VISION

“十四五”政策背景下的百度 AI:正在织一张落地的网

互联网再次进入到了乌镇时间。


与往年有所不同的是,不仅 130 家企业的展览重点大多集中在 AI,人工智能和工业互联网也成了乌镇的核心议题。在 " 十四五 " 规划明确提出要 " 加快发展现代产业体系、推动经济体系优化升级 " 的背景下,人工智能产业有了新的趋势:


1、人工智能开始走向实用主义,落地已经是人工智能的第一要义;

2、人工智能正在进入大规模商业化阶段,将全面向各行各业渗透;

3、人工智能将改变中国乃至全球的经济生态,新窗口期已经出现。


虽然在疫情等不可抗力的作用下,世界互联网大会作出了 " 小而精 " 的调整,却为外界提供了洞察人工智能行业走向的窗口:当人工智能与产业深度融合的新形势下,百度等人工智能领头羊交出了一份什么样的答卷?


01

+AI 成为行业主旋律


正如外界频频提到的,人工智能的爆发离不开四年前的那场围棋大战,然而在短短四年的时间里,业内对于 AI 的态度却出现了微妙的反转。


人工智能在 2016 年后迎来了风口期,无论是在舆论场还是资本市场,人工智能都是独一无二的 " 热词 "。可回头来看,彼时人们对于人工智能的反应不可谓不 " 疯狂 ",较为典型的表现就是 AI+,诸如 AI+ 零售、AI+ 制造、AI+ 媒体等名词层出不穷,无数创业者试图将 AI 作为黑科技以颠覆传统行业 。


然而到了 2020 年,外界对人工智能的认识越来越理性,取而代之的是 +AI 的发生,即帮助传统行业利用 AI 降本增效和转型升级。人工智能的使命不再是颠覆或重构一个行业,而是帮助行业找寻新的增长动能。


至于 +AI 成为主旋律的原因,或许可以参考普华永道在 2017 年夏季达沃斯论坛发布的《抓住机遇》报告:预计到 2030 年,人工智能将为世界经济贡献 15.7 万亿美元,其中中国和北美市场有望成为人工智能最大的受益者,总获益相当于 10.7 万亿美元的增长,占据全球增长比例的近 70%。


同时普华永道也在报告中指出,15.7 万亿美元的增长不是来自于一万五千个将人工智能作为黑科技的独角兽们,而是大部分来自于传统产业拥抱人工智能带来的经济效益。因为传统行业的体量足够庞大,倘若人工智能可以带来 1% 的价值提升,都将是一个万亿级市场的巨大金矿。


何况百度等巨头已经用一个个实际的落地案例告诉外界,人工智能与产业融合所能带来的效率提升远不止 1%。

江苏精研科技在疫情期间通过百度 AI 搭建了一套智能检测系统,10 台无人值守的智能化检测设备可以 24 小时工作,效率比人工检测提升了近 10 倍;国家电网山东电力与百度合作研发的智能巡检方案,可以在 5 秒内识别出吊车、导线异物、烟火、塔吊等安全隐患,从发现到报警的速度从过去的几小时缩短到了 20 秒……



正如百度 CTO 王海峰在人工智能论坛的演讲中提到的:" 随着技术的发展,随着大规模的产业应用落地,人工智能已经进入到工业大生产阶段。"


02

市场需要通用性技术


为何 +AI 所带来的增量和价值均已被验证,人工智能在各行各业的渗透率却只有 4%,问题出在了哪?

创新工场的董事长李开复博士有过这样一个比喻:AI 已经开始像电一样穿透各行各业,也相信 AI 有着巨大的发展空间,但当下人工智能所处的阶段,等于互联网行业还没有搜索引擎的时代,等于有了电但没有电网的时代。

李开复博士的比喻可谓相当精确,人工智能的渗透率维持在个位数,并非是人工智能的价值不被传统行业认可,而是缺少进一步下沉的工具。如果没有搜索引擎的出现,用户只有输入网址才能找到想要的内容,互联网商业的繁荣将无从谈起;如果没有电网将电力资源输送到社会的角角落落,电力恐怕也无法改变这个世界。

同样的道理,+AI 只是找对了人工智能的方向,到底在对的方向上能够走多远,还需要回答两个核心问题:

一是如何击穿赋能各行各业的门槛。

不少人将 AI 产品经理诟病为项目经理,无疑点出了当下人工智能落地的痛点。由于传统行业的高度复杂,不同行业对 AI 的需求不一样,甚至同个行业里的不同企业对 AI 的需求也不一样,导致 AI 的落地渐渐成了项目制。经常可以看到一些互联网大厂的程序员抱着电脑走进养猪场、走进生产车间、走进田间地头,被他们的敬业精神所打动的同时,也道出了 AI 落地进程缓慢的原因。

二是如何化解人工智能的人才短板。

让工程师们逐门逐户去解决问题的笨方法,还面临另外一个待解的难题,即人工智能的人才荒。早在几年前就传出了争夺毕业生的新闻,与算法相关的应届毕业生已经可以拿到五六十万的年薪。或许更大的短板在于人工智能落地的一线,需要一大批既懂人工智能技术,又了解行业痛点的复合型人才。结果就是,人才的短缺进一步拖慢了 AI 落地的进程,人海战术的笨方法也行不通。

百度 CTO 王海峰曾在多个场合阐述一个观点:驱动工业革命的核心技术具有很强的通用性,是从某一个行业开始发展的,但最终一定是覆盖非常广泛的行业。同时还具备几个很重要技术角度的特征:高度的标准化、自动化和模块化。

透过李开复的比喻和王海峰的结论,或许可以总结出这样一个规律:人工智能规模化落地的前提,在于人工智能技术向标准化、自动化和模块化的通用性技术演进,也将是 " 十四五 " 阶段的首要赛点。


03

百度正在织落地的网


百度曾经用搜索引擎唤醒了中文互联网,在人工智能落地的窗口期,百度并没有临渊羡鱼,而是在织一张落地的网。

两个多月前的百度世界大会上,王海峰就曾在演讲中打过一个比方:" 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。"

将百度智能云比作少林寺的藏经阁,显然不是王海峰的无意之举,背后正是百度打造平台型 AI 加速人工智能落地的野心。

首先,百度大脑等底层的技术体系组成了落地的基础设施。

为了加速人工智能的产业化应用,百度建立了软硬一体的 AI 大生产平台,以飞桨深度学习平台为基础技术底座,打通了人工智能产业化应用落地相关的全部流程,包括深度学习平台、通用 AI 能力、定制化训练平台、部署与集成以及应用的技术解决方案,同时拥有完整的 AI 安全体系保障,推动了 AI 技术的标准化、自动化和模块化。其中国内首个自主研发、开源开放的产业级深度学习平台飞桨,已经凝聚 230 多万开发者,服务 9 万多家企业。



其次,聚焦重要赛道的百度智能云扮演了落地的动力引擎。


作为百度 AI 落地的重要承载者和输出者,在 " 以云计算为基础,以人工智能为抓手,聚焦重要赛道 " 的战略指引下,百度智能云已经和百度大脑、飞桨深度学习平台、AI 芯片、数据中心等新型 AI 技术基础设施形成了一个闭环型建设体系,同时结合行业需求推出了 AI 中台、知识中台等智能化的产品,进一步降低了企业拥抱人工智能的技术门槛。

最后,百度还为各行各业提供了一份落地的系统化 " 说明书 "。

身为中国 AI 人才培养的主力军与呐喊者,百度在 2020 年 6 月份推出了两个 500 万计划,其中之一就是 2025 年培养超过 500 万 AI 人才。与之相对应的是,百度已经和国内 200 多所高校共同开设深度学习、人工智能课程,并推出了黄埔学院、AI 快车道等面向产业 AI 人群的培训课程。扛起 AI 人才培养大旗的百度,给出了化解 AI 人才短板的可行之道。

可以看到,当 +AI 成为行业的主旋律,百度所做的不只是高层布道,还在默默编织一张 AI 落地的网。随着产业升级进程的推进,这张网将越来越密,不仅将帮助 AI 走进中国社会的各行各业,为经济的增长持续不断的蓄能,也将加速百度 AI 的商业化,成为百度营收增长的强力引擎。


04

写在最后


五年前,人工智能被写入 " 十三五 " 规划纲要,迎来了技术水平不断提升、市场规模持续扩大的酝酿期。

五年后,人工智能在 " 十四五 " 规划中的优先级进一步提升,或许将是人工智能彻底走进产业深处,为经济增长制造新动能的起跑点。

至少百度这样的人工智能头雁已经开始行动,当人工智能走进一个 " 有网 " 的时代,越来越多的数字化、自动化、智能化的工厂将出现在全国各地,越来越多的无人车穿梭在城市的大街小巷,越来越多繁杂低效的人力劳动被机器所取代……我们的生产和生活正被人工智能深度重构。


 


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