《经济转型：通用技术和长期经济增长》作者 Richard G. Lipsey 认为，社会经济的持续发展是靠通用目的技术的不断出现而持续推动的。
什么是通用目的技术？说白了，就是哪都可以用到这个技术。
毫无悬念，可以称得上是通用目的技术少之又少。在经济学家看来，人类发展史走到今天可以称得上的通用技术只有 26 种，AI 正是经济学家眼中第 26 个通用目的技术。
作为企业，能够率先掌握通用目的技术，往往就能够获得碾压式的竞争优势。也正如此，所有的科技巨头都发布了关于 AI 的战略，并不断的深入布局。
8 月 20 日，百度智能云智能计算峰会上，百度副总裁侯震宇提出各行各业应用进入 AI-native 阶段，这也是业内首次提出 AI-Native 理念。
百度不是在造 " 概念 "
" 百度不是一个只抛出理念的公司，我们并不是坐在那儿绞尽脑汁想总得讲点什么，AI-Native 的提出确实是一个水到渠成的过程。"
侯震宇接着对雷锋网解释道：" 百度内部一直都是以 AI-Native 理念来做产品的，并且优化了很多问题。我们发现百度很多客户也面临同样的问题，所以将 AI-Native 理念拿出来，与大家共同分享。"
作为国内人工智能领域的 " 头雁 "，在很多人看来，是百度选择 AI 这一风口，是要 " 抢回 " 因错失移动互联网风口所丢失的阵地。
事实上，作为一家搜索引擎公司，百度自创立起，就携带了 AI 的 " 基因 "。
搜索引擎天然就积累了大量的数据，对这些数据的处理，则需大数据分析技术、深度学习技术、神经网络技术、以及广告技术等与数据相关性极强的技术。百度最为著名的凤巢系统，就是基于这些复杂的数据处理技术，并依赖于复杂的云计算平台和庞大的集群分析。
据雷锋网了解，2012 年 10 月，李彦宏看到了基于深度学习技术对于搜索的改进，搜索排序的质量得到显著的提升。因此在 2013 年，百度建立了深度学习研究院，把 AI 作为切入未来的突破口。
" 百度是国内第一家大规模推广 AI 的公司，同时也是国内第一个真正规模使用 GPU 的公司。"
侯震宇接着对雷锋网说道：" 百度看见了 AI 能给很多客户效率带来特别大的提升，但同时百度也知道 AI 要真正的服务，需要解决端到端系统层面的问题，而并非只是单一的人工智能技术。"
我们可以发现，百度搜索产品早已不再局限于电脑和手机等设备上，而是以更多的形态出现在更多的场景中。与此同时，电脑和手机上的搜索产品也在不断发生变化，语音搜索、视觉搜索、视频化、Top1（首条结果满足）等新的产品形态的不断出现，搜索结果也开始出现千人千面。
" 也正是因为百度积累了很多经验和教训，使得我们才能最早想到 AI-Native 理念。"
AI-Native 是什么？
"AI-Native 是一个理念不是一个产品，在这个理念下百度做了一系列的产品，可以在 " 上云 " 的阶段就能提供符合其需求的 AI 原生的云计算服务。" 侯震宇说道。
如果无法理解，我们不妨参考一下云原生的定义。
云原生是一种构建和运行应用程序的方法，是一套技术体系和方法论。
云原生（CloudNative）是一个组合词，Cloud+Native。Cloud 表示应用程序位于云中，而不是传统的数据中心；Native 表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境，原生为云而设计，充分利用和发挥云平台的弹性 + 分布式优势。
AI 原生（AI-Native）同云原生（CloudNative）一样也是一个组合词。AI 表示应用开发时要考虑到 AI 所有的方面，不仅仅是某一个 AI 的能力、算法和平台；Native 则代表一种能力，更是一种意识，它提高了 AI 在企业智能化当中的优先级，AI 不只是工具，也应该是基础设施。
侯震宇表示，此前，互联网的信息服务面向单机的系统，之后以云计算为基础诞生云原生的理念，现在整个行业已经全面进入到了被 AI 所赋能，所提升，所加持的创新大趋势，整个行业的应用都会面向 AI-Native 来做。
侯震宇进一步对雷锋网解释道："AI-Native 是面向基础设施、基础架构的理念，它能够更好地让 AI 的能力服务企业自身的业务，而业务仍然是在云计算平台上。AI-Native 的核心是面向更好的 AI 赋能的大的基础设施，让 AI 开发的环境一体化，而不仅仅是某一个 AI 的能力、算法和平台。
从侯震宇与雷锋网的对话中不难发现，在 AI-Native 这一创新理念的提出的背后，是百度看到了整个行业对原生 AI 的需求。百度首推的 AI-Native，是一种 AI 思维的释放。
在此基础上，打造一体化云计算服务，实现云能力和 AI 能力深度融合。
而百度这一 AI 思维在 AI-Native 服务架构可见一斑。
据侯震宇介绍，百度智能云 AI-Native 架构由 "1 个云基础设施层 "、"2 个平台层 " 和顶层的 " 方法论 " 组成。
云基础设施层：包括了百度自主研发的百度昆仑 AI 芯片、百度鸿鹄 AI 芯片；AI 计算集群：CPU 与 GPU、AI 加速芯片的高速互联技术；以及百度拥有涵盖 10 多个地区的数据中心
工程平台：包括百度自主研发的产业级深度学习平台飞桨；数智智能平台；面向服务的架构和能力云原生平台、云边端一体平台，让整个开发过程简单、易用、高效
AI 应用开发平台：云基础设施层和工程平台的支持下，服务企业实现云能力和 AI 能力深度融合，最大化发挥出云计算性能，实现与视频、区块链、硬件等生态的链接，实现端到端的应用开发全流程。
在 AI-Native 架构顶层是智能化实践方法论：包括互联网架构、数据智能、模型工厂三大方法论。企业要进行数字化变革，想用 AI 来服务，首先就需要将原有的 IT 系统做一定的变化、升级。这个升级往往没那么容易，可能伴随着企业内组织、文化、经营理念的变革，这些都需要有比较成熟的方法论来支撑。
重构基础架构
强大的算力才能处理大规模的数据，应用更先进的算法。
百度清楚这一逻辑，因此百度智能云采用新一代云基础架构 " 太行 "，基于百度自主研发的硬件虚拟化技术，重构百度智能云的算力基础设施，同时拥有云服务器的资源弹性和物理机的高性能体验，以满足 AI 原生时代对海量算力的需求。
除此之外，百度还发布了基于 AI-Native 的框架下的六大智能计算新产品，覆盖数据中心、云服务器、网络、存储、数据库、智能移动边缘等领域。
自建的保定数据中心宣布开放，能够承载 36 万台 AI 服务器；云服务器新品新品性价比提升 20%；网络新产品全地域支持 IPv6，可以帮助客户降低带宽费用；全新存储产品性能提升 40 倍，单 GB 存储成本直降 80%；自研的云原生数据库 GaiaDB（盖亚）性能比原生 MySQL 最高可以提升 8 倍。
百度智能云还针对用户需求最高频的智能视频云平台、大数据平台、混合云 / 多云平台、区块链平台进行了升级：智能视频云 2.0 的智能分片提速 30 倍；大数据平台实现日志分析场景同等规模成本降低了 50%，查询性能提升 5 倍；混合云的弹性管理效率提升了 20 倍；百度区块链平台网络性能实现 8.7W TPS，网络终端节点数量达到了 14 万个……
一边提出创新理念，一边夯实智能计算的底层实力，百度做好了充分的准备。
" 封装 "AI 能力
" 对于百度而言，我们既是 AI 基础设施建设者，也是 AI 技术及应用创新引领者和推动者。以百度大脑、飞桨、智能云等为代表的 AI 平台，已经成为智能时代的重要基础设施。" 百度 CTO 王海峰此前公开表示道。
2019 年，国家工业信息安全发展研究中心发布的《人工智能中国专利技术分析报告》显示，中国人工智能专利申请量排名中，百度以 5712 件位列第一，包揽了深度学习技术、语音识别、自然语言处理、智能驾驶等多个人工智能核心领域第一。这也是百度连续两年蝉联第一。
数据显示，目前，百度大脑对外开放 250 多项领先 AI 能力，服务开发者数量超过 190 万，日均调用量突破 1 万亿次，语音、人脸、NLP、OCR 等调用量中国第一。
百度飞桨已经凝聚了 190 多万开发者，服务 8.4 万家企业，创造了 23.3 万模型，与谷歌、Facebook 名列中国深度学习平台市场前三。
在今年 1 月，百度 AI 体系进行组织架构升级，原 AIG（AI 技术平台体系）、TG（基础技术体系）、ACG（百度智能云事业群组）整体整合为 " 百度人工智能体系 "（AI Group、缩写为 AIG）。
此举被解读为百度在加码产业智能化，为的是推动 AI 技术在产业中得到更进一步的应用。
就在今年 5 月召开的 "ABC SUMMIT 2020 百度夏季云智峰会 " 上，百度宣布了 "以云计算为基础，以人工智能为抓手，聚焦重要赛道" 的全新战略及架构。
6 月 19 日，百度宣布在未来十年将继续加大在人工智能、芯片、云计算、数据中心等新基建领域的投入。预计到 2030 年，百度智能云服务器台数超过 500 万台，为中国智能经济发展提供强有力的算力底座支撑。未来五年，预计培养 AI 人才 500 万，为中国智能经济和智能社会的发展提供 AI 人才保障。
可见的是，在新基建浪潮下，百度凭借过去十余年对于 AI 基础基础技术钻研和布局，正将百度 AI 的技术和实践以模块化的形式 " 封装 " 起来，把 AI 积淀转化成平台能力，成为通用性 AI 能力下的平台化赋能过程，确定了 " 平台型 AI" 的定位。
简单来说，百度智能云正在不断降低人工智能的应用门槛，将云计算和 AI 能力进行深度融合，同时梳理、沉淀、输出百度的产业智能化实践经验，通过简单、易用、全面的一站式服务为新基建提速。
扩大生态圈
" 百度希望在行业应用进入到 AI Native 时代的时候，帮助产业内的客户打造端到端的体验。但打造端到端的体验则离不开合作伙伴的参与。" 侯震宇在峰会演讲的最后说道。
很显然，百度智能云很清晰地认识到，即使行业应用进入到 AI Native 时代，AI 为产业提供服务也不能局限于技术输出，还需要行业上下游合作伙伴的深度参与。也只有这样，百度智能云才能紧紧抓住新基建浪潮下属于自己的那份机遇。
也正是基于这个考虑，百度智能云发布了新生态合作伙伴计划，继续招募云计算解决方案合作伙伴。
其中百度智能云将携手 10 家战略级合作伙伴深化三个重点方向的合作，包括计算、存储、数据库的基础方向，云原生、大数据、视频云的创新方向，以及区块链等平台。同时百度智能云还将针对 50 家精英级合作伙伴，从产品方案到市场销售提供重度扶持。
总结
产业的变革，一定是思想先行。
在雷锋网看来，对于人工智能这一通用技术，其重要性已经不需要再进行强调。
在新基建的浪潮下，百度正在通过对行业趋势的精准洞察。升级新战略、新架构，并配套进行组织变革，完成了 " 平台型 AI" 的升级。
" 平台型 AI" 顺应了当下 AI 与云深度融合的趋势，将使百度已经 " 萃取 " 的、具有通用性及标准化、自动化和模块化工业大生产特征的 AI 技术，以及 AI 实践积累，与百度的云能力形成更好的化学反应。
来源：雷锋网
