百度智能云的内功，藏在中国产业升级里

在云计算领域，算力经常被认为是产业的“新石油”，毕竟云服务最基础的价值就是提供“计算力”，而计算的不断复杂化，又使得算力需求出现指数级增长。

但很多人都不清楚算力的真实使用情况：国内算力产业近五年平均增速超过30%，算力排名全球第二。目前许多地区云服务的算力已经过剩，现实是我们并不缺算力，而是缺将大量零散算力资源进行打包、汇聚的能力;更缺实现高可靠、高性能、低成本的突破应用场景局限的能力。

云服务的深层价值，更多是把各种数字化和智能化能力，提供给各行各业，寻找智能化的AI解决方案，而不只是拼算力。这也给行业留下了一道思考题——如何将算力真正与业务结合，深入产业中去?

对于百度智能云这个行业中资深玩家来说，早已认识到云服务与产业之间的关系， 不久前，百度智能云也在新一届智能经济高峰论坛上，发布了全新战略“云智一体，深入产业”及“云智一体3.0”架构。和“云智一体2.0”架构相比，“云智一体3.0”更强调从行业核心场景切入，通过打造行业标杆应用，带动和沉淀AI PAAS层和AI IAAS层的能力，打造高性价比的异构算力和高效的AI开发运行能力。

可以这样简单理解，“云智一体3.0”是在2.0关注千行百业的基础上更加深入产业，触达产业带的更多角度。向上，可以优化已有应用、孵化新应用;向下则改造企业的数字底座，使基础云更适合AI应用，形成螺旋上升、不断进化的效果。

广州市白云区，作为广州的中心城区，常住人口有370万人左右，该区的用水、排水需求都很大，仅区域内就有9万多排水户，然而只有48个水质监测点，还有50多处易涝易积水的隧道涵洞。

在水务行业，一直普遍存在“人工为主、技术为辅”的现象，随着越来越多城市重视水务监管，水务管理人力变得越来越吃紧，很多环节靠人，自然是忙不过来。

针对白云区的水利水务感知监测设施亟待完善、智能业务支撑有待增强、水利水务模型分析预警能力有待提高等问题，百度智能云在白云智慧水务项目中打造了“1+1+N”的架构。

其中“1+1”分别对应数字化底座与智能化引擎，“N”则是指场景化业务应用，以一个智慧大脑支撑 N 种应用模型的分析、预测、运行等。基于智能传感器进行PH值等常态化实时监测后，“智慧水务大脑”可以完全在后台直接监测白云区9万多排水户的污水排放情况，确保排放水质完全达标。

此外，双方还聚焦推进了江河湖库管理、水利工程管理、防汛应急管理、排水智能管理等4大业务应用在区域内展开。在白云区和龙水库这座“城市绿肺”，以往既要防止人员闯入排污等破坏水体行为，也要时刻关注水情避免出现洪涝事故，甚至还要关注大坝建筑安全、进行反恐演练，所以人少、事多、任务重，成为了和龙水库的运营常态。

以前，和龙水库巡查人员每天都要花大约两小时巡查水库，尽管当地基础信息化设施已经建立，但由于硬件设施的智能化程度不高，不能实现智能入侵检测功能，还是过于牵制人效。如今通过百度智能云平台，白云区和龙水库管理所工作人员就可对24.8平方公里水库环境进行实时预警，实现“一块智慧屏就能全面管理”的智慧模式。

智能巡查也只是和龙水库智能监管的应用之一，百度智能云通过在水体布置智能传感器，让“智慧水务大脑”基于智能数据洞察，做到让龙和水库“智能治水”。例如用使用监测数据进行智能排水泄洪，代替“经验主义”;根据历史、气象、实时监测和预测模型，给防洪、供水、灌溉提供辅助决策;对水体进行科学有效管理，安全防灾的同时更好地发挥水库蓄水等功能性价值。

据此，白云区水务也开始了“上云加速度”，经过半年的历练，韧性水务、高效水务、民生水务已经成为白云区的三张亮丽名片。

实际上，百度智能云深入“智慧水务”的意义，比市场预想的可能要大得多。近年来我国正在大力发展智慧城市、新基建、智能经济，助力更多地区打造“智慧大脑”，用 AI 守护绿水青山，也是百度智能云的应尽职责，而且在一些肩负“国之大者”的重点行业里，都可以看到百度智能云的身影。

例如国网福建电力，百度智能云参与建设了“两库一平台”的新型基础设施，把解决问题的能力沉淀到平台上，国网福建电力可以方便快捷的打造符合场景需求的智能化应用;百度智能云与恒逸化纤联合开发的智能质检设备，一个丝锭的检验时间只需2.5秒，效率比人工提高70%;还有国电集团的龙源电力，和百度智能云携手后，身处北京就可以轻松管理分布在全国各地的12000多台风机，200多座风电场;在火力发电空冷岛项目中，百度智能云通过深度学习，实时调试风机转速，使得每度电的能耗降低1.55克标煤，别小看这1.55克，折算到全国便意味着可实现600万吨的碳减排。

这也印证了百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖在2022智能经济高峰论坛的演讲中，向外界阐述的信念：“深入产业，加速推进数字技术与实体经济深度融合，是一份沉甸甸的历史使命。”

需要强调的是，在精准滴灌行业的过程中，百度智能云的角色不只是出售算力的IAAS，因为这已经无法跟上数智化的主流发展路线。百度智能云开发出了“AI IAAS+AI PAAS”这种软硬结合的方式，已经成为企业上云的“骨骼和肌肉”。

先说硬实力，即强调AI原生的算力基础设施，这就是构成“云智一体3.0”的骨骼。

其中最重要的是百度“昆仑2代”芯片，作为7纳米通用型GPU，昆仑芯2代比1代性能最高提升3倍，性价比要比国外同级产品高很多;在工业质检场景，昆仑芯2代已经能够替代进口芯片，实现成本降低65%的效果。

而且昆仑芯2代已经量产，并实现了大规模的商业化落地，现在昆仑2代已经部署在百度搜索、自动驾驶、爱奇艺等业务，以及金融、工业等行业客户中。据节点财经了解，昆仑芯3代已经在研发当中，预计2024年量产，将成为国内高端芯片需求的替代产品。

有了“昆仑芯”的加持，百度百舸不久前也正式进化为2.0版，其特点简单形容就是一个字——快。通过应用百舸2.0，药物蛋白质结构预测模型训练效率提升2倍，量产车自动驾驶迭代周期从月级别缩短为周级别……

在软实力算法上，百度智能云锻造出的AI PAAS，主要由百度飞桨和文心大模型构成，也是助力推动百度智能云向产业深入的“肌肉”。

目前飞桨是中国自主研发的第一个深度学习框架，相当于AI时代的操作系统。目前飞桨已经拥有477万+开发者，服务超过18万家企事业单位，外向输出AI能力早已形成规模。在国内的综合市场份额上已经超越谷歌家的TENSORFLOW和FACEBOOK家的PYTORCH，跃居市场第一。文心大模型则是当下AI发展的重要方向，在深入产业时有了这种“预训练大模型”，开发者就像站在计算机科学之父图灵的肩膀上看世界一样“一览众山小”，可以从大规模知识和海量数据中融合学习，效率更高、效果更好。

从产业核心场景切入，在打造标杆应用的同时，百度智能云将知识、经验沉淀到AI中台(AI PAAS层)，大量的经验、场景数据又能反哺百舸异构计算平台和昆仑芯片等(AI IAAS层)。AI IAAS+AI PAAS二者的结合形成的AI CLOUD，就是百度智能云在行业内最大的差异化能力，也是许多传统行业选择百度智能云的理由。

例如在产业智能化大潮中，汽车等制造行业的转型一直相对比较保守，谈及上云，工程师们提不起太大兴趣，这背后可能高昂的试错成本有关。但是百度智能云却取得了吉利、上汽、蔚来、理想等头部车企的信任、并建立深度合作。在吉利汽车，通过工厂数字化大脑平台，吉利整个生产制造环节，都活灵活现地展示在云端，包括生产订单自动排产、订单完成率、设备开动率等，让容错率降低了不少，管理运维成本也降低了30%。

而且不久前，随着云智一体3.0架构一同发布的，还有百度智能云近期围绕汽车产业的“三朵云”，即围绕着汽车制造的供应链云和车企集团云、网联云。所以不难看出，传统的云服务商，是在既有的供需框架内改善生产效率;而百度智能云，用AI IAAS+AI PAAS双管齐下，突破既有供需框架，根据行业的细分特征，设计底层研发架构、事中的销售服务、和事后的产品交付，进而得以更加深刻理解每个行业的痛点和需求，创造了供需两侧的增量。

囿于篇幅所限，我们无法一一列举百度智能云在各个产业深入“上云”的场景，但是这些行业生产力和生产关系变革所呈现出的服务认同度，已经为百度智能云的综合能力做出了客观的评价。可以这么说，现阶段百度智能云，已经成为云服务深入产业最核心的入口之一。

数据是最好的印证，IDC调查显示，百度智能云AI CLOUD市场份额已经连续六次第一，这也折射出它正在打通各行业的KNOW-HOW、形成显性的长期商业价值，并且用“软硬一体化”的方式，精准重构过去的商业形态。

特别是随着云智一体3.0架构的铺开，百度智能云的KNOW-HOW特质还会更普惠、细微的场景，目标是打造极致性价比的算力和高效的AI开发运行能力，加速产业智能化、降低企业上云门槛，让大家“想用、敢用、能用”。

目前，百度智能云在贵阳、重庆、桐乡、苏州、广州、宁波等16个区域落地了园区云、产业云，根据区域产业带的业务特点，提供相应的解决方案。例如仅在苏州市，百度智能云就深入对接了110家企业、帮助近20家企业推进智改数转工作、为183家提供咨询诊断服务，涵盖电子、汽配、纺织、化工等苏州特色产业。

新的商业时代奔腾而至，百度智能云作为头部玩家，有责任把更好、更高质量、更有实际问题解决能力的云服务普及给万千行业，也有责任通过规模化输出，降低中小企业上云的技术门槛，提供开放的平台，让企业用起来更简便。

所以，除了顾好自己的“一亩三分地”以外，百度智能云肩上的下一个重任，即有效提升我国企业上云率、助力企业们在工作效率上“去脂增肌”，这是社会给百度智能云下达的OKR。毕竟在数字化时代，天若将降大任与斯企也，必先劳其技术、磨其服务、炼其能力，曾益其所不能啊!

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