这是百度继去年以来，AI商业化进程加速，市值得到重估后的又一个标志性事件，也被内部定义为清零后的“第二次出发”和“回家”。

百度最近屡屡成为关注焦点。也正因此，这段时间，网上总有人翻来覆去的讨论，百度到底有没有明天？到底有没有今天？在我看来，这个问题的答案，应该是百度因为在今天做了明天的事，所以正在把明天变成今天。

百度为什么能做到这样？李彦宏的看法是：“我们选择了技术战略，就必须抵御住短期机会的诱惑，能坚定面对长周期投入的挑战。长期价值和短期利益之间的选择，最考验一家公司的战略定力。百度有定力，有耐心。因为我们深知，最前沿的技术浪潮是等不来的，你必须提前10年、20年去布局。”

所以，绝大多数人的理解也没有错，AI的板凳“一坐十年冷”之后，由于不可逆的时代大势，新基建成为顶层设计，智能经济成为新动能，使得百度蓄积已久的AI生态在魔幻的2020年突然加快了落地速度、商业前景可期，所以市场开始重新评估百度的潜力。

可能由于过于技术化，对于大多数人来说并不知道，也无法知道过去的近十年里，百度在AI上究竟做了什么。

这十年里发生了什么，可以一言以蔽之，就是百度在信息技术领域最艰难的无人区里，走出了一条属于自己的路。而这背后是4万多人对技术的坚持，也是公司领军者对战略的坚定。

这条路的风险是外人难以理解，也难以想象的。AI绝不是一条坦途，就当百度正因为AI的加速落地而开始展现一个新生态的廓影之时，全球人工智能领域最知名、也是最早进行AI商业化落地的IBM Waston项目已经被新任的CEO宣布出售，人类最早也是最宏伟的AI+医疗计划正在迎来历史性的失败。有尖锐的评论称，与其说是Watson是在试图基于大量的医学研究等信息给出相应的方案，倒不如说这套系统根本不会创造新的知识，所谓AI也仅仅停留在最基本的水平上。

解读IBM为什么失败并不是本文的范围，但在几乎同一时期开始构建的百度AI体系的成功，和这个新的AI生态成功背后的故事和意义，则值得深思。

上篇：在今天做了明天的事

01

一个新的上行通道

很长一段时间里，人们对百度的印象是，这家公司有辉煌的昨天，以及足够有吸引力的明天，但似乎没有今天。

人们有这种印象并不奇怪，因为百度在移动互联网时代曾经走过弯路，使其的确在一段时间里，处于搜索移动业务重建、创新业务尚未进入成熟期的局面，这也就是为什么人们说百度没有“今天”的原因。

但是，如果说百度这家公司依然值得尊重的话，那么最令人尊重的，是它业务无论处在什么状况下，仍然坚持以极高的研发投入比在打造一个未来型业务生态，这些业务可能当下是看不到钱的。

一切在魔幻般的2020年出现了改变，在这一年的年终财报发布后，很多百度人惊讶的发现，李彦宏发出了一封完全不一样的内部信。

在此前很长一段时间里面，百度一直按照“麦肯锡三层面理论”来描述核心业务框架，其中，“值得捍卫和发展的核心业务”是现金牛业务移动生态、“有可能在近期带来收益”的业务指向AI的一些落地速度较快的业务，如智能云、智能交通，而“创造有生命力的候选业务”则指向智能驾驶、智能助手等。

变化的引子埋藏在2020年的Q3。如果单从财务数据上来说，这仅仅是百度的营收从拐点期出现一定程度上升的一个不那么起眼的季度。

但是，李彦宏却在财报信里写了一句非常含蓄的话，他说：“这是今年最好的一季增长，同时我也有信心，这是百度进入持续增长周期的开始”。

当时，99%的人不知道这句话所指为何。但是，随后几个月里，百度的股价开始出现大幅度的上升，印证了这句话的预见性。

一个新的上行通道正在开启。

02

活在明天，其实是一种巨大的承受

在今天的泥沼中艰难前行的人们，或许以为活在明天是一种巨大的幸福，但只有经历过的人才知道这是一种巨大的承担。

2006年李彦宏在浙江大学的一次招聘演讲，招来了一位长着娃娃脸的女生，这个叫吴甜的女生，后来担任了百度集团副总裁，并入选2020《财富》全球40位40岁以下商界精英榜。

2006年，刚进入百度的她，负责开发百度知道的问题推荐系统1.0版本，因为是学人工智能出身，她大胆地用了一部分人工智能算法，采取数据标记的方式让提问的人和最有可能提供答案的人增加了彼此间的耦合概率。

这可能是百度开始AI探索的时间线之一，而从2006年起，到2009年百度技术创新大会上提出“框计算”，则证明了百度的确是中国头部科技公司里最早对AI有认知的企业，这可以算是百度的AI“萌芽阶段”。

而结束萌芽阶段的，是王海峰的到来。

王海峰当时已经是很有国际影响力的NLP（自然语言处理）研究者，后来成为NLP领域最重要的国际学术组织ACL五十多年历史上首位华人主席。

在王海峰到来以前，百度在AI方面的研发工作一直是以配合具体业务需求的形态存在，而王海峰加盟后很重要的一个title就是“基础技术首席科学家”，这个头衔说明了，搞了多年的应用技术后，百度要成体系的进行基础技术的根源性创新了，从这里算起，2010年可能是百度的AI元年。

但不得不说的是，由于2010年正是PC互联网向移动互联网切换的关键年份，百度在此后的几年中，一直处于 “商业模式试错”阶段。百度意识到，随着APP时代的到来，百度作为互联网“一切的入口”的时期终究会过去，百度需要新的主干业务，需要新的生态“巨杉”作为枝干。

此后的若干年，百度东奔西突，试水过方方面面和百度核心基因或远或近的业务。匆匆几年下来，培养了爱奇艺、去哪儿等优质的业务枝干，但主航道补给的问题一直没有得到根本解决。

并不是百度真的没有意识到“今天”的重要性，而是百度必须在移动互联网下半场“补课”“夯实”，百度从而走入了历史上一段痛苦的时期。

但有一件事，起到了决定性的作用，那就是2013年成立了百度深度学习研究院，这是百度AI研发正式进入组织化、正规化的关键年份。可以说，这个影响深远的决策才是今天百度强势反弹的真正意义上的筑基之作。

李彦宏亲自担任院长，并说了一番话：“深度学习这一波起来之后，我觉得是完全不一样的东西，它需要在理论上、算法上，在很多方面有长远的布局和突破，所以从那个时候开始，我们大规模地投入去吸引人才，去推进算法，才决定做研究院。”

他还说：“（当院长）原因不是因为我多么的懂深度学习，而是这样能够招来更多的懂得深度学习的专家和科学家。”

此后，百度就在深度学习研究院的基础上成立了百度研究院，深度学习研究院则改为深度学习实验室；2014年4月，百度成立了大数据实验室（BDL），同年5月又成立硅谷人工智能实验室（SVAIL），这些机构和2015年起不断扩容的百度美国研究中心一道，成为百度在海外延揽人才的重要组成部分。

但这段时期，还远远没有结束。

03

东奔西走

百度在AI上花了多少钱，大致是算得出来的。

李彦宏在2017年的一次演讲中提出：“过去两年，我们在研发上的投入就高达两百亿。在中国五百强企业当中，我们论收入肯定不是排在第一的，但是论研发占收入的比例，那绝对是第一的。而这个研发的投入，应该说绝大多数都已经投入到人工智能上了”。

如果从2015年-2017的3年投入300亿，而此后的从2018年到2019年，投入研发占比分别是14%和16%，到了2020年，研发投入则从预估的16%暴涨到21.4%。那么按照年收入1000亿来粗估，过去10年，百度的研发支出就超过了1000亿元。

这种投入比，让人“细思极恐”。

在一个方向上坚持十年并投入1000多亿，这不是神话，它就发生在百度身上。1000多亿可能不是中国科技公司里研发投入最多的，但如果按比例，则毫无疑问是顶级的。这让很多对百度的技术信仰持怀疑论的人彻底闭嘴，也让人们看到了什么叫以技术为信仰、什么叫技术的长期主义。可以说，百度如果把这1000亿投向别的方向，也许也可能有很高的回报，也可能市值比现在还高，但付出的代价可能是有了“今天”，但没有了“明天”。

为了把明天变成今天，为了加速智能经济落地的到来，李彦宏进入了东奔西走的状态。

21世纪的第二个十年，他先后写了13份有关人工智能的提案，从2015年首次提出“建议设立‘中国大脑’计划到2020年提出“关于构建人工智能新型基础设施，勾画智能经济发展蓝图”。

他8次出入人民大会堂参加政协会议，在最高平台上为AI呼吁，年复一年，日复一日。

曾经对写作颇有兴趣但搁笔20年的他，再次亲自带头撰写《智能革命》一书。这本书既是一本“深科普”读物，也是对全球AI发展的独家观察，也是中国对于AI发展的未来思考。而后，李彦宏又出版了《智能经济》，以30万字的篇幅剖析人工智能、新基建与智能经济的关系，展现了百度的人工智能战略和布局。

全球的科学界对于AI也从疏离到关注，从关注到聚焦。世界级的权威媒体多次评选全球AI的领军企业，百度始终名列前茅。2019年《哈佛商业评论》的评选中，将谷歌、苹果、微软和百度定为全球AI四强。

但客观的说，这些荣誉、这些社会活动、奔走呼吁，并不能当下生效。而百度的难正是在于，AI研发需要的资金和资源是天量的，而真正能带来希望的AI业务，却离商业变现始终还有“一天”的距离。

时间已经到了2020年。

下篇：明天已经要变成今天了

01

新牌局

2020年是一个非常特殊的年份，新冠疫情推倒了第一块多米诺骨牌，逆全球化、单边主义随之而动；内循环提出，中国经济发展方式寻找新动能的需求愈发迫切；新基建提出，让百度的企业方向与顶层设计“对表”；AI应用的突然爆发，加速推动了百度走过从转型加速到转型跨越之间的过渡。

如果把昨天、今天和明天的百度走势比作一个U型，那么百度刚刚渡过从左到右中间最低的这一截，开始进入直线爬升阶段。在这个过程中，百度培养了一批能打胜仗的领军人物，他们带领团队打赢了一场又一场战役，也为百度建设了一支又一支作风过硬的人才梯队。

很多曾经辉煌的企业风光不再，往往是由于过于执著于既往成功路线的肌肉记忆，而没有为自己储备未来。而对于百度来说，长期在“今天”去追寻云遮雾掩的“明天”带来的最重要的结果是，它以从容的姿态，能够坐在下一场竞争的牌桌上。

这张牌桌上，其实只有一局，那就是打好基于科技创新的竞争牌。它的本质是践行五中全会所强调的——创新是我国现代化建设全局中的核心，只有创新，科技才能自立自强。

过去20年里，中国互联网的创新主要是商业模式的创新，几乎所有的行业细分领域“都被重做了一遍”，我们的互联网人口已经达到10亿、智能手机渗透率几乎升无可升；但另一方面，我们的基础研发还有很多不足，大量的核心技术受制于人，过去一年表现的则尤为明显。

所以，在这个历史的转折点上，选择“科技自立自强”是一种时代的大风向，而百度坚定走技术创新路线，则是大风向下的具体选择，是“好风凭借力，送我上青云”的时机把握。

更重要的是，百度储备的不仅仅是AI技术，而是一整个AI生态。

02

AI生态型公司需要“超强”

“AI生态型公司”是一句很简单的诠释，但要搞清楚其所指，并不容易。

生态型企业其主要的特征是把所有的资源集中在一个平台上，以提高效率。平台和其它的市场主体之间的关系是交易关系，呈放射状结构。百度可以说的上是，一家平台级、生态型的公司。

平台型企业是一个市场，生态型企业是一个有自我维持、能够永续运行的系统。

在生态型企业的构建中，主平台和其它主体、其它环节的关系，从交易型链接变成了价值链链接。其中，生态型企业作为主体，主要的功能在于把握好产业价值链的各个环节，将价值链的起点和终点连接起来，实现整条产业价值链的互连互通。

百度要想成为AI生态型企业并不容易，它需要百度的AI技术底座始终具有领先优势，能够处在价值链的上游，对整个生态具有强大的掌控能力，进而能有效的推动实现价值链各个环节之间的协调，促进叠加效益的产生。

更重要的是，生态型企业的“大脑”是企业本身，但“四肢”可以是内部团队，也可能是外部合作伙伴，“大脑”要有效的调动分工合作，要能给生态伙伴足够的利益保障，使得生态伙伴的注意力始终集中在创造价值和创新上。

而生态型企业的好处则在于，拥有强大的动态平衡能力，拥有集群效应，能快速适应环境的变化，应对外来的挑战。

如果了解了生态型企业的定义，再来反观百度的AI布局，则会发现，其架构先天就参考了生态模型，可以说，一开始这套体系就是为了未来实现生态化而实现的。

百度的核心生态价值的“发动机”或者说“超强大脑”，主要是指其AI技术底座，也就是我们所知道的百度大脑和飞桨平台。

百度的挑战或者说开创性价值在于，由于AI本身仍处于探索阶段，所以世界范围内，我们很难说哪家公司已经成就了“AI生态型公司”，也就是说，AI生态型企业并没有一个可以参照的现成范本，百度完全是靠自己的摸索，一点点的打造了这个生态系统的廓影。

其中，关键性的第一步，是内部的AI资源全面整合。

在全面整合之前，百度内部至少有两支力量在做AI，一个是百度研究院，这是一支人数较少、但AI大师很多的精英团队，解决基础性、前瞻性的问题；另一个是各大业务群，他们的努力是让百度的AI能力能够及时响应实际业务，在实践中寻找可能的应用价值点和商业落地点。

事实证明，2017年以后，王海峰作为百度第一个兼有百度研究体系和百度业务体系两重经历的技术高管，成功的扮演了百度的AI体系整合者的角色，他在没有先例的情况下，把两支不同导向的团队整合成为了百度AI的研发和赋能中枢。

从百度大脑的能力来说，百度大脑AI开放平台已开放270多项核心AI技术能力，凝聚超过265万开发者；百度的AI技术通过百度智能云输出给产业，加速产业创新和发展；同时，《2020人工智能中国专利技术分析报告》显示，在人工智能专利申请量和授权量方面，百度分别以9364件专利申请和2682件专利授权处于第一位。

拥有如此强劲的“大脑”，其中一个重要因素，就是深度学习平台飞桨，它很好的体现了百度AI的生态属性。

如果说百度大脑是百度所有AI能力的统称，那飞桨就是让这个大脑不断学习、不断完善的神经系统。AI之所以被翻译做“人工智能”，体现为这种智能的后天习得性，而深度学习是新一代人工智能的核心基础技术。

再通俗一点，飞桨就是把百度的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集成在一起，同时根据本土化特点将开源框架与应用层面做了更好的结合，让企业和开发者都可以利用飞桨提供的平台和工具，部署自己的深度学习模型；而这种模型一旦产生，又可以为后来者复用，二次甚至多次开发，从而实现自我进化。

可以说，百度飞桨的开源，是百度从平台型公司走向生态型公司的第二步，也是关键一步。为什么美国、中国、欧洲被视为全球前三的可能产生AI根源性创新的原发地？一个很大的标志就是，它们都建构了完全自主的深度学习框架。

在AI无人区里，深度学习框架最早仅仅是科研人员因为研发需求而编写的系统。但百度敏锐地发现，深度学习框架是像芯片、操作系统、数据库一样的战略资源。因此，百度从底层开始研发飞桨。

说得略微夸张一点，就是百度飞桨其实为中国的AI研发人员提供了一个超级生态聚落，使得他们在得到各种有利的支持的情况下，可以集中精力用于开发各种AI算法和能力。

03

千行百业，超强躯干

如果说百度大脑和飞桨平台是AI生态的核心，那么，如何让这些日益增长的“智慧”广泛的被使用，百度的智能云平台就起到了躯干和四肢的作用。简单说，百度在AI算力、算法、开放平台、开发者生态等方面建立的领先优势，必须产生效益，必须有一个无远弗届的赋能体系，而百度能找到的最好方式，就是云。

某种意义上来说，百度的云业务已经和传统狭义概念上的云计算有了很多的差异化，它体现为百度智能云“云智一体”的差异化竞争力。2020年第四季度，百度智能云业务实现同比增长67%，年化收入约130亿元，标志着百度的非在线广告收入占比不断提升，这就是李彦宏所说的新的上行周期中的“主推力”。百度在智能云上的出色表现，是华尔街投行重估百度AI业务的价值的一个最直接的参考因素。

智能云和百度的AI业务的生态化优势是什么呢？笔者认为，至少有两大优势，第一个是“集群优势”，第二个是“叠加效应”。

首先是集群优势，如果说云计算的优势是弹性、简易性和便利性，那么利用“云”作为传输渠道的“云智一体”，极大地降低了千行百业使用百度AI能力的门槛，从而使得百度的AI能够有千万“化身”，在千行百业中加速落地。

金融、能源、工业互联网、智能交通等都是百度智能云重点耕耘的领域，我们可以看到许多有趣的案例。

传统企业转型的棘手问题，是AI人才的短缺，是缺少打通AI与产业融合的路径。百度智能云的策略是将自身的技术功力和工业采购、生产、质量、经营等业务场景匹配，向企业直接提供已经整合好的智能质检、安全巡检、工艺优化、智能排产等智能化应用，进一步降低了制造业向智能制造转型的硬性门槛。

以智能质检为例，百度智能云与合作伙伴联合打造的“表面缺陷视觉检测设备”，可以替代人眼对复杂表面缺陷进行检测，一秒内可以完成零部件6个面30多种缺陷的准确识别，单台设备的检测能力可以达到10名工人的效率。目前，百度在工业互联网领域已经积累了100多家客户，打磨了10多个行业解决方案，与30多家合作伙伴触达了50多个垂直场景。

又比如在智能交通领域，广州黄埔区与百度Apollo打造的、全球首个服务多元出行的自动驾驶MaaS平台已经落地，普通市民可以通过百度App和百度地图呼叫、获得自动驾驶交通服务；不久前，百度自动驾驶平台Apollo联合中标1亿元成都5G智慧城智能驾驶项目，将在成都建设智能驾驶区。

生活在非洲大草原上的角马，就是一种典型的集群动物，在每年的干旱季节，角马都会有一场规模浩大的迁徙，去寻找新的生活环境。而在迁徙的过程中，它们可能会遇到各种天敌的捕杀，同时也通过一次次地捕杀不断提升物种应对危机的能力。

同样，当百度AI随着智能云在无数行业落地生根的时候，就形成了AI生态集群，它不但提供了AI落地的各种范本，更提升了百度AI的整体竞争力，在面对各种各样的挑战时，集群化可以最大效益的对抗竞争压力，同时不断的自我提升进化。

而百度AI生态化的另一重意义，则是“叠加效应”。

李彦宏认为，“推动人类社会发展的核心，是能量和信息，这是第一性原理，也是我们最底层的思考和判断。”

他在2020年曾经提出过AI产业的八项关键技术，分别是自动驾驶、数字城市运营、机器翻译、生物计算、深度学习框架、知识管理、AI芯片和个人智能助手，现在看来，8大关键技术中大部分已经进入实际落地阶段。

按照“新基建”的完整定义，“新基建”包含信息、融合、创新三类基础设施，而“八项关键技术”正好跨越了这三大概念，因此，就像彼得·戴曼迪斯的《未来呼啸而来》所说的那样：当某些独立加速发展的技术与其他独立加速发展的技术融合时，奇迹就产生了。

比如百度正在测试的无人驾驶汽车，它是自动驾驶、深度学习、电池技术、视觉智能、高精度地图融合的产物，正是前所未有的技术融合和叠加才推动了这样的技术进步。

小度科技的独立融资也可以看做是百度AI生态扩展“叠加效应”的尝试，从早期的单一智能助手起步，这一平台现在已经成为百度发展软硬件融合的AIoT新格局的试验场，技术的融合叠加正“呼啸而来”。

结尾：

动笔写这篇文章的时候，百度正在官宣二次上市，很多底层思维，首次和外界交流，因此，有必要在结尾处多说几句，这已经不仅仅是在讨论百度AI为什么能成功，而是百度为什么能够再次出发走入上行通道。

第一个感受，技术的长期主义，不仅于苦熬，也不是“等”和“要”。

百度是一家以技术为旗帜的企业，重视技术、技术的长期主义，都是百度经常表达的，在这次股东信也有提及“在百度最初的10年，我们专注于搜索引擎技术的投入，让我们得以服务10亿互联网用户，并演化出语音、图像、知识图谱、自然语言处理等人工智能技术；最近10年，我们在深度学习、对话式人工智能操作系统、自动驾驶、AI芯片等前沿领域投资，让我们成为一个拥有强大的互联网用户基础的AI生态型公司。”李彦宏也坦言，这个过程是艰难的。

所以，我们可以看到，百度的AI是一条条小路汇成的，有的是来自于解决搜索引擎技术提升中，种下的对自然语言处理、图像识别、语音识别等的火种；有的是在建立百度研究院等时积累的底蕴，以及对这些体系的整合；百度10年间对于研发的投入有1000亿以上，但这笔钱也并不是砸向一个项目，有些今天非常有影响力的项目，比如阿波罗、小度科技在起步的时候只有几个人，完全是用创业方式在做，一步步跑出来的。

也就是说，技术的长期主义不等于仅仅是和时间对赌，也不是苦熬风口的到来。它应该是技术信仰与道路灵活的结合，它不仅仅是愿景和使命，还必须和很高的执行力结合在一起。

第二个感受，一个能做出伟大成绩的公司，一定是有文化皈依的。

百度的股东信里的整个第二部分都在谈“文化的百度”，这是一个很有趣的现象，说明了百度对文化的高度重视。

一位亚马逊的高管回顾了和贝佐斯开会时候的场景——某位参会者提及沃尔玛最近采取的某些提升市场份额的具体措施，贝佐斯听到这一言论是，蹭地一下站起来，打断了会议，并重申亚马逊的企业信念是客户导向而非竞争对手导向。贝佐斯从来不会放过任何一个机会强化他的核心理念，这是亚马逊所有文化的根基。

这一幕让我想起了百度，在过去的几年里，由于对使命愿景驱动的重视，对于文化竞争力的渴求，百度的文化从“简单可依赖”这个宏旨出发，细化成了一个整体的框架和无数穿透对齐的点，在今天的百度，如果没有文化上的熏陶和对齐，是做不了事的，文化也使百度的整体效率超过了任何一个单独的组成部分，或者说它使AI生态组织比任何一个单一组织单元更具价值。

第三个感受，未来的百度的方向在哪里，我认为应该是开放的生态。

仅从集度汽车公司的例子就不难看出，百度不仅仅是希望造出更好的车，也是为了让更多的车企去使用阿波罗的技术，这是很开放的一个胸襟和格局。而这恰好是一个切口，从这个切口里，我们可以窥见一个事实，就是随着百度进入AI生态企业的建设阶段，百度的底层逻辑正在发生变化。

AI生态型企业，其实又可以分为“小生态”和“大生态”。百度已经打造好的主要是“小生态”，也就是企业的业务组织形态，围绕AI的特性实现了内部的生态化，也在和外部的生态建立有效的链接；但真正的“大生态”，是目光放在外部，放在整个中国的经济社会、国计民生、万家灯火上，只有像前文我们分析的那样，百度的AI技术和千行百业的需求、和无数的开发者和应用者，都基于价值传递而实现了生态链接，百度的技术才能真正成为新基建的水电煤，才能永续运行和不断创造新的价值。

某种意义上来说，百度是想让所有有AI需求的企业、组织、个人，能够透过任何方式来使用百度的技术，不论这种技术是不是跑在百度自营的业务之上，都不重要，或不那么重要。

它的终极目标是，在中国、在世界，有越来越多的场景因为百度的AI而发生新的变化和耦合，越来越多的行业会因为技术赋能而得到重生；越来越多的生命奇迹因为使用了AI能力而出现……而百度会渐渐的隐入幕后，或站在看不见的山巅。

李彦宏在股东信中坦承道：“过去的21年中，每当百度徘徊在十字路口，我都会问自己，什么能够让你真正制胜未来？我认为就是两方面：一是你信仰什么，What do you really believe in；一是你有多大的决心，your determination。从过去到现在，我们的信仰没有变，我们相信技术可以改变世界。我们也有决心，有耐心。我们熬得过万丈孤独，藏得下星辰大海。”

这可能才是一个技术性企业最终极的理想。

注：文/当下君，文章来源：36氪，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力网立场。