云智峰会后，百度云副总又谈了谈百度云与人工智能

在11月30日百度云智峰会上，百度云副总经理傅徐军发布了百度云生态“云图计划”，要在资金和资源投入方面，计划未来 5 年投入 100 亿，建立百度云平台及生态体系，与行业伙伴共建共赢、共生的云生态和 ABC 生态圈。

所谓 ABC，是在百度云智峰会上，百度云提出了“ABC”成为新时代信息科技发展的主题。旨在打造以人工智能 (AI) 为中枢、以大数据 (Big Data) 为依托、以云计算 (Cloud Computing) 为基础，形成 ABC 三位一体的云服务结构，与传统行业深度融合，构建新型云计算生态系统。

最近，在麦思博主办的 TOP100summit 全球软件案例研究峰会上间隙，百度云开放云副总经理傅徐军接受了雷锋网(公众号：雷锋网)的采访，进一步介绍了人工智能与百度云的关联，并对百度云的相关优势进行了答疑。

以下为采访实录，略有整理与删减：

1.五年投入100亿打造云生态体系，如何推进，为什么是5年周期？

傅徐军：坦白说，5年、3年或者是8年，没有特别严谨的定义。我们觉得，像国家计划都是5年为目标，我们也模仿了一下，五年目标。总之，我其实想表达的意思是：百度希望长期、持之以恒地在云计算产业不断投入。至于这100亿如何分配？在百度内部有百度的风投和基金，包括有很多政府基金愿意来加入，已经和百度有一些勾兑，还有一些第三方的投资机构。详细的计划现在还没有，但是一定会出一个非常严谨的审核原则。比如，哪些企业可以参与这个计划，这是作为一个补贴方式给出去的，因此要挑一些特别有前瞻性、有潜力的企业一起合作。

2.百度云和人工智能到底是什么关系？

傅徐军：在百度7月份的战略发布会上，百度的董事长指出人工智能、大数据和云计算是三位一体的关系，最近，我们给“三位一体”取了一个简称“ABC”。它们是什么关系？百度首席科学家吴恩达有一个比喻：如果人工智能是一个火箭，那么大数据是燃料，云计算就是个引擎。有这个引擎，才可以把火箭升空。云计算是基础设施，我们需要一个非常稳定、可靠、高性能的基础平台。在这个平台上，大数据才可以被很好地处理。人工智能很多底层的需求，包括机器学习、深度学习，才可以在这个应用上跑得很好。

从另外一个角度说，人工智能是解决具体问题的，但是在百度这样的企业，有技术、数据、产品、计算能力和解决方案，但是它不知道如何定义问题，说得比较直白一点，360 行都有自己的需求，但是你不懂那些行业，或者说百度对那些行业缺乏洞察。

云计算是帮助人工智能寻找场景的方式。当我们和这些企业沟通时，他一定会把问题告诉我，可能中间有些问题靠云计算本身不能解决，人工智能、大数据可以解决。把百度云、百度数据、百度人工智能三个技术内在的耦合，才可以提供一个很好的功能。

3.这三个技术领域，两个大部门在百度内部怎么协调？

傅徐军：AI 和大数据是一个部门，它的负责人是百度的首席科学家吴恩达，它的定位更像一个实验室，而云的定位更像和产业结合做解决方案的。双方的层次不一样，AI更关注核心技术，比如，其指标是语音识别准确率，而云的目标是服务好客户。可能准确率提高了，但是有一些方面有问题，比如，客户还是不喜欢用，或者说这个东西不好用，不方便用。所以，对云而言，可能更重要的是和产业结合，如何全方位满足客户的诉求，而 AI 和大数据是提供核心,能力。

4.未来百度云与人工智能还有什么技术创新？

傅徐军：百度云的角色就是打造一个非常靠谱的基础平台，同时为大数据和人工智能提供更好的应用场景。人工智能的责任是把很多核心技术进行攻关，无人车、云识别、智能对话机器等都有很多技术难题。而这些难题，比如，度秘、和微软小冰、Siri有点像，但是一个泛场景的聊天机器人想做到完美很难的。

一个泛需求的事很难做到很好，所以可以看看如何在细分领域做创新。创新也只是一小步，你得先满足客户，真正要做的是不断挖掘客户的需求。让他真正想做什么，就做到120分，这个可能没有创新听起来那么 Sexy，但是他可能是切切实实地需要做功课。在某些产品下，可能比创新更重要。

5.百度云提出的优势有高密度存储，降低成本后如何平衡性能和承受能力？

傅徐军：百度现在是用整机柜技术最多的公司，基本上整机柜和传统的服务器不太一样，包括高密度存储，传统服务器大家都知道，有机箱、风扇、电源、硬盘、主板。整机柜就变成一个机柜里面有40台机器，每台机器就是一个抽屉，拉开来之后看见什么东西？就是一排硬盘。它是一块主板加上8-18块不等的硬盘。通过这样的方式来管理。同时电源和风扇全部外置，放到一边，机箱就直接把它丢弃掉。这样的好处是什么？比如，做一些维护特别方便。

由于风扇和电源统一管理，风扇管理得好，加大散热的效率，电源管理好可以提升用电效率。从这几方面看，又可以降低很多成本。

我们对每一块硬盘都做了状态记录。比如，硬盘有多大，什么时候买的，哪一家厂商买的，什么型号，上面跑的是在线还是离线的应用……这些记录之后，通过机器学习的方式，可以预测硬盘什么时候会坏。因为硬盘其实是一个耗材，百度有50万台服务器，可能一天就得坏很多块，不仅是百度，相信很多大型互联网公司都是同样的情况。这时如何保证寿命？需要提前做预防和数据迁移，在某种程度上也可以提高运维效率，降低成本。百度云用了很多方式保证存储，因为存储的稳定性和可用性是最重要的。

6.百度云提出在／离线业务混部，如果离线与在线用同一套资源，如何保证这套资源充分利用，又不影响在线业务？

傅徐军：离线和在线应用了混布，当然这和存储没什么关系。一般公司会把离线放在离线的服务器上，比如，做单纯的离线计算。在线需要实时性，这个问题确实切中要害，百度确实在过去几年，在这个方面做了大量实践，踩了很多坑，犯了一些错误。但通过这种方式，确实可以把这件事情做好。但是很难用一句话概括是如何做到的，因为每一个应用不一样，搜索是搜索，地图是地图，视频是视频，外卖是外卖，它都有自己的特点，需要责公司内部存储计算虚拟化，机器需求和硬件加速的基础架构部门上层应用部门坐到一起分析。比如，这个业务是什么类型，高峰期在何时，能不能做调度。

百度内部的分布式计算每天已经有百万级任务量。后来发现还是不够，因为业务部门太多了，资源总是往多了要，永远不会往少了要。所以，每个服务器都加一个Agent，查看它的状况，知道有多少 CPU 是闲置的。这时如果有计算任务，就自动部署空闲资源，但也因此，这个计算任务的优先级可能会低一些。一旦人家要用了，马上把你的应用给 Q 掉，再给你找一块新的地。所以对这样的服务，你不能期望有太高，可能会跑得慢一点，但是也可以部分解决问题。这种方式也是一种如何尽量最大化利用空闲资源、降低成本的方式。

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