AI新基建沙场点兵，背后是一场“路径之争”

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经过2020年的酝酿和验证后，新基建正在进一步脱虚向实。

国家工业信息安全发展研究中心在新近发布的《2020年AI新基建发展白皮书》中，对人工智能所扮演的角色给出了新的注解：人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正加快与经济社会各领域融合，成为推动产业转型升级、助力经济高质量发展的核心驱动力量。

短短几十个字的定调，却向外界传递了两个清晰的信号：

1、国内正处于经济结构调整、产业转型升级的关键时期，AI新基建所承载的使命已经不言而喻；

2、落地早已是人工智能的主旋律，场景化、产业化、与实体经济融合将是下一阶段发展的重心。

挑战其实留给了百度所代表的人工智能“头雁”，在这场关乎产业革命进程乃至是大国博弈的“战场”中，如何在周期长、难度大的漫漫长路中找到一条可以复制的路径，无疑是亟需百度们给出的答卷。

01 新基建进入“快进”模式

“新基建”可能不是什么新概念。

早在2018年12月的经济工作会议上，5G、人工智能、工业互联网等就被列入新型基础设施建设的范畴，并视为2019年经济建设的重点任务之一；2019年3月份的两会期间，“加强新一代信息基础设施建设”正式写入政府工作报告。

2020年初的首场国常会上，“新基建”再次被提及并迅速成为业界关注的焦点；发改委在4月份正式为“新基建”定下了“面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系”的基调；10月份出台的“十四五规划”中，提出“系统布局新型基础设施，加快第五代移动通信、工业互联网、大数据中心等建设”；到了12月份的中央经济工作会议上，再次提出“要大力发展数字经济，加大新型基础设施投资力度”。

政策上越来越密集的“动作”，最大限度地向外界释放了一个利好消息：在特殊的历史机遇下，中国正在加速转换经济增长方式，经济结构将向以数字经济、智能经济为代表的新兴经济转变。

顶层设计的先行，为“新基建”开辟了一条发展的快车道，也让人工智能等新基建的核心领域进入到了“快进”模式。

比如北京、广东、上海、江苏、浙江等经济领头羊，纷纷出台了和人工智能相关的“行动计划”，试图抢占智能经济的产业高地；安徽、山西、贵州、四川、湖北等选择结合自身的产业优势，围绕智能语音、工业机器人、数据服务等单点切入，努力抓住在AI新基建垂直领域的话语权。

同时加速布局的还有BATH代表的新基建巨头们。

百度在业内率先作出了判断，AI新基建将成为不可错失的新兴行业，并在第一时间“秀”出了AI新基建版图，随后给出了建设500万台智能云服务器和培养500万AI人才的“两个500万”计划；阿里宣布在3年内豪掷2000亿元围绕云操作系统、服务器、芯片、网络等领域进行研发和建设；腾讯也不甘示弱宣布5000亿元加码“新基建”，重点在区块链、服务器、大型数据中心、超算中心等领域投入……

个中原因似乎并不难理解，“新基建”作为下一阶段经济增长的代名词，背后隐藏的将是一个个万亿级的蓝海市场，不仅直接关系到企业在下一赛段的站位，也将深度影响地方经济的产业结构，谁都不愿错过看起来“触手可得”的风口。

只是如何从风口趟出一条出路，让人工智能和实体经济深度融合，可以说是一道必须要完成的“填空题”。

02 为产业智能化“踩油门”

毕竟国内的AI新基建仍存在许多“坑”。

单从技术本身而言，如果开发者过度依赖国外的深度学习开源框架，大概率会出现像芯片那样被卡脖子的一幕；如果人工智能所赋能的领域局限于营销、客服等低门槛的行业，将制约人工智能的渗透速度；如果熟悉技术与行业的复合型人才高度稀缺，人工智能的产业应用终归是空中楼阁。

最为核心的问题还是人工智能的落地路径。

借鉴前三次工业革命的经验，底层动力都是生产力的变革。就像第二次工业革命的主引擎是电力，倘若没有电网将电力源源不断地输送到工厂，大多数产业线的工人还将停留于手工劳作阶段，生产力的大爆炸也就无从谈起。

当前人工智能的落地就处于“有了电，但没有电网”的时代。不少人工智能创业公司喜欢向投资者讲述这样的故事：团队帮助某个客户进行智能化改造，让客户的效率提升了数倍，营收也有着相当乐观的改善。可隐藏的“剧情”却是，二三十位算法工程师花费了大半年的时间，客户需要花费不小的预算采购算力和数据，即便这个团队遇到了同行业的客户，相似的工作还要重新做一遍。

有人提出了“搭积木”的模式，不同的开发者将应用案例打包成算法模型，其他开发者遇到同样的需求时可以直接调用，最终促成了开源深度学习框架的流行。但解放的也只是算法模型，算力和数据照旧是让客户头疼的事。

身为AI新基建中坚力量的百度智能云，在“空格中”填写的答案是云智一体。

2020年中的时候，百度智能云进行了业务架构上的升级，新的架构主要由三部分构成：最底层是百度大脑，涵盖算力、数据、飞桨组成的基础层，以及感知层、认知层和安全服务；中间层包括基础云平台、AI中台、知识中台、场景平台和其他关键组件；上层是行业智能应用和解决方案，主要是百度智能云重点聚焦的智慧城市、智慧金融、智慧医疗、智慧制造等核心赛道。

做一个对比的话，云智一体就像是“电力+电网”的组合，百度智能云将算力、算法、数据等人工智能落地的核心能力与云能力进行架构上的融合，人工智能的落地不再是算法工程师们的独门秘技，需要的只是简单的调用。不仅让产业上下游的客户可以像“用电”一样使用AI，也夯实了人工智能作为通用技术能力的基础。

如果说AI新基建是推动传统行业转型升级的“引擎”，云智一体的百度智能云悄悄地为产业智能化进程踩下了加速的油门。

03 点燃产业的“创新之火”

AI新基建的加速力正在逐渐显现。

在智能金融领域，百度智能云和浦发银行联合打造的首个数字人员工“小浦”，已经出现在APP、网银和各类服务终端上，人们不去银行的线下网点也能获得真人一样的情感交互体验，以及“千人千面”的个性化定制服务。

在智能制造领域，江苏常州一家3C制造工厂利用百度智能云打造的智能质检设备，可以同时检测6个零件面的33种缺陷，并将漏检率控制在0.1%内，企业降本增效显著。过去主要依靠“肉眼+放大镜”的质检流程，彻底成了历史……

可以找到的落地案例还有很多，但AI新基建所肩负的使命不应该局限于单向的、一对一的“赋能”。

正如工业专家林雪萍在《工业互联网的三重境界》的观点：“工业利用IT技术，进行信息化和数字化的升级改造过程，大概可以分为三个阶段：打通企业业务流程的内化、实现制造服务一体化的外化阶段，以及为行业赋能的平台外挂阶段。”

同样的逻辑也适用于走向产业深处的AI新基建。联想到发改委对新基建“数字转型、智能升级、融合创新”的定调，当前大多数玩家将精力聚焦于前两点，殊不知“融合创新”才是新基建的题中之意。基础设施的价值不应被框定于基础设施本身，而是将生产要素和生产条件产生创造性的融合，逐步形成不可复制、不可超越的创新能力。

简单来说，除了帮助传统行业进行数字化、智能化的转型升级，AI新基建还需要点燃传统产业的“创新之火”。

至少百度智能云已经给出了答案：

一是以“平台型AI”的身份进行技术输出。可以参考CTO王海峰的一个比喻：“百度智能云就是人工智能的云平台，它就像是武侠小说里少林寺的藏经阁，里面有无数的内功心法和武术技能。只不过藏经阁不对外开放，而百度智能云是向各领域有需求的企业或个人开放的，你需要什么样的内功和技能，我们都提供给你。”

二是积极培养懂行业懂AI的复合型人才。比如前面所提到的，百度在2020年宣布将在5年内培养500万名AI人才。同样不应小觑的还有百度智能云在2020百度云智峰会上推出的新生态计划，选择与懂行业的合作伙伴一道加速产业智能化落地，并将在未来三年内扶植1万家合作伙伴，并与其中200家建立重点扶持关系。

一面向产业输出智能化的生产要素，一面向产业输送人才作为“润滑剂”，随着百度智能云的默默深耕，融合创新的“火种”正在千行百业中传递。

04 写在最后

古希腊神话中有一个“盗火者”的故事：普罗米修斯将火种从奥林匹斯山带给了人类，让人间生起了袅袅炊烟。

在AI新基建的语境里，百度智能云就像是那个“盗火者”，正在将人工智能以通用技术能力的形式灌输给医疗、交通、制造、工业、城市……为各行各业源源不断地输送产业智能化变革的新动能。

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