业内首个提出云智一体 ， 正是由于百度方面意识到云与AI技术结合的价值与机会 。
云智一体 ， 由于对智能的强调 ， 实现了差异化的错位竞争 ， 时至今日 ， 百度智能云稳居IDC统计的“AI公有云服务市场”国内龙头 ， 以及公有云国内整体大盘的“四朵云”之一地位 ， 已经显示出这一差异化打法的成功 。
另一方面 ， 百度智能云业务的强劲增长 ， 对全球AI产业同样有着不小的启示意义 。
2016年 ， “阿尔法狗”战胜围棋世界冠军李世乭 ， 几乎是一夜之间点燃了全世界对人工智能技术的热情 ， 如果说机电产品成为人类身体能力的倍增器 ， ICT产品成为人类感受能力的倍增器 ， 那么人工智能技术 ， 则通过这一里程碑事件 ， 明白无误显示出成为人类思维能力倍增器的前景 ， 并顺理成章承载了产业革命的期待 。
然而经历了热钱汹涌 ， 泥沙俱下的泡沫 ，外界终于发现在AI靓丽愿景与一门严肃的生意之间 ， 存在着商业模式落地的鸿沟 ， 犹如汽车发动机和轮胎之间 ， 欠缺了传动的齿箱 ， 国内外不少曾风光无限的AI“小龙” ， 在故事讲完 ， 观众离场后 ， 苦苦挣扎在商业模式的迷雾中 。
在百度智能云入局前后 ， 并不是没有其它厂商试图推出公有云+AI的技术主张 ， 百度的成功之处 ， 在于其主张与自身能力的高度匹配 ， 比其他“大厂”更齐全的AI技术栈积淀 ， 比独立“小厂”更丰厚的自有流量资源 ， 使其能够顺利打通商业模式落地的“堵点” 。
以智能作为百度智能云的差异化特征 ， 还有一个不容忽视的视角 ， 即AI在传统云计算技术架构中确实处于相对尴尬的地位 ， 在云原生时代 ， AI技术要实现对终端客户的可及性、可用性 ， 必须实现云平台面向AI应用的深度优化， 需要实现算力、算法框架、终端数据业务工作流 ， 从清洗、标注到训练发布的全面集成 。

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然而这样的优化和集成 ， 往往需要从底层软硬件到中间件 ， 再到上层应用的全栈重构 ， 国内外均缺乏成熟的架构实践 ， “顺风顺水”的领先厂商 ， 也没有足够意愿进行如此大的投资乃至商业战略变革 ， 而平台型厂商之外的独立AI企业 ， 更缺乏足够资源推动这样的技术重构 。
大厂不愿做 ， 小厂做不了 ， 这一格局 ， 是AI技术难以商业落地的重要原因 ， 而正如上文所提及的 ， 百度的躬身入局 ， 打通了这一“堵点” 。
在泡沫兴灭的完整循环后 ， 百 度智能云业务的起飞 ， 为整装再出发的全球人工智能产业 ， 带来了巨大鼓舞与启发。
新跳板 ， “最后半公里”直飞
百度智能云业务的“起飞” ， 不仅来自于战略层面的精巧定位 ， 同样离不开战术层面的业务执行 ， 百度没有选择走平台型互联网企业的常见路数 ， 即满足于做通用工具的“轻活” ， 把接触企业 ， 接触行业的“脏活累活”甩给咨询实施伙伴 ， 而是投入巨大资源 ， 做深度适配行业与场景的端到端解决方案 。
除了开发资源的投入 ， 渠道能力也不可或缺 。
在面向企业客户的世界里 ， “酒香不怕巷子深”是一种美好的想象 ， 企业客户对于生产工具迁移 ， 有着天然的保守倾向 ， 即便优质的产品和服务要客户买单 ， 也不得不面临“最后半公里”的信任与沟通难题 ， 往往需要密集的销售与顾问“贴身服务” ， 百度智能云业务成功 ， 同样离不开销售服务体系在区域市场的长期积累 。