8月29日，北京舉辦了“ABC2019百度云智峰會”，那真是一場科技盛宴。會上發布了眾多新產品和理念，讓人迫不及待地想要了解它們將如何改變行業。

百度昆侖云服務器

百度智能云新推出的“百度昆侖云服務器”完全自主研制，備受關注。在激烈的市場競爭中，這一成果彰顯了我國強大的技術實力。在技術研發過程中，人力、物力的投入情況值得關注。它有望通過技術優勢為企業節省多少成本，這是我們需要思考的問題。面對眾多市場競爭對手，如何脫穎而出，更是它所面臨的重大挑戰。

AI工業化智能公式

人工智能工業化，這一概念可以用公式（智能計算×智能應用）的智能生態來簡明扼要地表達。這個公式直接指出了AI工業化的核心要素。智能計算與智能應用之間的相互推動，構成了發展的核心邏輯。企業在實際操作中，如何把握這種交叉關系，是需要深入思考的問題。無論是新興的AI初創公司，還是傳統的大型企業尋求轉型，都必須依據這個公式的原理來制定相應的戰略。而這種制定戰略的過程，需要在具體實踐中不斷探索和實踐。

一個基礎核心

以五大特色為基礎核心的這項技術，包括更全面的場景覆蓋、更高的彈性、更高的性價比、更安全的合規性以及更易維護的特點，對AI的工業化進程起到了重要的支撐作用。以安全合規為例，在信息泄露事件屢見不鮮的當下，如何確保這一點的實現至關重要。實際上，不同企業在安全和運維方面的需求比重各異，如何平衡這些需求以適應這一基礎核心，是企業需要解決的關鍵問題。

六大工程平臺

天工、天算等六大工程平臺，覆蓋了眾多細分領域，針對企業所面臨的各種挑戰，具有顯著的針對性。以大數據工程領域為例，企業對數據處理的速度和精準度要求極高。若企業在擴張業務規模的過程中，因數據工程平臺的限制而無法高效處理數據，必將對整體效益產生負面影響。那么，這些平臺如何進一步提升與企業需求的匹配度，這無疑是一個值得深思的問題。

三大方法論

三大方法論，即“互聯網架構、數據智能、模型工廠”，所提供的知識支持不容忽視。對于初涉AI工業化的企業而言，這些方法論就像是指引方向的明燈。就像一個經驗不足的互聯網初創公司，若想在數據智能領域取得成就，方法論能在一定程度上幫助他們避免走彎路。然而，將這些方法論具體運用到不同的業務流程中并進行相應調整，這一點至關重要。

多領域助力

百度智能云在多個行業，如金融和物流，對企業智能化升級起到了重要推動作用。在金融領域，眾多中小金融機構正遭遇成本高昂和風險控制難題。百度智能云的介入，有效緩解了這些問題。實際上，眾多領域都在檢驗百度智能云能否提供深度定制，滿足不同行業智能化需求的解決方案。

最后有個疑問想和大家探討，大家認為在百度智能云推動AI工業化的過程中，哪一領域的影響會在日常生活中最先被大家明顯察覺？歡迎點贊、轉發，并在評論區分享你們的看法。