【老王科技|谁能撑起百度的「钱袋子」？】( 三 ) 百度不断丰富其AI商业化落地标准：要有

“那时候只能说，这事我们0.1元干了。 ”李硕强调，人工智能领域还是要坚守底线，底线就是人工智能给客户带来价值，而不是产品没有价值，拿0.1元去强调它的价值。
即便竞争激烈，李硕相信百度在金融行业更具优势。越来越多的公司向C端用户提供金融产品，尤其阿里与腾讯的移动支付让金融机构很焦虑，百度在支付领域不和金融机构抢生意，坚持技术赋能合作，一些股份制银行、城商行很欢迎，合作持续深入。
在更多行业，似乎很难看出巨头AI能力的差别，他们都标榜具备从芯片、算法、算力到数据等多方面的AI能力。阿里有达摩院，腾讯有AILab、优图、WeChatAI等三大人工智能实验室。
百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜向「蓝洞商业」坦言，现在基础AI的算法门槛已经大幅降低，基于深度学习框架和或者平台把自己的一些算法构建出来变得容易很多。百度AI核心竞争力与壁垒主要表现在核心技术积累、持续应用打磨、多技术融合创新等方面。
在多技术融合创新方面，比如百度“数字人”可以播新闻、当客服、报天气，这背后是综合的AI技术方案，包括语音识别、语音合成、视觉理解与合成、自然语言处理等技术，生成的面部表情需自然，同时唇形跟语言要匹配，包括手势、动作等要协调，配合合适的语言内容。

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李彦宏在2019百度AI开发者大会上与数字人“小浦”互动
百度大脑已经成为软硬一体的AI大生产平台，包含算力和数据平台、AI基础底座深度学习平台、通用AI能力，面向场景的定制训练平台，便于终端使用的部署与集成平台，加上AI安全的保驾护航，打通了AI产业化的全部流程。
“百度大脑2010年就初具雏形，百度AI具备系统性的技术优势。 ”吴甜补充道。
百度深度学习平台飞桨（PaddlePaddle）亦值得关注。 2013年，百度开始研发飞桨，三年后面向开发者开源， 2018年升级为开源深度学习平台。
深度学习框架是智能时代的操作系统。在全球范围内，更有影响力的深度学习框架是谷歌的TensorFlow与Facebook的PyTorch 。
吴甜解释，深度学习框架的定位是底层基础软件，就像OS ，可以将之理解为智能时代的操作系统。深度学习框架和平台向下连接硬件，向上承接应用，帮助开发者便捷、快速训练出适用的AI模型，最终用在各个AI业务场景当中。更重要的是，围绕深度学习框架会形成共生共赢的AI生态，对比当年实力强大的Wintel联盟，就可想象其价值。
在吴甜看来， TensorFlow和PyTorch面向开源生态的建设时间更早，在开发者尤其研究者当中有更大影响力。飞桨多年积累下来，已形成一些特色与领先技术优势，会持续建设开发者生态，致力于更好地支持产业发展。
不能只学皮毛
百度智能云新业务架构下的AI中台与知识中台正在加速百度AI商业化落地。
王海峰认为，产业正在进行智能化升级，企业需要AI实现智能化，同时AI必须与企业应用场景深度结合，才能更好满足企业需求。但现阶段大多数企业缺乏AI基础能力和支撑AI开发及应用的平台。
百度AI中台的核心能力包括AI能力引擎和AI开发平台，可以帮助企业建设AI开发和应用的自主能力，集约化管理企业AI能力和资源，统筹规划企业智能化升级版图。
国网山东省电力公司基于百度的BML机器学习平台构建自己的AI中台，实现快速业务应用。比如通过借助AI中台搭建的输电通道可视化平台，实现户外各种复杂场景下的安全巡检。在运行场景中，应用AI人脸识别，实现进厅识别、刷脸办电等功能。
百度知识中台基于百度多年积累的知识图谱、自然语言处理、多模态语义理解、智能搜索等AI核心技术，是一个全周期、智能化的企业知识赋能平台。