BAT混战AI

BAT正在成为人工智能市场中的大玩家，天然的更容易成为AI生态型企业，AI创业公司应该想好自己在BAT的AI战略下的定位，以及和BAT的关系。

引子

百度、腾讯和阿里这三家从PC互联网时代跑出来的中国互联网头部公司，分别占据了搜索引擎、社交娱乐和电商这三个最大的流量入口。这三种旗鼓相当的流量入口优势所带来的企业护城河，随着移动互联网时代及各垂直搜索APP的发展而出现分化，百度的搜索流量不断被大大小小的细分垂直搜索服务所瓜分，最终的表现是百度的市值仅为腾讯和阿里的十分之一。

科技和商业模式的日新月异，给每家互联网公司带来了同样的压力和危机感，企业的战略制定者频繁的问自己这样几个问题：企业的核心竞争力是什么？未来的商业和科技发展是否会冲垮目前积累的护城河优势？在未来的市场竞争中对自身的定位是什么？

在可能已经到来的人工智能时代，即使是庞大如腾讯帝国（包括其投资的版块），也不能依靠现金流业务和广泛的投资来确保自身的优势。从PC互联网到移动互联网，发展窗口期和红利消耗的速度越来越快。优质的人口红利吃尽后，要么就是渠道下沉到四五线城市及农村的C端市场，要么就是从B端找寻新的盈利机会，否则企业将面临消费市场和资本市场的双重质疑，被认为失去想象空间。

腾讯找到了产业互联网这一抓手，云服务+AI的组合成为产业互联网的基础，并且具有足够想象，但是无论是AI还是云服务，百度和阿里都有比其更强的地方。

做搜索引擎出身的百度，天然的需要解决自然语言处理、语义识别和知识图谱等人工智能相关问题。早在2010年就开展了人工智能项目，由吴恩达、王海峰等业内大牛带领团队。

阿里云作为亚洲地区云服务的第一，2017年其Iaas云服务的国内市占率达45.5%，几乎是腾讯云10.3%的4.5倍。但是腾讯相比于其他两家也具有其优势，不弱的云计算+AI技术实力，充足的大数据来源及处理能力，社交入口带来的游戏、营销和零售等优势带来AI落地的充分想象等等。

本文希望通过系统梳理BAT三家企业在人工智能新时代的布局和商业落地的情况，展现出AI商业落地大背景下的一个重要切面。

面向AI To B的组织架构调整

渠道下沉的业务或许可以交给对外投资的企业去覆盖，但是B端业务的开展却需要整个企业的全力以赴，甚至于企业内部大规模组织架构及技术体系的调整，在这个过程中有人上位，有人下台。人事变动纷纷扰扰，BAT三家最终都给出了新的组织架构安排。

2018年9月，腾讯时隔6年进行组织架构大调整，新增云与智慧产业事业群（CSIG），由汤道生负责，力图通过云服务+AI的组合方式，实现由消费互联网向产业互联网的转型。

2018年11月，阿里云事业群正式升级为阿里云智能事业群，将人工智能赋予的智能化能力和阿里云全面结合。

2018年12月，百度ABC智能云事业部升级为智能云事业群组（ACG），同时承载人工智能ToB业务和云业务，由尹世明负责，向张亚勤汇报；搜索公司及各BG的运维、基础架构和集团级共享平台整合至基础技术体系（TG），整合后的TG向王海峰汇报。

从BAT三家的组织架构调整结果来看，三家在看待AI 2B的发展上观点一致，即ABC三位一体的组合，A代表人工智能AI，B代表大数据BigData，C代表云计算CloudComputing。

百度，All in AI

希望借助AI商业化重回梯队

在百度的AI布局中，首先也最应该提的就是其百度大脑计划。百度大脑纵向整合了包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱和深度学习等技术的AI核心技术引擎和AI开放平台，实现了AI技术的全栈整合。

百度大脑既对内支持百度所有业务，又实现对外全方位开放。在百度大脑的基础上，百度引以为傲的语音技术平台小度语音助手DuerOs、自动驾驶开放平台Apollo和和百度智能云得以成功部署，其中Apollo平台和DuerOs平台可以称为是中国无人驾驶和对话式AI场景应用商处于领跑位置。

而在百度大脑的底层技术中，又以AI操作系统和深度学习平台百度飞桨（Paddle paddle）起到了保证应用层高可用性、生态活力和技术支撑的作用。随着百度大脑升级至5.0，包括基础层、感知层、认知层、平台层和AI安全五大部分的核心架构，其已经向外部开发者开放了200多项AI技术应用的能力。

图一 以百度大脑为核心的AI开放布局

百度不仅仅对外开放了AI能力，更致力于AI合作生态的建设并起到主导作用。在AI开放平台中值得一提的是其软硬件一体化部署方案的提供，以及AI市场中生态企业的成长。端到端服务的提供将大大缩小中小企业使用AI技术的门槛。目前已有超过400家服务商入驻百度AI市场，并有超过500个AI上下游商品在百度AI市场发布，需求企业可以在AI市场中完成一站式采购。

图二 百度在AI商业落地上做出的努力

阿里：云服务实力领先

向工业互联网进军

阿里的AI布局从阿里云的部署能力和ET大脑的平台开放展开。一直以来，阿里都是一家注重商业应用的公司，并且在商业化上非常成功。AI技术在发展初期并没展现出很强的商业化价值和可能，但阿里仍旧通过成立达摩院及投入大量资源来展现对于AI的重视。达摩院同时承载了量子计算、人机交互和芯片技术等前沿研究，这意味着AI在阿里内部更多是一种占领未来先机的战略技术储备，而非明确的利润来源。

阿里对于自身的未来定位具有更大的野心，“AI For Industry”口号的喊出，昭示着阿里并不满足于将AI应用到零售与营销等商业行为中，更渴望将AI大范围应用产业化。

阿里云在市场中的成功极大赋予了阿里在AI上云能力的保证。AI的应用需求的是一种端到端的服务落地，依靠的不仅仅是算法的卓越，更是考量算法-软件-硬件-行业解决方案的综合实力，B端业务更看重整体实力和稳定性，阿里云在B端服务上的成功赋予其更大的底气。

ET大脑作为其内部孵化出的AI平台，在不同领域的应用已经达到了6个，分别是ET城市、工业、农业、环境、医疗、航空大脑，其中应用最为成熟的是ET城市大脑和ET工业大脑。ET城市大脑最先落地，并且已经在杭州甚至于马来西亚等多地实现了成功应用，技术成熟度高，可迁移范围广，对于复杂城市的交通管理具有重要贡献。

ET工业大脑解决的是将AI应用于工业生产的复杂问题，工业生产环境要复杂于互联网应用环境，所有的解决方案都要按照客户的实际情况定制调整。工程师首先需要了解实际的生产环境和数据采集来源，之后才能使用阿里自身的技术实现对接。ET工业大脑中包含有数据工厂、算法工厂、AI创造间，每一次面向工业客户的服务都是在框架下创造的过程。目前阿里云已经可以提供一整套完整的工业级智能化服务。

图三 阿里的AI落地及开放布局

腾讯：事业群大调整下的2B攻坚

AI布局的追赶者

最近关于腾讯是否具有2B基因的讨论引发热议，但不可否认的是腾讯自身在业务转型和AI落地上的决心。尽管在AI技术积淀和商业化运作上腾讯比不上百度和阿里，但其拥有的10亿社交用户，及云与智慧产业事业群（CSIG）的成立，将为腾讯在C2B领域的AI落地提供先机。

腾讯在AI落地上做的最好的是医疗领域，腾讯AI导诊已接入近300家医院，累计提供了470万次精确的导诊服务。腾讯“觅影”在医疗影像上辅助医生阅片2.7亿张，服务近160万名患者，提示高风险21万次。

尽管在人工智能大脑的建设上，腾讯迄今为止没有像百度大脑和阿里ET大脑一样给出整合方案，但其人工智能实验室矩阵（腾讯AI Lab、腾讯优图、WechatAI）正在提供类似的整合。腾讯AI Lab、优图实验室作为腾讯内部计算机视觉领域研究的代表，将计算机视觉技术在医疗、自动驾驶、工业、零售、办公、文化、社会公益等十大应用领域中加强应用。

从腾讯云的官网资料来看，以图像识别、语音技术和自然语言处理为主的服务已经对外开放，累积调用量已过百亿次。

图四 腾讯的AI布局

为什么说BAT在AI商业落地上占据先天优势，极有可能对AI明星创业公司形成降维打击

近几年在AI的快速发展中涌现了一批独角兽企业。尽管由行业资深研究者创办的明星企业容易在单一领域进行技术突破和细分赛道领先，但BAT极有可能从更为基本的商业资源角度进降维打击，技术优势和先发优势将很快被抹平。BAT在AI的商业化发展中占据有优质原始数据量大、自身应用场景广和财大气粗这三方面的优势。

数据优势：AI发展的一大需求就是优质而稳定的原始数据，其背后需要源源不断的业务量支撑。百度的搜索流量和信息流数据、阿里的电商流量和支付数据以及腾讯的社交流量，将产生每天以亿为数量级的访问和数据积累。相比于AI创业公司而言，BAT在数据获取上的优势是碾压式的，大数据饲喂下的AI模型也将成长的更快些。

应用场景广：AI创业公司在将技术应用于现实中面临的困境在于，由于自身没有使用场景需求，作为技术提供方往往处于互相竞争的不利地位，技术变现存在困难。

以技术最为成熟的计算机视觉领域为例，头部的四家公司商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技对于应用商的竞争是白热化的。在计算机视觉的重要应用场景之一安防领域，巨头海康和大华掌握了渠道和硬件优势，明星AI公司只能起到算法供应商的作用。为了获得更多的市场空间，AI创业公司只能自我发掘应用场景，但这往往存在着很大的不确定性和跨业竞争的风险。

与之相反，BAT本身就具有庞大的落地业务和投资板块，AI技术可以很快的在内部和生态企业得到使用并得到反馈，例如百度的自然语言处理和知识图谱技术可以极大优化搜索和翻译质量，阿里的城市大脑技术同样有利于物流和电商的调配，腾讯的微信生态对于AI优化C2B服务有极大需求。

财力保证：目前BAT都具有不错的现金流业务和利润，这将支撑企业走过AI布局中耗费大量资源，却没有什么实质性回报的持续投入期。AI研究中需要大量的高端人才，博士起步的算法研究和大量前沿科技的配套研究，并不是所有创业公司都可以支撑的，当然明星创业公司也养得起一大批博士（例如商汤科技）。来自于投资人的钱可能需要在5-10年内获得回报或提供退出机制，如果创业公司无法在一定周期内获得盈利和自我造血的能力，很可能无法得到下一笔融资。

遗憾的是，对于目前的AI创业公司而言，大部分无法实现盈利，来自于企业内部造血获得的发展资源可能具有更长远的发展视角。正是因为如此，BAT在AI方面的投入更显气定神闲，对他们而言占据赛道比真正盈利更重要。在这点上，营收和利润更好的阿里和腾讯比百度要更有优势。

结尾

随着AI投资度过了跑马圈地的疯狂扩张期，AI的商业化落地程度也被推到了市场关注的中心。在过去几年的投资中，相当一部分的AI产能被重复投资，投资的战略意义高过了实际盈利的预期，当市场竞争变得白热化，技术和产业的结合度变得尤为重要。