一份百度白皮書，如何開啟AI與產業融合的正確姿勢？
文 | 李永華
來源 | 智慧相對論（ID：aixdlun）
產業智慧化到底什麼時候才能全面落地？不知道，應該不會太快。
但至少，在一些參與者的努力下，我們能從恰當的角度看到一幅未來圖景。
4月9日，清華大學與百度聯合釋出了《產業智慧化白皮書》（以下簡稱“白皮書”）， 國內首個基於AI實踐，嘗試從產業演進視角具體探討AI與產業融合歷程和現狀。80頁、2萬餘字的篇幅，給出了一個專業的人工智慧技術成熟度評價模型“TUMC”，以及眾多典型案例解析。
白皮書可看作百度與清華聯合首次公開闡述對產業智慧化的戰略思考和商業實踐方法論，釋出白皮書這件事本身，更代表著百度已經不滿足於“領跑者”角色，開始謀求更高維度的產業智慧化“領航員”定位。
不論百度的目的是什麼，至少我們能借白皮書，對產業智慧化有新的全新認知。
白皮書釋出，AI與產業融合開始需要“領航員”
距離1956年達特茅斯會議正式提出“人工智慧”概念已經60多年，從巨集觀上看，當前的人工智慧浪潮應該屬於“三起兩落”的“第三起”，也被認為是最有希望實現人工智慧全面落地的時代。
這與產業應用需求旺盛密切相關。
語音處理、計算機視覺、自然語言處理……過去早已被反覆提出的典型技術到現在正被物流、工業機器人、銀行、金融、醫療等產業全面而主動地需求。
資料量的爆發性增長提供“原料”、摩爾定律發揮到極致帶來的計算能力提升、人才/專利積累帶來的演算法突破……這些因素固然重要，但網際網路數字化時代催生的龐大產業“買方市場”，才是人工智慧實現第三次浪潮最大的“引力”。
僅從百度智慧雲所參與的產業例項來看，就包括第一產業的麥飛科技、雲南佳葉、中化集團等，第二產業的微億智造、寶武集團、北京首鋼、北汽集團、雲智環能、陽煤集團、海爾、康力電梯等，第三產業（含政務）的英特爾、銀聯商務、廣發銀行、農業銀行、華數傳媒、山西省政府、陽泉市政府、蘇州工業園等諸多案例。
（百度智慧雲副總經理李碩）
AI和雲在各產業全面而深度的應用，是之前的AI浪潮都沒有的關鍵特徵。
不過，這也意味著，產業智慧化與電商、O2O、社交等創新經濟不同，並非行業玩家們“自己玩”的創新領域，與巨集觀趨勢（例如產業升級）緊密結合讓它本身就成為大環境下的組成環節。
那些獨立的創新領域如同單個“跑道”，玩家們只需要相互PK，比誰跑得快能“領跑”整個隊伍笑傲江湖。
而在產業智慧化這裡，如此多的參與主體，在巨集觀趨勢“全圖”中這支隊伍到底怎麼走、走到哪去更重要，“領航”的價值更明顯。
從這個角度看，百度通過雲端計算ABC三位一體的戰略，集中輸出百度AI的領先優勢和能力，率先幫助眾多產業及其代表企業成功實現智慧化升級，這是在做“領跑者”；而現在以行業視角釋出白皮書，則是想要通過戰略思考與商業實踐的研究為全行業的產業智慧化升級“領航”，給出作為領跑者所理解的整個產業智慧化的恰當走向。
反過來看，在正確的航向上加速AI與產業融合的步伐，對百度這樣的領跑者而言，現實價值也更大。
多維度“節點推進者”——白皮書給出的AI與產業融合獨特姿勢
從投資角度、從創新角度、從政策導向角度，AI與產業融合的路徑與方式眾說紛紜。各種圓桌論壇開了無數場，有見地的觀點也有不少，但AI與產業融合一直沒有“全景式”展示出來。
多數人的腦子裡，一個可預期的未來，和一些零零散散的觀點，就是產業AI應用的全部。
TUMC模型在解決這個模糊化的問題。
在白皮書中，作為評測新興技術產業化成熟度的工具，TUMC模型由技術 （Technology）、使用者效用（user Utility）、市場（Market）以及產業鏈（Industry Chain）4個維度構成，每個維度又分為兩個前後遞進的節點，如圖（來源：白皮書）：
簡單來說，AI應用產業上，其成熟度從這四個維度綜合評價，而每個維度裡，都經歷由無到有，由節點1到節點2的推進過程，綜合起來，就能得出某個產業AI的成熟度狀況，如圖，是白皮書中認為“智慧推薦”的成熟度：
TUMC模型是“領航”最集中的體現，它不僅給出評價產業智慧化成熟度的一種方式，四大維度、八個節點的模型本身就是一張前進的“路線圖”。
值得一提的是，AI與產業融合肯定可以找出與之相關的各種不同而又自恰的“全景圖”。如同解數學題一樣，TUMC模型，給出的是AI如何與產業融合其中的“一個解”。
這個模型的得出，與百度推進AI與產業融合的實踐有著密切的聯絡。
一方面，百度的AI+產業的佈局，是構建了以AI為核心的產業化生態鏈，以百度智慧雲作為AI技術能力的輸出視窗，“雲+AI”打造了眾多的成功合作案例，另一方面，白皮書也給出了百度AI佈局的另一個視角——多維度“節點推進者”。
通過百度部分實踐案例，這裡或能更好地理解TUMC、理解AI與產業融合的過程（篇幅所限，這裡只舉例典型維度）。
1、智慧城市——從m1到m2實現市場起飛的關鍵規模
百度與陽泉市、山西省政府、蘇州工業園的合作，可看作是在樹立行業標杆，而在TUMC模型中，也可看作市場維度下“找到並鎖定早期使用者”的過程。
目前，百度與北京、上海、長沙、陽泉、保定、雄安、長春、合肥、寧波、青島、重慶等數十個省市地區的合作，正在推動m1朝m2發展。
而軟通智慧與百度以及上下游夥伴的合作，打造了智慧政務、智慧環境和智慧公安等解決方案，在全國130多個城市實施了超過500個專案，則可看作m2的直接體現，已經“達到持續擴散的使用者數量”。
2、智慧汽車——持續鞏固u1“極客使用者”群體
百度亦不斷推出智慧汽車相關產品，例如“端+雲+內容”的百度智慧雲車聯網平臺以及Apollo自動駕駛平臺。
目前，無論車輛故障預警、遠端控制、遠端診斷等基礎車聯網服務，還是人口屬性、興趣愛好、消費場景、APP行為等多個維度的使用者畫像，百度一系列精準捕捉汽車使用者需求的行為，都可以看作是在鞏固u1“極客產品”群體，在特定場景中打造智慧化、便捷化的服務，逐步推動u2“時尚產品”實現。
目前，百度與北汽集團的合作，除了基礎設施搭建，還嘗試為使用者提供千人千面的可定製服務，這是“極客產品”個案體現，一旦車聯網嘗試成功，更多非極客使用者將湧入進來。
3、智慧製造——t1過程不斷優化，伺機找尋t2的突破口
在智慧製造這件事上，百度所做的事以技術維度的節點推進最為典型。
與微億智造、寶武集團合作打造的智慧製造案例，都出現了工業智慧化的“智慧質檢”技術身影。這種利用AI技術識別產品製造缺陷的創新，一方面讓一線質檢員負擔減輕，另一方面大大降低了漏報和誤報的情況。
2017百度雲智峰會現場，首鋼自動化資訊科技有限公司帶來10000張驗證圖片，百度雲ABC一體機對鋼材圖片進行現場預測，準確率達99.98%。
在鋼鐵領域，“慧眼識鋼”一系列技術，十分符合TUMC對穩定、可靠、方便、實用、抗干擾等t1階段性要求。
此外，在寶武集團，百度智慧雲結合智慧邊緣BIE將演算法模型部署到邊緣裝置，並通過端雲一體化實現演算法模型的持續迭代，這種工業物聯網的玩法或在改寫傳統生產流程，催生“新產品主導設計”（而不只是原有流程的輔助），出現t2階段的影子。
4、智慧金融——AI最契合的領域即將同時突破m2、u2節點
獨特的資料化特徵讓金融被公認為與AI應用最為契合的產業，在百度的產業智慧化推進過程中，金融的速度也天然更快。
農行金融大腦是百度與農行戰略合作的核心建設專案，包括人臉識別、語音識別等能力在內的感知引擎，以及包括樣本管理、資料預處理、特徵工程等在內的一站式機器學習平臺（思維引擎），已經全面覆蓋傳統金融需要革新的方方面面。
此外，在與廣發銀行的合作中，百度與其共同探索了信用評價、智慧客服、精準營銷等AI應用。
很明顯，智慧金融一方面在使用者價值上已經深度滲透了使用者的金融價值，另一方面在市場規模上也早已開始了持續擴散的程序，在同時突破m2、u2節點。
5、智慧硬體——c2專有產業鏈要素出現
都知道百度的小度助手及其小度、小度在家等硬體產品，然而，小度助手背後賦能的龐大硬體生態，已經構成一幅獨特的智慧硬體軟硬體一體化產業鏈。
小度助手的對話能力已經應用到智慧家居、智慧穿戴、車載、移動通訊等多個大品類當中，合作伙伴包括聯想、美的、海爾、HTC、小魚在家、貓王、TCL、小天才、哈曼、飛利浦、創維、東風、聯通、極米、OPPO、vivo等智慧硬體領域的重量級玩家。截至2018年12月31日，搭載小度助手的智慧裝置啟用數量已突破2億臺。
智慧硬體雖然在其他維度還有待提升，但在產業鏈這裡，客觀上形成了自己的組織方式和價值生產邏輯，小度助手加入後，新的分工協作系統初步成形，這即是c2節點的典型表現。
這場AI與產業融合的盛宴，平臺、產業與使用者各有吃法
從白皮書TUMC模型角度看，平臺、產業與使用者等主要參與者們，在享用AI與產業融合的大餐過程中，將各有各的吃法。
1、平臺：耐心、耐力與耐受
儘管上文大量案例證明了百度已經在行業中出於領先位置，但從TUMC全維度來看，產業智慧化仍然任重道遠。AI與產業融合是長期而漫長的過程，不是消費網際網路爆發式成長，參與平臺需要心態（得有耐心）、資源（得有能持續投入的耐力）與運營（得能做到資源整合、能耐受複雜特殊市場情況）的綜合支撐。
2、產業：持續跨越“非連續性”
白皮書在舉例智慧家居領域的極米科技案例時，用了一張十分有意思的圖來表達由傳統電視到智慧“電視”的變遷，如圖：
這其實是“非連續性”在智慧家居領域的典型表現。
能否跨越非連續性，向來是企業興衰的第一因，IBM、微軟、蘋果等案例都證明了跨越非連續性對企業、對產業的意義。
而從智慧電視等案例可知，智慧化的過程，本身就是顛覆過去、跨越非連續性的過程，它也給了產業“從頭開始”新的成長機會。
3、使用者：從“智慧化感知”到“無感知”
AI與產業融合是多維度、多節點的推進過程。而TUMC四大維度第二個節點有一個共同的結果：由小眾、獨特、專有、補充等一系列“被限定”的產業智慧，走向全面滲透的產業智慧化。
也即，在社會大眾的使用者層面，產業智慧化的最終結果是融入生活，無處不在。
我們不會像在今天用“新鮮”的視角來看AI等技術應用到產業當中，而終會把產業+智慧的組合當成理所當然，“不智慧”才不正常。智慧變成產業的必備要素，也是最基礎的要素。
真的到了那一天，產業智慧化也就被“領航”完成了正確的航行，拭目以待吧。
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