雲計算的AI風向已經越來越明顯。
近日，美國研究機構IDC發佈的《IDC marketscape:2019年中國人工智能雲服務市場製造商評估報告》指出，“人工智能應用遷移、雲平臺重建或直接在雲上使用人工智能服務是大勢所趨”
在此之前，IDC、Forrester、Frost&Sullivan等權威機構下半年發佈的雲計算報告都集中在雲與人工智能的融合上。例如，IDC 8月份的報告是針對人工智能基礎開發的，Forrester 11月份的報告是針對計算機視覺的
顯然，雲+人工智能已經成為業界的默認規則，搭載人工智能已經成為未來雲計算的標準配置
值得注意的是，雲+人工智能遊戲正式啟動時，低調的金山雲“高調出現”。在IDC最新報告中，金山雲、天青和AWS處於同一象限，成為中國人工智能雲服務的主要參與者：
從行業角度看，聚焦企業市場，服務金山雲，可以成為雲+人工智能趨勢的主導力量，這與雲+人工智能集成模式的多樣化有直接關係
在“雲+AI”的同質化下，有完全不同的“+”路徑
早在2017年6月，金山雲就正式推出了金山雲KAP（金山人工智能推進器）人工智能雲。2018年1月，金山雲深度學習平臺KDL被IDC評為第一個實現商用的人工智能雲PAAS平臺，這在業界將雲與人工智能結合起來設計雲計算產品還比較早
“以技術為本”的百度客觀上提出了人工智能，包括雲計算2.0（不僅是硬件的雲化，還包括人工智能在內的各種應用和服務）、ABC集成，以及直接的“雲+AI”概念。但其“雲+AI”的整合模式是“自下而上”，即依託百度過去的技術基礎，構建系統化、基礎化、綜合化的人工智能技術，並在此基礎上支持雲服務提供良好的工業智能解決方案，
是先有強大的AI技術，再將其中可能有價值的部分用於雲服務的“+”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雲了，但企業人工智能的發展卻有著“由內而外”的色彩。其對外技術服務大多是在自身龐大業務的基礎上進行的，對外輸出成為獨立的業務。例如，阿里的人工智能圖像識別技術首先在帕特萊託得到廣泛應用。近兩年來，隨著技術和應用的成熟，阿里巴巴開始高調將人工智能和雲計算結合起來，對外提供服務
對比來看，金山雲的雲+人工智能集成可以看作是從商業落地開始的“自上而下”——以雲服務為主體，提供一系列人工智能能力，支持其框架內的特定問題解決。從實際情況來看，雖然金山雲服務客戶擁有眾多的超級產品，但兩大視頻巨頭的產品都是安裝在金山雲上的，而擁有眾多應用的人工智能視頻雲始終是金山雲的優勢業務。
在長期服務於這些超級視頻產品的過程中，金山雲在不斷研究人工智能算法的基礎上，逐步開發出圖像質量提升、成本優化、內容審核等方面的人工智能應用。例如，提高圖像質量的“智能高清”解決方案是基於自主開發的算法，集成了人工智能、編碼、圖像處理等技術。基於深度神經網絡，可以感知視頻內容，有針對性地提高圖像質量，改善視覺效果，適應高分辨率屏幕，幫助這些視頻產品節省20%-40%的視頻傳輸帶寬（來源：金山雲官方數據）
這種人工智能應用一誕生就關注於具體的商業實現，
是面向應用場景的技術實體，促進現有云服務質量的改進，使現有客戶獲得更好的服務體驗和解決痛點
金山雲“商用落地”下雲與人工智能的整合過程：云為主體，雲在人工智能之前？
看完不同的玩法方向，再來看具體的做法。
2019年9月，李彥宏宣佈對百度的組織結構進行重大調整。”“百度智能雲與CTO體系高效融合”，百度智能雲總經理尹世明和ACG團隊向集團首席技術官王海峰彙報。
在一般的大型企業中，人工智能和雲計算屬於不同的垂直部門。例如，百度的ACG負責“百度智能雲”，AIG負責百度大腦。在阿里，阿里雲和達摩廳是分開的
李彥宏的做法是，強化百度一貫打出的“雲+AI”的旗幟，通過舉報關係，完成組織結構的有效整合。
但是，金山雲似乎沒有這種現象，
側重商用落地意味著雲服務仍然是主體，AI是雲服務發展的一種需要，是雲框架下的一種應用，也不會存在組織溝通和業務整合的成本。具體而言，金山雲“商用落地”下雲+人工智能的整合過程體現了三個特點，可以從行業比較的角度更好地解釋為什麼金山雲人工智能得到了專業報道的認可
1、AI在實操中被定位於“客戶粘性和附加值的重要手段和工具”
在金山雲眾多的人工智能服務中，“金睛”無疑是其品牌工程，提供跨行業、多場景的人工智能解決方案。根據金山雲官方發佈的內容，金山雲“金睛”目前支持視頻、音頻、文字和圖像格式，包括色情、恐怖、政治、廣告過濾、OCR識別等多維內容審計服務
例如，在圖像審計方面，《金睛》支持準確識別六大違法場景，包括80+低俗場景、200+暴力恐怖標籤識別、1200+敏感人群等，即即時審計
在內容監管形勢日益嚴峻的情況下，金山雲的人工智能服務為其服務的視頻客戶提供了雲數據和雲服務之外的重要運營和精細管理價值，幫助客戶規避了很多政策風險
從上至下，以商用落地為側重，意味著金山雲的AI服務是與主體雲服務相配套的增強“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，而是讓金山雲本身贏得更多市場認可。
現在，“金睛”已經滲透到主流直播、短視頻、Ott平臺等行業的領先客戶中，無疑增強了金山雲自身的行業價值和市場認知度
2、AI的進化模式是“隨軍前行”，而不是“重金突圍”
客觀地講，金山雲雖然專注於商業落地，但已經建立了一套完整的底層人工智能能力體系。例如，在IAAs級別，它啟動了V100，一個用於AI領域的高端GPU雲服務器。KDL是PAAS級深度學習平臺，被IDC評為國內商業落地平臺。SaaS級包括上述“金睛”等明顯產品
“自上而下”的意思是金山雲的人工智能不等同於百度大腦和大摩源。它主要是隨著雲服務的演進，雲去了哪裡，需求來了哪裡，向下形成了一整套人工智能系統
所以，與其說金山雲的雲與AI融合突然顯現，不如說是金山雲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，隨著行業對人工智能需求的不斷增長，金山雲的人工智能頻頻出現在行業報告和公眾視野中，現在還只是一個開始
3、AI的產業滲透是先讓B端接受雲服務，再接受AI
智能產業是產業智能的重要組成部分，是所有云計算平臺的硬骨頭
金山雲也不例外。金山雲工業雲平臺提供智能設備、機器視覺、智能系統、工業系統安全、企業軟件等多種業務能力，基於人工智能的產品外觀缺陷檢測方案，可以在不影響原有生產方式的情況下，利用人工智能自動篩選產品，提高出廠產品合格率
在實際測量中，以衝壓件質量智能檢測為例，金山雲工業雲平臺可以將生產過程中的試生產次數和業務成本分別降低20%和15%以上
在其他雲計算平臺上很容易找到項目類型。值得注意的是，這種解決方案是一樣的。在人工智能向行業滲透的過程中，讓市場接受雲和人工智能的秩序是不同的。比如，對於百度來說，人工智能是戰略的重中之重，而突出人工智能的能力是非常重要的。教育市場本身就是雲+人工智能的任務。不要說客戶首先接受人工智能的雲，人工智能等於雲
至於金山雲，則側重於商業落地。其產業智能滲透首先要讓客戶充分信任雲，接受人工智能，在雲的基礎上提升服務體驗
雲+人工智能，讓市場先接受人工智能，先接受雲計算，金山雲屬於後者
通過哪條道路，雲與人工智能發展後，差異化將被消滅，百度與阿里將有一個巨大的人工智能業務落地，金山雲將構建自己完整深入的人工智能技術體系
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雲+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，它是雲和人工智能的結合。此外，對產業需求的控制和跟蹤仍然是雲計算永恆的話題
很直觀地看到，除了視頻雲的優勢外，金山雲還積極拓展其他領域整合人工智能
例如，在智能醫療領域，金山村雲在智能醫療健康雲架構中引入了基於人工智能的智能輔助診斷技術，幫助醫生完成語音病歷錄入、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、雲計算和物聯網是工業互聯網的三大基石。他們測試雲+人工智能的水平連通性——什麼樣的集成模式。這為雲+人工智能創造了新的市場空間，開闢了新的發展軌道，成為金山雲在規模和行業地位上迎頭趕上的重要機遇
由於長期為小米服務，金山雲“水到渠成”。金山雲智能家居解決方案中的愛奧智能家居依託全球首個消費級物聯網小米系統，提供人工智能語音控制服務，支持獨立編輯應用場景。此外，它還支持家庭環境與財產、醫療和公共安全系統之間的聯繫。努力塑造物聯網時代“大連通”的需求
一旦雲計算巨頭的雲+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，等於“新開一局”並搶先出牌，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。
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