被降级or地位凸显，技术研究院不同命运背后的企业技术底色_风闻

文 | 曾响铃

来源 | 科技向令说（xiangling0815）

智能化越是深化发展，承担最底层技术创新责任的企业内部AI研究院或类似的部门，就越能表达出一个企业的AI底色。

例如，不久前，阿里AI实验室被传出关闭，引发业内广泛关注，随后阿里方面予以否认，称只是组织架构调整，它“并入”了阿里云智能，可见阿里可能调整了其AI战略定位。

这些过去深埋在企业内部、较少出现在聚光灯下的AI研究院们，其身世浮沉、在企业组织架构中的位置，很大程度反映了企业对待AI的价值取向。显然，阿里对AI的定位，开始更加侧重快速、直接的商业价值落地。

如果是偏重于技术的长期价值，则企业可能长期保持AI研究院或类似部门的组织独立性，这方面，地位不断凸显的百度研究院则较为典型。

从AI研究院的种种价值表现切入，或许给了我们更好地理解巨头企业AI发展战略的一个可行视角。

技术研究院们的不同命运，早已注定？

纵观当下企业内部的技术研究院所处的“位置”，主要包括三种：

业务板块各自配套：不同的业务条线各自配备技术研发部门，这方面以腾讯为代表，例如微信就有自己的AI部门；

核心板块的组成部分：技术研究院承担企业全局的底层技术研发任务，但不是独立的机构，这方面以组织变革后的阿里为代表，AI实验室地位降低成为云计算业务板块的附属；

独立的底层机构：技术研究院作为企业技术发展和创新的统一底层驱动力量来源，地位独立且享有整体化的架构和体系，这方面以百度研究院为代表。

不同的“位置”，BAT各占一份，而这种不同根本上来源于企业对技术深耕的价值选择。

美国曾经有一个“施乐研究中心”，先后研发出AIto（第一台个人计算机）、Xerox Ethernet（以太网前身）、图形界面、鼠标，客户端/服务器架构，通信协议……对互联网的发展有着深远的影响，但因为缺乏外部资源支撑等原因最终破产，这说明，底层技术的创新向来是一件引重致远的事，负载沉重而到达远方。

从这个角度看AI底层技术的研发和突破，它伴随的是长时间的静默，需要对技术的预判，在高瞻远瞩下能够隐忍短时间内看不到回报的现实，进行长期的成本和资源投入，而这就是“技术信仰”的体现，它的强烈程度不同，会决定AI研究院们的“命运”不同。

2013年初，百度董事长兼CEO李彦宏决定成立了世界第一个深度学习研究院IDL，这成为百度研究院的前身，目前，百度在这上边已经持续投入了8年，其背后，还有百度在AI方面长达11年的投入。

在NLP、CV等领域，百度都在成为国内AI的开拓者和领军者，源源不断输出前沿技术创新，既服务企业内外部发展，也在行业层面成为AI领军者。

与施乐研究中心相比较，百度研究院是幸运的，它拥有百度在技术信仰下的不计短期回报的持续输血，因而可以长期持续地研究那些前瞻性、方向性、引领未来的技术，面向星辰大海。

不过，需要强调的是，把AI研究院摆在什么位置，取决的是企业对技术与商业化关系的导向选择，它没有根本上的对错之分。在整体并入阿里云智能后，阿里AI实验室就声称已经孵化了全息店铺、天巡机器人等产品，直接挂钩商业应用，这对阿里来说，也未尝不是最好的选择。

引重致远，独立技术研究院三大维度掘进AI

仅从希望AI技术实现更多创新突破的朴素视角看，企业内部独立的AI研究院应当是AI更好地实现引重致远的载体。

以百度研究院为案例，这种载体价值，体现在三个方面。

1、技术研究本身，可以构建立体化的研究体系

坚定的支持、持续的投入，让AI研究院可以在AI技术方面形成体系化而非碎片化的研究体现，实现全面的技术创新突破。

根据2020年11月国家工业信息安全发展研究中心、工信部电子知识产权中心发布的《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件专利授权处于第一位，这也是百度连续三年在该报告中总申请量蝉联第一。

此外，百度还在CVPR，ACL，ECCV等顶级学术会议上发表了260多篇论文，在30多个竞赛中名列前茅。

如果在底层技术层面再进行由深到浅的划分，百度研究院在技术方面的探索，大致包括实现整体闭环的三个层面。

首先，是非常前沿的技术探索方面，2020年，百度发布了国内首个云原生量子计算平台量易伏Quantum Leaf，同时量子脉冲计算服务量脉Quanlse、量子机器学习工具集量桨Paddle Quantum也获得全面升级，开启了属于中国的量子时代。2020年4月，Analytics Insight公布了2020全球十大量子计算公司名单，其中包括埃森哲、亚马逊、谷歌等巨头企业，中国两家公司上榜，百度是其中之一。

然后，还有AI基础技术研究方面，百度研究院在多模态（即让机器像人类一样具备理解和思考的能力，这需要融合语言、语音、视觉等多模态的信息，而非单一认知能力）方面有较大突破，多模态模型ERNIE-ViL登顶视觉常识推理权威榜单VCR；以及对话智能方面，发布超大规模开放域对话生成网络PLATO-2，端到端问答方面提出RocketQA等等。

在应用型技术方面，百度则将AI技术广泛与现实需要相结合，出产大量快速部署的新技术应用。典型的如针对疫情，其开源的线性时间算法Linearfold，提供了世界上现有最快的病毒RNA二级结构分析能力；服务于流动人口密集场所的AI测温，在两个月检测2700万人次；智能外呼系统帮助基层社区群防群控支持随访500万次，等等。总体而言，在智能语音、机器视觉、NLP、知识图谱、深度学习等多个领域，百度的AI都在出产大量技术应用。

2、产业应用协同，可以形成从技术传导至业务的统合体系

独立而自成体系的AI研究院，很容易与企业整体多种业务产生协同，形成全局化的AI应用落地。

在百度研究院不断“出产”技术成果的基础上，百度构建了百度大脑、百度智能云的“云智一体”，对外深度赋能产业智能化。

百度AI技术经过多年的积累，通过百度智能云以清晰化的路径走向全场景产业落地，也获得更广泛的认可。

在金融产业，AI加持下，百度智能云已经服务了近200家金融客户，其中包括国有6大银行、9大股份制银行、21家保险机构，涉及营销、风控等十几个金融场景。其中，百度合成虚拟形象技术实现了可量产的真人形象虚拟人，与浦发银行共同打造了业内首个“金融数字人”此外，百度的未来银行解决方案还率先落地百信银行，打造未来银行体验店。

目前，百度智能云智能制造解决方案已经覆盖14大行业，100多家客户和30个合作伙伴，触达50多类垂直场景，在3C、汽车、钢铁、能源等行业已规模落地。2020年年底，百度与贵阳市政府正式签署战略合作协议，将承接贵阳经开区工业互联网项目建设，助力贵阳打造3个千亿级产业集群。

在能源领域，百度智慧能源已覆盖电网、发电、新能源、清洁能源、石油、化工等场景。基于能源AI中台，国家电网山东电力公司快速搭建起属于自己的AI中台，AI快速落地在各个业务场景，例如输电通道可视化平台，帮助实现户外各种复杂场景下的安全巡检。

此外，还有智慧医疗服务300+家医院和1500+家基层医疗机构等多产业落地成果，等等。

可以说，从百度研究院到百度大脑到百度智能云，AI技术创新不断被挖掘，然后以流畅的通路最终走向了产业应用，推动各行各业智能化升级加速。

3、行业探索引导，不仅推动百度突围也引导行业前路

经过持续一年的总体上扬，到目前为止，百度股价已经突破800亿美元，这其中，对AI技术发展和落地应用的信心是重要驱动力量。

多年的“隐忍”让百度正在迎来以技术为能力核心的商业价值爆发，百度在产业智能化、自动驾驶等方面的生态不断丰富，口碑持续向好，而对向来看重市场领导力量的资本而言，百度在行业层面的“领头羊”地位更加重要，这种认可最终又回到百度研究院对整个AI发展所起到的作用上。

百度研究院不仅在推动百度技术深耕和价值突围，还代表AI不断突破，引导前路，承担对应的行业领导者责任，一些时候，它所探索的技术成果，不仅是百度的突破，也是整个AI领域的突破。

这种地位，从权威趋势预测也可见一斑，每年，百度研究院的趋势预测都颇受行业关注，对2020年科技趋势的预测所提到的技术、产业方向都在一一应验，1月13日百度研究院又发布了2021年十大科技趋势预测，包括数字人、交通产业、AI芯片等内容，试图为行业树立清晰的技术路标，挖掘和洞察新的机遇，科技领域的头部平台地位进一步彰显。

回过头来看，在一系列“动荡”后，企业AI研究院中能够承担起这种职责的，可能也只有百度研究院了。

从企业价值到国家价值，技术研究院成为联动的触点

前段时间，因为在社区买菜这件事上闹哄哄的争抢，从官方到民间都对互联网企业们大量资本投入盯住团购、买菜等业务有些想法，业界形成了一种共识，科技公司更应该关注星辰大海。

前沿技术的探索和发展，即可以是一家公司的发展基础，在宏观层面，又何尝不是整个国家的“立身发展之本”、发展基石。

换句话说，一个国家的技术竞争力是宏观的概念，它最终落实到的可能还是科研机构、企业们的各种自有的技术上，例如华为的5G，百度的AI等等，而最终，这种落实，到达的是企业内部的技术研发部门身上。

AI研究院作为企业AI能力的底层来源，同样是国家AI竞争力的来源之一。多年来一直秉持技术信仰，和对未来技术发展的信念，百度开始收获企业价值，同时也成为中国技术力量的代表，勇于到国际上去竞争。

2020年底，百度飞桨对外发布了开源框架V2.0RC版，提供“编程一致、动静统一”的全新开发体验，新框架下，深度概率编程、量子机器学习等前沿学术研究将获得更好的支持。飞桨还推出业内首个通用异构参数服务器架构，可以大幅提升训练效率，节约成本，开源算法库也实现全面升级，官方算法数量从140+扩展至200+，而飞桨的硬件生态伙伴则达到了20家，适配或者正在适配的芯片/IP型号达到29种。有权威科技媒体通过分析GitHub上的开源项目数据集GitHubArchive得出2020年度全球深度学习框架排名榜单，百度飞桨已经超越谷歌TensorFlow，紧随Facebook PyTorch之后：

在芯片领域，2020年百度发布了自研的AI芯片百度昆仑2，采用7nm先进工艺，较2018年的百度昆仑1提升3倍，且与飞桨实现了软硬件一体的深度适配，2021年上半年即将量产。

此外，还有百度首款针对远场语音交互研发的百度鸿鹄芯片落地应用，其在小度智能音箱2红外版上的应用，使得语音唤醒率更高、识别错误率大幅度降低、功耗相比传统芯片下降90%。

这些，都直接代表了中国AI技术能力的竞争优势和潜力。

总而言之，从硬件芯片，到软件算法，到技术与业务框架体系，到产业应用落地，从百度研究院起始，百度AI在2021年开启的关口，已经完成了完备的体系化构建和业务路径打通，既具备AI深度创新能力，也能让AI快速走向产业应用，惠及千行百业，推动宏观产业升级和社会进步。

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【完】

曾响铃

1钛媒体、品途、人人都是产品经理等多家创投、科技网站年度十大作者；

2虎啸奖评委；

3作家：【移动互联网+ 新常态下的商业机会】等畅销书作者；

4《中国经营报》《商界》《商界评论》《销售与市场》等近十家报刊、杂志特约评论员；

5钛媒体、36kr、虎嗅、界面、澎湃新闻等近80家专栏作者；

6“脑艺人”（脑力手艺人）概念提出者，现演变为“自媒体”，成为一个行业；

7腾讯全媒派荣誉导师、多家科技智能公司传播顾问。