这场“云 AI”的牌局，巨头如何“各自坐定”

云计算的ai风向已经越来越明显。
不久前，美国调研机构idc发布的《idc marketscape：2019中国ai云服务市场厂商评估》报告，认为“ai应用迁移、重构到云平台，或直接使用云上的ai服务是大势所趋”。
在这个报告之前，下半年包括idc、forrester、frost&sullivan等权威机构出具的云计算报告，都在着重谈云与ai的融合，例如idc 8月的报告针对ai基础开发，forrester 11月的报告则针对计算机视觉。
显然，云 ai已经成为行业默认的规则，搭载ai已经成为云计算未来的标配。
值得注意的是，在这场云 ai牌局正式开始时，一向比较低调的金山云“高调出现”，idc上述最新报告中，金山云与azure、aws位于同一象限，成为中国ai云服务的主要玩家：
从行业角度看，专注企业级市场和服务的金山云能够在云 ai趋势中冒头成为领导力量，与云 ai融合方式的多样化有直接的关系。
“云 ai”同质化的表像下，是全然不同的“ ”路径
金山云早在2017年6月正式推出了金山云kap(kingsoft ai propeller)人工智能云，并且在2018年1月, 金山云深度学习平台kdl就被idc评为首个实现商用的人工智能云paas平台，这在行业内算比较早把云与ai放到一起设计云计算产品的。
“技术立身”的百度，客观地说，是最早提出ai的, 包括从提出云计算2.0(不仅是硬件的云化，更应该搭载各种应用和服务，包括ai)，到abc一体化，再到直接的“云 ai”概念。不过它的“云 ai”的融合方式是“从下至上”，即依托百度过去的技术基底打造体系化、基础化、全面化的ai技术，然后在此基础上支撑云服务提供更好的产业智能解决方案，是先有强大的ai技术，再将其中可能有价值的部分用于云服务的“ ”方式， ai基础能力强悍，体系化成熟。
另一个在ai上下力气的就是巨头阿里云了，不过企其ai的发展则有些“从内到外”的色彩。它的多数对外技术服务都首先在庞大的自有业务基础上进行实践，然后再对外输出成为独立的业务 ，例如阿里的ai图像识别技术首先在拍立淘上进行了广泛的运用。这两年随着技术和应用的成熟，阿里开始高调将ai与云计算结合对外提供服务。
对比来看，金山云的云 ai融合，可认为是从商用落地出发的“从上至下”—以云服务为主体，在其框架下提供一系列支持具体问题解决的ai能力。 从实际案例来看，虽然金山云服务的客户却不乏超级产品，抖音快手两大视频巨头的产品皆搭载于金山云之上，ai场景应用最多的视频云，也一向是金山云的优势业务。
在长期服务这些超级视频产品的过程中，金山云基于ai算法的持续研究，逐渐开发出了针对画质提升、成本优化、内容审核等方面的ai应用，例如增强画质的“集智高清”解决方案即是通过自研算法，整合ai、编码、图像处理等多种技术而来，基于深度神经网络能够对视频画面内容进行感知，针对性增强画质、提升视觉效果并适配高分辨率屏幕，同时帮助这些视频产品节省20%—40%视频传输带宽(来源：金山云官方数据)。
这类ai应用一出生即偏重具体的商业落地，是面向应用场景的技术实体，推动已有云服务质量的提升，让已然存在的客户获得更好的服务体验，解决痛点问题。
金山云“商用落地”下的云 ai融合进程：云为主体，先云后ai？
看完不同的玩法方向，再来看具体的做法。
2019年9月，李彦宏宣布百度组织架构的一次不大不小的调整，“百度智能云与cto体系高效融合”，百度智能云总经理尹世明携acg团队向集团首席技术官王海峰汇报。
在一般的巨头级企业，ai与云计算都是分属不同的垂直部门负责, 例如百度的acg负责“百度智能云”，aig负责百度大脑，在阿里，阿里云与达摩院也是分开各有一摊。
李彦宏的做法，是在强化百度一直以来打出的“云 ai”旗帜，通过汇报关系完成组织结构层面的高效整合。
但是，金山云似乎没有这种现象，侧重商用落地意味着云服务仍然是主体，ai是云服务发展的一种需要，是云框架下的一种应用，也不会存在组织沟通和业务整合的成本。
具体而言，金山云“商用落地”下的云 ai融合进程体现出三个特质，它们能从行业对比的角度更好地解释为什么金山云ai会被专业报告背书。
1、ai在实操中被定位于“客户粘性和附加值的重要手段和工具”
在金山云众多ai服务中，“金睛”无疑是其招牌项目，提供跨行业、多场景的ai解决方案。从金山云官方公布的内容看，金山云“金睛”目前支持视频、音频、文本、图片多种格式下，涵盖色情、暴恐、涉政、广告过滤、ocr识别等多个维度的内容审核服务。
例如在图像审核方面，“金睛”支持80 低俗和场景、200 暴恐类标签识别、1200 敏感人物等六大违规场景的精准识别，即发即审。
在内容监管形势越来越严峻时，金山云的这项ai服务对那些它正在服务的视频客户来说，提供了云上数据与服务之外重要的运营及精细化管理价值，同时帮助客户规避了大量政策风险。
从上至下，以商用落地为侧重，意味着金山云的ai服务是与主体云服务相配套的增强“客户粘性和附加值”的重要手段和工具，它的加入，不是来唱主角，也不是来成为战略导向，而是让金山云本身赢得更多市场认可。
现在，“金睛”在主流直播、短视频、ott平台领域中，已经广泛渗透至行业头部客户，无疑强化了金山云本身的行业价值和市场认可。
2、ai的进化模式是“随军前行”，而不是“重金突围”
客观地说，虽然侧重商用落地，但金山云也建立了一套完备的底层ai能力体系，例如iaas层面推出了面向ai领域的高端gpu云服务器——v100，paas层面的深度学习平台kdl曾被idc评为国内最早商用落地的平台，saas层面包括了上述“金睛”等明显产品。
但是，“从上至下”意味着金山云的ai其实并非百度大脑、达摩院那样持续砸重金而来，它更多是随着云服务的进化需求逐步演化，云走到哪，需求来到哪，逐步向下形成了一整套ai体系。
所以，与其说金山云的云与ai融合突然显现，不如说是金山云自身的发展和产业的需求已经到了这个地步，其ai能力只是紧紧跟上了而已。
可以预见的是，随着产业对ai需求的日益旺盛，金山云的ai将更频繁地出现在行业报告和大众视野中，现在只是开始。
3、ai的产业渗透是先让b端接受云服务，再接受ai
产业智能化的重要组成部分是智慧工业，这也是各云计算平台都在啃的硬骨头。
金山云也不例外，金山云工业云平台提供包含智能装备、机器视觉、智能系统、工业系统安全、企业软件等在内的多项业务能力，例如基于ai的产品外观瑕疵检测方案，可在不影响原有生产模式的基础上，利用ai对产品进行自动化甄别，提高出厂产品的合格率。
实测中，以冲压件质量智能检测为例，金山云工业云平台可使得生产过程中的试制次数减少20%，业务成本减少15%以上。
很容易在其他云计算平台也发现类型的项目，但值得注意的是，同样是这类解决方案，在ai向产业渗透的过程中，让市场接受云与ai的顺位是不同的，例如对百度而言，由于ai是战略重中之重，ai能力的凸显很重要，教育市场是其云 ai自带的任务，不说让客户先接受ai再接受云，至少ai的地位与云是对等的。
而对金山云而言，由于偏重商用落地，它的工业智能化渗透，一定是先让客户充分信任云，再在云的基础上接受提升服务体验的ai。
云 ai，让市场先接受ai还是先接受云计算，金山云属于后者。
云 ai姿势各异，但产业的发展终将“只看结果不看过程”
无论通过何种路径，最终云、ai齐齐发展起来后，差异化肯定会被抹平，百度、阿里也会有庞大的ai商用落地，金山云也会构建自己完备、深度ai技术体系。
殊途同归，不同的“ ”路径在长期看，产业互联网浪潮下最终的判断标准还是云 ai在多大程度上满足了众多产业变革，尤其是智能化变革的需求。
无论如何，一边是云与ai的融合，另一边，对产业需求的把控与追随仍然是云计算永恒的课题。
所以，很直接地看到，在优势的视频云之外，金山云还在积极拓展其他领域并将之与ai相结合。
例如，在智慧医疗领域，金山云在其智慧医疗健康云体系架构上，推出了基于ai的智能辅助诊断技术，帮助医生完成包括语音病历录入、安全用药指导、基本辅助诊断等工作，提高医疗效率。
此外，大数据、云计算、物联网是产业互联网三大基石，它们共同考验云 ai的横向连接能力——不管什么样的融合方式。这其中催生出云 ai的新市场空间，或开辟全新的赛道，成为金山云在规模和行业地位上追赶的重要机会。
或许是长期服务于小米的缘故，金山云在这方面“近水楼台先得月”，金山云智慧住宅解决方案中的aiot智能家居，依托的就是据称全球第一消费级iot小米体系，可提供ai语音控制服务并支持自主编辑应用场景，此外，还支持家居环境与物业、医疗、公安系统的连通，试图满足物联网时代智慧产业的“大连通”需求。
一旦云计算巨头的云 ai实现了5g时代物联网的全面站位，它就摆脱了旧有的移动互联网体系竞争，等于“新开一局”并抢先出牌， 除了不变的产业需求满足，其他任何竞争格局的改变都有可能发生。
只不过，那将是另外一个更复杂的故事了，拭目以待吧。
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【完】曾响铃


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