云服务行业为什么离不开“云智一体”,智能视频给出了答案

专栏号作者 土妖 / 砍柴网 / 2021-09-16 09:02
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科技自媒体 / 土妖

近日,Canalys发布的中国云计算市场2021年第二季度报告显示,阿里云、华为云、腾讯云、百度智能云占据了中国云基础设施市场前四的位置,市场份额达到了80%。其中,经过对Canalys一二季度相应报告的严谨测算,可以推测出百度智能云Q2以67%左右的增速,不仅跑赢了整个云基础设施市场54%的增速,也高于四大巨头56%的整体增速。

无独有偶,更具成长空间的视频云市场,前不久全球权威咨询机构IDC发布的《中国视频云市场跟踪(2020下半年)》报告显示,2020下半年,百度智能云在智能云解决方案市场上排名前三,而在视频云整体市场上,也位居前四。同样的,环比2020年上半年,百度智能云2020下半年也以30%的环比增速,高于视频云市场整体26%的环比增速。

很明显,百度智能云的增速在不同的研究机构、不同的维度、不同的细分领域,都“跑赢了大盘”。一定程度上,这是现如今百度智能云“适合跑AI的云”和“懂场景的AI”,这两大标签已经逐步开始在产业界、工业界、学界等深入人心的结果。而百度智能云之所以能够成功打造这两大标签,笔者认为,最核心的就是百度智能云一直以来遵从的四个大字——云智一体。

云智一体的崛起,是产业行业企业场景和竞争的共同需要

必须强调的是,云智一体,并非是百度智能云为赋新词而来的一次造词运动。如果真正了解云智一体的内涵和外延的话,会发现其是产业、行业、企业、场景和竞争等多个维度的共同需求,也是这种共同需求催生下的必然结果。

先说产业的需求。

如果说传统的IT技术,让中国的各大产业基本实现了信息化;移动互联网让产业实现了远程化和移动化的话;那么随着云计算、大数据、5G、人工智能等的蓬勃发展,产业的数字化和智能化,则被推到了历史的潮头。

在数字化的基础上,借助人工智能技术,让原子世界的数据进一步比特化,并从海量的数据中找出规律化、结构化、模型化、自动化的生产和经营总结,从而降低成本、提升效率,这是小到一个企业,中到一个产业、大到国家社会的共同需求。

再说行业的需求。

实际上,云计算、云服务和AI技术、AI能力,在百度智能云提出云智一体之前,很长一段时间是相对独立的。但是整个行业经过实践检验后发现,在新的时代背景下,如果是有云无智,那就相当于有米,但是无巧妇;而有智无云,则是有巧妇,但是无米。更具体点说,如果单有“云”,只是传统的存储、计算、网络、安全等,是远远满足不了行业发展和产业需求的;而如果单独有“智”,单一的AI能力,一是没有云这样的平台和渠道输出给产业,二是也不能和产业进行深入的融合。

接着说企业的需求。

现如今市场对智能应用的需求正呈现出爆发式的增长,这也对企业的AI开发能力提出了更高标准的要求。这种高要求主要体现在两大方面,一是对模型精度和AI开发效率有着更高的要求;二是对更高高性能、更高性价比、更高利用率的AI算力资源也有着更多的需求。

面对消耗人力、资金、资源和能源都异常之高的AI开发,企业应该如何在成本和效率之间找到最佳的平衡点?

面对这一难题,让云去调动各种异构算力、存储等能力,再去匹配AI时代的算法需求是远远不够的。唯有类似百度智能云那样,从底层的基础硬件、存储、容器、开发平台,到上层的AI模型和应用等每个环节,都融入“云智一体”,才能从根本上满足企业基于实际业务场景需求、低成本高效率、全流程 AI 开发支持的这些迫切需求。

再接着说场景的需求。

一方面,如今云服务市场的各大厂商,都要面对智能客服、智能办公、工业质检、智能制造、智慧交通、智慧医疗、智慧金融等各个领域或者说各个场景的需求;另一方面,人类记事,从结绳开始,经历物件、刻画、图画、文字、图片、声音等之后,如今已经全面地进入到了视频时代。场景需求叠加视频时代,让云智一体的重要性更加不言而喻。

最后说竞争的需求。

在中国云服务市场中,百度智能云是最早把云服务往AI方面进行变迁的厂商,随后其他各大厂商的云智能、+AI、AI+啥的,实际上很大程度上都受到了百度智能云的影响。

为了从更高的维度把握行业竞争的走向,百度智能云也在不断的调整自身的战略,现如今百度智能云的战略已经升级为:以“云计算为基础”支撑企业数字化转型,以“人工智能为引擎”加速产业智能化升级,云智一体“赋能千行百业”,促进经济高质量发展。

百度智能云云智一体中的“云”,是“AI原生云”,不仅能够提供安全稳定、灵活弹性的基础云服务;还可以面向AI场景,充分发挥云原生的优势,打造简洁高效的应用开发框架。而云智一体中的“智”,则是百度将深耕十余年的 AI 技术,以及 AI 赋能产业的实践经验,沉淀为助力产业智能化升级的技术、平台及方法论,是以加速产业智能化升级为己任、懂场景的 AI。

相信,在产业、行业、场景和竞争的共同推动下,百度智能云最早实践的“云智一体”,极有可能会成为整个云服务行业的共同标配,以及后续演进的必经路径。

云智一体2.0:是云架构的升级,更是AI思想的变革

前不久,百度智能云发布了全新的架构2.0。相比于架构1.0,“云为底座,飞桨为核,生态为翼”的架构2.0,无论是在架构上,还是逻辑上,又或者是彼此的关联上,都更加的清晰明了。

具体来说,百度智能云云智一体架构2.0,分为了数字化底座、智能化引擎、全场景应用这三层架构。在数字化底座中,既有存储、计算、网络等“基础云”的部分,也有数据库、大数据、物联网、边缘计算、云原生等各种升级服务;在智能化引擎中,主要包含了飞桨、百度大脑、AI中台、知识中台等;而在全场景应用中,则完整地覆盖了智能客服、智能办公、工业质检、智能制造、智慧交通、智慧医疗、智慧金融等主流的应用场景。

实际上,云智一体2.0相比于其在架构层面的升级,笔者认为其架构升级背后所投射出来的AI思想的变革,更加值得被关注。这种思维、思想层面领先业界的变革,将来也会是百度智能云在激烈的市场竞争中,不断进击的重要推动力之一。具体来讲,这种变革性的AI思想,主要体现在四大方面:

第一,是连接的思想。

百度智能云云智一体架构2.0,表面上看似简单明了,实际上却充满了“连接”的TMT思想。它从下往上的连接脉络是这样子的:“云——基础服务——升级服务——AI平台——AI能力——生态资源——各大产业——多元场景——广大客户和用户”。这其中,最为关键的一环,是把云和AI,紧紧地连接和融合在一起了。

由此,才能达致百度智能云声称的,从业务环节智能化这个“点”;到业务流程智能化这个“线”;再到企业经营智能化这个“面”;最后到产业生态智能化这个“体”。从小到大、由浅入深,一体贯通。

第二,是归零的思想。

此前,百度CTO王海峰博士认为未来AI领域有两大走势,一是融合创新,二是降低门槛。王海峰博士表示,融合创新主要体现在“知识与深度学习融合创新、跨模态多技术融合创新、技术与场景融合创新、软硬一体融合创新”四个方面。很明显,上面说到的“连接思想”,无疑是融合创新的前提。

而降低门槛方面,当门槛降低到了极致之后,某种意义上其契合的就是“归零思想”,让门槛归于“0”。几天前,在2021中国国际服务贸易交易会成果发布活动上,百度智能云对外展示了 “飞桨企业版零门槛AI开发平台EasyDL”。据了解,基于百度大脑的核心基座飞桨这一深度学习开源平台的EasyDL开发平台,主要面向的是企业AI应用开发者,其最大的特点,是能够实现零算法基础定制高精度AI模型。

有了飞桨企业版零门槛AI开发平台EasyDL,开发者不需要学习人工智能理论,也不需要从头编写人工智能的算法代码,也能高效地进行技术和应用创新,在EasyDL提供的端到端全面自动化建模机制下,开发者最快15分钟即可获取定制AI服务。

现如今,百度EasyDL已拥有超过90万企业用户,在工业制造、安全生产、零售快消、智能硬件、文化教育、政府政务、交通物流、互联网等领域进行了广泛的落地。

第三,是极限思想。

众所周知,AI不仅是一类技术,一类基础能力,一项基础设施,更是比肩互联网、移动互联网的TMT行业的一大细分领域。在这样的背景下,要充分发挥AI的能量,驱动产业的数字化转型和智能化升级,光靠四大云服务巨头,以及其他一些云服务、AI领域的厂商,是远远不够的,这些力量都是“有限”的;重要的是要发挥广大中小企业、开发者蚂蚁雄兵的“无限”力量。这背后,就是“极限思想”。

第四,是场景的思想。

实际上,解构百度智能云最新的战略,无论是支撑企业数字化转型,还是加速产业智能化升级,又或者是促进经济高质量发展。不难看出,在战略设计上,百度智能云就是以“场景”为结果导向的。

这种在场景思想指导下,就势必会带来两大方面的利好:一方面,是在各种应用场景中,百度智能云可以进一步深入挖掘,开拓出更多的细分场景,解决产业痛点,以工业互联网为例,百度工业互联网已在50多个场景实现价值落地;另一方面,百度智能云的这种“接地气”,也不断得到各领域、各场景客户的认可,比如在工业互联网领域,百度智能云近期就中标了浙江桐乡1.79亿元产业项目;在基础云领域,百度智能云提供私有云解决方案和其他云应用,正助力中国最大的民营汽车集团吉利实现全场景“上云”; 在智能交通云服务领域,百度ACE智能交通签署千万订单的覆盖城市已经增加到了20多个……

以智能视频为例,云智一体为什么既是趋势也是未来

云智一体,现如今只是百度智能云看待云服务市场的底层逻辑,但是笔者认为,假以时日,其会成为整个云服务市场的共识。因为,云智一体不仅是云服务行业的趋势,更是云服务行业的未来。

对此判断,我们不妨以智能视频这一场景和应用为例,进行一番分析,由此,或许就可以管中窥豹了。

在智能视频中,主要可以分为消费类视频和产业类视频两大类。这其中,消费类视频就是我们日常观看的各种长视频、中视频、短视频等;而产业类视频,则是安全生产监控、道路交通监控、安全保障监控等诸如此类的视频。

智能视频领域,当下普遍面临着三大问题和痛点:一是视频内容的生产方面,无论是在数量上还是在质量上,都无法满足超高清时代的需求;二是传统的人工编辑效率低,无法跟上视频的生产和消费速度;三是难以根据视频内容提炼出结构化信息,由此也就无法做到精准的算法推荐。

面对智能视频这一场景下的应用痛点和困境,在云服务和AI领域,有的厂商只能解决“云”部分的问题,比如消费类视频中的视频分发基础设施CDN、实时音视频通讯、低延时直播等服务;或者是产业类视频中的大规模高安全存储、高并发分析算力、低延时远程调度指挥等。而有的厂商只能解决“智”部分的问题,比如消费类视频中的智能理解分析、智能视频生产、视频交互生成等;又或者是产业类视频中的端上智能检测、全场景感知、跨时空分析等等。

百度智能云发布的《“云智一体”技术与应用解析系列白皮书之全场景智能视频篇》认为,只有依托云的大规模算力,用 AI 技术带动内容生产与管播等环节的智能化升级,消费类视频才能实现内容质量与数量上质的飞跃。

从技术角度来看,数据密集型和人工智能密集型的工作场景已然大规模出现。但由于终端设备型号各异、数据采集规模异常巨大,故而要求设备接入、数据采集与解析等环节都需要更高的异构融合性、算力高并发性以及自动化等能力,这对端边云的承载和大规模算力都提出了严峻挑战。而视频数据要实现自动化解析、智能化建模与应用,也需要强大的算力和传输能力做支撑。最终,这些双向需求推动了端、边、云、智的充分融合,端边云逐渐一体化、云智逐渐一体化。

需要注意的是,虽然视频领域有了更多的新技术,但企业却面临着如何低成本、高效率的利用这些技术去实现业务创新的问题。因为,视频技术的种类非常多、复杂程度高,企业盲目创新会造成研发成本和资源投入的高企,普通企业从时间、成本、资源等方面都无法承受。

那么,如何消除架在企业视频创新需求与资源成本投入间的鸿沟呢?百度智能云给出了答案:智能视频云 3.0——云智一体的、端到端的、全场景的智能视频平台级解决方案。1.0 时代解决的是视频传输问题,2.0 时代更多的提供针对单一场景的功能化组件。而 3.0 时代是视频技术与能力的全面升级,百度智能云希望用深入到传统与新兴视频领域的、云智一体的、一站式平台方案,推动企业视频应用的可持续创新。

必须强调的是,百度智能云在智能视频领域的优异表现,只是对百度智能云云智一体的一次管中窥豹。相信,随着产业界、工业界、学术界对百度智能云的“云智一体”有着更加深入的认识,云智一体的理念创新和技术创新优势,将会在更多的产业落地和应用场景中,得到验证。原因就在于,虽然千行百业各不相同,但是它们的底层逻辑却是一样的。

写在最后

“钢铁侠”马斯克非常推崇先哲亚里士多德提出的 “First principle thinking”。马斯克认为,“我们运用第一性原理,而不是类比思维去思考问题,是非常重要的。”因为类比思维只能产生细小的迭代发展,而第一性原理的思考方式,是用物理学的角度看待世界,也就是一层层拨开事物表象,最终看到事物内核里的本质,从而产生巨大的变革。

如果把第一性原理,投射到当下的云服务行业的话,那么答案很简单,就是四个字而已——云智一体。

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