To B与AI叠加的浪潮开启了它2020年代的序幕，而这序幕刚拉开，巨头们的动作就频繁起来。
1月8日，百度宣布对AI体系进行组织架构升级，原百度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）组成全新的“百度人工智能体系”（AI Group、缩写为AIG）。
这个“百度人工智能体系”包括技术中台群组（TPG）和智能云事业群组（ACG）两大群组，继续由百度CTO王海峰整体负责。
组织架构的调整往往是业务发展变化的重要表现，“人工智能体系”无疑能很大程度反映出百度加码产业智能化的未来布局，从全行业看，也能或多或少折射出AI产业应用落地的未来进程。
推动AI产业应用，AI“上层建筑”两路出击加码产业智能化
在经济学理论中，经济基础往往决定上层建筑，但更好的上层建筑也能推动经济基础更好地发展。
组织架构无疑是AI的“上层建筑”，“百度人工智能体系”是百度AI发展的必然结果，但反过来也反映出百度在下一阶段如何加码产业智能化的现实策略。
1、土壤与果实——让产业智能化业务支持效率倍增
“百度人工智能体系”的升级，其结果，用最简洁的话说，是百度产业智能化发展布局的扼要图景显露出来：
建立提供底层技术支撑、不断涌现创新能量的“中台”，成为产业智能化的土壤，在其之上为冲锋陷阵、不断切入产业场景的业务条线提供统一协同的技术等资源加持，如同“土壤”为“果实”输送养分。
从这个视角看，“人工智能体系”的本质就是一套促使产业智能化效率进一步升级、技术优势传导成产业实践能力更强的体系。
2、集中优势力量在优势场景，同时不错过潜在的机会
在“人工智能体系”的升级中，百度还提到要将智慧政务、智慧医疗、智慧金融、智能客服与营销四大业务板块升级为四大事业部。
这其中表层布局意图再明显不过，百度将着力于政务、医疗、金融、客服与营销四个大场景。
在整个产业智能化领域，政务、医疗、金融、客服与营销是AI、大数据、物联网等技术落地应用更接近成熟、各技术之间聚变效应显现的主要场景。
从B端产业的视角看，这些场景的需求也最为强烈，智能化有望最先实现全面落地。
例如，智慧政务反映出城市管理依托智能化，全面提升效率与体验的趋势；智慧医疗则是大健康时代，无论治疗还是保健要提升效率与质量都必须通过的路径；智慧金融天生带有商业价值与社会责任的双重属性，智能化必不可少；而智能客服与营销则有最广泛的应用基础。
这些，与百度多年来在政务、医疗、金融、客服与营销等领域的大力投入相吻合，它们恰好是百度众多布局场景中当下最优势的场景；反过来看，从市场角度，整个产业智能化对象中，这四个场景的商业价值、社会价值也尤为明显，是诸多玩家的逐鹿场，亦是百度必须着力攻克的目标。
与此同时，除了盯住几个重点场景，百度“人工智能体系”事实上还附带有另一重应对那些潜在变化和机会的“安排”，尝试在主攻某些主要领域的同时，不错失其他机会。
这个安排，表现在百度宣布将“在工业互联网、视频、物联网、工业质检、物流地图等领域加大投入”，显然，这些投入都是底层技术的继续优化，属于“土壤”的耕耘。
在组织架构升级后的“人工智能体系”下，百度能够敏锐地对市场需求的变化做出反馈，工业互联网、物联网这些领域加大投入，是对未来一段时间内产业智能化迫切需求的及时应对。一旦技术足够成熟、市场需求也对应表现出来，这些“储备”又能马上变成政务、医疗、金融、客服与营销一样优势的场景实践。
对任何产业智能化平台而言，在快速发展期“什么都想要”显然不够现实，集中优势力量在优势场景是更明智的做法，但是，在攻克这些场景的同时，灵活、弹性地为其他新的机会做准备，也必不可少。
一次组织架构升级，将带来AI技术、业务与协同什么样的深刻变化？
百度的组织架构升级，推及整个行业来看，这样的组织架构升级也反映推动AI应用进程的方式在发生变化，而百度也很早就洞察到这一变化，王海峰就曾经表示过，”驱动工业革命的核心技术具有很强的通用性，是从某一个行业开始发展的，但最终一定是覆盖非常广泛的行业，同时还具备几个很重要技术角度的特征：高度的标准化、自动化和模块化。”
总结来说，至少包括三个层面：
1、“AI大生产”基础设施敷设完成，进入全面价值输出
自王海峰提出AI进入大生产时代以来，业界对AI应用发展阶段的认知虽然不完全一致，但规模化出产AI应用（而不是一个个在实验室慢慢磨）已经成为共识，深度学习平台也让行业有能力这么做。
如同工业化大生产时代，产品从生产到消费需要经历投资、建厂房、铺渠道的过程一样，百度“人工智能体系”的升级，在根本上是以组织架构的能量调动企业资源、完善和深化技术要素、打通产业应用通路的过程，是为“AI大生产”敷设基础设施。
一旦基础设施准备妥当，也意味着AI可以“开足马力生产”并走向应用，进入全面的价值输出阶段，让AI大生产阶段真正坐实。
百度自己先说的，就要先做到；对整个行业而言，这都是必然的过程。
2、产业智能化由标杆案例期，进入高速扩张期
过去百度的产业智能化，或者说整个行业的产业智能化玩法，都呈现典型的“标杆案例”特质，选取的都是那些有巨大影响力、各方面需求都非常典型和深度的客户案例。
例如，百度与浦发银行在客服与营销方面的合作（包括知名的“数字人”），与央视在视频剪辑、审核等方面的合作，与中国联通在智能客服方面的合作，都在塑造标杆、展示“肌肉”。
（百度与浦发银行携手打造的“金融数字人”）
而毫无疑问，进入2020年代，产业智能化的关键词一定是规模和价值，“人工智能体系”的升级证明了行业已经由标杆案例期进入高速扩张期。新的组织架构和定义推动形成更便利、更低成本的技术方案多案例移植能力，这无疑是冲着快速复制与裂变而来，预示着市场拓展模式分水岭到来，产业智能化迎来爆发关口。
3、多场景正反馈循环将被强化，AI产业应用进入全面价值协同期
AI虽然应用场景打不相同、包罗万象，但它们都有技术与数据的“公约数”，一个智能城市方案中用于识别交通拥堵的技术，与一个养猪场识别猪生活状况的技术，可能同出一门。
这使得很多看似毫不相关、相去甚远的AI应用可以产生协同价值，多场景间亦能形成正反馈循环——用得越多，AI技术越强，继而可以用得更多。以前，它们往往只存在于单一场景应用过程中。
但是，多场景要实现正反馈循环，需要的底层资源的彻底打通，不同的场景应用在根源上出自相同的土壤，这样才会有“A场景的应用，能强化B场景的AI能力”这样的协同价值出现。
显然，百度突出中台体系的“人工智能体系”其意图之一也在于此，“体系”意味着过去零零散散的场景间正反馈被系统化实现。
其行业意义在于，AI能力提升能推动产业智能化规模爆发，而规模爆发也将反过来推动AI应用能力提升，它们是双向的关系，AI产业应用或进入全面价值协同期。
产业智能化进程加速，AI由“战舰时代”进入“航母时代”？
虽然2019年及以前AI叠加To B浪潮如火如荼，巨头、中小创业者摩拳擦掌，但不得不说，包括百度在内，它们大多数都是“战舰式”打法，强调冲劲，强调攻击力，平台即战斗力，AI技术能力就是武器的烈度。
到百度升级“人工智还能体系”止，这种状况似乎在发生变化。
智慧政务、智慧医疗、智慧金融、智能客服与营销这些重点的目标场景蓝图展现出来，工业互联网、视频、物联网、工业质检、物流地图等资源投入的路线图被绘制，“战舰式”突袭打法，正在被“航母式”战役打法所取代。
猜测百度未来的谋划，形象地说，应该是要做“AI航母”支持各场景应用成为面对产业的战斗力，如同战斗机一样升空出击——航母本身不形成直接的战斗力，它只是战斗力的承载。
百度在不断强化自己的产业智能化承载能力，让前端的AI场景应用左突右进、渗透市场，同时不断输出新的竞争后背力量，在那些即将成为热门的场景里提前进行技术布局。
如果说过去的产业智能化竞争是“战舰战斗”，那么未来，行业很可能升级到“航母战役”，在这个过程中，百度占据了先机，但最终宏大的战争如何走向、结果如何，还需要时间来检验。
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