹世明如此解释百度的增长。" 我们的云与众不同 , 我们叫百度智能云。我们认为未来的云计算会进入 Cloud2.0 时代 , 不仅仅简单是以计算为核心的变化 , 而是一个关于人工智能的思维模式的巨大变化。"
具体而言，百度智能云是面向企业级市场的智能云计算服务平台，以 ABC（A 就是 AI，人工智能；B 就是 Big Data，大数据；C 就是 Cloud Computing，云计算） 三位一体为发展战略，为各行业智能化转型提供解决方案。
但百度智能云不得不面对的现实是，其发力时间晚于阿里云 7 年，腾讯云 3 年。
从全球的综合排名来看，公有云厂商前五名分别是 AWS、微软、谷歌、阿里云和 IBM，AWS 以其无可撼动的市场占有率，在全球保持领先地位，而阿里云则是进入全球前五名的唯一国内云服务商。
2018 年亚马逊、微软和谷歌三家合计占市场份额超过 60%。在公有云这个赛道上，已几乎没有其他选手什么事。
这意味着百度似乎只能依靠价格战的方式从前五强中抢夺市场蛋糕。但实际上不管是阿里云，还是谷歌云也都在大打价格亲民牌。尽管百度云跟随其后，但是这一招的成效有待验证。
好在 5G 时代即将带来，云计算市场或许会有重新洗牌的机会。
百度命系 AI
不难发现，百度 AI 的大部分商业模式是以 to B 为主。
而 AI 本身并不包含直接的解决方案，其目标是替代人类实现识别、认知、分类和决策等多种功能，这使得 AI 必须融入各行各业，深度改造已有产业才能创造价值。换句话说，AI 技术是 " 大脑 "，没有四肢就无法独立行走。
这种 " 赋能 " 特性，进一步导致目前 AI 公司的主要商业模式是 to B 提供技术产品或服务，AI 公司的客户是行业里掌握场景的企业客户。" 百度的问题在于业务场景没有找到，百度不缺技术，缺业务 leader。" 一位 AI 行业从业者表示。
而相比能快速形成规模效应的 to C 互联网公司来说，to B 天然又是一个快不起来的生意。这意味着短期内，AI 无法为百度带来更多的现金流。
而于百度而言，过去这家公司已为 AI 投入巨大。2017 年，李彦宏公开表示，过去几乎每一年，百度都在研发上有上百亿的投入。" 这大概占百度总收入的 15%。这个比例在中国 500 强里绝对是排第一的，无人能出其右。"
但市场要的是利润，AI 到底能产生怎样的化学反应，资本市场仍处于观望态度。2018 年百度 AI 开发者大户中，主会场面向舞台的前排中间位置，是分析师落座区，从分析师区域的满座率看，资本市场也十分关心百度之后有关 AI 的战略布局思考。
百度则需要平衡——既要解决营收的持续增长，又要平衡新业务投入和回报。这就可以理解，李彦宏重新握住百度方向盘后，展示出了更加务实的、更讲究落地的，完全不同于陆奇的 AI 图景。这在某种层面意味着，在接下来的时间内，百度 AI 平台的负责人们，可能将要背上更加商业、实际的考量。
但 AI 变现之路遥遥无期，倘若在企业的生命周期内，它不能为百度带来爆发性增长的话，仅仅依靠搜索和信息流，百度或许再也不能回到当初的巅峰时刻。
来源：燃财经 王琳
