5月20日的“wave summit 2020”深度学习开发者峰会上，百度cto王海峰在演讲中提到：“时代契机为飞桨的发展提供了最好的机遇，产业智能化浪潮兴起、ai基础设施建设加快推进，飞桨将以更敏捷的脚步加速产业智能化进程。”
这样的观点外界可能并不陌生，一年前的首届wave summit峰会上，王海峰就曾以“智能时代的操作系统”的说法向外界阐述深度学习平台的价值，作为上承各种业务模型、行业应用，下接芯片、大型计算机系统的核心环节，深度学习平台在产业链中的重要性，绝不亚于ai芯片。
与去年有所不同的是，王海峰在演讲中不只点明深度学习平台的价值，还为飞桨在产业智能化和新基建的浪潮中，划定了坐标系。联想到5月18日百度云智峰会上亮相的新战略和新架构，百度ai全面开放赋能以及加速产业智能化升级，将人工智能输送到千行万业的思路，不可谓不清晰。
当王海峰为飞桨深度学习平台划定了坐标系，是否预示着百度ai已经全面吹响推动人工智能进入工业大生产阶段、推动产业智能化再掀新浪潮的号角？
01 看得见的“新动能”
在回答这个问题之前，不妨先来思考另外一个问题：为何是这个时间点？
百度ai在抗疫过程中的表现，可能是第一个视角。
百度飞桨在疫情期间与北京地铁合作开展了ai口罩检测项目，需要对地铁站中的客流进行实时监控，准确对未戴口罩和错误佩戴口罩的乘客进行识别。在这场争分夺秒的“战斗”中，项目组仅用了3天时间就完成了第一版部署，7天时间内进行了两次模型升级、三次现场部署调试、多次策略优化。
尽管疫情期间地铁人流过少，导致训练样本严重不足且乘客口罩品类颜色不一的情况下，百度在一周时间内部署上线的项目还是交出了一份满意的成绩单：如果有发现未佩戴口罩的乘客，ai会自动红框标出并提醒工作人员，对于露出鼻子等佩戴不规范的情况，也能准确进行识别提示。
其实类似的应用案例在疫情期间还有很多，也让百度看到一种可能：人工智能已经可以让人们从重复、低效、繁重的脑力工作中解放出来，正在改变社会的分工逻辑和协作机制，而且应用的场景可谓相当广泛，涵盖工业、农业、交通、制造业等等。
ai之于百度自身的增长动能，无疑是另一个视角。
即便疫情为宏观经济制造了诸多挑战，百度仍然保持了稳健的增长：在刚刚公布的2020年，第一季度财报中，营收高达225亿元，归属百度的净利润达到31亿元，同比增长219％。而百度之所以在不确定的大环境中保持增长态势，ai扮演了不可或缺的角色。
一个直接的例子，语音、图像、人脸识别、nlp、知识图谱等百度大脑核心ai技术，已经在搜索、信息流、百度app、输入法、百度地图、小度等产品中全面铺开，激发出的能量在百度第一季度的业务表现中可见一斑：
在nlp、知识图谱等ai技术的助力下，百度app的搜索结果首条满足率已经达到60％，同时ai也在推动产品体验的日升，百度app的日活达到2．22亿，信息流的用户时长同比增长 51％；凭借语音交互上的优势，小度助手在小度第一方设备上的语音交互次数达到33亿次，较去年同期增长近5倍……
资本市场也对百度的新动能投出了赞成票，财报发布后百度股价盘后股价大涨10．14％。也就是说，等待人工智能的不仅是巨大的落地场景，还有实实在在的增长红利，以及行业上下游的青睐。
02 可复制的“新引擎”
并非是所有企业都如百度这般“幸运”，以至于在疫情冲击下上演了仓皇失措的一幕。
比如不少工业企业在疫情高峰时被迫停工，一些企业虽然看到了人工智能的红利，积极尝试进行智能化转型，却发现在人脸识别、计算机视觉、自然语言理解等ai前沿技术领域的沉淀几乎为零，不得不积极组织一批研发人员进行远程教育。
也有一些企业进行过智能化转型的尝试，但缺少统一的开发应用平台，不同的业务部门各自为战，人为制造了一个又一个“烟囱”，加上缺少统一的标准和服务接口，基础资源被分散管理并且不易集成，仍处于“头痛医头，脚痛医脚”的阶段。
对于这样的行业现状，百度显然有着深刻洞察，甚至说对市场期待度的理解要胜于任何一家同体量的科技巨头。
按照百度飞桨披露的最新数据：累计开发者数量达到194万，服务企业数量8．4万家，基于飞桨平台产生了23．3万模型，覆盖通信、电力、城市管理、民生、工业、农业、林业、公益等众多行业或场景。

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