最近幾年，AI產(chǎn)業(yè)的起起落落與著名的“達(dá)克效應(yīng)”的認(rèn)知曲線驚人的一致。
2016年AlphaGo的成功，瞬間引爆了AI的激情與創(chuàng)業(yè)夢想，之后的兩年時(shí)間，AI在巨大的泡沫鼓動下，很快就站上了“愚昧之山”。但從2018年開始，AI的投資熱潮開始減退，甚至到2018年的下半年，很多AI創(chuàng)業(yè)明星公司的估值都得到了腰斬。整個(gè)AI行業(yè)一片哀鴻遍野，似乎AI已從當(dāng)初的“愚昧之山”一步步的滑落到了“絕望之谷”。
4月9日，在百度大學(xué)Alpha學(xué)院首期學(xué)員畢業(yè)典禮上，清華大學(xué)與百度聯(lián)合發(fā)布了《產(chǎn)業(yè)智能化白皮書》，這不僅是國內(nèi)首個(gè)從產(chǎn)業(yè)演進(jìn)視角具體探討AI與產(chǎn)業(yè)融合歷程和現(xiàn)狀的行業(yè)報(bào)告，也是首個(gè)產(chǎn)業(yè)智能化的戰(zhàn)略思考和商業(yè)實(shí)踐方法論。
產(chǎn)業(yè)智能化，無疑是AI行業(yè)落地之后的終極目標(biāo)。從產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的視角，將AI融入行業(yè)，這也是AI產(chǎn)業(yè)走出“絕望之谷”，走上“開悟之坡”的關(guān)鍵。
AI發(fā)展與行業(yè)實(shí)踐存在割裂
2019年初的《流浪地球》讓人工智能Moss一炮而紅。Moss所代表通用人工智能，更像是電影橋段中的空中樓閣，離我們似乎還很遙遠(yuǎn)。
在我看來，人工智能發(fā)展至今應(yīng)該有“廣義人工智能和”狹義人工智能”的不同概念。所謂“廣義人工智能”本質(zhì)上就是指通用AI，而“狹義人工智能”則是指在特定領(lǐng)域，結(jié)合應(yīng)用的AI，換言之就是基于具體應(yīng)用場景的行業(yè)智能。
客觀的說，目前的AI與真正的行業(yè)智能落地之間，還有不小的距離。
首先，AI技術(shù)研發(fā)和行業(yè)應(yīng)用之間，還隔著一道鴻溝。AI技術(shù)和算法需要找到AI應(yīng)用的場景，而現(xiàn)狀卻是：有AI技術(shù)能力的企業(yè)缺乏場景，而傳統(tǒng)企業(yè)擁有足夠多的場景，但卻缺乏數(shù)據(jù)處理的專業(yè)人員、訓(xùn)練AI所需的資源。
其次，盡管AI在醫(yī)療行業(yè)、安防行業(yè)有了很多應(yīng)用落地。同時(shí)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用也紛紛提供了語音交互的AI工具，但不可否認(rèn)AI的行業(yè)落地仍然缺少燈塔級的案例，隨之而來的問題就是行業(yè)中缺乏AI實(shí)戰(zhàn)的教科書。
第三，因?yàn)檎嬲敿壍腁I能力只掌握在少數(shù)頂級AI公司的手里，AI的行業(yè)生態(tài)圈并不完整，尤其是AI與行業(yè)應(yīng)用的結(jié)合缺乏標(biāo)準(zhǔn)，也沒有成熟的方法論。
第四，狹義AI最終會演變?yōu)閺V義的通用AI，AI在行業(yè)落地的目的還是普惠，比如AI與云共同推動了智慧城市建設(shè)的提速，這就是AI帶來的普惠價(jià)值。但從目前來看，多數(shù)AI項(xiàng)目仍然是單點(diǎn)突破，沒有抓住行業(yè)共性。
最后，AI的專業(yè)人才還存在較大的缺口，這導(dǎo)致AI的產(chǎn)業(yè)鏈的底層架構(gòu)不夠牢固，AI的產(chǎn)業(yè)生態(tài)成熟較為緩慢。
《白皮書》可以解決這五大問題
那么，從這五個(gè)維度，我們可以來分析一下《白皮書》能夠解決了哪些問題。
第一，不同于很多高屋建瓴的《產(chǎn)業(yè)白皮書》，這本《產(chǎn)業(yè)智能化白皮書》不僅通過研究篇討論人工智能的發(fā)展歷程，也通過實(shí)踐篇過對人工智能從實(shí)驗(yàn)室走向廣泛的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的深入調(diào)研。做到了兼顧理論和實(shí)踐。
第二，很多AI方面的學(xué)術(shù)著作只重在“提出問題”，而《白皮書》卻做到了“解決問題”。
百度在《白皮書》當(dāng)中公開了一套獨(dú)創(chuàng)的TUMC模型，這是一個(gè)從產(chǎn)業(yè)演進(jìn)視角研究新產(chǎn)業(yè)成熟度和新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)化成熟度的工具，綜合考察技術(shù)、用戶效用、市場以及產(chǎn)業(yè)鏈4個(gè)維度。TUMC模型可深入到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的內(nèi)部，分析新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的動力機(jī)制，評估新產(chǎn)業(yè)的成熟度，探討新興技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化情況。
第三，國內(nèi)的AI行業(yè)落地并非沒有燈塔級案例，只是沒有人將這些案例系統(tǒng)的進(jìn)行呈現(xiàn)。那么，這本《白皮書》在智慧出行、智慧金融、智慧城市、智能家居、智能客服等5個(gè)不同產(chǎn)業(yè)，選取了首汽約車、太平洋保險(xiǎn)、中國聯(lián)通、極米科技、軟通智慧等多個(gè)行業(yè)的AI落地案例進(jìn)行分析，全面展現(xiàn)AI技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的融合程度，為全行業(yè)的產(chǎn)業(yè)智能化升級起到很好示范作用，加速AI與產(chǎn)業(yè)融合的步伐。
第四，AI技術(shù)的確適合在單點(diǎn)項(xiàng)目中做到突破，但要做到AI的普惠必須結(jié)合一個(gè)更有力的“底座”這就是云。而百度一直以來致力于建設(shè)以人工智能技術(shù)為核心的產(chǎn)業(yè)化生態(tài)鏈，并以百度智能云作為AI技術(shù)能力的輸出窗口，通過“云+AI”推動行業(yè)智能化升級，已打造了眾多的成功合作案例。有了云這個(gè)因素的結(jié)合，AI就更容易俱備普惠的特性。
第五，打通了云和AI的能力之后，以百度的核心能力作為切入點(diǎn)，智能云作為技術(shù)底座，百度等于建立了一個(gè)行業(yè)AI的平臺，可以做到讓生態(tài)在平臺上自然生長。而《白皮書》的發(fā)布，則進(jìn)一步夯實(shí)了百度通過“云+AI”，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)智能生態(tài)鏈的想法。
做中國AI的世界名片，百度《白皮書》背后的意義
我們知道，百度一直是AI世界最頂級的玩家。在去年年底的百度世界大會上，李彥宏就交出了百度AI在國民經(jīng)濟(jì)三大基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)落地的成績單，讓AI實(shí)現(xiàn)普惠，并推動產(chǎn)業(yè)智能化升級的構(gòu)想已十分明確。
所以，《產(chǎn)業(yè)智能化白皮書》的發(fā)布，必然是百度將AI的技術(shù)與實(shí)踐結(jié)合，支撐百行百業(yè)走向智能化的方法論。在其背后，也應(yīng)該有五重含義。
第一，百度是全球領(lǐng)先的AI公司，無論是投入和布局都是領(lǐng)導(dǎo)者。百度首先在技術(shù)上擁有話語權(quán)，如今正在走一條從“AI技術(shù)領(lǐng)先”向“應(yīng)用落地領(lǐng)先”的進(jìn)化之路?！栋灼氛前俣仍谶M(jìn)化之路上階段性成果的匯集。
第二，去年年底，百度進(jìn)行了一次架構(gòu)調(diào)整，對百度技術(shù)體系進(jìn)行架構(gòu)整合，ABC智能云事業(yè)部升級為智能云事業(yè)群組（ACG），同時(shí)承載人工智能toB業(yè)務(wù)，并明確了AItoB的戰(zhàn)略方向。
那么百度AItoB戰(zhàn)略，也可以看成是對《白皮書》的實(shí)踐支撐。百度智能云已落地多個(gè)行業(yè)，例如在在智能城市領(lǐng)域，軟通智慧與百度以及上下游伙伴充分合作，利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興技術(shù)，打造了智慧政務(wù)、智慧環(huán)境和智慧公安等解決方案，已經(jīng)在全國130多個(gè)城市實(shí)施了超過500個(gè)項(xiàng)目。
第三，百度作為國內(nèi)AI行業(yè)的領(lǐng)軍者，非常希望做大AI生態(tài)。所以，《白皮書》的發(fā)布本身就是百度的一種姿態(tài)：通過更多理論總結(jié)和經(jīng)驗(yàn)分享，與更多的合作伙伴，共建AI行業(yè)落地的生態(tài)圈。
第四，針對AI行業(yè)落地缺乏方法論的現(xiàn)狀，《白皮書》堪稱國內(nèi)首部行業(yè)智能化的行動綱領(lǐng)。毫無疑問，中國是AI的熱土，中國不僅有百度這樣領(lǐng)先的AI公司，也有大量AI將要去改造的行業(yè)場景。而百度通過方法論的演示與分享，切實(shí)為中國企業(yè)邁向智能化的未來，做了一件好事。
百度一直是中國AI面向世界的名片，《白皮書》則是百度為推動AI行業(yè)激活輸出的一項(xiàng)成果，站在AI產(chǎn)業(yè)”開悟之坡”的起點(diǎn)，它的推動價(jià)值已經(jīng)做到足夠了。
文/鄭凱
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