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2021年3月23日的演讲中，李彦宏将回港上市定义为百度的“二次创业”。
对于百度来说，“二次创业”的说法绝非虚辞。2005年冲刺纳斯达克时，百度还是一家纯粹的搜索引擎企业；时隔十六年后帮助百度叩开港交所大门的，则是深耕了十年之久的人工智能，百度已经彻底成为一家AI生态型企业。
犹记得在2019年5月举办的第二届数字中国建设峰会上，李彦宏在阐述百度AI的愿景时打了一个形象的比方：“互联网是前菜，它的特点是快；人工智能才是主菜，需要温火慢炖，但营养丰富。未来没有一家企业可以声称与人工智能无关，吃不到这道主菜，将失去一个时代。”
借着百度二次上市的契机，似乎有必要重新梳理下百度AI的十年历程，如何从不被外界注意的新事物，逐步蜕变为百度的第二增长引擎，并帮助百度提前锚定了人工智能时代的市场站位。
鉴于篇幅的原因，本文主要分为四个章节。
2009年，神经网络专家Hinton和他的两个研究生将神经网络应用于语音的声学建模，与行业内流行了30年的标准工具一较高下，在小词汇量连续语音识别数据库TIMIT上，获得了语音识别竞赛胜利。
于是深度学习像是打开了闸门的洪水，迅速从语音识别、图像识别延伸到机器翻译、语义理解等领域，极短的时间里就成了学术圈的主流。彼时中国互联网还处于PC时代，流量红利犹在，太平洋对岸的热闹未能触动太多企业，人工智能的应用还只是停留在科幻电影里的虚幻场景。
百度可能是国内最先“觉醒”的互联网巨头，在2010年初率先成立了“自然语言处理部门”，尽管最初的目的是为了服务搜索中产生的智能化需求；接下来不断在语音、图片等技术上布局，并敲定了在知识图谱技术上长期投入的战略。
到了2012年的时候，百度的AI战略已经初步成型，陆续成立了深度学习研究院IDL、人工智能实验室。2014年百度开始涉足智能驾驶领域，先后推出了深度语音系统、百度大脑、度秘、Apollo 自动驾驶平台等技术体系，涉及自然语言处理、机器翻译、语音、视觉、机器学习、深度学习、知识图谱等核心技术。
也正是从2010年开始，百度的研发费用进入稳步增长期。研发投入在营收中的占比，从早期的不足10%跃升到 2020 年的 21.4%，十年间的累计研发费用高达 1023 亿元。甚至有好事者进行过这样一组对比：2010年进军人工智能后，百度的营收增长了14倍，研发费用的增长却超过25倍。
上千亿的研发资金似乎并未直接利好百度的營收，但带来了远比一时的利润更有价值的硬实力。
根据国家工业信息安全发展研究中心发布的《2020人工智能中国专利技术分析报告》，在人工智能专利申请量和授权量方面，百度以9364件专利申请和2682件专利授权位居第一，并在深度学习、智能语音、自动驾驶等领域占据首位。
仅在2020年期间，百度被国际AI顶会收录的论文达到260多篇，在CVPR、ECCV、NeurIPS、INTERSPEECH等全球顶级的人工智能学术会议或相关竞赛上，百度AI问鼎冠军近30次，斩获了100多个行业权威奖项。
沉甸甸的数字背后，百度就像是一位劳作在田间地头的“育种师”，亲手开辟了一块又一块的试验田。在外界沉迷于追逐风口疯狂扩张的时候，百度的速度看起来有些“落后”，但育种师清楚的知道这些种子的价值在哪里
2016年，人工智能的浪潮终于走出学术圈。在某场著名的公关事件后，人工智能逐渐成为大家茶余饭后的谈资。或许很多人对人工智能的应用依旧陌生，但人工智能的进化速度彻底刷新了人们的传统认知。
原本痴迷于移动互联网船票的中国企业逐渐意识到，属于人工智能的时代已经不再遥远，倘若和新的技术浪潮失之交臂，结果可能是灾难性的。现实的残酷在于，根据第一财经等主流媒体的报道，中国AI人才的缺口可能有500万的规模，并将随着人工智能的产业化进程逐年增长。
百度开始有意调整自己的姿态，从默默深耕的“育种师”，思考怎么将前沿的人工智能技术散播出去，避免重复造轮子等问题。
2016年9月的百度世界大会上，集视觉、语音、自然语言处理、知识图谱、深度学习等技术于一体的百度大脑正式对外开放，并且每隔一段时间就会进行迭代，合作伙伴可以直接调用百度AI的核心能力。
同样是在2016年，百度主导的深度学习框架PaddlePaddle（飞桨）上线，涵盖了深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件，填补了中国开源深度学习框架的空白。
在云计算的战场上，百度率先提出了“ABC”战略，将人工智能（AI）、大数据（Big Data）和云计算（Cloud）融合在一起，将视觉、语音、语义理解等擅长的AI能力通过云计算服务带到了企业级市场。
即便是不被外界重视的人才培养方面，百度在2016年与西安交通大学联合开设了人工智能班，与中科院大学在人才培养、科学研究、数据开放、资源共享等方面达成合作，开启了产学研一体化的篇章。
数据再一次证明了百度的远见。
目前百度大脑已经对外开放270多项AI能力，日调用量超过1万亿次；百度飞桨凝聚了265万开发者、服务了10万家企业、创建了超过34万个模型；截止到2020年底，百度总计为社会培养了超过100万AI人才……
更加有说服力的是百度创新的业务孵化。2016年之前百度的业务主要集中在移动互联网的领域，目前已经形成了以AI为核心的生态布局。比如信息流已经是百度移动生态的核心组成，小度的月交互次数已经达到75亿次，Apollo旗下的Robotaxi和Robobus在国内多个城市接待的乘客数量已经超过21万。 回头来看，将AI的种子散播出去注定了百度作为AI生态型企业的定位，毕竟技术只有落地才能发挥其最大的价值。
2018年，外界对人工智能的讨论进一步从技术范畴延伸到社会趋势。理查德·利普西在《经济转型：通用技术和长期经济增长》中提出了一个重要的观点，即社会经济的持续发展是靠通用技术的不断出现而持续推动的。
正如蒸汽机的出现开启了近代工业文明，内燃机和电磁叠加构筑了现代工业体系，基于电磁技术的半导体催生了计算机、智能手机，打开了互联网组成的信息文明……几乎每一项通用技术都对人類的生活方式产生了彻底的颠覆和改变，而人工智能恰恰是理查德·利普西总结的26种通用技术之一。
百度对人工智能的价值有着自己的思考，比如百度CTO王海峰不止一次在演讲中强调这样一个观点：人工智能技术已经有了标准化、自动化和模块化的特征，具备了进入工业大生产阶段的一些基本前提，将是第四次工业革命的核心驱动引擎。
除了对人工智能价值的布道，百度开始从两个维度推动人工智能技术走向生产的第一线，在落地应用的过程中生根发芽。
第一个维度是百度的组织架构改革。
大约从2017年开始，百度就开始整合人工智能体系，在2019年下半的一次架构调整后，王海峰开始统管AIG、ACG和TG三块业务，百度AI的打法也进一步清晰，云计算被定义为智能基础设施的底座，同时将人工智能和底层技术能力灌输到底座中，进而成为赋能各行各业的“动力工厂”。
到了2021年初，百度再次夯实了自身的人工智能战略，从“AI+云”的整合过渡到云智一体的新阶段。
第二个维度是业务层面的持续升级。
百度大脑6.0在核心技术和产业应用两个方面全新升级，进化为软硬一体的“AI大生产平台”，成为各行各业赋能的“AI新型基础设施”；百度飞桨确立了向下对接芯片，向上支撑各种应用的定位，主动担纲智能时代的操作系统；百度智能云推出了AI-Native云计算架构，云和AI有了深度的融合。
选择将云智一体作为进化方向，初衷可能并不复杂：只有降低了产业应用的门槛，技术的商业潜力才会逐步兑现。
如果对人工智能的产业落地有所关注的话，大概率会注意到这样几条新闻：百度联合浦发银行打造了业内首个“金融数字人”，AI化作客户经理提供专业贴心、千人千面的服务；百度联合国家电网推出的智能巡检机器人，每天代替人工巡视能源线路超过7万公里；百度灵医推出的CDSS系统，在济南章丘为150万居民提供服务……
中国并不缺少人工智能落地的土壤，百度孕育多年的技术种子，正在千行百业的场景中生根发芽。
2020年，黑天鹅事件袭扰全球，怎么在特殊的经济周期中重振活力，成了摆在全球决策者面前的课题。在这一的背景下，“新基建”迅速成为全社会的共识，人工智能也迎来了自己的高光时刻。
先是在抗击疫情的战役中，人工智能发挥了举足轻重的作用。
基层社区工作人员不用挨门逐户排查，智能外呼平台拨打了数百万次的回访电话；在地铁站、火车站等大流量场所，智能测温巧妙规避了工作人员被传染的风险；在疫情高发的医院中，无人车承担了送餐、消毒的工作；百度免费开放的线性时间算法LinearFold，只需27秒就可以预测新型冠状病毒的全基因组二级结构……
将目光投向商业化方面，深耕十余年的百度AI迎来了花开时刻。
作为百度AI落地的重要承载者和输出者，百度智能云确立了“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，选择智慧城市、智慧金融、智慧医疗、智能制造、智慧能源等为重要赛道，并屡屡签下数亿级别的订单。
在贵阳，百度承接了贵阳经开区的工业互联网项目，将打造AI技术和工业互联网应用相融合的国家级AI工业互联网平台，形成全面的工业互联网生态体系，助力贵阳打造3个千亿级产业集群，形成新的经济增长点。
在济南，百度与济南市工信局签署了全面战略合作，百度智能云将在济南落地“一基地两平台三中心”，共同推进AI工业互联网和智能制造等多领域的合作落地，继而加速济南工业产业链智能化、数字化升级的进程……
有别于和某家企业签署的订单，百度智能云在贵阳、济南等地方的落地，对应的是当地大大小小的企业和差异化需求，既是对百度智能云技术实力的认可，也让外界看到了百度智能云在经济新旧动能转换中所扮演的积极角色。
正是在各种不确定性因素交织的2020年，百度智能云交出了一份出彩的成绩单：
在百度发布的第四季度财报中，百度智能云的营收同比增长67%，年化收入约为130亿元，成为百度非广告业务增长的重要动力；据市场调研机构IDC的报告显示，百度智能云已经连续三次在AI Cloud市场中排名第一；百度智能云AI Cloud的活跃客户数，在2020年同比增长高达65%……
曾经有人这样对比商业创新和技术创新的差异，前者的增长是连续性的，像溪流那样源源不断的流淌；后者的增长是螺旋式上升，像海浪一样一波接着一波。百度智能云的规模化落地无疑佐证了这样的观点，当人工智能从种子阶段走向开花，百度正处于新一轮螺旋上升的过程中。
百度二次上市期间，坊间重估百度的声浪高涨，作为百度AI价值输出渠道的百度智能云，自然是被估值的标的之一。
中银国际、花旗、瑞信、瑞银、瑞穗、奥本海默等在内的20多家机构，对百度智能云给出了看好的表态，其中中银国际参考市场龙头企业的倍数适当下调，并综合SaaS企业的估值溢价因素，对百度智能云给出了450亿美元的估值。
对照百度当前在二级市场的市值，450亿美元的估值不可谓不乐观，可进一步思考百度AI在过去十年中的蜕变，以及人工智能在下一个十年中不可小觑的增长空间，450亿美元显然不应该是百度第二增长引擎的全部。
经过了长达十年的深耕细作，属于百度AI的时代已经启幕。
对于百度来说，“二次创业”的说法绝非虚辞。2005年冲刺纳斯达克时，百度还是一家纯粹的搜索引擎企业；时隔十六年后帮助百度叩开港交所大门的，则是深耕了十年之久的人工智能，百度已经彻底成为一家AI生态型企业。
犹记得在2019年5月举办的第二届数字中国建设峰会上，李彦宏在阐述百度AI的愿景时打了一个形象的比方：“互联网是前菜，它的特点是快；人工智能才是主菜，需要温火慢炖，但营养丰富。未来没有一家企业可以声称与人工智能无关，吃不到这道主菜，将失去一个时代。”
借着百度二次上市的契机，似乎有必要重新梳理下百度AI的十年历程，如何从不被外界注意的新事物，逐步蜕变为百度的第二增长引擎，并帮助百度提前锚定了人工智能时代的市场站位。
鉴于篇幅的原因，本文主要分为四个章节。
育种
2009年，神经网络专家Hinton和他的两个研究生将神经网络应用于语音的声学建模，与行业内流行了30年的标准工具一较高下，在小词汇量连续语音识别数据库TIMIT上，获得了语音识别竞赛胜利。
于是深度学习像是打开了闸门的洪水，迅速从语音识别、图像识别延伸到机器翻译、语义理解等领域，极短的时间里就成了学术圈的主流。彼时中国互联网还处于PC时代，流量红利犹在，太平洋对岸的热闹未能触动太多企业，人工智能的应用还只是停留在科幻电影里的虚幻场景。
百度可能是国内最先“觉醒”的互联网巨头，在2010年初率先成立了“自然语言处理部门”，尽管最初的目的是为了服务搜索中产生的智能化需求；接下来不断在语音、图片等技术上布局，并敲定了在知识图谱技术上长期投入的战略。
到了2012年的时候，百度的AI战略已经初步成型，陆续成立了深度学习研究院IDL、人工智能实验室。2014年百度开始涉足智能驾驶领域，先后推出了深度语音系统、百度大脑、度秘、Apollo 自动驾驶平台等技术体系，涉及自然语言处理、机器翻译、语音、视觉、机器学习、深度学习、知识图谱等核心技术。
也正是从2010年开始，百度的研发费用进入稳步增长期。研发投入在营收中的占比，从早期的不足10%跃升到 2020 年的 21.4%，十年间的累计研发费用高达 1023 亿元。甚至有好事者进行过这样一组对比：2010年进军人工智能后，百度的营收增长了14倍，研发费用的增长却超过25倍。
上千亿的研发资金似乎并未直接利好百度的營收，但带来了远比一时的利润更有价值的硬实力。
根据国家工业信息安全发展研究中心发布的《2020人工智能中国专利技术分析报告》，在人工智能专利申请量和授权量方面，百度以9364件专利申请和2682件专利授权位居第一，并在深度学习、智能语音、自动驾驶等领域占据首位。
仅在2020年期间，百度被国际AI顶会收录的论文达到260多篇，在CVPR、ECCV、NeurIPS、INTERSPEECH等全球顶级的人工智能学术会议或相关竞赛上，百度AI问鼎冠军近30次，斩获了100多个行业权威奖项。
沉甸甸的数字背后，百度就像是一位劳作在田间地头的“育种师”，亲手开辟了一块又一块的试验田。在外界沉迷于追逐风口疯狂扩张的时候，百度的速度看起来有些“落后”，但育种师清楚的知道这些种子的价值在哪里
散播
2016年，人工智能的浪潮终于走出学术圈。在某场著名的公关事件后，人工智能逐渐成为大家茶余饭后的谈资。或许很多人对人工智能的应用依旧陌生，但人工智能的进化速度彻底刷新了人们的传统认知。
原本痴迷于移动互联网船票的中国企业逐渐意识到，属于人工智能的时代已经不再遥远，倘若和新的技术浪潮失之交臂，结果可能是灾难性的。现实的残酷在于，根据第一财经等主流媒体的报道，中国AI人才的缺口可能有500万的规模，并将随着人工智能的产业化进程逐年增长。
百度开始有意调整自己的姿态，从默默深耕的“育种师”，思考怎么将前沿的人工智能技术散播出去，避免重复造轮子等问题。
2016年9月的百度世界大会上，集视觉、语音、自然语言处理、知识图谱、深度学习等技术于一体的百度大脑正式对外开放，并且每隔一段时间就会进行迭代，合作伙伴可以直接调用百度AI的核心能力。
同样是在2016年，百度主导的深度学习框架PaddlePaddle（飞桨）上线，涵盖了深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件，填补了中国开源深度学习框架的空白。
在云计算的战场上，百度率先提出了“ABC”战略，将人工智能（AI）、大数据（Big Data）和云计算（Cloud）融合在一起，将视觉、语音、语义理解等擅长的AI能力通过云计算服务带到了企业级市场。
即便是不被外界重视的人才培养方面，百度在2016年与西安交通大学联合开设了人工智能班，与中科院大学在人才培养、科学研究、数据开放、资源共享等方面达成合作，开启了产学研一体化的篇章。
数据再一次证明了百度的远见。
目前百度大脑已经对外开放270多项AI能力，日调用量超过1万亿次；百度飞桨凝聚了265万开发者、服务了10万家企业、创建了超过34万个模型；截止到2020年底，百度总计为社会培养了超过100万AI人才……
更加有说服力的是百度创新的业务孵化。2016年之前百度的业务主要集中在移动互联网的领域，目前已经形成了以AI为核心的生态布局。比如信息流已经是百度移动生态的核心组成，小度的月交互次数已经达到75亿次，Apollo旗下的Robotaxi和Robobus在国内多个城市接待的乘客数量已经超过21万。 回头来看，将AI的种子散播出去注定了百度作为AI生态型企业的定位，毕竟技术只有落地才能发挥其最大的价值。
生根
2018年，外界对人工智能的讨论进一步从技术范畴延伸到社会趋势。理查德·利普西在《经济转型：通用技术和长期经济增长》中提出了一个重要的观点，即社会经济的持续发展是靠通用技术的不断出现而持续推动的。
正如蒸汽机的出现开启了近代工业文明，内燃机和电磁叠加构筑了现代工业体系，基于电磁技术的半导体催生了计算机、智能手机，打开了互联网组成的信息文明……几乎每一项通用技术都对人類的生活方式产生了彻底的颠覆和改变，而人工智能恰恰是理查德·利普西总结的26种通用技术之一。
百度对人工智能的价值有着自己的思考，比如百度CTO王海峰不止一次在演讲中强调这样一个观点：人工智能技术已经有了标准化、自动化和模块化的特征，具备了进入工业大生产阶段的一些基本前提，将是第四次工业革命的核心驱动引擎。
除了对人工智能价值的布道，百度开始从两个维度推动人工智能技术走向生产的第一线，在落地应用的过程中生根发芽。
第一个维度是百度的组织架构改革。
大约从2017年开始，百度就开始整合人工智能体系，在2019年下半的一次架构调整后，王海峰开始统管AIG、ACG和TG三块业务，百度AI的打法也进一步清晰，云计算被定义为智能基础设施的底座，同时将人工智能和底层技术能力灌输到底座中，进而成为赋能各行各业的“动力工厂”。
到了2021年初，百度再次夯实了自身的人工智能战略，从“AI+云”的整合过渡到云智一体的新阶段。
第二个维度是业务层面的持续升级。
百度大脑6.0在核心技术和产业应用两个方面全新升级，进化为软硬一体的“AI大生产平台”，成为各行各业赋能的“AI新型基础设施”；百度飞桨确立了向下对接芯片，向上支撑各种应用的定位，主动担纲智能时代的操作系统；百度智能云推出了AI-Native云计算架构，云和AI有了深度的融合。
选择将云智一体作为进化方向，初衷可能并不复杂：只有降低了产业应用的门槛，技术的商业潜力才会逐步兑现。
如果对人工智能的产业落地有所关注的话，大概率会注意到这样几条新闻：百度联合浦发银行打造了业内首个“金融数字人”，AI化作客户经理提供专业贴心、千人千面的服务；百度联合国家电网推出的智能巡检机器人，每天代替人工巡视能源线路超过7万公里；百度灵医推出的CDSS系统，在济南章丘为150万居民提供服务……
中国并不缺少人工智能落地的土壤，百度孕育多年的技术种子，正在千行百业的场景中生根发芽。
开花
2020年，黑天鹅事件袭扰全球，怎么在特殊的经济周期中重振活力，成了摆在全球决策者面前的课题。在这一的背景下，“新基建”迅速成为全社会的共识，人工智能也迎来了自己的高光时刻。
先是在抗击疫情的战役中，人工智能发挥了举足轻重的作用。
基层社区工作人员不用挨门逐户排查，智能外呼平台拨打了数百万次的回访电话；在地铁站、火车站等大流量场所，智能测温巧妙规避了工作人员被传染的风险；在疫情高发的医院中，无人车承担了送餐、消毒的工作；百度免费开放的线性时间算法LinearFold，只需27秒就可以预测新型冠状病毒的全基因组二级结构……
将目光投向商业化方面，深耕十余年的百度AI迎来了花开时刻。
作为百度AI落地的重要承载者和输出者，百度智能云确立了“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，选择智慧城市、智慧金融、智慧医疗、智能制造、智慧能源等为重要赛道，并屡屡签下数亿级别的订单。
在贵阳，百度承接了贵阳经开区的工业互联网项目，将打造AI技术和工业互联网应用相融合的国家级AI工业互联网平台，形成全面的工业互联网生态体系，助力贵阳打造3个千亿级产业集群，形成新的经济增长点。
在济南，百度与济南市工信局签署了全面战略合作，百度智能云将在济南落地“一基地两平台三中心”，共同推进AI工业互联网和智能制造等多领域的合作落地，继而加速济南工业产业链智能化、数字化升级的进程……
有别于和某家企业签署的订单，百度智能云在贵阳、济南等地方的落地，对应的是当地大大小小的企业和差异化需求，既是对百度智能云技术实力的认可，也让外界看到了百度智能云在经济新旧动能转换中所扮演的积极角色。
正是在各种不确定性因素交织的2020年，百度智能云交出了一份出彩的成绩单：
在百度发布的第四季度财报中，百度智能云的营收同比增长67%，年化收入约为130亿元，成为百度非广告业务增长的重要动力；据市场调研机构IDC的报告显示，百度智能云已经连续三次在AI Cloud市场中排名第一；百度智能云AI Cloud的活跃客户数，在2020年同比增长高达65%……
曾经有人这样对比商业创新和技术创新的差异，前者的增长是连续性的，像溪流那样源源不断的流淌；后者的增长是螺旋式上升，像海浪一样一波接着一波。百度智能云的规模化落地无疑佐证了这样的观点，当人工智能从种子阶段走向开花，百度正处于新一轮螺旋上升的过程中。
结语
百度二次上市期间，坊间重估百度的声浪高涨，作为百度AI价值输出渠道的百度智能云，自然是被估值的标的之一。
中银国际、花旗、瑞信、瑞银、瑞穗、奥本海默等在内的20多家机构，对百度智能云给出了看好的表态，其中中银国际参考市场龙头企业的倍数适当下调，并综合SaaS企业的估值溢价因素，对百度智能云给出了450亿美元的估值。
对照百度当前在二级市场的市值，450亿美元的估值不可谓不乐观，可进一步思考百度AI在过去十年中的蜕变，以及人工智能在下一个十年中不可小觑的增长空间，450亿美元显然不应该是百度第二增长引擎的全部。
经过了长达十年的深耕细作，属于百度AI的时代已经启幕。