百度云刘炀：云服务“千人千面”，才能证明你的技术不是言过其实

与以往不同，百度云这次用自己的“战略”命名了一场峰会：ABC Summit。

人工智能（A）、大数据（B  ）与云计算（C）。百度这个早在4个月前就已经成型的“三合一”战略在很多人眼中更像是一个“虚张声势”的口号。

不得不承认，首先，阿里与腾讯也打出过类似的“牌”：阿里云认为自己在大数据与人工智能方面的应用很突出；而马化腾也在今年7月的大会上强调，“‘未来’是利用互联网技术在云端用人工智能的方式处理大数据”。

其次，百度云如今的市场地位显而易见。在国内的公有云市场，百度云与腾讯云都要被归为IDG IaaS市场份额排行榜中的“其他”这一类别，而阿里云却凭借31%的份额成为了2015年IaaS市场的老大。

因此，百度云事业部总经理刘炀无论在大会上，还是在接受采访时也反复强调了一点：

“今年是百度云的商业元年。我们的技术孕育期很长，但商用却是从今年开始。”

但这也说明，在很多人眼中“总是慢一拍”的百度终于决定追随着众人脚步，踏入这个有利可图的亿万级市场。但他们表示，这个时间点对任何公司来说都不算晚。

实际上，有时候在这个市场分杯羹并不难，毕竟不是一个赢家通吃的市场，但要想获得的份量够大，利益够丰厚，就要掌握充分的差异化优势，也要做好像亚马逊、微软及Google云那样，随时进入“胶着战”的心理准备。

因此，虽然“人工智能”与“大数据”是云计算不可或缺的两张牌，但刘炀却认为，百度云的“先天优势”注定了百度能在这个赛道上跑得更快：

• 虽然有“其他公司”更擅长营销，但百度的“理工男”头衔也非徒有虚名。公司研发支出占比高达15.9%，在人工智能开发领域就是比其他公司“技高一筹”，投入与付出不会辜负百度。

• 在各种生态领域更具有得天独厚的优势。譬如内容。“百科、百度知道、百度视频以及爱奇艺等等窗口为我们带来巨大流量与数据，百度是先天具有媒体属性平台的技术公司”。

此外，比起将ABC战略视为一副完整的“拼图”，刘炀其实更想将其看作是一杯添加了三种液体的混合饮料。也就是说，它们不是拼凑在一起的，而是可以进行天然交互的“变体”：

“我们最先做的是搜索，在连接数亿的网民中实现了数万亿次交互。在这个过程中，网民几亿次搜索进来，我们发现必须要做大数据。因此，我们就要在全国建设网络互联架构，在全国布局数据中心。

与此同时，为了做好搜索，我们就需要稳定的云计算基础，做很多内容分析。在这个过程中，大数据慢慢有了，云基础也更加完整了。

在搜索中，机器学习技术又得到了大范围实际应用。进入移动时代后，我们发现很多人喜欢用语音搜索，因为这样更方便。

你看，单单从百度搜索的发展轨迹上来看，云计算、大数据、人工智能从本质上来讲是互相渗透、浑然一体的。”

或许如刘炀所说，我们不清楚在这股向前奔流的趋势中，大数据、云计算与人工智能发生化学反应后还会孕育出什么新元素，但不变的始终是这条“河流”两岸的“饮水人”——消费者。

“在这个产能过剩的时代，只有充分理解消费者，提供‘千人千面’的服务，才能证明你的产品和技术不是言过其实。”

实际上，“最终落实于消费者身上”是一个怎么都不会出错误的答案。然而，“如何让技术更好地与应用层进行衔接”才是百度现在面对的最大问题。或许，对技术再多的溢美之词也比不上一辆还不能上路的无人驾驶汽车更有说服力。

因此，智能交通与生态布局更像是百度云变现能力的一幅“未完成画像”，至于最后是变成传世名作，还是一张作废的草稿，就要看百度怎样发挥真正的“脑力”了。

以下为36Kr整理的采访全文：

记者：现在有人说，国内BAT底层都做的不错，但是在企业级市场，百度不太行。而且腾讯已经与甲骨文进行合作，阿里也有与SAP合作。针对这种说法，百度在企业级市场有没有更多布局？

刘炀：首先我要强调，我们肯定要布局企业级市场。我们很荣幸邀请到尹世明加盟百度。这说明我们对传统IT领域有足够重视。我们相信只有懂得过去，才有可能看清楚未来。

我们相信随着他的加入，百度对整个IT产业的理解也会越来越深刻。对传统领域的充分理解再加上我们对未来新技术的理解，才有可能创造出一个服务更多企业的百度云。

从另一个方面讲，随着他的加盟，我们也在这个领域的合作推广也会进一步加快。

记者：“百度布局云计算到底晚不晚”这个问题已经被问过很多次了，现在百度明确给出的答案是不晚。与阿里及腾讯相比，百度的核心竞争力究竟是什么？

刘炀：就云计算本身来讲，整个市场就像亚勤总今天上午说的，它相当于跑一个马拉松，在目前大家都跑了2公里的情况中，永远都不存在“晚了“这一说。而且大数据以及人工智能解决方案还没有被国内很多企业所采纳，所以我们有很多机会。

从这几家公司来看，我觉得在云计算技术领域各有优劣，其实有些公司更擅长营销。我们在几个领域有自己独特优势，特别是跟百度的生态有很多结合度的领域，譬如内容。

第一，百度是内容生态的公司，有像百科、百度知道、视频等流量非常大的内容部分，所以百度天然是有媒体属性平台性的公司，我们在内容生态领域是有得天独厚的优势。

第二，百度在智能交通领域的优势也非常大，譬如在高精地图方面有海量数据与各种应用方案。

第三，我们技术的优势非常强。我们是一家信仰技术的公司，是一个以“工程师文化”为核心的公司，这是我们长期的核心竞争力。

记者：在“三位一体”的融合战略方面，百度云怎样将人工智能、大数据以及云计算做到真正的融合？

刘炀：在我们看来，这三个技术是天然融合的，从百度发展历史上来讲，一开始我们做的是搜索。做搜索一定要连接数亿网民，所以每天都有很多交互。

网民几亿次搜索进来，我们发现必须要做大数据，因此就在全国布局数据中心。百度也是中国互联网公司里面最早自行研发、自行设计、自行建造数据中心的公司。

为了做好搜索这个业务，就需要我们有特别强大的云计算基础，并且做非常多的内容分析，这些数据都必须呈现在平台上面。

与此同时，用户的访问会带来很多“用户行为”画像，这也是大数据。因此，为了做好搜索，我们必须把大数据做好。

而在人工智能方面，我们需要基于大数据把重复发生的事情做一个预测，所以在搜索里面会用到机器学习技术。

此外，进入移动时代之后，我们发现很多人喜欢用语音搜索，因为这样更方便，而这也会用到机器学习技术。

因此，单单从百度搜索发展轨迹上来看，云计算、大数据、人工智能本质就是浑然一体的，我们在解决用户不断出现的问题过程中逐渐应用到了这三个层面。

记者：您认为这三者的融合，能产生哪些新的行业应用与新的行业需求？

刘炀：我个人认为，从近期来看，智能交通是容易产生效果的领域，因为这里面牵扯到了人与车辆的交互行为，需要应用大量的人工智能技术；而要解决道路优选及拥堵规避等问题，则需要以大量出行数据为基础。

当然，政府交通部门也可以基于人工智能做好交通调度工作。这些都需要云计算、大数据、人工智能技术的融合。

现在是一个生产过剩的时代。因此，用消费者驱动需求几乎是所有行业都要去做的事情。我们相信很多技术，特别是在智能数字营销这种类型的场景中，会在业内得到大范围使用。

此外，我认为最重要的就是要更好地去连接消费者，去理解消费者，提供个性化、“千人千面”的服务。这些将是所有行业接下来面临的一个机会。

记者：天工、天算、天像等“天字号”智能平台与今天发布的“天智”平台将怎样打通？

刘炀：天算和天智都是横向的平台，天算是大数据平台，而天智是人工智能平台。天工和天像，一个是面向物联网领域，一个是面向内容、多媒体领域。

这里面的逻辑也是很有意思的，因为我们前面提到，百度现在涉及的大数据范围非常广：有消费者行为，有物联网大数据，有内容大数据。而这些平台也是针对大数据设立的不同类型，我们旨在提供一个完整的解决方案平台。

我相信很多的客户在早期的时候，有可能会认为这几个平台是独立的。但随着对百度智能平台的使用越来越多，他们自然也会延伸到其他平台上。也就是说，所有客户会被笼罩在一个百度云的生态系统中。

我不担心他们只会用到这个平台，一旦处于同一个生态系统中，转移到其他平台非常容易。

记者：百度云的业务与百度其他业务之间就是是一个什么样的关系，他们之间如何协同发展？

  刘炀：未来百度的整个布局会形成纵横交错的发展模式。

百度云更像一个横向的生态系统，会支持并包容其他所有业务，为他们输入技术能力与资源能力。

百度自己现有的很多业务，其实可以看成纵向的业务。而纵向业务需要有很多合作伙伴，需要有很多生态里面的玩家。   

另一方面，百度构建的生态系统未来会有很多数据交换及数据连接行为。通过百度云的支撑，数据之间的运输会更加高效。

因此我们相信，百度云跟百度其他所有业务形成纵横交错，互相支撑的局面。

譬如金融这个领域。金融行业其实需要很多云化技术，同时也在使用人工智能技术（人脸认证）。所以云技术可以满足金融领域里面的技术需求。

但反过来说，云本身偏底层，最终还是要解决业务问题，因此需要用业务需求来推动云本身技术不断发展，从这个角度来讲，两者之间是互相支撑的关系。   

  记者：张亚勤老师曾提到，百度与谷歌之间的架构是非常像的，但“天智”中的深度学习平台，您今天说了，现在还处于不断训练中。最近Google团队连续发表很多这方面的论文，在深度学习方面有了一定的阶段性成果。因此想具体了解一下百度在深度学习这方面处于什么样的阶段？

刘炀：Google是我们非常钦佩的一家公司，他在人工智能领域方面的投入也非常大。

当然，在深度学习这个领域，百度也是全世界里面少有的几家开源深度学习完整框架的公司，百度的PaddlePaddle在业界口碑非常好，其系统性能以及达到分布式的可扩展性等方面都有非常好的评价。

某种程度上来说，我们的深度学习开源平台与Google的Tensorflow是处于同一水平的。

此外，百度在深度学习这个领域也是布局非常早。我们在2012年就成立了百度深度学习研究院（有一个AI研究院，还有大数据研究院）。百度这几个研究院招募了很多世界顶尖的科学家。

虽然相比深度学习，我们目前在感知领域的投入更大一些。但除了感知方面，我们也在正在做认知方面的研究。

记者：我看到在语音识别准确率达到97%，但前提是在安静环境中说普通话。但如果是在两个人或者是三个人的情况下，已有证明其准确率可能连50%都达不到。所以这种特定场景的语音识别，其应用范围会不会相对较窄？

刘炀：不会。97%不只是说一个人在特别安静的情况下才能实现，相对嘈杂也是可以的。我们在百度搜索上已经应用了这一技术，用户进行语音搜索的环境也是各式各样的。

此外，我们内部也在对技术进行优化，现在甚至可以分辨不同口音或方言。

我前面提到，这些技术的推广其实跟场景是非常相关的。现在我们还是需要对特定的场景做一些定制化的优化，让实现效果更好。

但我有一点要强调，人类在一般情况下能够达到的语音识别率只有93%、94%。而97%这个指标已经远远高于人的自然语音理解能力。

从目前来看，在这样的水平下（97%），语音识别的应用场景已经非常广了，当然我们希望跟很多业界一起合作，把一些特定场景进行更深一步优化。