百度发布AI财报 AI的商业化是一件内生的事
疫情照出了ai的底色，无论是直面病毒的药物、疫苗研发，还是群防群控的新技术应用，这次抗疫之战ai都投下了浓墨重彩的一笔。
某种程度上，虽然不希望这样——但疫情已经成为ai的一次检阅式。而恰恰在这个时候，对ai的另一重检阅——巨头们的财报又与疫情同时进行。
最近的，是2月28日百度发布2019年q4财报，显示百度q4营收289亿元，净利润92亿元，同比增长95％，2019年全年营收为1074亿元。
其中，尤为值得注意的是，李彦宏强调了“百度智能新业务在2019年取得了长足的进步”、“凭借先进的人工智能技术，我们在智能设备、智能交通和企业云解决方案上建立了领先的地位”，这说明百度ai在获得长足发展的同时对百度营收的潜在贡献有了很大的提升。
一边是抗疫展现出ai的技术能力和落地价值，另一边是以财报的方式直观呈现ai的发展现实，巨头ai在同一时间段被双重考验，而百度的案例或也说明ai已经打破量、质、速“不可能三角”这一行业根本矛盾，摆脱ai爆发的根本性发展束缚。
一、2020回望ai：量、质、速“不可能三角”一直存在
ai的发展无非有三个表征：
量，代表ai涉猎的场景广度以及ai规模体量；
质，代表ai在场景深耕的深度；
速，代表ai多场景快速布局、快速适应市场新需求的平台化能力。
然而，量、质、速无法同时体现、总是至少要放弃一项的“不可能三角”是行业过去长期存在的现实：
那些有量＋质表现的，往往缺乏对市场的快速适应能力。
比如，某传统ai巨头在语音语义领域功底深厚，体量庞大，a股市值也证明了这一点，但是，该巨头在近些年想要涉猎医疗、营销、司法等领域却进展缓慢，“结硬寨，打呆仗”跟不上快节奏场景的要求。
那些有量＋速表现的，往往因为场景浅难以在各方面形成领先优势。
这主要体现在某些新兴平台型ai企业身上，本身作为互联网科技巨头，在ai趋势和浪潮面前试图实现智能制造、智能客服、智慧零售等从零起步一次到位，乍看体系全，却缺乏场景内深度应用的能力。
最后，那些有质＋速表现的，往往难以在体量上有进一步提升，只能做ai时代的“弄潮儿”，凭借敏锐的市场需求把控做到“小富即安”，综合能力弱，不是ai发展的引导力量。
“不可能三角”只是“现实”而非一定是“问题”，但是，那些率先打破了“不可能三角”的ai企业则一定会获得无短板式的全面协同优势。
二、从ai防疫与背后的ai能力体系，看打破“不可能三角”的“三部曲”
按照冰山理论，任何看得到东西，背后可能都有庞大的关联内容。
疫情中的ai应用一定是ai能力体系支撑的结果，而此次疫情的多方面、深度、快速应用，本身就反映了“量、质、速”无法统一的问题已经被百度这样的ai巨头解决。
解决针对病毒的ai药物筛选（提供算力算法）、智能外呼机器人、抗疫医疗翻译、网格化防群控、时空大数据……这是百度ai应用场景多样化的表现；像是智能外呼机器人快速部署、快速上线这样的动作，又从一个个点（例如，外呼机器人的本质是ai对话机器人）反应了百度在垂直领域的场景技术深度，以及应对特殊需求的快速处置能力。
而这样的能力体系，又与财报中ai的表现相契合。从打破“不可能三角”的角度看，百度做了这三件事：
1、技术积累与沉淀，解决“速”的不协调问题
“量＋质”与“速”冲突，就像是厚实的身躯不够灵活。
而事实上，只要力量和技巧足够，“姚明也可以身手矫捷”。量＋质只是堆积式的沉淀，其结果就是面向新场景、新需求难以有灵活的应对。
这意味着在量＋质基础上解决“速”的问题，要求量与质必须建立在前瞻性认知基础上。
这从百度案例上也能看出来。不久前，全球最大的企业增长咨询公司frost＆sullivan弗若斯特沙利文发布《2019年中美人工智能产业及厂商对比白皮书》，百度凭借强大的技术储备、广泛的ai布局、完备的ai生态，在综合ai技术实力和综合ai落地实力两个维度都处于领先地位，位居全球前四，在中国ai厂商中综合实力第一，这是量＋质的直接证明；
而另一方面，2月初，aaai 2020全球大会上百度28篇论文被收录，较2019年提升近一倍，这些论文大多数涉及机器学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿研究，表明百度的量与质始终被超前的认知引导。
从这个意义上看，也就不难理解百度ai疫情中表现的那些全新需求的适应力，除了上文提到的智能外呼机器人等应用，还有业内开源首个口罩人脸检测及分类模型（检测所有戴口罩或未戴口罩的人脸、判断是否佩戴口罩，开发者和厂商可以通过免费开源的ai模型，快速完成软件开发）、医疗领域定制化翻译产品等，都是快速适应新场景、新需求的体现。
2、主动理解场景与业务，让“质”的提升伴随ai发展全程
“量＋速”与“质”冲突，直白地说，摊子铺得太大，过于求市场、求步伐，而导致技术及场景没有沉下去，浮于表面。
解决这个矛盾，首先要的是长周期的沉淀和积累，这是时间给百度等ai企业塑造的天然屏障；
另一方面，也需要ai平台在快速拓展的过程中主动理解场景与业务。
同样在百度ai案例中，可以看到其一直在各种垂直场景进行技术深拓，例如2019年末的机器学习领域顶级会议neurips 2019上，百度入选8篇论文，并且在大会举办的机器学习大赛中蝉联冠军，大会公开资料显示，300支队伍仅3支队伍完成最后的挑战，此外，百度还在其中自己举办了自然语言处理的专题研讨会。
在疫情中，百度免费开放线性时间算法linearfold以及世界上现有最快的rna结构预测网站，助力病毒rna检测提速120倍，亦是ai助力科研的场景深化表现。
与此同时，“质”还可以表现在基础设施的强化上，例如百度的ai芯片“昆仑”以及搭载该芯片的云服务器，保证了ai推理和训练性能，而这种“质”反过来又能通过加速ai技术与各行各业深度融合方式来推动“量＋速”的提升，这恰恰是很多新兴ai平台不具备的。
3、用“质”与“速”让“量”变成一件不必刻意的事
客观地说，有“质＋速”而没有“量”的创业企业有很多，有些也过得不错。但是，对ai行业的主要力量ai平台而言，量是必不可少的。
只不过，从案例来看，对“量”的追求并不一定要成为一件刻意的事，只要上文提到的那些关于“速”、“质”的内容做上去了，量反而变成一件自然而然、水到渠成的事。
1月中旬，国际商业管理权威媒体《哈佛商业评论》发布“2019全球ai公司五强”，谷歌、苹果公司、微软、百度和亚马逊分列1－5名，位列第四的百度成为唯一上榜的中国企业。
公开资料看，百度大脑ai开放平台对外开放240项核心ai能力，日均调用量突破1万亿次，语音能力引擎日均调用量超过100亿次，百度方面称语音、人脸、nlp、ocr等调用量都位居中国首位。
即便如今有这样的体量和多元场景应用，但无论从什么角度看，百度都不是那种快速求成的ai平台型企业。作为最早的ai布局者，百度ai的发展经历了漫长的静默期，量的发展始终不是百度ai先于场景耕耘和快速布局能力考虑的事，时候到了，量也就自然形成了，财报的重点关注是一种可预期的自然结果，这种心态反而最终消解了“不可能三角”。
三、“不可能三角”被打破后，正在变成“ai价值塑造铁三角”
一旦“不可能三角”被事实上打破，量、质、速得到统一，一个“ai价值塑造铁三角自然冒出”。
1、量、质、速相互协作，ai价值塑造更加稳固
大体量和多元化场景，意味着百度ai这样的航母级ai生态核心形成，ai发展有足够的平台化引导力量；
一以贯之的ai深度能力，保障了在任何垂直场景和应用面前ai都不是“浅尝辄止”，而是真正在改变，不沦为鸡肋；
快速适应新场景、新需求的能力，让ai在供给侧始终拥有匹配瞬息万变需求侧的能力。
疫情中的ai集中应用和展示，已经证明了量、质、速三者统一的必要，缺一不可——在更多没有被舆论集中照顾的领域，ai在根本上也是以这样的方式默默实现行业推动价值，随着抗疫进程，将有更多聚光灯打向ai，其应用价值将更多表现出来。
2、商业化与“量”紧密相关，但处理量、质、速的关系不能本末倒置
如果目光从ai行业发展和应用价值收回到商业化层面，就会发现“量”是与商业化指标最为相关的，这也导致ai行业中存在着先量后质、速的做法，尤其以原本不具备ai技术禀赋但想要入局ai的互联网巨头最为明显。
而综合前文，可以明显看出，先求“量”，再求“质”或“速”，成为一种本末倒置。ai的发展如同正规军，只有先建编制、树立价值观才能更好地攻城略地。
无论如何，从百度ai的发展以及财报表现来看，ai的商业化一定是一件内生的而非刻意推动的事，而一旦这样的内生动能被“ai价值塑造铁三角”推动，就如同机械结构中的飞轮，越过临界点、越来越快无法停下也无法被追赶。
相信体现在百度后续财报中的ai表现将证明这一点，不妨等等看。
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然而，量、质、速无法同时体现、总是至少要放弃一项的“不可能三角”是行业过去长期存在的现实：
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比如，某传统ai巨头在语音语义领域功底深厚，体量庞大，a股市值也证明了这一点，但是，该巨头在近些年想要涉猎医疗、营销、司法等领域却进展缓慢，“结硬寨，打呆仗”跟不上快节奏场景的要求。
那些有量＋速表现的，往往因为场景浅难以在各方面形成领先优势。
这主要体现在某些新兴平台型ai企业身上，本身作为互联网科技巨头，在ai趋势和浪潮面前试图实现智能制造、智能客服、智慧零售等从零起步一次到位，乍看体系全，却缺乏场景内深度应用的能力。
最后，那些有质＋速表现的，往往难以在体量上有进一步提升，只能做ai时代的“弄潮儿”，凭借敏锐的市场需求把控做到“小富即安”，综合能力弱，不是ai发展的引导力量。
“不可能三角”只是“现实”而非一定是“问题”，但是，那些率先打破了“不可能三角”的ai企业则一定会获得无短板式的全面协同优势。
二、从ai防疫与背后的ai能力体系，看打破“不可能三角”的“三部曲”
按照冰山理论，任何看得到东西，背后可能都有庞大的关联内容。
疫情中的ai应用一定是ai能力体系支撑的结果，而此次疫情的多方面、深度、快速应用，本身就反映了“量、质、速”无法统一的问题已经被百度这样的ai巨头解决。
解决针对病毒的ai药物筛选（提供算力算法）、智能外呼机器人、抗疫医疗翻译、网格化防群控、时空大数据……这是百度ai应用场景多样化的表现；像是智能外呼机器人快速部署、快速上线这样的动作，又从一个个点（例如，外呼机器人的本质是ai对话机器人）反应了百度在垂直领域的场景技术深度，以及应对特殊需求的快速处置能力。
而这样的能力体系，又与财报中ai的表现相契合。从打破“不可能三角”的角度看，百度做了这三件事：
1、技术积累与沉淀，解决“速”的不协调问题
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3、用“质”与“速”让“量”变成一件不必刻意的事
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即便如今有这样的体量和多元场景应用，但无论从什么角度看，百度都不是那种快速求成的ai平台型企业。作为最早的ai布局者，百度ai的发展经历了漫长的静默期，量的发展始终不是百度ai先于场景耕耘和快速布局能力考虑的事，时候到了，量也就自然形成了，财报的重点关注是一种可预期的自然结果，这种心态反而最终消解了“不可能三角”。
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1、量、质、速相互协作，ai价值塑造更加稳固
大体量和多元化场景，意味着百度ai这样的航母级ai生态核心形成，ai发展有足够的平台化引导力量；
一以贯之的ai深度能力，保障了在任何垂直场景和应用面前ai都不是“浅尝辄止”，而是真正在改变，不沦为鸡肋；
快速适应新场景、新需求的能力，让ai在供给侧始终拥有匹配瞬息万变需求侧的能力。
疫情中的ai集中应用和展示，已经证明了量、质、速三者统一的必要，缺一不可——在更多没有被舆论集中照顾的领域，ai在根本上也是以这样的方式默默实现行业推动价值，随着抗疫进程，将有更多聚光灯打向ai，其应用价值将更多表现出来。
2、商业化与“量”紧密相关，但处理量、质、速的关系不能本末倒置
如果目光从ai行业发展和应用价值收回到商业化层面，就会发现“量”是与商业化指标最为相关的，这也导致ai行业中存在着先量后质、速的做法，尤其以原本不具备ai技术禀赋但想要入局ai的互联网巨头最为明显。
而综合前文，可以明显看出，先求“量”，再求“质”或“速”，成为一种本末倒置。ai的发展如同正规军，只有先建编制、树立价值观才能更好地攻城略地。
无论如何，从百度ai的发展以及财报表现来看，ai的商业化一定是一件内生的而非刻意推动的事，而一旦这样的内生动能被“ai价值塑造铁三角”推动，就如同机械结构中的飞轮，越过临界点、越来越快无法停下也无法被追赶。
相信体现在百度后续财报中的ai表现将证明这一点，不妨等等看。
长城汽车与比亚迪互怼，争吵焦点的“常压油箱”“高压油箱”是什么？
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