产业智能化，为什么看百度智能云？

来源：互联网作者：王林更新时间：2021-07-30 11:18:28阅读：

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智能化升级，下一个数字化浪潮。

文丨华商韬略张静波

人工智能的爆发，让数字经济发展从数字化转型，过渡到产业智能化的新阶段。

在这场科技创新和产业发展中，谁将成为引领者？

2020年3月8日，山东淄博一个人烟稀少的郊区，国家电网一处220kV高压线路突发火情，形势一度危急。

换在过去，这样的险情，极有可能引发一场严重的火灾。

万幸的是，这条高压线路配备了可视化的监拍装置，通过AI技术的现场分析，将危险信号传回指挥中心，相关人员及时赶赴现场，消灭了隐患。

这场火情之所以能被及时扑灭，幕后的功臣，当属近年来不断兴起的数字化浪潮。

过去半个多世纪，数字化经历了不同的阶段，并一直在改变着人类社会。

1946年，世界上第一台通用计算机诞生，拉开了人类社会数字化的序幕。

最早，它帮助人类登上了月球。紧接着，它从政府、军事项目不断外溢，逐渐渗透到社会生活的方方面面。

20世纪90年代，数字化进入业务流程再造的时代。会计电算化，以及ERP、CRM等管理软件的普及，极大地提升了企业的经营效率。

进入21世纪，互联网开始主导数字化的进程。

2001年，美国软件公司Salesforce基于互联网，向用户提供CRM软件服务，开启了企业数字化转型的云时代。

最近几年，随着人工智能（AI）等新一代信息技术的发展，数字经济发展又进入到一个新的阶段，即产业智能化。

在这之前，数字化转型的任务，主要是将线下的业务、流程，搬到线上，而且只是处理结构化数据，大量的场景和要素，比如人、事、物等，依然被排斥在数字化之外。

直到2012年以后，以深度学习算法为标志，人工智能的大爆发，将之前那些难以结构化的数据和场景，通过语音/视觉/自然语言处理等技术，纳入到数字化的进程中来。

数字化转型，由此不再局限于单个企业的业务、流程，而开始覆盖到整个产业，乃至社会的更多场景。

更重要的是，AI赋予产业更高的智慧和效率，将改变我们的生产方式，推动数字化转型向新的产业智能化阶段发展。

事实上，这一历史进程已经在路上。

今天几乎所有的大城市都被交通拥堵困扰。与此同时，全球每年约有135万人死于交通事故。

通过车路协同等智慧城市建设，城市的通行效率能够提升15%—30%，不但困扰人们多年的交通拥堵问题有望解决，还能够降低交通事故死亡率。

过去，研发一款新药，通常需要10—15年。如今，在AI的帮助下，研发周期有望缩短到两三年，癌症等重大疾病的治愈率将得到进一步提升。

这些肉眼可见的改变，只是正在发生的智能变革的冰山一角。未来，“产业智能化在每一个领域都会发生”，它将改变人类社会的面貌。

也因此，包括中国、美国、德国在内，世界上许多重要的大国，都制定了雄心勃勃的AI战略。

如果说，过去二十年，数字化的标签是互联网，是云计算，它们一起奠定了产业的数字化底座，提升了全社会的效率。

那么，未来二十年，数字化的标签将是以AI技术驱动的产业智能化和智能经济，它们将给企业、产业和社会带来更高的效率提升。

【2】

新的数字化，需要新的服务提供商。

PC时代，企业的数字化转型，主要由传统软件公司来操办，比如为企业提供ERP软件的SAP公司。

到了互联网时代，亚马逊、谷歌、BAT等巨头，凭借在互联网行业的多年积累，对外输出自身的数字化能力，成为向企业提供数字化转型服务的主力军。

这些以云计算为基础的服务，为产业的数字化打造了底座。

但面对新的产业智能化升级，仅有云计算已经不够，还必须同时具备AI能力。只有通过云智一体，才能在未来继续提供数字化转型服务。

也因此，过去几年，以谷歌和百度为代表，互联网公司都在积极打造自己的AI能力，也就是云智一体里“智”的一面。

在国内，百度可能是最早“觉醒”的互联网巨头。早在2010年，百度就开始布局人工智能，并在两年后初步形成自己的AI战略。

此后，百度在深度学习、智能语音、自动驾驶等领域，积累了自身的优势。

截至2020年，百度在AI专利申请量和授权量方面，分别以9364件和2682件，位居国内第一。

围绕这些AI能力，百度还打造了国内首个产业级深度学习开放平台——飞桨。

如今，百度飞桨已汇聚360万开发者，百度大脑对外开放330余项AI能力，服务13万家企事业单位，并创建40万个模型，成为中国开发者首选的深度学习平台。

尽管过去几年，百度等互联网巨头，在努力搭建并输出自己的AI能力。但对产业而言，要真正将智能化升级落地，还面临诸多痛点。

最大的痛点之一，是数据、算力、算法等AI时代核心资产的管理和共享。

从之前单一垂直场景，到如今多个业务场景的全面升级过程中，不同AI应用之间的数据、算力、算法等，往往无法共享，形成孤岛。

要想成为更懂场景的服务提供商，就必须破解这一难题。

对此，百度给出的方案是：在“智”的方面，全面升级AI中台和知识中台。

具体而言，就是面向制造、能源、金融、医疗等不同行业，用“懂场景的AI”来打造定制化的AI中台和知识中台。

在这个过程中，百度智能云能够提供具备行业属性的基础算法模型和常用组件，帮助企业快速构建超过500多种场景的智能化应用。

最终，实现一站式、全场景的智能化业务赋能。

AI能力的搭建，为产业智能化升级，提供了引擎。但要让这部引擎发挥最大的效用，还需要夯实它的底座，也就是云计算。

在此之前，虽然许多云原生企业，都拥有强大的云计算能力。但AI对于大吞吐量计算的需求，使得它需要一种全新的、更适合跑AI的计算架构。

为此，包括百度、华为在内，许多企业都发布了自己的AI异构计算平台。

以百度百舸为例，它由AI计算、AI存储、AI容器三部分组成。其中，AI计算不但支持CPU、GPU，还支持百度自研的昆仑AI通用芯片。

新的计算平台，不但继承了云原生的优势，还面向AI场景，为企业智能化升级提供充沛的动力。

从算力来讲，这是将原来的云原生，升级到了AI原生云的阶段。

当这样一个新的计算平台，搭载上AI这部引擎时，一场全方位的产业智能化升级，便拉开了序幕。

【3】

数字经济的发展，数字化是基础。

对于一个零基础的企业来讲，要想跨进数字经济时代，首先必须进行数字化转型。在此基础上，才能推进智能化升级。

但在有经验的厂商帮助下，它们也可以数字化转型和智能化升级，一步到位。

比如，百度智能云就在2021智能经济高峰论坛上，升级了新战略：

以“云计算为基础”支撑企业数字化转型，以“人工智能为引擎”加速产业智能化升级，云智一体“赋能千行百业”，促进经济高质量发展。

基于这次战略升级，百度还发布了智能云架构2.0，包含数字化底座、智能化引擎和全场景应用。

其中，数字化底座，包括基础云、数据库、物联网、边缘计算等基础平台。

在数字化底座之上是智能化引擎，以飞桨深度学习平台为核心，以软硬一体AI大生产平台百度大脑为支撑，包括AI中台和知识中台等。

基于数字化底座和智能化引擎，百度智能云深入行业场景，打造智能应用，同时与生态伙伴一起，在制造、城市、金融、医疗等领域，助力数字化转型和智能化升级一步到位。

通过战略、架构、产品、生态四大升级，百度智能云为千行百业提供了一个零门槛且全场景的数字化解决方案。

举一个简单的例子，对于大多数公司来讲，它们并没有能力开发各种AI算法，但在百度智能云的支持下，它们可以像拼拼图一样，将各种功能组件拼在一起，轻松实现自己的需求。

2019年，一场席卷全国的猪瘟，让河南一位养殖大户陷入焦虑。

为了加强防护，他不得不开启无人养殖模式，但如何监控猪棚内的状况、判断猪崽的健康状态，却成了老大难问题。

换在过去，他只能两眼一抓瞎。

如今，通过百度EasyDL平台，他可以零代码搞定AI需求，将人为判断经验，复制为机器学习经验。再通过物体检测技术，实现坐在家中，便可掌握猪场全局的梦想。

河南养殖户的经历，只是万千产业智能化中一个小小的案例。

过去几年，在百度、华为等厂商的努力下，企业数字化、智能化升级的门槛，得以大幅度降低。用李彦宏的话来讲：

“再小的企业，也能像使用水、电、气一样获得数据、算法、算力服务。”

更重要的是，随着门槛的降低，5G、云计算和AI技术，正与各行各业融会贯通，掀起产业智能化的新浪潮。

产品质检，是制造业生产过程中的一个关键环节。

过去，像恒逸石化这样的化纤企业，只能靠工人，拿强光手电筒用肉眼去检查产品，不但费时费力，还不够精确。

如今，通过与百度智能云合作，智能质检设备代替人眼，让质检更轻松、更精确。

为了扩大智能质检的应用范围，百度还将它升级为工业视觉智能平台，在钢铁、汽车制造等10多个行业和100多个场景落地。

城市管理是一个复杂的系统性工程。

在古城丽江，过去总有一群人，每天奔忙在大街小巷，检查垃圾暴露、河道污染、非机动车违规摆放等大大小小的问题。

除了这些忙碌的网格员，城市管理还涉及交通、政务、旅游、文化等众多场景，传统管理模式下，痛点非常多。而这，也是全国许多城市的常态。

如今，在百度智能云的帮助下，丽江打造了自己的城市大脑，可以赋能众多智慧化场景，显著提升了城市治理的效率。

今天的中国，正在大力推动数字化战略，并发动了一场声势浩大的新基建运动。

与此同时，AI技术在经历了长期的投入和积累后，也进入到快速应用期。根据李彦宏在2021智能经济高峰论坛上的预测：

未来十年，人工智能将在自动驾驶、数字城市运营、生物计算、AI芯片、深度学习框架、知识管理等八项关键技术上实现从量变到质变。

当数字化战略，遇上这一人工智能的大爆发后，一场全社会的智能化升级，将从国家到城市，再到行业、企业，再次改变我们的生产和生活方式。

这场智能化升级，必将给中国经济注入新的动力。