不久前,美國調研機構IDC發布的《IDC MarketScape:2019中國AI云服務市場廠商評估》報告,認為“AI應用遷移、重構到云平臺,或直接使用云上的AI服務是大勢所趨”。
在這個報告之前,下半年包括IDC、Forrester、Frost&Sullivan等權威機構出具的云計算報告,都在著重談云與AI的融合,例如IDC 8月的報告針對AI基礎開發,Forrester 11月的報告則針對計算機視覺。
顯然,云+AI已經成為行業默認的規則,搭載AI已經成為云計算未來的標配。
值得注意的是,在這場云+AI牌局正式開始時,一向比較低調的金山云“高調出現”,IDC上述最新報告中,金山云與Azure、AWS位于同一象限,成為中國AI云服務的主要玩家:
從行業角度看,專注企業級市場和服務的金山云能夠在云+AI趨勢中冒頭成為領導力量,與云+AI融合方式的多樣化有直接的關系。
“云+AI”同質化的表像下,是全然不同的“+”路徑
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, 金山云深度學習平臺KDL就被IDC評為首個實現商用的人工智能云PaaS平臺,這在行業內算比較早把云與AI放到一起設計云計算產品的。
“技術立身”的百度,客觀地說,是最早提出AI的, 包括從提出云計算2.0(不僅是硬件的云化,更應該搭載各種應用和服務,包括AI),到ABC一體化,再到直接的“云+AI”概念。不過它的“云+AI”的融合方式是“從下至上”,即依托百度過去的技術基底打造體系化、基礎化、全面化的AI技術,然后在此基礎上支撐云服務提供更好的產業智能解決方案,是先有強大的AI技術,再將其中可能有價值的部分用于云服務的“+”方式,AI基礎能力強悍,體系化成熟。
另一個在AI上下力氣的就是巨頭阿里云了,不過企其AI的發展則有些“從內到外”的色彩。它的多數對外技術服務都首先在龐大的自有業務基礎上進行實踐,然后再對外輸出成為獨立的業務,例如阿里的AI圖像識別技術首先在拍立淘上進行了廣泛的運用。這兩年隨著技術和應用的成熟,阿里開始高調將AI與云計算結合對外提供服務。
對比來看,金山云的云+AI融合,可認為是從商用落地出發的“從上至下”—以云服務為主體,在其框架下提供一系列支持具體問題解決的AI能力。從實際案例來看,雖然金山云服務的客戶卻不乏超級產品,抖音快手兩大視頻巨頭的產品皆搭載于金山云之上,AI場景應用最多的視頻云,也一向是金山云的優勢業務。
在長期服務這些超級視頻產品的過程中,金山云基于AI算法的持續研究,逐漸開發出了針對畫質提升、成本優化、內容審核等方面的AI應用,例如增強畫質的“集智高清”解決方案即是通過自研算法,整合AI、編碼、圖像處理等多種技術而來,基于深度神經網絡能夠對視頻畫面內容進行感知,針對性增強畫質、提升視覺效果并適配高分辨率屏幕,同時幫助這些視頻產品節省20%—40%視頻傳輸帶寬(來源:金山云官方數據)。
這類AI應用一出生即偏重具體的商業落地,是面向應用場景的技術實體,推動已有云服務質量的提升,讓已然存在的客戶獲得更好的服務體驗,解決痛點問題。
金山云“商用落地”下的云+AI融合進程:云為主體,先云后AI?
看完不同的玩法方向,再來看具體的做法。
2019年9月,李彥宏宣布百度組織架構的一次不大不小的調整,“百度智能云與CTO體系高效融合”,百度智能云總經理尹世明攜ACG團隊向集團首席技術官王海峰匯報。
在一般的巨頭級企業,AI與云計算都是分屬不同的垂直部門負責, 例如百度的ACG負責“百度智能云”,AIG負責百度大腦,在阿里,阿里云與達摩院也是分開各有一攤。
李彥宏的做法,是在強化百度一直以來打出的“云+AI”旗幟,通過匯報關系完成組織結構層面的高效整合。
但是,金山云似乎沒有這種現象,側重商用落地意味著云服務仍然是主體,AI是云服務發展的一種需要,是云框架下的一種應用,也不會存在組織溝通和業務整合的成本。
具體而言,金山云“商用落地”下的云+AI融合進程體現出三個特質,它們能從行業對比的角度更好地解釋為什么金山云AI會被專業報告背書。
1、AI在實操中被定位于“客戶粘性和附加值的重要手段和工具”
在金山云眾多AI服務中,“金睛”無疑是其招牌項目,提供跨行業、多場景的AI解決方案。從金山云官方公布的內容看,金山云“金睛”目前支持視頻、音頻、文本、圖片多種格式下,涵蓋色情、暴恐、涉政、廣告過濾、OCR識別等多個維度的內容審核服務。
例如在圖像審核方面,“金睛”支持80+低俗和場景、200+暴恐類標簽識別、1200+敏感人物等六大違規場景的精準識別,即發即審。
在內容監管形勢越來越嚴峻時,金山云的這項AI服務對那些它正在服務的視頻客戶來說,提供了云上數據與服務之外重要的運營及精細化管理價值,同時幫助客戶規避了大量政策風險。
從上至下,以商用落地為側重,意味著金山云的AI服務是與主體云服務相配套的增強“客戶粘性和附加值”的重要手段和工具,它的加入,不是來唱主角,也不是來成為戰略導向,而是讓金山云本身贏得更多市場認可。
現在,“金睛”在主流直播、短視頻、OTT平臺領域中,已經廣泛滲透至行業頭部客戶,無疑強化了金山云本身的行業價值和市場認可。
2、AI的進化模式是“隨軍前行”,而不是“重金突圍”
客觀地說,雖然側重商用落地,但金山云也建立了一套完備的底層AI能力體系,例如IaaS層面推出了面向AI領域的高端GPU云服務器——V100,PaaS層面的深度學習平臺KDL曾被IDC評為國內最早商用落地的平臺,SaaS層面包括了上述“金睛”等明顯產品。
但是,“從上至下”意味著金山云的AI其實并非百度大腦、達摩院那樣持續砸重金而來,它更多是隨著云服務的進化需求逐步演化,云走到哪,需求來到哪,逐步向下形成了一整套AI體系。
所以,與其說金山云的云與AI融合突然顯現,不如說是金山云自身的發展和產業的需求已經到了這個地步,其AI能力只是緊緊跟上了而已。
可以預見的是,隨著產業對AI需求的日益旺盛,金山云的AI將更頻繁地出現在行業報告和大眾視野中,現在只是開始。
3、AI的產業滲透是先讓B端接受云服務,再接受AI
產業智能化的重要組成部分是智慧工業,這也是各云計算平臺都在啃的硬骨頭。
金山云也不例外,金山云工業云平臺提供包含智能裝備、機器視覺、智能系統、工業系統安全、企業軟件等在內的多項業務能力,例如基于AI的產品外觀瑕疵檢測方案,可在不影響原有生產模式的基礎上,利用AI對產品進行自動化甄別,提高出廠產品的合格率。
實測中,以沖壓件質量智能檢測為例,金山云工業云平臺可使得生產過程中的試制次數減少20%,業務成本減少15%以上。
很容易在其他云計算平臺也發現類型的項目,但值得注意的是,同樣是這類解決方案,在AI向產業滲透的過程中,讓市場接受云與AI的順位是不同的,例如對百度而言,由于AI是戰略重中之重,AI能力的凸顯很重要,教育市場是其云+AI自帶的任務,不說讓客戶先接受AI再接受云,至少AI的地位與云是對等的。
而對金山云而言,由于偏重商用落地,它的工業智能化滲透,一定是先讓客戶充分信任云,再在云的基礎上接受提升服務體驗的AI。
云+AI,讓市場先接受AI還是先接受云計算,金山云屬于后者。
云+AI姿勢各異,但產業的發展終將“只看結果不看過程”
無論通過何種路徑,最終云、AI齊齊發展起來后,差異化肯定會被抹平,百度、阿里也會有龐大的AI商用落地,金山云也會構建自己完備、深度AI技術體系。
殊途同歸,不同的“+”路徑在長期看,產業互聯網浪潮下最終的判斷標準還是云+AI在多大程度上滿足了眾多產業變革,尤其是智能化變革的需求。
無論如何,一邊是云與AI的融合,另一邊,對產業需求的把控與追隨仍然是云計算永恒的課題。
所以,很直接地看到,在優勢的視頻云之外,金山云還在積極拓展其他領域并將之與AI相結合。
例如,在智慧醫療領域,金山云在其智慧醫療健康云體系架構上,推出了基于AI的智能輔助診斷技術,幫助醫生完成包括語音病歷錄入、安全用藥指導、基本輔助診斷等工作,提高醫療效率。
此外,大數據、云計算、物聯網是產業互聯網三大基石,它們共同考驗云+AI的橫向連接能力——不管什么樣的融合方式。這其中催生出云+AI的新市場空間,或開辟全新的賽道,成為金山云在規模和行業地位上追趕的重要機會。
或許是長期服務于小米的緣故,金山云在這方面“近水樓臺先得月”,金山云智慧住宅解決方案中的AIoT智能家居,依托的就是據稱全球第一消費級IoT小米體系,可提供AI語音控制服務并支持自主編輯應用場景,此外,還支持家居環境與物業、醫療、公安系統的連通,試圖滿足物聯網時代智慧產業的“大連通”需求。
一旦云計算巨頭的云+AI實現了5G時代物聯網的全面站位,它就擺脫了舊有的移動互聯網體系競爭,等于“新開一局”并搶先出牌,除了不變的產業需求滿足,其他任何競爭格局的改變都有可能發生。
只不過,那將是另外一個更復雜的故事了,拭目以待吧。
責任編輯:ct
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