发布时间：2024-6-10 分类： 电商动态
新基础设施越深入，技术落地就越重要。在这方面，政府和巨头企业往往缺一不可。近日，由中共无锡市委、无锡市人民政府主办的2020 太湖人才峰会就是这样。
来自世界各地的20多位院士、700多所高高校、世界500强企业的专家、高，新基建的管理代表出席了本次大会，新基建自然成为重要话题，百度， 王海峰， CTO“AI新基建加速产业智能化”等演讲都聚焦了垂直领域的新基建。
毫无疑问，与其他新的基础设施相比，新的人工智能基础设施面临着将更复杂的技术研发与产业落地相匹配的挑战。王海峰在演讲中向百度展示了新的AI技术基础设施，包括百度大脑、飞桨、智能云、芯片和数据中心。以及百度，在推动智能云各行各业智能化转型升级方面的最新成果，其实它勾勒出了一幅真正“工业化”的AI新基建图景。
首先，工业化跨越了AI新基建时代，这不仅仅是一个技术问题
当AI新基建在短短半年内成为行业热门话题时，我们可以看到，立足AI多年的百度，终于等到了一个可能让其实现突破和超越发展的机会。此外，大量巨头企业加强AI布局，试图“分一杯羹”。
但在现有技术和产业布局的基础上，只要进一步深化，百度将承接AI新基建的机遇。对于其他缺乏深度产业布局的巨型平台，也将面临技术创新和布局的积累。
因此，在AI新基础设施领域，有一个奇怪的区别：
整个赛道巨头带领的阵容越来越庞大，随着大量新进入者的出现，大家开始不断“秀肌肉”，各种AI奖项也不断获得。
除了科技成果，跑得更快的百度，越来越多地谈及整体布局和产业落地。作为业内默认的现实，“技术领先”不再是百度经常谈论的话题
因此，虽然新的AI基础设施如火如荼，但大家都在宣称“布局AI”。因此，虽然新的AI基础设施如火如荼，人人都在宣称“布局AI”，但真正走上产业落地之路的只有百度，等少数人。
在这个过程中，从产业布局到落地乃至完全产业化，仍然存在两个不可逾越的障碍：
一是AI难以适应独特的产业需求，这说明新入侵者拥有看似包罗万象的AI技术布局，但这些技术确实难以适应不同场景的需求。这是因为没有AI实战的平台(即使是巨头)，无法拥有需要长时间积累的场景理解，无法在短时间内完成从技术到产业的跳跃。
第二，AI本身的“产业化”不是一蹴而就的事情，它是一系列资源投入和价值实现的结果。高，需要理想的解决方案，需要能够随时承载解决方案并在AI系统方面取得进步的软件和硬件，需要人才团队进行跟踪和维护.当我们谈论AI的成功落地时，它已经做得太多了。
可以说，在AI新基建时代，“工业化”是摆在企业面前一座座难以逾越的大山，蜂拥而至。
第二，百度提出“四大杀手”？其实也是多维度强化“工业化”
媒体《Brain Pole》在《用AI牵引新基建，百度悄悄升级了四大杀手锏》的行业评论中，梳理了百度在抢占AI新基建优势、释放其技术价值方面的“四大杀手锏”，包括自主可控的技术基础、开源开放的AI生态、三个“5s”组成的基础设施升级、产业AI的产业耦合等。
其实换个角度看，百度积累AI这么多年，尤其是近段时间的深度布局，也在四个类似方面推动了其AI“产业化”，打造了行业内“产业化”的AI新基础设施。
1.垂直场景产业化：聚焦产业耦合技术价值
不久前，百度发布了《百度\", AI新基建地图》，阐述了百度AI如何与新基建融合，从智能交通、智慧城市、智慧金融、智慧能源、智慧医疗、工业互联网、智慧制造等方面创造和发挥其价值。
其实如果要横向比较的话，会发现这是百度AI产业化的典型表现，——真正适应了AI在不同纵向场景下的具体需求，从行业中找到AI技术可以应用的位置，严格以产业需求为锚，而不是像个别企业那样为了技术而技术。
大脑、飞桨、智能云、AI芯片、数据中心等百度新AI技术基础设施，固然让百度在AI技术上遥遥领先，但只有当他们躬身行业，耦合到价值锚点，才能释放新基础设施的落地价值，成为连接真实场景、推动社会进步的有价值AI技术，不再悬在天上炫耀自己的美丽。
2.可控产业化：在新基建的特殊背景下，AI产业化有着特殊的前提条件
AI产业化隐含一个前提：技术必须掌握在我们自己手里，否则一旦外面出了事，上游的技术就卡脖子了，所谓的产业化成果当然可能瞬间消失。我们经历过太多类似的新兴技术领域，因为技术限制而直接停止落地。
尤其是作为国家层面的宏观战略，新基建将深刻改变社会，AI落地的可控性更为重要。
中国人工智能引领世界为这种可控着陆提供了更好的条件：
百度在深度学习、自然语言处理、智能驾驶等很多AI领域都有技术储备，不会受制于人，甚至掌握行业话语权；
飞桨已经成为深度学习与GoogleTensorFlow竞争的开放平台，在“操作系统”上提前占领高，培育自己的AI模型和AI应用生态；
甚至在“缺芯”的普遍担忧下，AI芯片“昆仑”和智能语音芯片“鸿鹄”让人们看到了AI新基建最重要的底层硬件保障。
3.持续产业化：面向长远，AI的新基础设施需要宏观体系的推动
当一个企业成为主导的领导者时，它所做的不仅仅是考虑自己，还能帮助整个行业向前发展。
实现AI新基础设施更好的产业化将是一项长期而系统的工作，必须多方面建设“配套基础设施”，确保产业落地的可持续性和加速性。领导人百度，必须承担这一责任。
百度正试图推进人工智能的三大要素。
数据方面，百度计划未来5年在其山西数据标注基地培养5万名AI数据标注员，这必然带动整个数据标注行业的大发展，为AI技术的进步和落地不断输入“粮食”；
在计算能力方面，百度预计到2030年在百度智能云实现500万台以上服务器，为百度新AI基础设施注入坚实的计算基础，应对计算资源日益紧张的行业现实；
算术上，百度提出未来五年培养500万人工智能人才。这些人才会对AI算法的进步起到直接的推动作用，但其意义不仅仅在于算法，比如帮助AI在落地层面适应更复杂的工业场景的需求，还需要经过专门训练的人才。
4.柔性产业化：只有产业生态落地，才能让AI更好地延伸
智能经济未来有无限可能，这意味着AI新基建的落地，不是百度，单一企业服务大量客户就能实现的，生态可以保证AI落地始终是动态的，有无限可能。
在这方面，最典型的就是百度大脑，它“凝结”了百度长期积累的AI技术，语音、语义、图像、视频、知识图谱等。开拓和推动了大量开发者生产AI应用，并在各种细分和再细分场景中快速落地AI，明显超越了百度单次努力开发大量AI应用(从整个AI领域来看，这种做法似乎是主流)。
此外，在各个行业，百度AI经常会找到特定的合作伙伴，共同开发新的基础设施行业应用，带来更加多元化的资源支持。
因此，AI新基建的“路”已经快速铺到了需要的地方。工业智能的“加速键”被AI新基建按下后，落地速度不再受限，因为百度不再是唯一的动力提供者。
三、AI新基建，“产业化”本身就是“最强壁垒”？
新基建有自己的使命，那就是提高社会的生产效率，推动各行各业向数字化、智能化转型，最终推动中国，产业升级的“国民运动计划”，通过提高劳动生产率，彻底解决长期经济发展过程中存在的各种不合理问题。
这意味着AI一旦与新的基础设施连接，就必须自带落地属性，完成从技术到产业价值的转化，从产业和社会生活的角度体现其价值。
因此，在某种程度上，没有真正产业化的AI不能被称为“AI新基建”。只能说AI已经布局在业务线上，还没有进入AI新基建阶段，没有从现实的角度推动行业和社会的进步。从这个角度来看，虽然大家都急于说自己从事的是“AI新基建”，但真正符合这个概念的玩家只有少数，比如强调落地的百度，
实战中不落地不战斗的“AI新基建”可能都是伪命题。
进一步说，正是因为默认了“AI新基建”的实战落地属性，百度注重产业落地的AI企业不仅仅是承担新基建红利那么简单，他们也在成为时代的建设者，通过落地创造自己的社会价值，顺带实现商业价值。
所以，AI新基建的行业竞争如果有什么壁垒，“产业化”一定排在最突出的位置，谁能实现“产业化”，谁就有“最强壁垒”。
综上所述，AI的新基建已经到了真正战斗的阶段，“工业化”成为了不同“派系”的分水岭。一边是百度，不断强化产业落地，多维度保障落地价值，一边是大量球员乘风进入球场。无论如何，AI和AI新基建加入更多玩家是好事，但行业梯队已经早早划定，第一梯队很长一段时间只会有一个玩家。
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文字| 曾响铃
来源|科技告诉订单
