百度,真的要“白了”吗?

百度2019财年第一季度财报发布后,伴随着向海龙的离职,百度又一下子进入到了大众的视线。

百度,真的要“白了”吗?

 

随之出现诸如《百度最难捱的一夜:5名高管闪电辞职内幕》,文章中写道:“五位高管离职、销售侧管理层空缺、老板和老板娘亲自上前线督战——百度正处在迎接字节跳动搜索大战的最前夜。兵临城下,这家19岁的公司重新“排兵布阵”。这是在战争号角吹响前一个难眠而不安的夜晚。”也有《离开百度后,他们都去哪儿了?》,文章结尾写道:“百度在“ALL in AI”的道路上走得越发轻快,曾经共同为百度的AI野心付诸努力的人,却大多已经离席。百度的下一程,又将与谁同行?”《百度的好日子已经过去了》里写道:“迄今为止,百度依然是中国搜索引擎领域的最强者,众多分析师依然看好他们继续在这个没有谷歌竞争的市场上的未来。可是,时代已经不同了。移动时代的到来让百度的PC搜索不断受到损害,公司的成长不断减速,而且与此同时,百度似乎还受困于一场领导层危机。对于成长型企业,加速成长,或者至少保持稳步成长是市场的最低要求,而百度却未能达到,他们的成长速度减缓,利润率下滑,这些都是不争的事实,意味着该股价格很可能会持续下滑——直至管理层找到解决公司诸多核心问题的方案的那一天。”

百度,真的要“白了”吗?

 

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外忧内患,这恐怕是百度最为真实的写照了

外忧的核心在于百度自身搜索出现的一系列的问题导致无论是媒体还是吃瓜群体对百度都极度的不友好,相当长的一段时间内骂百度成了一种“道德正确”的行为,于是乎劈天盖地的骂声席卷而来,即使现阶段声音小了许多,但每每打开一篇关于百度的文章,依旧能够看到诸多评论里充斥着对于百度或李彦宏的辱骂,百度不倒、骂声不止。似乎在百度死了,一切的问题就都解决了。

另一方面所谓的内患更甚,特别是流水席般人才的来来往往,“17年陆奇履职后,CFO李昕晢、副总裁陆复斌、副总裁兼百度糯米总经理曾良、首席科学家吴恩达、百度研究院院长林元庆、副总裁兼百度金融CRO陈锦晖、高级副总裁王劲、负责Apollo项目的副总裁邬学斌、90后副总裁“李叫兽”李靖等人接连退场。”这不禁让人思考百度到底是怎么的一家公司,李彦宏到底是怎么的一个老板,他们希望了那么多世界顶级的人才,可为啥最终都选择了离开。

百度,或许真的到了最为艰难的时刻。但逢人高处留冷言,遇人落魄送温暖。此时此刻,进入“落魄”的百度就真的要“白了”吗?我并不这么认为。

 

百度,真的要“白了”吗?

 

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历史告诉我们,技术永远是最高的门槛

纵观历史的发展,不管是农业革命,还是工业革命,或者后续的互联网革命等,都是伴随着新的技术的涌现的结果。站在科技互联网的角度上来看,无论国外微软、苹果、Facebook、Google、亚马逊,不管是创始人的背景还是后续不断将自己壮大的核心都还是技术本身。国内的腾讯马化腾、微信张小龙、网易丁磊、360周鸿祎、小米雷军、头条张一鸣、快手宿华等(马云爸爸一直都比较特立独行)大多数的创始人,也均是技术出身。

虽然现阶段产品经理和运营经理的概念也越来越火,但我们不要忘记了。技术人员由于其天然的可实现属性,他们天然的能够第一时间接触到新的技术和产品,且能够相对独立的直接实现。而产品经理和运营经理本身并不具备可直接实现的能力,因此不得不借助于更多外部的力量来实现。

在这种情况下,在行业的技术门槛趋于0的前提下,产品经理和运营经理可涌现出来的机会会逐渐的变大。但在行业依旧具备较高的技术门槛的情况下,技术依旧是最高的门槛。而门槛本身就代表了先进的生产力。在一点上,我们也可以通过近期美国不断对华为进行打压可以看出来,华为本身在5G上绝对的领先所带来的无与伦比的核心竞争力。

我们再回到百度身上,一直以来,大家对于BAT三家都有一个普遍的认识,百度强于技术、腾讯强于产品、而阿里强于营销/运营。直到今天,当我们观察三位创始人的时候,依旧能够较为清晰明显的感受到,百度李彦宏自身极为强悍的技术属性,(也可能因为这个原因导致他并没有成功的从技术属性转为管理属性),比如他驾乘自家的无人驾驶车辆在北京兜风。而马化腾虽然也是技术出身,但现阶段对外的形象更多已经转变成为一名企业家,出去也多谈产业互联网等跨界合作的概念和思路。而马云爸爸一直以来,都以口才和管理著称,无须多说。

再加上技术本身不像产品或运营那样能够产生爆款,技术本身还是需要漫长的时间和实去积累的,因此到现在我依旧相信百度在技术层面上是有领先优势的。而这也是百度接下来最为核心的竞争力。

 

百度,真的要“白了”吗?

 

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无人车的城市级运营商

百度“All in AI”,其中百度Apollo的无人驾驶技术正逐步的从技术预演走上现实中来。抛开李彦宏驾驶无人驾驶汽车飞驰在北京五环被罚款的事实外,在除夕百度组建百余辆无人驾驶车辆跑上港珠澳大桥,另外百度投资合作的阿波龙微型巴士也已经实现批量生产。与此同时,百度也已与中国一汽-红旗合作打造L4级别的无人车,透露将在年底实现小批量下线,并预计在2020年量产且在北京、海南等运行。更重要的是,百度联手长沙市人民政府签定了“自动驾驶与车路协同创新示范城市”协议书。双方将在2019年正式推出中国首批无人驾驶出租车、以及在某些封闭园区和景区推出无人巴士,从而把长沙打造成一个智能交通城市!

基于此,可以看出百度不仅Apollo系统自身有强大的技术积累,更是通过与长沙政府来共创示范城市。这一点,或许会成为百度未5-10年里最具战略最具杀伤力的武器。交通本身就是政府政绩中极为重要的一个考量,如若百度能够在与长沙的合作中取得实质性的进展,那么它就拥有了与其他更多城市合作的话语权。而这种话语权是基于技术的城市战略级别的,也要远远高于一般的ToC或ToB面向的合作。

以备受推崇的特斯拉来看,现阶段整体的市值约319亿美元,百度现阶段的市值约377亿美元。如若百度能够在这一战役中拿下至高点,再造一个无人驾驶的汽车版百度,那么至少能够再造一个百度出来。

百度,真的要“白了”吗?

 

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流水不腐,人才亦如此

相对而言腾讯的离职确实不高,但腾讯也并非高枕无忧,加上整个节字系对于用户时间方面的占有以及游戏版本的问题,腾讯的压力也极其强大。更让腾讯头痛的还有人才的老化,这一点无论是马化腾还是刘炽平的演讲中都有明确的表述,而且腾讯确实也已经开启了中高层的退休计划。

而这也恰恰说明人才的流动本身是极其正常的,而且在这个急剧变化的时代里,更需要人才的流动。正如马化腾所说的:“你并没有错,错就错在你老了”,在面对新的媒体和进攻的时刻,你依旧希望一个40多岁的老男人来领悟并带领一帮30多岁的小男人去做一款又一款迎合10-20岁的产品,那无疑是自杀行为。

因此,百度的人才流动并非真的就把百度给淘空了。相反,百度前期引入的顶尖人才的历史使命就是搭建好前进的方向和框架,而现阶段到了具体落地执行的时候才提升了更多年轻的人才、这些人更有冲劲。

因此,今年三月份,百度宣布了新人才梯队建设计划:百度将加速干部年轻化的进程,选拔更多的80后、90后年轻人进入管理层。同时,百度还宣布推出高管退休计划。

 

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另一角度看财报

百度财报显示,百度第一季度总营收为人民币 241 亿元(约合 35.9 亿美元),同比增长 15%。若不计入此前宣布的资产剥离交易的影响,则百度第一季度营收同比增长 21%。百度第一季度净亏损为人民币 3.27 亿元(约合 4900 万美元),相比之下去年同期的净利润为人民币 67 亿元。百度第一季度每股美国存托凭证摊薄亏损为人民币 1 元(约合 0.15 美元)。按照彭博社的说法,这是百度 2005 年上市以来录得的首个季度亏损。

但同时,也需要注意到另外一些数据:2019年第一季度好看视频增长势头强劲,日活破2200万,同比增长768%;百度App和短视频信息流总用户时长同比增长83%。

虽然这个数据相对于腾讯、头条和阿里都不算亮眼,但至少对于百度自己来说在视频领域也算是拥有了一款能够看到一点点未来的产品,而这款产品或许也会为百度在未来用户-帐号体系方面打造一个不错的基础。

因此,并不认同百度真的要“白了”这一论断。不仅如此,我反倒会更认为百度在现阶段有些四面楚歌的情况下,会不断夯实自己的技术积累,优化人才结构,并在无人驾驶车方面做到至高点,从而不断的收复失地。

内容概要:本文为《科技类企业品牌传播皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“基于p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析”展开,介绍了一种结合伴随方法与有限元分析的拓扑优化技术,重点实现了3D结构在应力约束下的敏感度分析。文中详细阐述了p-范数应力聚合方法的理论基础及其在避免局部应力过高的优势,并通过Matlab代码实现完整的数值仿真流程,涵盖有限元建模、灵敏度计算、优化迭代等关键环节,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员或从事结构设计的工程技术人员,尤其适合致力于力学仿真与优化算法开发的专业人士; 使用场景及目标:①应用于航空航天、机械制造、土木工程等领域中对结构强度和重量有高要求的设计优化;②帮助读者深入理解伴随法在应力约束优化中的应用,掌握p-范数法处理全局应力约束的技术细节;③为科研复现、论文写作及工程项目提供可运行的Matlab代码参考与算法验证平台; 阅读建议:建议读者结合文中提到的优化算法原理与Matlab代码同步调试,重点关注敏感度推导与有限元实现的衔接部分,同时推荐使用提供的网盘资源获取完整代码与测试案例,以提升学习效率与实践效果。
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