百度 AI 商业化表面的风光与背后的艰难

seo爱好者 2017-11-19

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「AI 商业化」不应该成为一家 AI 公司的口头禅与宣传口号,而是应该用「执行力」来代替。

撰文 | 宇多田

当李彦宏在今年百度世界大会上调侃「在商场闲逛有人问他啥时候能坐上无人车」时,某种程度上说明,百度的 AI 宣传策略有了不错的成效。

很显然,陆奇上任后,无人车概念的推广与阿波罗计划的实施,让百度在公众眼中的形象有了一定的改观;但是,如果谈及商业化,特别是未来汽车产业价值链上的「卖车修车共享车」,财务上的回报,想都不要想。

百度 AI 商业化表面的风光与背后的艰难

上个月末第三季度财报发布后,面对分析师与投资者对百度 AI 商业化能力的质问,陆奇在财报电话会议上说过这样一段话:

「我们正处于(努力让 AI 转化为实际业务能力)的第二或者第三阶段,前面还有老长一段路。」

而百度首席财务官余正钧则这样告诉投资者:「不要期望百度的阿波罗无人车与语音开放平台 DuerOS 能在短时间内有收益。」

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在财报发布后,百度股价下跌 15%

不过,对于所有「想看百度究竟会走向何方」的「观众」来说,关注的重点不应该在这里。

毫无疑问,未来百度还是要继续「硬着头皮」向华尔街解释这场短期看不到回报的「冒险」;但另一方面,则是百度内部正在进行的一场悄然衍变:

所有 AI 部门的「工程派」化,内部的相互打通,以及数据优先的「云端技术有偿开放」。

AI 技术的产品化

这次百度世界大会,给我们留下最深刻印象的,并不是论坛中各种「我很强,我很开放」的「王婆卖瓜」,而是外面百度为数不多的技术业务展台上,各部门运营及产品经理们对于自家产品的「卖力推销」。

这就是我们所说的「工程派」化。

让百度的「技术能力输出」,逐渐以产品形式来展现;而技术部门则更加务实,逐渐走到了客户面前,了解需求,借此来强化从「云端提供服务」的盈利能力。

而最明显的,就是 AI 技术平台体系(AIG)下「开门迎客」的各个技术部门。

众所周知,在百度研究院院长林元庆离职,研究院被 VP 王海峰接任后,研究院与 AI 事业体系发生了重大变化。

此前隶属于 IDL(深度学习研究院)的视觉技术部、人脸技术部以及增强现实技术部都被分拆出来,成为单独的部门,做着不同的付费方案。

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AIG 现有架构体系

在世界大会的计算机视觉解决方案展位上,视觉技术部的一位产品经理表示,被分拆出来后,他们的业务重心转向产品的落地与技术应用。

往上,是跟一些固件厂商合作拿组件;往下,是把视觉技术跟硬件模块「打包」成一个解决方案卖给终端硬件客户:

「我们现在主要做 Slam(导航定位)、避障以及物体识别的硬件模组与解决方案,客户大多是一些机器人和玩具公司,譬如扫地机器人,会移动的小火车,只要是定位方面的,都可以做。」他的态度很热情,

「我们有自己的优势,一方面是软硬件都开源,另一方面是方案成本都不会很高。」他指了指产品册上的第一种硬件模组方案,

「双目(立体惯性相机),再加上这些固件,一套大约是在 400 块左右。」

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我们发现,在接待客户时,如果被提及友商,他们会迅速表示,自己也可以做出同样的东西,而且方案可能会更便宜。他告诉机器之能,有时候客户一听到价格,可能就会想了解得更多一些:

「市面上做这个的不少,但是沾了上次 7 月份开发者大会的光,联系我们的客户突然猛增,有点忙不过来;还有一些语音技术公司想跟我们一起合作,因为按照硬件厂商要求的复杂程度,一起做可能优势更大。」

但是当我们提及「部门与 IDL 的关系」时,他显得有点不自然:

「以前都是一个部门的,但现在分拆出来就平行了,他们现在可能还是做 Research 方面比较多,但分出来的都开始做产品了。」

「那么人脸技术部现在有什么具体的应用和产品呢?」我们问。

「智慧机场的项目他们有参与,人脸闸机之类的,具体的我也不是很清楚,之前也有大力宣传过。」他挠挠头。

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以上只是百度「技术产品化」的一个小案例。在我们的观察中,展台各个 AI 技术部门都有一份类目不短的「技术产品与方案」清单。

「AR 技术部门是去年 6 月成立的,但基本都在内测吧,今年 7 月才开放的能力,」一位增强现实技术部门的运营人员显然不太愿意提及这个部门的「成长史」,不过她承认,部门在知名度和宣传方面的确有点弱。

「其实我们已经做了很多应用模板,不过大多数是针对内部;除了 1 月份成立 AR 实验室,还有『AR 复现老北京城门』这个活动外界知道比较多,其他时候可能宣传效果并不太好,所以世界大会其实对我们自己来说蛮难得的。」

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「现在我们也接了不少 AR 广告的 Case,譬如奔驰和欧莱雅的案子。」她给了我一份商务宣传册,

「你如果只用 SDK(软件开发工具包),可以只去开放平台调 SDK,也可以让我们给你对接内容供应商,或者也用我们的内容分发。我们的方案都是有价格梯度的,打包的服务也不一样,看你的需求。」

在我们停留在 AR 展台的半个多小时里,参观者虽然还是以看热闹的居多,但也有客户详细询问了他们的营销方案。一位运营小哥在忙不迭地递名片,还拉来了同事给感兴趣的人到旁边细聊他们的收费模式。

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「怎么说呢,都想让 AI 商业化,但是恰恰赚钱的过程里,技术水平高低其实只占很小一部分。甚至为了用户体验,我们还不能去赚钱,」一位百度输入法的产品经理在聊到「给输入法植入广告」时,吐了个槽,

「当然,我们部门可能比较特殊,战略意义更大,之前向李彦宏汇报时也被夸了。但是我们部门老板说,产品和技术可能都被做出花儿来了,但是没人信,没人知道,有什么用呢?你看各个技术部门,想借世界大会这股东风,都卯足了劲儿。」他叹了口气,

「百度太大了,一个大公司,每年重推的项目肯定有限,市场部门能顾及到的也有限,譬如你经常能听到无人车与 DuerOS。所以也要靠我们自己,还有跟其他部门一起合作,提高曝光度。」

内部的打通与赋能

「你好,我是 AI 技术开放平台的,你是…IDL 那边的?」

「不是,我是知识图谱那边的。」

「啊,记得你们在平台上就放了两个能力,还挺少的,有不少客户反映。」

「是,目前只开放了部分能力,正好有其他人还在跟你们那边谈,之后还会陆续上。」

这是知识图谱展位上,两位不同 AI 技术部门的员工因为一个共同的客户而产生的交集。

对于百度 AI 技术部门来说,内部技术能力的打通,一方面是为「对外能力输出」做好「演习」,另一方面,也是一种「互相提携」。

「每个部门不干重复的事情。你看 DuerOS 整个后端,接的都是我们的。我们会打包自然语言处理的能力,最后一起对接 DuerOS;还有主论坛发布的那个音箱,讲的那些知识问答,都是我们的。」知识图谱展位上,一位产品经理抖了抖宣传册,「手机百度的知识图谱,也是用的我们的技术。」

「能给提供的技术,我们肯定先在内部都用上了。怎么说呢,内部不用就直接拿来给外部用?其实这样你对外宣传和推广的时候,也好说,好宣传。」他强调。

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AR 技术部门也是如此。他们的技术被率先应用在了手机百度的这个 app 产品中。展台上,如果参观者想试用一下 AR 功能,都需要先下载新版手百 APP,然后点击搜索栏中的「相机」按钮,选择「AR」这个选项。

「手百是我们一个关键的推广入口吧,因为你很难让尽可能多的人直接免费体验到我们的产品,我们对接的很流畅,因为彼此需要。」一位 AR 技术部的工作人员告诉我。

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实际上,从手机百度的生存状态来看,也不容乐观。

根据第三季度的财报显示,百度的在线活跃营销客户总量下滑了 7%,至 48.6 万人次。

而原因就在于,除去腾讯与搜狗成功分割了百度的搜索广告份额,彭博社曾在百度第二季度财报发布后分析,无论国内外,市场收入都在源源不断地从搜索流入社交媒体。

因此,这次世界大会被主推的手机百度 app,就拿智能推荐、语音输入以及 AR 为卖点,希望借助新的角度来招揽用户。

「语音识别、推荐算法与大数据分析方面,都是 AI 部门支持的,」手机百度展台的一位工作人员告诉我,「我们这次更新用了很长时间来对接技术。」

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对于大多数公司来说,内部的合作与打通其实很正常。但是一位在展台「考察」百度产品的广告商评价道,技术其实就像是给其他业务「打通任督二脉」的一个新功夫,「让百度 AI 商业化的规划比老叨叨无人车和什么平台清晰多了」。

他认为,对于盈利依然要靠广告与流量的百度来说,选择加速 AI 商业化的方式,与其先去完全开辟一个新的领域,不如从内部梳理入手,先利用技术把自己的传统业务做好。

「Google 卖广告,卖流量,宣传的都是『靠深度学习进行精准营销』。所有人都知道,这是 AI 商业化见效最快的方式。」

有偿的技术输出,数据最宝贵

「对,我们这边提供技术是有偿的,有两种方式」,在知识图谱展台上,产品经理在跟一位有意向为食品及药材做知识图谱的客户谈合作:

「第一种,资源交换。我们提供技术和系统能力,你们的数据,跟我们同步。当然,露出的品牌肯定是你们的。这种方式我们是比较欢迎的,因为我们希望更多权威数据被用户看到。」

「第二种,就是收费了,我们不倾向于收太多费,因为我们也在打磨和验证这套东西,相当于客户跟我们一起搞,象征性地收点儿。之前有些合作,那些合作方还说『你不收费,我们还不放心』,很多厂商都有这么个想法。」

但很明显,这位客户对于「共享数据」非常犹豫,因为他透露这些数据较为私密,而且隶属于机关,不太可能进行置换:

「我们还是希望以收费的方式进行合作,因为不止会用到知识图谱这一块,数据标记,还有图像识别,再怎么接起来,都有一拨人给我们做。」

「你请了外包公司?」产品经理的问题得到确认后,立即表示:

「我们可以拉个群一起聊一下,或者是你先跟我们聊一下,因为外包公司做的事情,我们其他部门也能做,看看我们的是不是就能把问题全解决了。大家可以一起聊一下,反正都是收费,我们肯定会收点费,但是你请外包公司也要花钱。」

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在跟客户留了联系方式后,产品经理很无奈地告诉我,基本上,机构的客户都会对「数据共享」这一块很警惕。

「数据比钱难拿多了。我们接大公司好几千万的单子时,就能感觉出来,但是不比政府机构。」但他表示肯定会接受客户在这方面的要求,「一般我们给政府一些部门做 case,基本人都是要过去的,在他们那里做,用的都是私有云,数据不可能给我们。这些合作一般都是上级部门签下的比较严格的合同。」

在他接待的几个潜在客户的问询过程中,无一例外,除了会考虑结果呈现出来的准确率,他们都会关心数据安全方面的问题。

「除了我们部门,像大数据分析部门,甚至是无人车那一块,其实我们都倾向于置换数据,但并不是什么数据都要。」他强调,所有部门希望拿到优质数据的终极目标都是一致的——让终端的用户体验更好:

「譬如刚才他们有的药材数据,我们如果拿到,是希望能通过搜索引擎呈现给用户,让用户搜索结果更精准。」

百度 AI 商业化表面的风光与背后的艰难

基本上,在带着对百度商业化有无数疑问走进百度世界大会后,我们有了这样一个认知,在听到台上「AI 商业化」与「找垂直场景」成为任何一家 AI 公司的口头禅与宣传口号时,我们也要下去看看,他们有着怎样的「执行力」。

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