数智化升级需要更懂产业的云，百度智能云能成为排头兵吗？

作者｜何玥阳

编辑｜赵元

百度智能云交出了第三季度成绩单。

11月22日晚，百度集团发布的三季度报显示，百度智能云业务表现亮眼，从规模来说，是整个集团的创收先锋和增长动力，第三季度收入45亿元，同比增长24%，并推动百度核心非广告收入同比增长25%。

百度还披露，百度智能云实现了经营利润环比、同比双提升。业务的健康度正在不断提升。

云并不是个容易盈利的行业，亚马逊云用了整整十年。百度智能云通过差异化的路线，可能将大大缩短这一历程。

加上当前的环境，一方面是疫情导致交付难，另一方面，供给方玩家增加，竞争不断加剧，需求方花钱也更加谨慎，百度智能云的增长凸显了韧性。

那么，韧性会延续吗？在数智化时代，百度智能云能成为排头兵吗？

01 数智化升级需要更懂产业的云

近期，中国工程院院士杨华勇在一个论坛上表示，以数字化、智能化对传统产业进行改造提升，是改变制造业生产方式、推进制造业高质量发展的必然要求和趋势。

云计算是数字化转型的基础设施，是数字世界的基石。在探讨百度智能云之前，我们先厘清在数智化时代，什么样的云更有机会？

第一，是要懂产业，要有为千行百业赋能的能力。

从原材料到产成品，从机器检修到商品质检，不同的产业有不同的流程，涉及到的场景繁多，需求也千差万别。

只有长期深入产业场景，并且在这个过程中能够通过模型的沉淀、数据的积累，不断进化的云才能更懂产业。

换句话说，更智能的云更懂产业。只有云计算和AI真正实现融合，才能解决企业最棘手的问题，为企业降本增效，实现共赢。

从这个角度来看，百度智能云从“AI+云”到“云智一体”再到“云智一体，深入产业”，具有一定的战略优势。

第二，既要有技术优势，也要有能承接AI的算力。

算法是人工智能的核心，需要持续和高额的研发投入，形成技术优势。

在算力上，当前，我国算力基础设施的明显特点是，供需对接失衡。而AI计算需要更高的算力。当前，经济发展倡导的是绿色低碳，因此云服务企业，既要有整合零散算力、匹配资源和需求的能力，也要有打破算力瓶颈的能力。

今年9月，百度智能云正式发布的百舸·AI异构计算平台2.0，在各模块能力上进行了全面增强，为AI任务提供长期稳定的任务运行环境，加速训练和推理任务的快速进行。

第三，要能将技术优势转化为成本优势，实现业务正向循环健康发展。

云服务比拼的不是一时规模大小，而是耐力。可持续化的发展要求云服务企业，不断提升业务和财务的健康度，通过技术优势降低成本，提升利润率。

那么，百度智能云的增长健康吗？

02 压强式创新打开收入增量

著名的创新理论研究者约瑟夫·熊彼特指出，创新就是建立一种新的生产函数，把一种从来没有过的关于“生产要素的新组合”引入生产体系。

聚焦到云计算领域，创新要从以下几个维度来看：

第一，底层的基础设施，是否能通过技术侧的创新，对数据这一数字经济时代的核心生产要素，做出更高效的处理、更深的价值挖掘。

对云厂商的要求在于，他们需要跳出之前以资源导向为主的思维模式，去打造以技术和服务为导向的能力。

百度智能云的解法，是将AI与云做深度的融合，通过底层基建创新，构建起差异化的数字底座。

今年9月，百度智能云推出“云智一体3.0”架构：

AI IaaS侧，自研昆仑芯片进一步提升了AI算力，百舸·AI异构计算平台升级为百舸2.0；AI PaaS侧，在飞桨深度学习框架、产业级知识增强大模型文心的支撑下，百度智能云能够利用好AI算力，降低使用门槛，同时加速模型迭代。

百度智能云形成了“芯片——框架——大模型——行业应用”的智能闭环路径，能用AI能力帮助客户在数智化转型中提高生产效率。

第二，底层的基础设施建设，如何通过更有效的模式优化应用侧。

“云智一体3.0”架构的一个特色在于，从行业的核心场景切入，在打造行业标杆应用的过程中，能够进一步带动和沉淀AI PaaS层和AI IaaS层的能力，无论是向下还是向上，都能够进一步夯实这套架构的能力：

向下，不断改造数字底座，使基础云更适合AI应用，形成螺旋上升、不断进化的效果；向上则能够不断优化已有应用、孵化新应用。

模式创新带来的能力，最终会回到千行百业中去，推动产业的数智化转型，这一点下文再详细分析。

我们看到，基于长久以来的压强式创新，百度智能云打开了收入的新增量。

在工业赛道，百度智能云的开物工业互联网平台升级为开物2.0，让能源、水务等行业的企业能够以更低的成本享受到技术红利；

政务方面，百度智能云通过不断创新实践，打开了“数治城市”的新模式，在智慧城市建设领域，占据市场份额首位；

交通方面，截至三季度末，以累计合同金额超过千万元的订单计算，百度ACE智能交通解决方案已经被63个城市采用，较一年前的20个城市持续提升。

......

而百度智能云的压强式创新背后，是百度多年来长期的“压强式、马拉松式”的研发投入。

过去十年，百度在人工智能领域持续深耕，累计研发投入超过1000亿，核心研发费用占百度核心收入比例连续8个季度超过20%。

高强度的研发投入持续撬动创新能力增长的同时，从更长远的视角来看，也给了百度智能云进一步深入产业的动力，也有利于百度智能云探索上限。

03 端到端优化，更大潜力在规模效应

云智一体3.0架构在底层设施和技术上的创新，为更好地深入产业奠定了基础。在服务产业、解决痛点这一环，百智能云提出了端到端优化。

端到端，一端连接着百度智能云，一端连接着等待升级的行业客户。端到端优化技术理念打造了一条有效的通路：让产业侧的需求能准确传达，让百度智能云及时做出技术调优、方案调试等应对，从而高效解决需求。

在为产业创造价值的同时，端到端优化的优势和潜力也是把智能云推向成长性更高、盈利能力更强的动力，从而为智能云业务乃至整个集团带来新的估值想象。

第一，先来看端到端优化的优势。

上文提到了端到端优化的特点：及时、精准、高效，这些特征支撑起来的复用能力，是端到端优化的核心优势。

在实践过程中，端到端优化是从应用中来到应用中去，而应用侧的场景时有相似，此时端到端优化可以沉淀通用的、标准化、可复制的能力。

以AI质检为例，化纤龙头企业恒逸化纤，通过端到端优化的能力，旗下工厂的质检效率和良品率都大幅提升，每年能省数千万的成本。

质检几乎是制造业的通用环节，这一能力就可以形成跨行业的应用。百度智能云的AI质检已落地全国15个行业100多个场景，服务首钢、宝武、一汽、广汽本田等多个客户，充分说明端到端优化得到了客户的投票。

IDC今年9月发布的报告显示，百度智能云已连续三年拿下中国工业质检解决方案市场第一。

打造通用能力就是内功心法，修炼好内力，招式才能一通百通。

第二，再来看端到端优化潜力几何。

产业的智能化升级，不会局限于一个场景、一个环节，一定是全产业链向数智化迈进。

除了质检，很多领域的其他场景也可以实现规模化复制，比如端到端优化应用到的质量管控、安全生产、能耗优化等工业的其他环节。

百度智能云在质检环节的领先优势，也有机会复刻到其他环节，甚至显现出更深的技术优势。

跨领域、规模化，意味着边际成本的增加有限，而带来的收入增长是无限的。正是在不断规模化运营的过程中，百度智能云的盈利能力得到了强化，经营利润持续变优。

端到端优化，是更深层次的、更具有附加价值的技术理念，叠加覆盖的场景更广泛，端到端优化的广度与深度，就是它的护城河。

04 结语

今年以来，百度智能云的表现可以用四个字概括：锐意进取。

在这个充满不确定性的环境中，百度智能云用一次次超预期的增长，抗住了压力。三季报透露经营利润环比、同比双提升，也佐证了百度智能云的这份成绩经受住了考验。

这源自百度智能云持续创新并自我迭代的能力。

通过持续创新，百度智能云得到了客户的肯定，稳健的增长态势和更加健康的盈利能力，通过自我迭代，百度智能云的潜力将进一步提升。

站在更宏观的视角，产业化升级的大潮不可逆，全球经济格局重构的趋势不会变。百度智能云除了能帮助产业加速智能化进程，也能帮助中国产业更好地利用AI能力，在全球化的竞争中占据优势。