就像业内流传的一个比喻：AI的落地应用可以比作为炒一道菜，数据是肉和蔬菜，深度学习框架就是炒菜的锅和铲子。194万开发者、8．4万家企业恰恰印证了外界对于“锅和铲子”的需求，23．3万模型也佐证了有了“锅和铲子”后的神奇反应。
不过百度的思考并没有局限于此，如果想让人工智能加速走进各行各业，仅仅提供炒菜的锅和铲子俨然是不够的。如何让百度焕发出新动能的“引擎”规模化的复制给所有的合作伙伴，为企业提供了一套现代化的中央厨房，大抵就是百度AI的新使命。
与之对应的就是百度AI体系一连串的动作：
百度智能云确定了 “以云计算为基础，以人工智能为抓手，聚焦重要赛道”的新战略，以人工智能、大数据、区块链、物联网构成了新的业务基础。同时为了更好的执行新战略，百度智能云给出了新的业务架构，基础的云计算结合AI中台、知识中台、大数据等等，通过智能应用和解决方案为各行各业赋能。
百度飞桨也升级了产品架构，推出了基于飞桨开源平台的企业版，针对企业级需求增强了相应特性，包括更全面和强大的功能、更易用的可视化界面，预置更丰富的场景模型，更强化的安全权限管理等等。目的正是帮助企业构建属于自己的AI中台，继而加速企业智能化升级的进程。
持续降低AI开发门槛，缩短产业升级转型周期，大抵就是百度推动人工智能进入工业大生产的方法论。
03 商业化的“破局点”
有了新动能拧成的“人和”，有了新引擎打造的“地利”，产业智能化的密集爆发和人工智能的商业化破局，似乎只剩下了“天时”。
2020年4月份的时候，国家发改委对“新基建”进行了权威解读：“将打造以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。”人工智能技术既是新技术基础设施的重要组成，也是融合基础设施和创新基础设施的底层支撑。
对于人工智能赛道的玩家而言，“新基建”是个不折不扣的好消息。只需要对比铁路、公路、桥梁等“老基建”在过去20年经济发展中留下的深刻烙印，就不难理解“新基建”的时代价值：中国经济正站在历史的十字路口，在经济下行压力加大的局面下，“新基建”预示着中国经济正在资源消耗型，转向技术创新驱动的新阶段。
也就不难理解百度AI一连串积极动作推动产业智能化升级的题中之意，以及在人工智能商业化层面的野心。毕竟人工智能当下的市场机遇和挑战，和2002年前后的互联网不乏相似之处。
1994年互联网越过长城进入中国，1997年前后引发了一轮前所未有的创业浪潮，然后是互联网泡沫的破碎。彼时也有不少人将互联网打入深渊，却低估了基础设施逐步完善后的必然趋势：一根根网线被引入中国的普通家庭，互联网在极短时间内迅速复苏，腾讯、百度、阿里巴巴等巨头，均是在互联网泡沫破裂后破壳崛起的企业。
人工智能的商业轨迹几乎照搬了互联网。
大约从2016年开始，人工智能进入到技术大爆发的一年，无数家人工智能创业公司在这之后成立，谷歌、百度、亚马逊、阿里等巨头也全面向AI转向。只是在几年的高速扩张之后，人工智能也陷入了商业化的“困境”，同样经历了对新技术的疯狂，到唱衰商业变现能力的“过山车”。
不同的是，相较于互联网泡沫破裂时的慌乱和迷茫，人们对人工智能的商业化轨迹有了清醒的认识：一旦基础设施的短板被补齐，人工智能进入商业化加速起航的新征程，几乎是可以预见的结果。
某种程度上说，传统企业进行智能化转型的急切、百度AI加速产业智能化进程的雄心、“新基建”按下的快进键，何尝不是人工智能迎来商业化破局点的信号呢？
04 写在最后
作为中国人工智能行业的“头雁”，无论是技术布道还是商业化探索，百度AI都是行业的航行灯，这一次注定也不会例外。
让人好奇的是，除了拉动百度核心业务和AI新业务的增长，当百度的“新引擎”走进千行万业，进一步促进AI技术平权的时候，还将催生出什么样的新应用、新产业？至少可以确定的是，2000年前后的观察者们没能料到新兴技术创造的万亿市场，也不曾设想科技对经济结构和生活方式的改变。
在人工智能的商业拐点面前，或许我们也是想象力匮乏的“前浪”。
