謝謝，非常榮幸來到這里跟大家分享百度云的ABC戰略。

我先破一下題，這個ABC戰略跟剛才徐總有點英雄略同，A是人工智能AI，B是Big Data大數據，C是Cloud Computing云計算。大家知道云計算其實在一定程度上一開始的時候，像亞馬遜出現的時候是作為一個能力共享的方式出來的，這里面互聯網公司為什么會具備三位一體這三個能力，我個人稍微解讀一下，它其實跟一個產業的發展或者需求的演進有關系，一開始一個行業一個產業要經歷信息化的過程，像互聯網行業天生就是信息化的，解決的是信息的服務可用性，就像百度搜索引擎能讓用戶搜到東西。往后走發現，信息化以后自然而然會產生很多數據，自然而然會去想，這數據能用來干嗎。尤其是到了Web 2.0以后出現用戶的概念，怎么樣讓用戶體驗更好，讓他們在產品上停留更多時間。這個時候我們會去考慮怎么樣使用用戶行為的歷史數據，或者UGC數據比如類似評論數據。這個時候其實是我們在做數據驅動的事情。再往上走會發現，互聯網公司很多產品出現多樣化的交互形式，你不光可以通過文字輸入，還可以通過語音輸入，這個時候我們會用到人工智能的東西，其他還有機器翻譯等等。互聯網公司經歷過這樣一個發展過程，別的行業也在經歷這個發展過程，慢慢從信息化再到數據驅動的需求，再往上走就是智能化。有些行業可能剛剛進入信息化的過程，有些行業可能發達一些，怎么把百度作為互聯網公司在發展中積累的能力分享出來，百度云是這樣一個很好的載體。接下來按照C-B-A的順序仔細闡述一下，我們到底有哪些東西已經具備了，可以拿出來跟整個行業分享。

首先是云Cloud基礎架構這一塊，我們要分享的主要一個是計算，第二是存儲，還有網絡這塊的架構，其他還包括一些像安全等方面。

計算這塊，在百度我們有非常多的產品線，我們要支持非常多形式的而且高強度的計算場景，所以會形成不同的軟硬件為基礎的計算服務都在里面。需要特別強調的是人工智能，也是百度的戰略方向，人工智能背后用到的服務器主要是GPU集群，積累比較深厚，可以做一些規模化的部署，在業界應該是比較領先的。另外一塊，存儲，大家都用百度網盤，它是一個對象存儲的存儲架構，當然我們還有其他的存儲形式可以提供。網絡，每個網絡服務的環節基本上都是TB級的帶寬。

這是跟今天會議主題比較契合的頁面，我們在安全這塊是比較重視的，這是百度云具備的各種安全的資質和證書，我們一直在努力營造安全的云服務環境。

剛才講的是外部對我們百度云安全方面的認可，這一頁是我們內部技術努力，我們在很多方面都有技術積累沉淀，包括DDoS攻擊的防護等等。

接下來講Big Data，我是數據科學家，香港網存空間 北京主機，主要從事這塊多一些。百度在數據方面不光有數據能力，像數據存儲、分析等等這塊，還有很多的數據資源包括一些用戶產生的數據。這兩塊我們都在想法怎么樣利用它。

先看一下百度的大數據到底大到什么程度，我們有大概6億用戶，每天會產生大概100億次的檢索，檢索里面包含了用戶的關注還有用戶的需求等等這樣一些信息，而且覆蓋的興趣面是非常廣的。還有一個比較大的我們的產品是百度地圖，會有很多別的相關的應用來用百度地圖的接口，這樣會產生每天大概720億次的地圖上的定位請求，里面的信息基本上是用戶用腳投票的信息，也有非常高的價值。我講到這里必須強調一個，這些數據里的原始數據信息我們是不可能拿來共享的，我們會對這些數據進行加工，得到一些不侵犯隱私的數據資源。

用戶畫像產品是我們針對自有產品的改善，利用剛才講的地圖和搜索的數據，再加上百度別的產品線的數據構造的。它實質上是一個標簽體系，百度的的標簽體系維度非常大，體現出非常多樣的興趣的信息。

剛才講的是數據資源，有些不包含隱私的加工后產品可以共享。但我們更重要的想分享的是我們處理這些數據的能力，這里分了很多層次，最底下是數據采集的能力，甚至包括了物聯網的數據采集能力。再往上是數據的存儲，包含關系數據庫，包括對象存儲數據庫以及NoSQL數據庫。再往上進行處理與分析，這塊是百度技術優勢比較大的地方，基本上我們所有產品都是數據驅動的，有很多產品在里面，包括傳統的日志分析MapReduce相關的，深度學習的paddlepaddle平臺，還有機器學習的工具包BML等等。到了服務層，我們針對語音識別、智能客服用的智能問答等等，再往上是相關的服務組合起來能夠服務到的一些行業，這樣一來大家對百度的數據能力有一個大概的了解，這整套能力構成的平臺，我們稱之為天算平臺。