《行当智能化白皮书》发表,AI行业化将迈上“开悟之坡”

文 | 李永华

【环球网科技 记者
林迪】4月9日,在百度大学Alpha学院首期学员毕业典礼上,百度联合清华大学发布《产业智能化白皮书》(以下简称“白皮书”)。据介绍,这是国内首次从产业演进视角探讨AI与产业融合发展,也是百度智能云首次公开阐述对产业智能化的战略思考和商业实践方法论。

最近几年,AI产业的起起落落与著名的“达克效应”的认知曲线惊人的一致。

来源 | 智能相对论

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2016年AlphaGo的成功,瞬间引爆了AI的激情与创业梦想,之后的两年时间,AI在巨大的泡沫鼓动下,很快就站上了“愚昧之山”。但从2018年开始,AI的投资热潮开始减退,甚至到2018年的下半年,很多AI创业明星公司的估值都得到了腰斩。整个AI行业一片哀鸿遍野,似乎AI已从当初的“愚昧之山”一步步的滑落到了“绝望之谷”。

产业智能化到底什么时候才能全面落地?不知道,应该不会太快。

图:百度人力资源部执行总监、百度大学执行副校长伍晖和清华大学全球产业研究院副院长朱恒源教授,及学员代表共同发布白皮书

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但至少,在一些参与者的努力下,我们能从恰当的角度看到一幅未来图景。

百度公司创始人、董事长兼CEO李彦宏对此表示,“在这样一个‘新旧动能转换的时间点’,对于互联网公司也好,非互联网公司也好,成长最终是依靠智能化。AI在每一个行业都能够助力企业提升效率。我非常相信,人工智能会彻底的改变今天能够看到的每一个行业。”

4月9日,在百度大学Alpha学院首期学员毕业典礼上,清华大学与百度联合发布了《产业智能化白皮书》,这不仅是国内首个从产业演进视角具体探讨AI与产业融合历程和现状的行业报告,也是首个产业智能化的战略思考和商业实践方法论。

4月9日,清华大学与百度联合发布了《产业智能化白皮书》(以下简称“白皮书”),
国内首个基于AI实践,尝试从产业演进视角具体探讨AI与产业融合历程和现状。80页、2万余字的篇幅,给出了一个专业的人工智能技术成熟度评价模型“TUMC”,以及众多典型案例解析。

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产业智能化,无疑是AI行业落地之后的终极目标。从产业应用的视角,将AI融入行业,这也是AI产业走出“绝望之谷”,走上“开悟之坡”的关键。

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图:百度公司创始人、董事长兼CEO 李彦宏

AI发展与行业实践存在割裂

(百度公司创始人、董事长兼CEO李彦宏在《产业智能化白皮书》发布现场)

在采访中,清华大学全球产业研究院副院长朱恒源形容目前的的智能化产业是“有战场没地图”。他对记者表示,“通过抢先填补智能产业价值应用链上的结构洞,为业界寻找产业发展的切入口,中国有望最早形成完整的智能产业链。”

2019年初的《流浪地球》让人工智能Moss一炮而红。Moss所代表通用人工智能,更像是电影桥段中的空中楼阁,离我们似乎还很遥远。

白皮书可看作百度与清华联合首次公开阐述对产业智能化的战略思考和商业实践方法论,发布白皮书这件事本身,更代表着百度

朱恒源介绍称,《白皮书》中独创的TUMC模型,是一个从产业演进视角研究新产业成熟度和新兴技术产业化成熟度的工具,综合考察技术、用户效用、市场以及产业链4个维度,每个维度又根据成熟程度分为2个节点。TUMC模型可深入到产业结构的内部,分析新兴技术产业化发展的动力机制,评估新产业的成熟度,探讨新兴技术的产业化情况。

在我看来,人工智能发展至今应该有“广义人工智能和”狭义人工智能”的不同概念。所谓“广义人工智能”本质上就是指通用AI,而“狭义人工智能”则是指在特定领域,结合应用的AI,换言之就是基于具体应用场景的行业智能。

已经不满足于“领跑者”角色,开始谋求更高维度的产业智能化“领航员”定位。

借助TUMC
模型,《白皮书》研究发现,包括智能推荐、计算机视觉、智能语音语义等技术在内的主要人工智能的热点技术产业化成熟度较高,其AI相关技术与产品能够很好的融合到已有产业链中,新的产业要素和新的产业链结构正在形成。

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不论百度的目的是什么,至少我们能借白皮书,对产业智能化有新的全新认知。

据悉,《白皮书》长达80页,有两万余字,分为研究篇和商业实践篇两大部分,详细阐述对产业智能化的战略思考和商业实践方法论。其中,研究篇讨论了人工智能的发展历程,并提出独创的TUMC
模型。这是一个从产业演进视角研究新产业成熟度和新兴技术产业化成熟度的

客观的说,目前的AI与真正的行业智能落地之间,还有不小的距离。

白皮书发布,AI与产业融合开始需要“领航员”

以下为人工智能产业化成熟度研究报告 :

首先,AI技术研发和行业应用之间,还隔着一道鸿沟。AI技术和算法需要找到AI应用的场景,而现状却是:有AI技术能力的企业缺乏场景,而传统企业拥有足够多的场景,但却缺乏数据处理的专业人员、训练AI所需的资源。

距离1956年达特茅斯会议正式提出“人工智能”概念已经60多年,从宏观上看,当前的人工智能浪潮应该属于“三起两落”的“第三起”,也被认为是最有希望实现人工智能全面落地的时代。

1、人工智能概述:从实验室到产业应用

其次,尽管AI在医疗行业、安防行业有了很多应用落地。同时互联网应用也纷纷提供了语音交互的AI工具,但不可否认AI的行业落地仍然缺少灯塔级的案例,随之而来的问题就是行业中缺乏AI实战的教科书。

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从20世纪50年代起,人工智能的方法、研究路径经历了好几次重大变化,行业发展也经历了好几次兴衰循环。当前新一轮快速发展,人工智能正从实验室走向广泛的产业应用。

第三,因为真正顶级的AI能力只掌握在少数顶级AI公司的手里,AI的行业生态圈并不完整,尤其是AI与行业应用的结合缺乏标准,也没有成熟的方法论。

这与产业应用需求旺盛密切相关。

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第四,狭义AI最终会演变为广义的通用AI,AI在行业落地的目的还是普惠,比如AI与云共同推动了智慧城市建设的提速,这就是AI带来的普惠价值。但从目前来看,多数AI项目仍然是单点突破,没有抓住行业共性。

语音处理、计算机视觉、自然语言处理……过去早已被反复提出的典型技术到现在正被物流、工业机器人、银行、金融、医疗等产业全面而主动地需求。

当前人工智能技术在很多产业和领域中已经得到广泛应用,人工智能产业化发展的地形已经初现端倪。

最后,AI的专业人才还存在较大的缺口,这导致AI的产业链的底层架构不够牢固,AI的产业生态成熟较为缓慢。

数据量的爆发性增长提供“原料”、摩尔定律发挥到极致带来的计算能力提升、人才/专利积累带来的算法突破……这些因素固然重要,但

从产业角度看,人工智能技术按照结构划分为基础层、算法层、技术
层和应用层。

《白皮书》可以解决这五大问题

互联网数字化时代催生的庞大产业“买方市场”,才是人工智能实现第三次浪潮最大的“引力”。

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那么,从这五个维度,我们可以来分析一下《白皮书》能够解决了哪些问题。

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当前人工智能发展浪潮主要有4个驱动因素:

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仅从百度智能云所参与的产业实例来看,就包括第一产业的麦飞科技、云南佳叶、中化集团等,第二产业的微亿智造、宝武集团、北京首钢、北汽集团、云智环能、阳煤集团、海尔、康力电梯等,第三产业的英特尔、银联商务、广发银行、农业银行、华数传媒、山西省政府、阳泉市政府、苏州工业园等诸多案例。

全球数据量爆发性增长

第一,不同于很多高屋建瓴的《产业白皮书》,这本《产业智能化白皮书》不仅通过研究篇讨论人工智能的发展历程,也通过实践篇过对人工智能从实验室走向广泛的产业应用的深入调研。做到了兼顾理论和实践。

AI和云在各产业全面而深度的应用,是之前的AI浪潮都没有的关键特征。

计算能力提升

第二,很多AI方面的学术著作只重在“提出问题”,而《白皮书》却做到了“解决问题”。

不过,这也意味着,产业智能化与电商、O2O、社交等创新经济不同,并非行业玩家们“自己玩”的创新领域,与宏观趋势紧密结合让它本身就成为大环境下的组成环节。

算法的进步

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那些独立的创新领域如同单个“跑道”,玩家们只需要相互PK,比谁跑得快能“领跑”整个队伍笑傲江湖。

政策支持、科技巨头和资本追逐

百度在《白皮书》当中公开了一套独创的TUMC模型,这是一个从产业演进视角研究新产业成熟度和新兴技术产业化成熟度的工具,综合考察技术、用户效用、市场以及产业链4个维度。TUMC模型可深入到产业结构的内部,分析新兴技术产业化发展的动力机制,评估新产业的成熟度,探讨新兴技术的产业化情况。

而在产业智能化这里,如此多的参与主体,在宏观趋势“全图”中这支队伍到底怎么走、走到哪去更重要,“领航”的价值更明显。

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第三,国内的AI行业落地并非没有灯塔级案例,只是没有人将这些案例系统的进行呈现。那么,这本《白皮书》在智慧出行、智慧金融、智慧城市、智能家居、智能客服等5个不同产业,选取了首汽约车、太平洋保险、中国联通、极米科技、软通智慧等多个行业的AI落地案例进行分析,全面展现AI技术与产业的融合程度,为全行业的产业智能化升级起到很好示范作用,加速AI与产业融合的步伐。

从这个角度看,百度通过云计算ABC三位一体的战略,集中输出百度AI的领先优势和能力,率先帮助众多产业及其代表企业成功实现智能化升级,这是在做“领跑者”;而现在以行业视角发布白皮书,则是想要通过战略思考与商业实践的研究为全行业的产业智能化升级“领航”,给出作为领跑者所理解的整个产业智能化的恰当走向。

中美两国是人工智能发展最领先的国家,也是推动人工智能产业化最活跃的国家。人工智能技术的产业化将是中国的重要机遇。AI技术在医疗健康、金融、商业、教育、工业和安防
各个领域得到越来越多的广泛应用。中国巨大的市场,人工智能有着异常丰富的应用前景。

第四,AI技术的确适合在单点项目中做到突破,但要做到AI的普惠必须结合一个更有力的“底座”这就是云。而百度一直以来致力于建设以人工智能技术为核心的产业化生态链,并以百度智能云作为AI技术能力的输出窗口,通过“云+AI”推动行业智能化升级,已打造了众多的成功合作案例。有了云这个因素的结合,AI就更容易俱备普惠的特性。

反过来看,在正确的航向上加速AI与产业融合的步伐,对百度这样的领跑者而言,现实价值也更大。

2、TUMC模型:新兴技术产业化成熟度的评估框架

第五,打通了云和AI的能力之后,以百度的核心能力作为切入点,智能云作为技术底座,百度等于建立了一个行业AI的平台,可以做到让生态在平台上自然生长。而《白皮书》的发布,则进一步夯实了百度通过“云+AI”,构建产业智能生态链的想法。

多维度“节点推进者”——白皮书给出的AI与产业融合独特姿势

目前,人工智能的增长不断加速,正在逼近产业化应用爆发的“临界点”。衡量人工智能技术的产业化成熟度,无论对于企业家、研究者还是国家相关
产业政策的制定者都具有重要意义。

做中国AI的世界名片,百度《白皮书》背后的意义

从投资角度、从创新角度、从政策导向角度,AI与产业融合的路径与方式众说纷纭。各种圆桌论坛开了无数场,有见地的观点也有不少,但

TUMC模型是一个基于战略节奏理论,从产业演进视角研究新产业成熟度和新兴技术产业化成熟度的工具。

我们知道,百度一直是AI世界最顶级的玩家。在去年年底的百度世界大会上,李彦宏就交出了百度AI在国民经济三大基础产业落地的成绩单,让AI实现普惠,并推动产业智能化升级的构想已十分明确。

AI与产业融合一直没有“全景式”展示出来。

战略节奏理论将产品市场的发展分为小众市场、大众市场、分众市场和杂合市场4个阶段。TUMC模型将AI技术应用的研究焦点放在“尚未进入小众市场”到“即将开启大众市场”的阶段上。

所以,《产业智能化白皮书》的发布,必然是百度将AI的技术与实践结合,支撑百行百业走向智能化的方法论。在其背后,也应该有五重含义。

多数人的脑子里,一个可预期的未来,和一些零零散散的观点,就是产业AI应用的全部。

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