百度下一個十年的機遇在哪里？

知乎上有大V提出這樣一個問題，并引發(fā)了很多網友的熱切討論。作為傳統(tǒng)BAT互聯(lián)網三強的一員，似乎很長時間之內百度都屬于那個掉隊者的身份。

的確，不管是傳統(tǒng)電商平臺還是社交網絡，亦或是算法推動的內容分享平臺出現，百度似乎步步慢，又似乎都分散有巨額投入，但最終的結果卻是逐漸脫離了主流應用的市場。

哪怕到了2021年，百度年報中最重要的收入依然是各種搜索網頁和APP廣告營銷帶來的。這也讓一直號稱重視技術研發(fā)的百度創(chuàng)始人、董事長兼CEO李彥宏很多時候陷入“尷尬”境地。

不過，李彥宏卻信心滿滿。

“5年之內中國一線城市不再需要限購限行，10年之內基本解決擁堵問題，無人駕駛汽車也有望開上月球。”在百度Create 2021（百度AI開發(fā)者大會）上，李彥宏提出這一未來暢想。

豐滿的理想能否照亮現實？

#01

AI+云戰(zhàn)略

百度港股二次上市當天，李彥宏寫了一封股東信。他希望投資人重新了解百度。他表示，百度是一家技術公司、一家信奉簡單可依賴價值觀的公司，以及一家持續(xù)為未來下注的公司。

李彥宏指的未來就是人工智能（Artificial Intelligence）。正如百度在招股書中對自己的定位：“百度是一家擁有強大互聯(lián)網基礎的領先AI公司”。從組織架構、文化可以看出，百度的業(yè)務雖然多元，但探究其底層能力，在百度，無論搜索業(yè)務還是新引擎業(yè)務，AI無疑是最大的公約數，貫穿和連接一切。

這也是上一個十年，李彥宏唯一操心和重點投入的研發(fā)方向。

2006年前后，國內各個城市都在逐漸推進交通攝像頭網絡的搭建，目的是建設無人交通管理體系。為了不漏拍，幾乎是每張照片內容都會被保存。可是在運營過程中，各個城市交管部門發(fā)現，影像數量急劇增加，每年在云存儲上都要進行巨額投入。

因此，地方交管部門迫切需要一個能在攝像頭就進行判斷的技術，讓攝像頭只拍違法事件。之后，又衍生出車牌識別、人臉識別等方面的應用需求。

正因為這樣龐大的需求存在，才迫使中國的AI企業(yè)迅速成長，也才有了商湯、京東、阿里、百度都在推動的數字城市操作系統(tǒng)。

而前十年時間里，無論是第一輛開始商業(yè)化的自動駕駛出租車，還是人們家中能聽懂用戶指令的智能音箱，抑或是智慧生物、智能交通，百度已經成為AI賦能的“關鍵先生”，將人工智能的基因納入到社會的每一個可能的角落中。

這樣的行為背后，其實是李彥宏主導百度完成AI云戰(zhàn)略最核心的一個部署，被他稱為“百度大腦”。

百度大腦自2010年起開始積累基礎能力，在2016年百度大腦1.0完成了部分基礎能力和核心技術對外開放。此后，百度大腦連續(xù)升級，形成了中國AI產業(yè)的核心技術開放平臺，被譽為百度AI技術積累與產業(yè)實踐的集大成者。

目前來看，對內，百度大腦是百度業(yè)務的AI技術支撐，全面支持百度搜索、信息流、地圖、愛奇藝、小度、Apollo等產品；對外，最新的數據顯示，百度大腦全方位開放近1400項AI能力，國產深度學習平臺飛槳匯聚406萬開發(fā)者、服務15.7萬家企事業(yè)單位，并通過百度智能云在制造、能源、金融、城市建設、鄉(xiāng)村振興等關乎國計民生的重要領域落地。

基于百度在NLP、知識圖譜、語音、視覺等AI技術的國際領先水平，百度大腦核心技術早已進入“知識增強的多模態(tài)深度語義理解”階段，并持續(xù)融合創(chuàng)新。

其實AI系統(tǒng)應用中最核心的就是如何訓練系統(tǒng)，讓它按照人類期望的計劃和思維模式運行。百度大腦解決的就是這樣一個核心問題。他通過梳理整個知識圖譜和。聯(lián)合訓練能力增強了系統(tǒng)的學習能力和推理能力，從這樣的一個方式讓整個AI系統(tǒng)能更快的適應人類所希望它達到的思維模型。

自己用還不行，百度還創(chuàng)造了飛槳深度學習平臺，是源于產業(yè)實踐的一個開源深度學習平臺。這意味著這個平臺不光可以幫助合作方利用相應的工具完成自身AI系統(tǒng)的搭建，而且由于百度深入到了產業(yè)鏈的方方面面。

其中無論是學習框架、模型的訓練技術、推理引擎、平臺部署，以及一些模型庫、開放的數據集等，都包括在飛槳里，這就意味著如果想在深度學習領域有所建樹的話，企業(yè)所有的技術需求在這個平臺上都能實現。

關鍵這個平臺所有界面都是中文的，這對當下以英文為主的國際AI編程市場是一個非常好的應用背景。

#02

押寶智能道路

李彥宏在去年12月底開的開發(fā)者大會上，將之前一直掛在嘴邊的自動駕駛變成了智能道路。

根據李彥宏的演講，百度AIR智能道路系統(tǒng)借助昆侖芯片、飛槳深度學習平臺打造了路端邊緣計算平臺，在人工智能、5G通信、云計算等技術的加持下，擁有了與Apollo自動駕駛同類型的感知、規(guī)劃與決策能力。可以將道路上的各種潛在危險場景實時、精準的傳遞給車輛進行預警，實現協(xié)同主動式運營管理。

這其實是一個放大版的自動駕駛，他將阿波羅整個系統(tǒng)自動駕駛的能力賦能給了交通管理部門，對整個車道上的車輛進行智能化的預警和管理。

百度AIR智能道路系統(tǒng)的核心，便是C-V2X技術，也就是云端和車輛與道路之間物聯(lián)網通信的技術。

核心邏輯就是通過車載終端設備及智能路側設備的多源感知融合，對道路環(huán)境實時狀況進行感知、分析和決策，車輛可以增強交通感知能力，提前獲得前方碰撞預警、交叉路口來車預警、闖紅燈預警、行人與非機動車預警、盲區(qū)監(jiān)測、異常車輛提醒等信息。

同時智慧道路管理，也可以借助V2X技術實現綠波車速引導、優(yōu)化路線引導、紅綠燈信號播報、特殊路口優(yōu)先通行提醒、特殊車輛讓行提醒等，提高交通效率。

在路測強大的感知能力加持下，百度表示僅利用V2X、5G等無線通信技術實現車路云協(xié)同便可以在車路云尺度空間上實現高質量無人駕駛。AIR智能道路系統(tǒng)相當于替換車載自動駕駛系統(tǒng)的感知系統(tǒng)，并能比起單車智能系統(tǒng)復雜性更高、涉及的范疇更廣。

嚴格意義上講，如果百度整個智能道路系統(tǒng)在中國所有城市落地的話，那么與汽車自身的無人駕駛技術相融合，百度通過云端和相應設備接口調用的方式可以直接實現路道路信息預警和前方需要避讓的信息預警等功能，更大限度的豐富了汽車自動駕駛端信息收集和處理的能力，同時提升了無人駕駛在應用端的安全性和城市道路管理的智慧能力。

這才是李彥宏不遺余力，準備把無人駕駛升級到智慧道路戰(zhàn)略的重要原因。

李彥宏認為，做到智能交通可以解決三大問題：第一，減少90%道路安全事故。第二，系統(tǒng)解決擁堵問題。第三，自動駕駛和智能交通可以助力碳減排。

因此他才會押寶并表明百度下一個10年就在這件事情上得到一個最真實的體驗和支持。

#03

問題和希望

此次大會展現出百度的AI云智能能力非常豐富，而且由于10年巨額的投入，百度已經在這個領域取得了行業(yè)和國內的領先地位。

單從技術角度來看，百度現在展示出AI的核心創(chuàng)造和在交通領域的智能化能力，在行業(yè)領先國內也是首屈一指。

但再好的技術必須走好應用這條路，否則紙上談兵注定難成大器。

百度之前的自動駕駛技術推廣就是一個非常好的例子。

2018年搭建阿波羅平臺之后，李彥宏曾經信心滿滿，然而找到百度展開合作的寥寥無幾，能看到消息爆出的也都是二三線廠商。

最終百度被逼不得不下場與吉利合作，創(chuàng)立新的自動駕駛汽車品牌。

對于自動駕駛技術，百度為了獲取更多的數據和應用，優(yōu)化整個技術的底層不得不加入到auto taxi的領域，開始自己搭建出租服務公司。

其實汽車廠商的態(tài)度也很好理解。

一方面與百度合作，會讓核心自動駕駛技術受制于人，而且每輛車都會向百度繳納技術使用費，這對很多汽車企業(yè)來說無法接受。原因很簡單，哪怕是造車哪怕是造車新勢力三強，他們核心零部件大部分都來自于供應鏈采購，其技術能力的真正體現，就在自動駕駛和車機系統(tǒng)上。如果自動駕駛技術還要外采，那整個品牌技術含量就得不到保證。

另一方面，各家汽車廠商對于將用戶數據提供給第三方，心有余悸。用百度阿波羅的自動駕駛平臺，必然將向百度上傳用戶在行駛過程中的數據，以便整個平臺對自動駕駛的能力進行微調。但這跟各家企業(yè)的心態(tài)相矛盾，畢竟這種數據對于企業(yè)來說屬于核心機密。

于是，阿波羅平臺出現這么多年，百度L4級的自動駕駛技術已經迭代到第5版，真正能夠在汽車制造領域應用的案例寥寥無幾。沒辦法百度只能自己注冊廠商下廠造車，而且成立出行平臺，期望能在全國布點推廣百度自動駕駛出租車。

前車不忘，后事之師。此次百度大會之后，媒體一片叫好之聲。但我們仍需冷靜看待。

畢竟，百度目前的總收入增速還在持續(xù)放緩，另外百度AI創(chuàng)新業(yè)務收入占比較小，還不足以撐起百度的“夢想”。

我們唯一期望的是，已經準備好這么多核心技術，并且能力頗強的李彥宏和他的百度，最好能快速找到技術落地和產業(yè)化的通路，將這些還處于象牙塔的技術逐漸落地。

也許成為產業(yè)互聯(lián)網的AI倍增器，是百度未來10年真正應該做的事。

如果李彥宏能做到，這個賭任何人都愿意跟他打。