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中国，江苏，一家为智能手机生产零部件的生產车间里，质检员常丽的日常工作是坐在操作台前，用肉眼从13个角度判断手中指甲盖大小的零件表面有没有划痕、破损等质量缺陷。
这份名为“工业表面质检”（以下简称“工业质检”）的工作看似轻松，实则枯燥、繁重且相当“费眼”：在超高亮度的质检灯下，质检员们每天工作12小时，日均检测1万多个零件，一天之中仅下午可以休息15分钟。
以上本是工厂里的常见场景，但却深深震撼了百度90后算法工程师王晓鹏（化名）。
王晓鹏说，之前从电视看工人在流水线前操作，只觉井然有序，可在现场目睹一大批青春同龄人机械做着如此枯燥的工作时，他内心涌起强烈的同情，并瞬间想起一句话：“物种的繁衍和发展从来不关注个体的幸福。”这是畅销书《人类简史》里的一句话。
常丽出生在农村、初中毕业即出来打工。王晓鹏毕业于新加坡国立大学，毕业后闯过重重面试成功入职百度。不出意外，在百度这家中国互联网头部企业里，王晓鹏有望成长为技术精英，逐渐积累起个人财富和社会地位。
但无论何种成长背景，王晓鹏认为，工业质检这样枯燥、没有成长性的工作不是年轻人应该做的事情。他感叹，到了工厂一线才真正看到了自己工作的意义。
工厂主们比王晓鹏更希望AI能顶上。以工业质检为例，它虽看似简单，但其实是较难被机器取代的一个工种，常丽所在的工厂工人总数3000余人，质检员竟超过1000人。
当下中国，人力成本不断高涨、“用工荒”频发，制造业呈现向东南亚转移的趋势，人工智能、云计算、大数据等新兴技术被越来越期盼成为开启企业降本增效乃至转型升级的金钥匙。2019年3月，中国政府通过了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，更早之前，云计算与大数据先后被上升为国家战略。
对百度这样的科技公司而言，这意味着机会。
普通人对百度的云业务的观感普遍停留在为个人服务的云盘等业务。不过，2015年，百度已经开始提供云计算服务，它支持企业像用水用电一样按需使用IT资源。
2016年7月，百度董事长兼CEO李彦宏宣布了百度云“人工智能+大数据+云计算”三位一体的发展战略，即 ABC三位一体战略，其中A代表人工智能（AI）、B代表大数据（Big Data）、C代表云计算（Cloud Computing），相当于算法、数据与算力的结合，是企业数字化建设的三大基础元素。2019年，百度云正式升级为百度智能云。
作为科技公司，百度搜索、网盘、地图等各类业务天然地长在“ABC”上，如今百度智能云负责将“ABC”拧成一股能力向各行各业输出，这看上去很美实则充满挑战：因为To B（企业）市场与To C（消费者）市场的“玩法”截然不同，跨界者容易“水土不服”；“ABC”均为新兴技术，尤其是AI还刚从实验室走向产业，理论与应用之间的鸿沟尚待填平。
这确实是一个大市场。百度智能云入场比同行晚了数年，但速度很快。
国际调研公司IDC《中国公有云服务市场（2018年下半年）跟踪》报告显示，以IaaS（基础设施即服务）和PaaS（平台即服务）整体市场份额来计算，百度智能云已经跻身前五，前四依次为阿里、腾讯、中国电信和亚马逊AWS。
百度副总裁、百度智能云总经理尹世明在2019？ABC？INSPIRE百度云智峰会上。供图/百度
排名背后，外界关注的是，百度智能云这四年做了什么？真实的感受与可借鉴的经验又是什么？云计算被企业的接纳程度怎样？AI与大数据究竟能不能如人们想象般“点亮”各行各业？
百度副总裁、百度智能云总经理尹世明经常被要求与竞争对手，尤其是阿里云做比较。阿里巴巴2009年创立阿里云，如今其市场份额在中国排名第一，在全球排第三。
尹世明认为，虽然云计算已经问世十余年，但早期发展阶段变数大市场大，谁都有机会。他举例称，谷歌并不是全球最早做搜索的公司，认真排的话，它是第18家。
在外界的普遍认知中，百度是一家技术公司，业内有“中国科技的黄埔军校”盛名。
云计算起源于分布式计算、分布式存储与网络技术，这些技术最早由搜索公司谷歌构建，亚马逊率先将其形成商业模式发扬光大。百度作为中国市占率排名第一的搜索公司，一直在研发、使用云计算与大数据的相关技术。
比如，百度自建了国内首个单体规模突破10万台的超大型数据中心，2012年就推出PaaS平台（百度应用引擎 BAE），百度网盘就是云存储。
一位前金山云技术专家向《财经》记者表示，中国互联网公司早期做云计算的很多技术人员确实来自百度。
目前，百度智能云计算能力背后由数十万台服务器以及中国最大GPU集群构成，大数据则包括全网数万亿网页内容，每天数十亿次搜索数据，及百亿级别定位数据。
百度的另一个技术盛名来自AI人工智能。李彦宏应该是国内最早意识到要系统研究AI的人，2010年左右就在全球范围内挖来大量华人AI科学家和研究学者，起步很早。近几年，百度集全公司之力进一步向AI进攻。
IBM是全球最早布局AI的巨头公司之一。一位前IBM技术高层人士曾对《财经》记者表示，很多年来，IBM研究AI对标的同行中，只有百度是中国公司。
千里之行始于足下。九年间，有关百度在AI领域的布局，几个重要的节点是：2010年，百度陆续开始了对自然语言处理、机器翻译、语音、图像、知识图谱等技术的研发；2013年初，百度成立了世界上第一个深度学习研究院，同年，该公司率先将深度学习技术应用于大规模搜索排序系统；2015年，百度上线了世界上首个大规模神经网络机器翻译系统，比谷歌还早一年多；2016年，百度正式宣布对外开放PaddlePaddle。 PaddlePaddle是一种深度学习平台，可理解为AI世界的操作系统。目前世界上最知名的深度学习平台是谷歌的tensorflow，百度PaddlePaddle是国内最早开源、也是当前唯一一个自主研发功能完备的深度学习平台。
“百度做AI是从底层技术做起，AI平台、算法、模型全都涉及，这在国内很少见。不少公司，包括我们其实只有修改和使用AI模型的能力。”常州微亿智造科技有限公司（以下简称“微亿”）CEO潘正颐对《财经》记者说。微亿主要做工业大数据和人工智能，目前是百度智能云的合作伙伴。
百度还自主研发了中国第一款云端全功能AI芯片，以增强百度智能云更好地支持大规模语音识别、搜索排序、自然语言处理、自动驾驶等AI具体场景。目前，百度语音识别准确率达到97%，百度人脸识别检测准确率已达99.7%，这些成绩在国际上均达到顶尖水平之列。
这些动作最终帮助百度形成在数字化市场从云到端的完整布局，其核心是超强计算能力、海量数据以及基于大规模神经网络的百度大脑。
三个月前的2019年春晚，百度经历了一次超级技术大考，也可以说秀了一把技术实力。
作为央视2019年春晚独家网络互动平台，百度在2月4日除夕夜发出四轮红包，共9亿元人民币，吸引全球观众参与互动活动次数达208亿次，每分钟峰值10亿次。从技术角度而言，这要求百度技术平台具有强大的弹性和快速响应能力，百度全程扛住了。在互联网公司和春晚合作的历史上，百度是第一个扛住春晚红包冲击的互联网公司。
《财经》记者获悉，这个项目从启动到上线仅30天，其实是一次对产品运营优化、数据库优化、智能调度、技术实施运维等多种能力的综合考验。
尹世明向《财经》记者表示，百度智能云受益于百度深厚的技术底蕴，过去四年所做的就是把一颗颗“宝石”擦亮，按照“ABC一体化”战略组合出服务企业的平台与能力。
但仅有技术就足够了吗？尹世明的回答是否定的，他强调观念创新。
“究竟是什么样的观念引领我们前进，这很重要。”尹世明说。
尹世明2016年进入百度智能云。加入百度前，他曾供职于SAP和苹果公司。在SAP，尹世明“战斗”了整整14年，从一名售前顾问一路做到高级副总裁和全球销售总裁助理职位。SAP是世界级ERP软件公司，这意味着尹世明具有深厚To B背景。
尹世明并不盲目自傲和迷信于自己的To B背景。进入百度之初，每当有人问他将带来哪些To B的经验，他总是回答说我是来学习的，因为他“看到的是传统IT企业面临的危机”，认为过去十几年，传统IT企业之所以未推出革命性创新，是因为有思维局限性，太沉迷于企业级做法，都是对企业内部进行优化，不像互联网公司有“社会级的概念”。
“未来应以To B与To C融合的方式赋能企业。”尹世明对《财经》记者说。
AI质检领域的第一单生意，是客户主动找上门来的。
找上门的是一家中国制造企业，在工业质检流程，这家公司原本部署了美国机器视觉公司康耐视的解决方案，但随着业务的变化，康耐视系统的准确率越来越低，但康耐视给出的技术升级费用又过于昂贵。
此时恰值谷歌人工智能算法“阿尔法狗”战胜韩国围棋冠军李世石，AI热潮迅速被引爆，该制造企业循着百度在AI领域的口碑，找到了百度智能云。
工业质检就是用人眼看看表面有无破损、脏污、划痕。这看起来没有什么技术含金量，但在工厂里，这恰恰是自动化程度最低的工种。
计算机是按指令执行可被分解成精准描述和拆分的任务，关于一道划痕算不算质量缺陷这种标准模糊的判断，计算机能做的相当有限。康耐视是机器视觉领域的老牌巨头，但30多年过去，康耐视的技术已经過于传统——事先输入规则告诉计算机有哪些情况算缺陷。这在实际应用中导致的结果是能识别的缺陷非常有限，机器只能做初步筛选，大量工作还得人来做。
采用了AI技术的质检方案，是采用基于深度学习的AI视觉算法去学习人的经验，从而令计算机最终能像人一样判断。百度智能云工业质检产品线负责人程铮（化名）告诉《财经》记者，在这个项目中，AI质检准确率达到了最好质检员的水平，被“解放”了的质检员可以去做缺陷标注，或别的工作。
AI质检与传统机器视觉方案最大区别还在于，当工艺流程发生变化，产品缺陷发生改变时，系统的迭代更新变得很容易。
“我们交给客户的不仅是一套满足当前缺陷识别要求的系统，还有一个模型训练平台，当客户生产环境变化出现新缺陷时，客户可以使用此平台，自己不断升级迭代识别模型。”程铮解释说。
客户满意而归之后，百度智能云亲眼看到了AI在工业里的应用潜力，嗅到了机会，但并没有急于寻找下一个客户，而是花了半年多的时间进行市场调研。
程铮说，互联网公司追求产品思维。所谓产品思维，是当发现市场里存在某种需求时，产品经理先进行大量的客户访谈，进行需求调研，包括调查分析竞品的情况，再寻找百度在其中的独特价值，然后通过试验性项目去验证假设，如果证明确有机会，就会孵化出产品或服务。至此，工作并没有结束，还需要将产品中通用的部分抽象出来，使之不仅能用于A客户，也能用于B客户，完成这一步后，才会驱动商务侧进行销售。
百度智能云将这套思维用在了服务B端客户上。
仍以工业质检为例：工业质检产业链上实则包括许多环节，有专门做工业相机的、有做光源的、有做算法的、有做系统集成的。百度智能云的产品经理们找到产业链每一种角色的头部、中部公司，大约100多家，逐一访谈；同时积极向各行业专家和投资人取经。
经过细致深入的调研，百度智能云逐步确认其工业质检云的定位、组成与功能，同时对在此产业链上应该寻找哪些合作伙伴，去建立怎样的生态有了比较清晰的认识。 程铮说，找合作机会不难，“但要找能深度结盟一起往前走的不容易”。
微亿就是“志同道合”的那种伙伴。在具体项目里，百度智能云将ABC能力赋能给微亿，微亿去满足客户的个性化需求，微亿的功能类似于“桥梁”。“因为我们常年服务工业客户，听得懂他们的专业术语。”潘正颐解释。
通过上述模式，百度智能云推动ABC在多个垂直行业落地，逐渐“生”出了医疗云、教育云、金融云、交通云、物流云等，服务政企客户越来越多，例如山西省政府、宝武集团、首钢、广发银行、太原铁路局、首都机场、中国气象局、携程等。
一边是百度智能云在不断地为客户解决实际问题，一边是百度实验室的科学家们从理论角度不断探索，百度智能云的核心智能引擎“百度大脑”被锻造得越来越强大，目前能输出170多项AI能力。并且，在“ABC”基础能力上，百度智能云又陆续叠加区块链、物联网（IoT）、边缘计算等技术，将最终交付的解决方案变得更完整。
尹世明认为，ABC负责虚拟世界，IoT负责物理世界，“ABC+IoT”就把虚拟世界和物理世界联系起来。
云南农产品设备厂商佳叶就在设备端安装了百度智能边缘平台。这套百度“ABC+IoT”方案可以在生产端自动调节参数，生产质量已经达到中级师傅水平。随着数据不断收集和AI模型训练优化，产品的质量有望超过行业高级水平，切实提高农民收入。
技术达人张海亮（化名）在百度智能云负责研发多年，他告诉《财经》记者，此前在百度做研发追求的是技术本身，喜欢紧盯着谷歌，与其PK性能、效率等指标，而当开始将技术对外输出至各行各业的时候，还需要考虑到产品、市场和生态等商业因素。
并不是所有研发人员都适应这种转变，“但不少人因为看到了技术在实体经济中的价值而愿意拥抱这种改变”。张海亮说。
云这个行业已经形成一个共识：未来的市场竞争将不仅仅是公有云服务商之间的竞争，而是多个综合生态体之间的竞争。
基于这样的判断，公有云服务商不仅要强化产品开放创新、深耕行业落地实践，还要明确其在生态中的卡位和定位，着重布局渠道和服务体系，谋求最大化生态发展格局。
百度智能云也是云生态的积极布局者。2016年11月，百度智能云宣布“云图计划”，声称未来五年将投入100亿元打造百度智能云平台生态体系，计划联合3000家以上的云计算生态服务商，并愿意为优秀的百度智能云生态创新服务商提供最高90%的业务分成。
两年多过去，百度智能云合作伙伴数量超过了2000家，尤其出现了一些亮眼的合作伙伴，典型如银联商务股份有限公司（以下简称“银联商务”）。
银联商务成立于2002年，是中国银联控股的，专门從事线下、互联网以及移动支付的综合支付与信息服务机构。人们在国内各大商业机构买单时所用到的POS机多数来自银联商务。
2018年，因为拥有在百信银行的成功经历，加上技术实力受到认可，百度智能云成功拿到了银联商务私有云建设项目，这是该公司在百信银行之后的第一单大型金融行业私有云项目。正常情况下，它会是百度智能云在金融领域的一个标杆型用户案例。但双方在合作中竟碰撞出一个诱人商机：共同打造面向银联商务合作伙伴的金融公有云。
银联商务技术管理部总经理吴宇晖告诉《财经》记者，银联商务的特点是掌握大量商户资源，且遍及多个行业。数据显示，银联商务实体服务网络覆盖全国337个地级以上城市，覆盖率达100%，服务特约商户822.5万家，维护POS终端924.0万台、服务自助终端81.1万台，覆盖百货商超、餐饮酒店、航空旅游、财税金融等多个行业。
“百度智能云有技术，银联有客户，我们合作非常互补。”吴宇晖说。
2018年8月，双方共建的金融云终于上线了，目前已经入驻了几百家商户。
吴宇晖表示，从现有推广经验来看，这朵金融服务云确有市场：一些小微商户如便利店等自身IT能力很弱，体量又小，且很分散，大型公有云厂商渠道建设目前还没有这么细，难以顾及此类用户，相比之下，银联商务的实体服务网络覆盖到四五级城市，有强大的地推能力，能较快触达用户。
“我们的业务本来是一个很重的模式，现在反而成了优势。”吴宇晖笑说。
大中型商户们亦乐见银联商务金融云的出现。这些大中型商户也希望借助云服务尽量减轻IT运维负担，以聚焦主业，可因为与阿里在电商等领域存在竞争关系，并不太愿意选择阿里云，因而选择银联商务的金融云服务，而且银联商务的国企身份也令其感到放心。例如，一家中国大型商业集团不仅选择登陆这朵金融云，还在百度智能云的帮助下，利用大数据分析、百度地图等技术实现了对商场内部的可视化管理。目前，该商业集团又兴致勃勃地与百度智能云共同探索，如何利用人脸识别等AI能力实现精准营销。
吴宇晖向《财经》记者坦言，客户遍布多个行业，需求千差万别，而且许多客户要求的是综合解决方案，仅靠银联商务和百度智能云两家公司完全不够，还需要联合其他的合作伙伴。
股权投资是直接锁定优质合作伙伴的好方式。2019年3月1日，百度宣布以5.5亿元收购汉得信息5.26%的股权，两家达成战略协议，共同拓展工业制造、金融、教育、医疗等领域的机会。
汉得信息自2002年成立以来一直从事ERP实施服务，服务过的企业超过500家，是甲骨文和SAP在国内的重要实施合作伙伴之一。借力汉得信息，百度智能云有望更快速触达各类企业客户。
5月17日，百度公布了2019年一季度财务报告。百度营收241亿元人民币，同比增长15%，百度智能云营收13亿元，同比增长133%。上一季度，即2018年四季度，百度智能云营收11亿元人民币，同比增长也超100%。连续两个季度的超速增长，意味着作为承载百度AI to B重任的战略业务，百度智能云商业化落地成果开始显现。
尹世明已经开始了新的思考。“业务的增长是靠一个个新引擎来不断推动，在公有云第一轮发展中，计算力是核心引擎，接下来可能是算法了。”他对《财经》记者说。
这份名为“工业表面质检”（以下简称“工业质检”）的工作看似轻松，实则枯燥、繁重且相当“费眼”：在超高亮度的质检灯下，质检员们每天工作12小时，日均检测1万多个零件，一天之中仅下午可以休息15分钟。
以上本是工厂里的常见场景，但却深深震撼了百度90后算法工程师王晓鹏（化名）。
王晓鹏说，之前从电视看工人在流水线前操作，只觉井然有序，可在现场目睹一大批青春同龄人机械做着如此枯燥的工作时，他内心涌起强烈的同情，并瞬间想起一句话：“物种的繁衍和发展从来不关注个体的幸福。”这是畅销书《人类简史》里的一句话。
常丽出生在农村、初中毕业即出来打工。王晓鹏毕业于新加坡国立大学，毕业后闯过重重面试成功入职百度。不出意外，在百度这家中国互联网头部企业里，王晓鹏有望成长为技术精英，逐渐积累起个人财富和社会地位。
但无论何种成长背景，王晓鹏认为，工业质检这样枯燥、没有成长性的工作不是年轻人应该做的事情。他感叹，到了工厂一线才真正看到了自己工作的意义。
工厂主们比王晓鹏更希望AI能顶上。以工业质检为例，它虽看似简单，但其实是较难被机器取代的一个工种，常丽所在的工厂工人总数3000余人，质检员竟超过1000人。
当下中国，人力成本不断高涨、“用工荒”频发，制造业呈现向东南亚转移的趋势，人工智能、云计算、大数据等新兴技术被越来越期盼成为开启企业降本增效乃至转型升级的金钥匙。2019年3月，中国政府通过了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，更早之前，云计算与大数据先后被上升为国家战略。
对百度这样的科技公司而言，这意味着机会。
普通人对百度的云业务的观感普遍停留在为个人服务的云盘等业务。不过，2015年，百度已经开始提供云计算服务，它支持企业像用水用电一样按需使用IT资源。
2016年7月，百度董事长兼CEO李彦宏宣布了百度云“人工智能+大数据+云计算”三位一体的发展战略，即 ABC三位一体战略，其中A代表人工智能（AI）、B代表大数据（Big Data）、C代表云计算（Cloud Computing），相当于算法、数据与算力的结合，是企业数字化建设的三大基础元素。2019年，百度云正式升级为百度智能云。
作为科技公司，百度搜索、网盘、地图等各类业务天然地长在“ABC”上，如今百度智能云负责将“ABC”拧成一股能力向各行各业输出，这看上去很美实则充满挑战：因为To B（企业）市场与To C（消费者）市场的“玩法”截然不同，跨界者容易“水土不服”；“ABC”均为新兴技术，尤其是AI还刚从实验室走向产业，理论与应用之间的鸿沟尚待填平。
这确实是一个大市场。百度智能云入场比同行晚了数年，但速度很快。
国际调研公司IDC《中国公有云服务市场（2018年下半年）跟踪》报告显示，以IaaS（基础设施即服务）和PaaS（平台即服务）整体市场份额来计算，百度智能云已经跻身前五，前四依次为阿里、腾讯、中国电信和亚马逊AWS。
排名背后，外界关注的是，百度智能云这四年做了什么？真实的感受与可借鉴的经验又是什么？云计算被企业的接纳程度怎样？AI与大数据究竟能不能如人们想象般“点亮”各行各业？
“宝石”重组合
百度副总裁、百度智能云总经理尹世明经常被要求与竞争对手，尤其是阿里云做比较。阿里巴巴2009年创立阿里云，如今其市场份额在中国排名第一，在全球排第三。
尹世明认为，虽然云计算已经问世十余年，但早期发展阶段变数大市场大，谁都有机会。他举例称，谷歌并不是全球最早做搜索的公司，认真排的话，它是第18家。
在外界的普遍认知中，百度是一家技术公司，业内有“中国科技的黄埔军校”盛名。
云计算起源于分布式计算、分布式存储与网络技术，这些技术最早由搜索公司谷歌构建，亚马逊率先将其形成商业模式发扬光大。百度作为中国市占率排名第一的搜索公司，一直在研发、使用云计算与大数据的相关技术。
比如，百度自建了国内首个单体规模突破10万台的超大型数据中心，2012年就推出PaaS平台（百度应用引擎 BAE），百度网盘就是云存储。
一位前金山云技术专家向《财经》记者表示，中国互联网公司早期做云计算的很多技术人员确实来自百度。
目前，百度智能云计算能力背后由数十万台服务器以及中国最大GPU集群构成，大数据则包括全网数万亿网页内容，每天数十亿次搜索数据，及百亿级别定位数据。
百度的另一个技术盛名来自AI人工智能。李彦宏应该是国内最早意识到要系统研究AI的人，2010年左右就在全球范围内挖来大量华人AI科学家和研究学者，起步很早。近几年，百度集全公司之力进一步向AI进攻。
IBM是全球最早布局AI的巨头公司之一。一位前IBM技术高层人士曾对《财经》记者表示，很多年来，IBM研究AI对标的同行中，只有百度是中国公司。
千里之行始于足下。九年间，有关百度在AI领域的布局，几个重要的节点是：2010年，百度陆续开始了对自然语言处理、机器翻译、语音、图像、知识图谱等技术的研发；2013年初，百度成立了世界上第一个深度学习研究院，同年，该公司率先将深度学习技术应用于大规模搜索排序系统；2015年，百度上线了世界上首个大规模神经网络机器翻译系统，比谷歌还早一年多；2016年，百度正式宣布对外开放PaddlePaddle。 PaddlePaddle是一种深度学习平台，可理解为AI世界的操作系统。目前世界上最知名的深度学习平台是谷歌的tensorflow，百度PaddlePaddle是国内最早开源、也是当前唯一一个自主研发功能完备的深度学习平台。
“百度做AI是从底层技术做起，AI平台、算法、模型全都涉及，这在国内很少见。不少公司，包括我们其实只有修改和使用AI模型的能力。”常州微亿智造科技有限公司（以下简称“微亿”）CEO潘正颐对《财经》记者说。微亿主要做工业大数据和人工智能，目前是百度智能云的合作伙伴。
百度还自主研发了中国第一款云端全功能AI芯片，以增强百度智能云更好地支持大规模语音识别、搜索排序、自然语言处理、自动驾驶等AI具体场景。目前，百度语音识别准确率达到97%，百度人脸识别检测准确率已达99.7%，这些成绩在国际上均达到顶尖水平之列。
这些动作最终帮助百度形成在数字化市场从云到端的完整布局，其核心是超强计算能力、海量数据以及基于大规模神经网络的百度大脑。
三个月前的2019年春晚，百度经历了一次超级技术大考，也可以说秀了一把技术实力。
作为央视2019年春晚独家网络互动平台，百度在2月4日除夕夜发出四轮红包，共9亿元人民币，吸引全球观众参与互动活动次数达208亿次，每分钟峰值10亿次。从技术角度而言，这要求百度技术平台具有强大的弹性和快速响应能力，百度全程扛住了。在互联网公司和春晚合作的历史上，百度是第一个扛住春晚红包冲击的互联网公司。
《财经》记者获悉，这个项目从启动到上线仅30天，其实是一次对产品运营优化、数据库优化、智能调度、技术实施运维等多种能力的综合考验。
尹世明向《财经》记者表示，百度智能云受益于百度深厚的技术底蕴，过去四年所做的就是把一颗颗“宝石”擦亮，按照“ABC一体化”战略组合出服务企业的平台与能力。
但仅有技术就足够了吗？尹世明的回答是否定的，他强调观念创新。
“究竟是什么样的观念引领我们前进，这很重要。”尹世明说。
尹世明2016年进入百度智能云。加入百度前，他曾供职于SAP和苹果公司。在SAP，尹世明“战斗”了整整14年，从一名售前顾问一路做到高级副总裁和全球销售总裁助理职位。SAP是世界级ERP软件公司，这意味着尹世明具有深厚To B背景。
尹世明并不盲目自傲和迷信于自己的To B背景。进入百度之初，每当有人问他将带来哪些To B的经验，他总是回答说我是来学习的，因为他“看到的是传统IT企业面临的危机”，认为过去十几年，传统IT企业之所以未推出革命性创新，是因为有思维局限性，太沉迷于企业级做法，都是对企业内部进行优化，不像互联网公司有“社会级的概念”。
“未来应以To B与To C融合的方式赋能企业。”尹世明对《财经》记者说。
AI技术如何变成生产力？
AI质检领域的第一单生意，是客户主动找上门来的。
找上门的是一家中国制造企业，在工业质检流程，这家公司原本部署了美国机器视觉公司康耐视的解决方案，但随着业务的变化，康耐视系统的准确率越来越低，但康耐视给出的技术升级费用又过于昂贵。
此时恰值谷歌人工智能算法“阿尔法狗”战胜韩国围棋冠军李世石，AI热潮迅速被引爆，该制造企业循着百度在AI领域的口碑，找到了百度智能云。
工业质检就是用人眼看看表面有无破损、脏污、划痕。这看起来没有什么技术含金量，但在工厂里，这恰恰是自动化程度最低的工种。
计算机是按指令执行可被分解成精准描述和拆分的任务，关于一道划痕算不算质量缺陷这种标准模糊的判断，计算机能做的相当有限。康耐视是机器视觉领域的老牌巨头，但30多年过去，康耐视的技术已经過于传统——事先输入规则告诉计算机有哪些情况算缺陷。这在实际应用中导致的结果是能识别的缺陷非常有限，机器只能做初步筛选，大量工作还得人来做。
采用了AI技术的质检方案，是采用基于深度学习的AI视觉算法去学习人的经验，从而令计算机最终能像人一样判断。百度智能云工业质检产品线负责人程铮（化名）告诉《财经》记者，在这个项目中，AI质检准确率达到了最好质检员的水平，被“解放”了的质检员可以去做缺陷标注，或别的工作。
AI质检与传统机器视觉方案最大区别还在于，当工艺流程发生变化，产品缺陷发生改变时，系统的迭代更新变得很容易。
“我们交给客户的不仅是一套满足当前缺陷识别要求的系统，还有一个模型训练平台，当客户生产环境变化出现新缺陷时，客户可以使用此平台，自己不断升级迭代识别模型。”程铮解释说。
客户满意而归之后，百度智能云亲眼看到了AI在工业里的应用潜力，嗅到了机会，但并没有急于寻找下一个客户，而是花了半年多的时间进行市场调研。
程铮说，互联网公司追求产品思维。所谓产品思维，是当发现市场里存在某种需求时，产品经理先进行大量的客户访谈，进行需求调研，包括调查分析竞品的情况，再寻找百度在其中的独特价值，然后通过试验性项目去验证假设，如果证明确有机会，就会孵化出产品或服务。至此，工作并没有结束，还需要将产品中通用的部分抽象出来，使之不仅能用于A客户，也能用于B客户，完成这一步后，才会驱动商务侧进行销售。
百度智能云将这套思维用在了服务B端客户上。
仍以工业质检为例：工业质检产业链上实则包括许多环节，有专门做工业相机的、有做光源的、有做算法的、有做系统集成的。百度智能云的产品经理们找到产业链每一种角色的头部、中部公司，大约100多家，逐一访谈；同时积极向各行业专家和投资人取经。
经过细致深入的调研，百度智能云逐步确认其工业质检云的定位、组成与功能，同时对在此产业链上应该寻找哪些合作伙伴，去建立怎样的生态有了比较清晰的认识。 程铮说，找合作机会不难，“但要找能深度结盟一起往前走的不容易”。
微亿就是“志同道合”的那种伙伴。在具体项目里，百度智能云将ABC能力赋能给微亿，微亿去满足客户的个性化需求，微亿的功能类似于“桥梁”。“因为我们常年服务工业客户，听得懂他们的专业术语。”潘正颐解释。
通过上述模式，百度智能云推动ABC在多个垂直行业落地，逐渐“生”出了医疗云、教育云、金融云、交通云、物流云等，服务政企客户越来越多，例如山西省政府、宝武集团、首钢、广发银行、太原铁路局、首都机场、中国气象局、携程等。
一边是百度智能云在不断地为客户解决实际问题，一边是百度实验室的科学家们从理论角度不断探索，百度智能云的核心智能引擎“百度大脑”被锻造得越来越强大，目前能输出170多项AI能力。并且，在“ABC”基础能力上，百度智能云又陆续叠加区块链、物联网（IoT）、边缘计算等技术，将最终交付的解决方案变得更完整。
尹世明认为，ABC负责虚拟世界，IoT负责物理世界，“ABC+IoT”就把虚拟世界和物理世界联系起来。
云南农产品设备厂商佳叶就在设备端安装了百度智能边缘平台。这套百度“ABC+IoT”方案可以在生产端自动调节参数，生产质量已经达到中级师傅水平。随着数据不断收集和AI模型训练优化，产品的质量有望超过行业高级水平，切实提高农民收入。
技术达人张海亮（化名）在百度智能云负责研发多年，他告诉《财经》记者，此前在百度做研发追求的是技术本身，喜欢紧盯着谷歌，与其PK性能、效率等指标，而当开始将技术对外输出至各行各业的时候，还需要考虑到产品、市场和生态等商业因素。
并不是所有研发人员都适应这种转变，“但不少人因为看到了技术在实体经济中的价值而愿意拥抱这种改变”。张海亮说。
用技术吸引伙伴
云这个行业已经形成一个共识：未来的市场竞争将不仅仅是公有云服务商之间的竞争，而是多个综合生态体之间的竞争。
基于这样的判断，公有云服务商不仅要强化产品开放创新、深耕行业落地实践，还要明确其在生态中的卡位和定位，着重布局渠道和服务体系，谋求最大化生态发展格局。
百度智能云也是云生态的积极布局者。2016年11月，百度智能云宣布“云图计划”，声称未来五年将投入100亿元打造百度智能云平台生态体系，计划联合3000家以上的云计算生态服务商，并愿意为优秀的百度智能云生态创新服务商提供最高90%的业务分成。
两年多过去，百度智能云合作伙伴数量超过了2000家，尤其出现了一些亮眼的合作伙伴，典型如银联商务股份有限公司（以下简称“银联商务”）。
银联商务成立于2002年，是中国银联控股的，专门從事线下、互联网以及移动支付的综合支付与信息服务机构。人们在国内各大商业机构买单时所用到的POS机多数来自银联商务。
2018年，因为拥有在百信银行的成功经历，加上技术实力受到认可，百度智能云成功拿到了银联商务私有云建设项目，这是该公司在百信银行之后的第一单大型金融行业私有云项目。正常情况下，它会是百度智能云在金融领域的一个标杆型用户案例。但双方在合作中竟碰撞出一个诱人商机：共同打造面向银联商务合作伙伴的金融公有云。
银联商务技术管理部总经理吴宇晖告诉《财经》记者，银联商务的特点是掌握大量商户资源，且遍及多个行业。数据显示，银联商务实体服务网络覆盖全国337个地级以上城市，覆盖率达100%，服务特约商户822.5万家，维护POS终端924.0万台、服务自助终端81.1万台，覆盖百货商超、餐饮酒店、航空旅游、财税金融等多个行业。
“百度智能云有技术，银联有客户，我们合作非常互补。”吴宇晖说。
2018年8月，双方共建的金融云终于上线了，目前已经入驻了几百家商户。
吴宇晖表示，从现有推广经验来看，这朵金融服务云确有市场：一些小微商户如便利店等自身IT能力很弱，体量又小，且很分散，大型公有云厂商渠道建设目前还没有这么细，难以顾及此类用户，相比之下，银联商务的实体服务网络覆盖到四五级城市，有强大的地推能力，能较快触达用户。
“我们的业务本来是一个很重的模式，现在反而成了优势。”吴宇晖笑说。
大中型商户们亦乐见银联商务金融云的出现。这些大中型商户也希望借助云服务尽量减轻IT运维负担，以聚焦主业，可因为与阿里在电商等领域存在竞争关系，并不太愿意选择阿里云，因而选择银联商务的金融云服务，而且银联商务的国企身份也令其感到放心。例如，一家中国大型商业集团不仅选择登陆这朵金融云，还在百度智能云的帮助下，利用大数据分析、百度地图等技术实现了对商场内部的可视化管理。目前，该商业集团又兴致勃勃地与百度智能云共同探索，如何利用人脸识别等AI能力实现精准营销。
吴宇晖向《财经》记者坦言，客户遍布多个行业，需求千差万别，而且许多客户要求的是综合解决方案，仅靠银联商务和百度智能云两家公司完全不够，还需要联合其他的合作伙伴。
股权投资是直接锁定优质合作伙伴的好方式。2019年3月1日，百度宣布以5.5亿元收购汉得信息5.26%的股权，两家达成战略协议，共同拓展工业制造、金融、教育、医疗等领域的机会。
汉得信息自2002年成立以来一直从事ERP实施服务，服务过的企业超过500家，是甲骨文和SAP在国内的重要实施合作伙伴之一。借力汉得信息，百度智能云有望更快速触达各类企业客户。
5月17日，百度公布了2019年一季度财务报告。百度营收241亿元人民币，同比增长15%，百度智能云营收13亿元，同比增长133%。上一季度，即2018年四季度，百度智能云营收11亿元人民币，同比增长也超100%。连续两个季度的超速增长，意味着作为承载百度AI to B重任的战略业务，百度智能云商业化落地成果开始显现。
尹世明已经开始了新的思考。“业务的增长是靠一个个新引擎来不断推动，在公有云第一轮发展中，计算力是核心引擎，接下来可能是算法了。”他对《财经》记者说。