李彥宏之前曾在IT領袖峰會上曾說這“風口論”有種很嚴重的投機思維，太多人都想找捷徑，非常浮躁。換個角度來說，對于BAT這些巨頭來說，看到的未來一定是更為廣闊的未來，根本不屑于在蠅頭小利上浪費時間，對于百度來說，真正的未來屬于人工智能，而此次李彥宏在證監(jiān)會的演講則傳達出了其所看到的未來，在于人工智能，那么照李彥宏的說法，到底未來在哪些地方會需要大量人工智能？

一，布局未來即將爆發(fā)的大數(shù)據(jù)

此次李彥宏再次談到了沃爾瑪，大數(shù)據(jù)挖掘并不神秘，沃爾瑪實際上是最早在做大數(shù)據(jù)挖掘的公司，沃爾瑪通過不斷監(jiān)控各種復雜的數(shù)據(jù)做出更多決策，讓商品能夠以更低的價格進入，再以同樣低的價格賣給消費者，達成效率的最大化。

該案例是比較明顯的，在未來越來越多的設備會聯(lián)網(wǎng)，也就意味著越來越多的大數(shù)據(jù)會產(chǎn)生，諸如李彥宏所說道的百度外賣，表面上是非常苦逼的地面工作但實際上背后則有著極為復雜的大數(shù)據(jù)算法支撐，為了提高百分之一的效率的拼命計算。而未來會有越來越多的設備聯(lián)網(wǎng)，這意味著物聯(lián)網(wǎng)時代，我們有著更為巨大的效率可以提升的空間，在整個物流行業(yè)所有車輛的空載率是非常高的，但通過數(shù)據(jù)挖掘則可以提供更高效的調度，讓空載率大大下降，而當前百度投資uber以及51用車都是利用大數(shù)據(jù)來提升資源利用率的產(chǎn)品，而百度也意在提升資源的利用率。

當然，交通行業(yè)只是一個案列，百度所瞄準的目標不僅僅只是交通方面，再比如餐飲行業(yè)，團購可以為商家?guī)砀蟮恼甲省Ｎ磥淼拇髷?shù)據(jù)將會從各行各業(yè)產(chǎn)生，而人工智能將會對這些各行各業(yè)的數(shù)據(jù)進行自頂向下的標準化挖掘，以及關聯(lián)，當前只是在利用人工智能挖掘各個行業(yè)的效率，在未來各種行業(yè)的大數(shù)據(jù)整合到一起之后，就需要更為強大的人工智能將其整合，解讀，分析，最終實現(xiàn)全社會的資源最為高效的分配調度，而這也是百度野心。

有大數(shù)據(jù)的地方，必然會有人工智能。

二，布局用戶在移動時代的使用場景

回顧歷史，在李彥宏的學生時代，人工智能是一門冷門的必修課，比較偏重學術，因為當時沒有實際的應用場景，但是隨后在李彥宏創(chuàng)業(yè)時，人工智能卻變得極為實用，因為互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，越來越多的信息被接入到互聯(lián)網(wǎng)，于是網(wǎng)民們也有了從互聯(lián)網(wǎng)搜索信息的需求，搜索引擎技術本質就是人工智能，通過對海量的信息進行算法上的處理，讓有價值的呈現(xiàn)在用戶前面。

目前用戶已經(jīng)從PC時代過渡到了移動時代，但根據(jù)用戶場景為用戶提供智能服務的邏輯，今天依然適用，所以百度抓住了這次機會就等于在移動時代再造了一個百度。在移動時代，用戶的需求從坐著不動向到處移動進化，以前的用戶只是通過電腦連接信息，現(xiàn)在的用戶則是通過手機連接周圍世界，所以用戶的使用場景一定是朝著多個維度裂變，其中最主要可能爆發(fā)的需求在語音搜索和圖像搜索，因為語音請求相比于用手指對APP來操作來說更為高效方便，而圖像搜索的剛需也一直存在，用戶到了某個景點或者看到某件心儀的衣服，就想瞬間知道其后的信息，那么通過圖像識別就可以輕而易舉的獲得。而百度也比AT兩家更為押注這兩方面的人工智能技術。

那么是不是解決語音和圖像識別技術就完事了呢？當然并非如此，還是之前說的—場景，用戶使用場景，用戶使用語音搜索和圖片搜索只是手段而不是目的，在PC時代由于只是連接信息，所以百度無法解決用戶背后真正的需求，但是在移動端時代，人連接的不僅僅是信息還有服務，所以百度也在深度布局線下O2O服務，酒店預訂、景點預訂、機票火車票預訂、餐廳團購、電影預訂等等目前已經(jīng)在百度地圖上全面打通，只等用戶需求增長之后再將一切連接到一起。

而人工智能是連接人與服務的關鍵一環(huán)。

結語：

所以百度布局人工智能的邏輯在于兩處，第一處是布局大數(shù)據(jù)，未來的各行各業(yè)會爆發(fā)出更多的大數(shù)據(jù)，所有大數(shù)據(jù)爆發(fā)的領域百度都有可能介入，讓資源利用最大化，并從中受益。第二處布局是用戶使用場景，通過人工智能的服務，讓移動端的用戶能夠更加有效率的連接信息以及服務，讓所有流程一體化，標準化，一步到位，實現(xiàn)比PC端更大盈利。

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