这篇文章，我们不参考任何内部人员采访、各种组织架构博弈、各种流言蜚语政治八卦等捕风捉影的信息。

作为产品经理，我们完全依靠百度的商业模式、自身的优势、发展路径等方面来进行综合分析，希望通过一种逻辑性的推理来判断一家公司转型或者变革背后的秘密。

时间进入到2017年，百度动作和新闻不断，先是重磅宣布陆奇的加入，担任总裁兼COO，然后裁撤整个医疗事业部，成立度秘事业部，收购人工智能公司。这一系列动作，都围绕着李彦宏年初所宣称的“百度将重点布局人工智能，认定未来十年百度的重心都放在人工智能领域”。这种押宝式，甚至赌博式的变革，对于一家市值超过600亿美金的科技企业实属罕见。

那么，我们不禁要问一个问题，百度为什么会选择押宝人工智能，仅仅是因为人工智能领域火吗，百度是在追所谓的“AI大风口”吗？

为了回答这个问题，我们需要从下面几个方面来进行综合的考虑。

一、百度是一家什么样的公司？

首先，我们认真分析一下，百度到底是一家什么样的公司呢？

看一家公司是什么样的公司，并不仅仅是通过其做什么产品来判断，而是通过其商业模式来分析，这家公司在哪个赛道上如何赚钱。

百度作为一个搜索平台，它连接了普通用户和网站网页，用户可以轻而易举且免费地搜索到想看的网站和内容，而这些网站的内容被百度搜索检索到，通过搜索引擎技术呈现给用户。这种产品是典型的搜索型工具，连接信息的供需两端，通过运营形成大量的搜索用户流量和用户行为数据。

百度在积攒这些流量的过程中，逐渐开始考虑将这些流量变现，此时百度拉入第三边，广告商。广告是一种标准的通过流量产生传播价值，并寻求广告主为这种价值付费的一种商业模式。百度自建的内部流量数据平台（凤巢）和外部流量的数据管理平台（网盟），搭建的一整套广告系统平台，为百度在广告模式下创造了巨大的商业价值。

此时，我们再去看百度，它其实是一家连接普通用户、网站网页、广告商的商业平台，通过补贴普通用户（免费使用产品）来提升用户流量，然后再拉广告主入局买单。所以，百度必须要不停地通过各种产品、运营、渠道来拓宽自己的流量，并从中积累丰富的用户行为数据，由此产生流量的广告价值，从而确保自己的商业利益。这种商业模式，直接帮助百度在过去十几年里赚翻，日赚斗金不过如此。

这才算是我们认识的百度。

二、发生了什么，导致百度的变革？

曾经的BAT三足鼎立，如今只剩下AT两家争辉，百度逐渐退出第一集团，成为很多人眼中的二流互联网公司。按理说，百度的商业模式和Google如出一辙，而且营收能力依然强劲，难道百度真的落伍了吗？

我们来看一个有趣的指数——股票市场的市盈率，百度在2016年时市盈率一度低到8（现在回到13）。我们列举几家公司来看一下，今年要上市的Snap的市盈率估计是25，Google是30，阿里巴巴是40左右，这说明什么？市盈率直观体现的是一家公司的市值，它映射的是这家公司未来的营收能力，也就是投资市场对这家公司发展的想象力。百度市盈率只有个位数，说明它的发展一定是遇到了瓶颈。

市盈率并非越高越好，但是低于13就已经说明这个公司发展有问题了。百度的市盈率反映出其求变势在必行。

线上流量红利消失，百度商业模式短板显露

互联网发展到今天，所有人都清楚线上流量红利已经几乎消失，许多流量平台的增长同比为负，甚至有些流量平台已经出现负增长，百度也不例外。

能够为百度带来最大广告价值的两个内部流量产品，分别是百度搜索和手机百度助手，这两款产品分别通过信息流广告和App分发帮百度赚得盆满钵满。可是线上搜索流量已经开始萎缩，用户获取信息的途径已经从单纯的搜索向各种渠道渗透，用户已经可以从社交平台、自媒体渠道等多种产品渠道获得信息，搜索引擎的优势在萎缩。

此外。从网易Q4的财报可以看出，好的手机游戏产品已经不再依赖分发渠道，App分发渠道的价值已经在萎缩，这背后映射出App的市场趋于饱和，增长模式在改变。

此时你可能会问，百度难道不能从其他产品的流量中获取变现盈利吗？

百度目前最大的流量除了百度搜索之外，还有类似知道、百科、文库、经验等知识类垂直搜索，以及像贴吧、地图、外卖等大流量产品，原本按理说这些产品应该为百度带来巨大的流量红利，实则不然。

先看百度这些知识类垂直搜索产品，其本身的流量是从百度大搜索分出来的，而他们本身也是搜索的一部分，没有成为独立入口为百度搜索贡献流量，也无法脱离百度搜索独立变现。而像贴吧、地图、外卖等远离搜索模式的产品，其本身的流量变现就与现在百度的商业模式不同，这些产品本身变现的难度颇大，而且因为远离搜索模式，为百度搜索导流的能力也有限。

所以，指望百度从其他产品的流量中获取额外的变现盈利是非常困难的。

那么，百度还有其他的选择吗？我们来看看百度这些年积累了什么。

积累的是商业模式之上的数据、技术和渠道

首先是丰富的用户数据

可以不夸张地说，凡是做广告的平台，他们手里的用户数据是非常丰富的。在百度的商业产品体系中，其数据管理平台中的海量用户行为数据囊括了百度系产品中用户行为数据，以及网盟平台中跨域产品的用户数据。这些丰富的数据确保了百度的广告在定价上拥有足够的话语权，数据越丰富，广告就可以卖得越贵。

其次是技术的积累

无论是搜索的技术、大数据的技术，亦或是百度声称的人工智能技术，可以肯定的是，这些技术的积累是实实在在的。因为从过往百度的产品、营收等各方面可以看出，如此巨大的盈利能力，一定是建立在及其强大的数据技术积累之上的。百度的营收主要来自广告，而广告技术又是非常依赖于各种复杂的工程技术的，而百度在技术上的积累是足够的。

最后是渠道的积累

在广告的售卖体系中，包括了供应端（广告位）、需求端（广告主）、各级别各渠道代理商、各种体系下的广告平台系统，这些资源的有机结合，是确保整个广告售卖体系利益分成、良好运转的前提。百度已经做了这么多年广告，无论是在供应端、需求端还是中间代理等，各个环节都积累了丰富的渠道资源，这些渠道资源是能够帮助百度在新的增长点上持续实现商业模式的延展。

商业模式是迭代创新，不是另辟蹊径

正是因为百度在过往商业模式上这么多年的积累，使得百度这样体量的公司不可能将自己的优势推翻重来。我们看微软，40年的发展中，它的商业模式一直是ToB来进行软件或服务的售卖，它一直在迭代自己赚钱的方法，但在模式上依然保持最初的样子。

百度也不会例外，在利用数据进行广告盈利这条路上，百度不会轻言放弃。所以我们需要认真审视一下，在这条路上，百度有什么好选择。

如果要让广告盈利的模式深入，可能有至少两种办法，一种是扩大流量范围，以前只有线上这些流量，现在可以将流量拓展到线下；另一种是将数据价值提升，比如说，过去的数据体系中，一个用户的单次点击价值10元，而有没有可能在新的数据体系中，将这个价值翻到20元。

无论选择哪一种方式，都是可以在原有的商业模式上持续深入拓展，那么百度会如何选择呢？在讨论百度的这个抉择之前，我们先来了解一下，什么是所谓的人工智能产品。

三、什么是所谓的人工智能产品？

人工智能这个问题太大了，聊复杂的技术问题不是我的知识体系能够cover的，所以我们在这个地方只聊人工智能产品。

在工程技术的世界里，认为大部分（或者几乎所有）的技术都是基于搜索技术建立起来的，而搜索带来的海量数据积累，又能够构建一套基于海量数据的数据统计分析，从而能够为一些应用场景下的关键决策带来指导和支撑，这种产品模型有一个通用的名词，叫做大数据运算。而那些基于大数据运算所做的几乎所有的场景化产品，都可以被称作人工智能产品。

举个例子来说，当一家企业积累了超过10年的行业数据，这些数据涉及交易、记录、财务、仓储、物流等等方方面面，普通的算法已经处理不了这种复杂的数据体系。

此时，大数据可以有效地通过数据统计分析，在其中找寻到一些特殊的规律，譬如当运送货物的时间改变时，可能交易数量会产生翻倍的增长。

这种通过大数据找到规律，然后加以辅助决策的输出，所构成的产品模型就是人工智能。因为人是不可能找到这种规律，也就不可能做出这种决策。

上面说的这种场景，只是非常浅层次的人工智能产品。在过去这些年，这种应用于企业层面上的智能系统通常被称作BI（Business Intelligence），其实已经在一些行业中陆续使用。在过去，BI还没有强力的大数据运算能力，因为十年前云计算还没有像如今这么普及，想要进行大规模数据运算是需要依赖小型机或者那个年代的分布式计算的。

云计算的发展，使得数据的采集、处理和分析都变得容易，大数据得以存在于各行各业各种数据体系中，人工智能因此成为了一个火爆的领域。

那么，回过头来再看一眼，什么是人工智能。

我们发现，其实就是基于大数据算法，通过搜索技术的积累，利用各种更加牛掰的技术（比如神经网络、深度学习等）对数据进行建模和分析，得出可以指导具体场景下的决策和结果，这样的产品我们就可以称之为人工智能。

微软的Cortana、小冰、百度的度秘，他们都是通过这种人工智能背后的技术达到其产品的输出。

四、押宝人工智能，不是选择而是必经之路

回到前面的问题，百度在广告盈利模式中，会选择扩大流量范围，还是提升数据价值呢？如果是前者，百度需要在线下流量中进行广泛布局，可是无论是外卖还是糯米，在线下的流量布局中都不成功，前者干不过饿了么、美团，后者干不过新美大。

而且，单纯提升流量，无论从目前百度的积累还是未来的可持续发展，都不是百度的优势。而且要变现线下流量，百度还得有足够的支付入口，这一点还需要百度金融继续努力才行。

所以，百度的选择，只剩下提升数据价值。人工智能有机会帮助百度提升其数据积累的质量，让广告收益的价值提升，甚至深入到广告后的交易之中，极大提升其盈利能力。

人工智能是基于大数据来做的，那么也就说明无论是输入或是输出，人工智能都必须基于大数据来完成。在百度当前的一些调整中，我们可以看出百度已经在寻求更多的外部场景接入，或者说场景拓展，来加深数据的深度。

我们举一个例子，百度近期推出的DuerOS操作系统（大家可以去搜搜看），可以看出这个操作系统在各种不同场景下都可以接入，从而完成一些功能。比如可以给你播音乐，为你点外卖，帮你控制家里的智能家居等等。

这种多场景的接入其实就是一种数据层面上的深入沉淀，一个在百度上搜索过的用户，又用过百度知道、贴吧这些产品，百度大致能够分析出来他是多大年龄、哪里人、什么工作、什么学历等等，这些数据曾经是在线上卖给广告商用来做广告投放的。

在DuerOS接入之后，百度又可以拿到这个人家里都是什么电器、每天几点在家、比较在意哪些生活品质、对哪方面的消费比较冲动等信息，此时百度不仅可以把这个用户卖得更贵，甚至可以直接介入广告后的消费商品推荐（推荐本身也是搜索技术）。

当我们这么来理解的时候，我们可以将脑洞打开，想象一下。

过去十几年，百度的用户流量是通过网页浏览来体现的，而广告投放也是通过网页来承载。但是在未来，百度的用户流量的体现会发生变化，那就是通过智能硬件+人工智能来体现。任何能够接触到C端用户的产品形态都能够被称作流量，一个助手机器人、家里的一台智能冰箱、一个智能手环、一个智能家用机器人等等。

因为这种产品变得无处不在，此时一个用户的各方面信息全部被数据化了，那么那个时候的广告投放形式可能会发生翻天覆地地变化，任何形式的人机交互都会变成百度的广告投放承载。曾经只能通过网页来承载广告的形式，可能会变成由一系列人机交互的智能硬件和人工智能产品来承载广告，而智能硬件的商业模式也会变化。

这个时候，我们对比一下，百度现行体系下的广告售卖是通过流量的筛选，然后进行展现、点击等形式的投放，比如1万次展现卖10万元，预计能够换来1000-10000个真实用户转化（无论是购买，或是下载等），但是这个波动区间太大了，商家想评估成本和再次投放都变得很困难。

如果在人工智能新的数据体系下，因为用户数据更准确和深入，所有用户的挖掘变得前所未有地精准，此时想找到10000个用户所需要的数据量是可以精确评估的，比如5万次触达就可以得来这10000个真实用户，此时的广告甚至可以为结果做出承诺，那么一条广告可能可以卖出更贵的价格，比如获取10000用户花费20万元，相比之前的10万元获取1000-10000人，这种投放策略更加精准，而商家也更容易去评估持续投放的投入产出比。

这个时候，我们回过头再来看，可以发现百度发力的人工智能场景，其实是在拓展其广告数据的深度和价值，这种背后的新型广告业务模型可能会给百度带来翻天覆地的营收变化。这种想象空间地增大，直接提升的是投资市场对百度的信心，增长的就会是其市值。

这个事情当然并不是一蹴而就，也不是一定成功的。百度要想做好这件事，难度依然巨大。

五、只能是陆奇来做，而不是其他互联网老大

分析完了上面的这些商业逻辑问题之后，我们浅浅地聊最后一个小话题，为什么是陆奇来做这个押宝行动。

从公开资料来看，陆奇是做搜索出身的顶级大牛，无论是在雅虎或是微软，陆奇都是搜索技术和搜索变现的超级管理者，必应（Bing）搜索在占美国份额20%出头的时候就已经完成盈利，这也就说明陆奇深谙其道，很清楚技术、流量、广告之间的关系。而且，陆奇还是一个人工智能方面的科学家，他本人拥有的很多美国专利都与人工智能、搜索技术相关，他在微软的时候也是微软小冰的最主要支持人之一，这也反应了他在技术和市场前瞻性上的能力。

当百度决定押宝人工智能的时候，他需要的执行者不仅懂广告业务和运营，还需要懂各种前沿技术，并且还得是个超级管理者，看来看去，这种人才国内很难找到，所以陆奇当仁不让。这也是为什么当陆奇上任时，业界的反应都是一致看好。

除此之外，百度内部顽疾由来已久，不仅仅是媒体爆出来的，或者各路八卦放出来的料，百度内部唯利益论一度导致其长达数年没有像样的新业务，这种在几万人的大公司里是非常致命的，曾经的微软就在鲍尔默时代长达数年处于赚钱但是业务不增长的状态。如今的百度很像当年的微软。

陆奇的到来可能是个机会，因为他可能无法融入百度现行的利益体系，而百度又不得不支持他完成这次改革，所以百度由内到外的价值观都会因为整个新COO的到来而发生变化。从李彦宏登上《越野千里》如此卖力地演出，就可以看出百度无论对内还是对外都在传递一个信息，我们和从前大不相同。

所以，我认为百度如果要做好这次变革，一定需要这样一位外来的和尚，他拥有超强的技术、运营、管理能力，并且和当下百度正在发生的变革恰好匹配。

六、总结

到此，我们便完成了关于“百度为什么押宝人工智能”这个话题的简单讨论。从商业模式的角度去分析，人工智能是百度的必经之路，而非押宝这么简单。我们想要看明白一个事情时，表面上看到的只是浅层次的产品关系，或是一些无关痛痒的八卦传闻，对于产品经理而言，更重要的是要从商业逻辑的角度去分析。

不懂得商业模式的产品经理，只能是一个初级的产品功能设计者。