清華與百度聯合釋出了一份白皮書，2萬字解答“產業智慧化”的三個基本問題

最近有這樣一個新發現：原本跟一些AI行業之外的朋友聊AI，大家更加關注的是演算法和消費硬體。而最近說起這個話題，大家的關注點卻來到了各行各業如何用好AI，這個相對來說距離大眾生活更遠，也更專業化的問題上。

我想，這是因為今天無論媒體還是資料機構、學術研究成果，都在關注這樣一個邏輯：AI未來90%的發展空間是要跟行業相結合。

無論是叫產業AI、產業網際網路，或者AI to B，以及今年《政府工作報告》中提到的“智慧+”，種種提法的背後是同樣的實質：AI技術必須與千行萬業、多種產業實體相結合，像潤滑劑一樣融入行業的生產核心領域，從而起到激發生產效率，為行業提質增效的目標。

然而這個大的判斷，到底怎麼落實到細節中，卻是今天無數行業從業者相對模糊的一件事。畢竟AI技術是全新命題，而各行業的知識體系與產業認知又千差萬別。到底如何切實準確地回答AI與企業市場到底怎樣融合的問題，這是今天AI行業與社會經濟體共同的期盼。

4月9日，在百度大學Alpha學院首期學員畢業典禮上，清華大學與百度聯合釋出了《產業智慧化白皮書》，這是國內首個基於AI實踐，從產業演進視角具體探討AI與產業融合歷程和現狀的行業報告，也是百度智慧雲在幫助多個企業成功實現智慧化升級後，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。

從這份《白皮書》中，我們可以從幾個全新的視野中，看到百度在對幾個關鍵問題給出的獨特答案：智慧+產業這個命題，到底為什麼做?怎麼做?誰來做?

讓我們逐層進入這三個問題尋找答案，窺視《白皮書》為我們展示的中國產業智慧化發展實貌。

為什麼做要做產業智慧?因為它是5個需求的交匯點

《白皮書》中通過對AI技術與AI行業，以及AI技術在多個產業中的落地，推匯出AI對社會經濟的促進作用，以及中國AI在全球發展中的戰略地位。以詳實資料，讓我們看到了AI 走到產業中這條路，恰好處於從技術，到產業，再到國家經濟幾大需求的交集當中。

1、技術邏輯上看，AI技術的基本特性是改變互動方式和重組資料價值，這就要求這種技術在對產業的滲透中實現價值，通過對大量生產細節的改造提升社會生產效率。

2、AI行業需求上看：目前科技行業積累的AI技術需要外放。擁有廣泛需求、具體場景、大量結構化的產業市場、行業市場是最好的目標，可以最大化發揮AI技術價值與AI企業能動性。比如說百度智慧雲，就可以將百度底層AI技術，通過B端市場合作的方式達成有效輸出和行業解決方案構建。讓百度的AI技術先發優勢與領先佈局成為行業技術革新原動力。

3、從B端市場需求上看，經濟進入新常態，無論是實體經濟還是網際網路經濟，都在進入新的階段。這種情況下，AI直接作用於生產週期，符合以技術帶動原有生產力發展的核心訴求，達成企業廣泛渴望的提質增效。所以對於“智慧+”的邏輯訴求，是較比以往企業+技術市場更深刻的一次市場拓殖。

4、從社會經濟需求來看：AI技術與產業深度結合，可以優化勞動力配置，重新激發人才紅利，持續推動創業熱潮，具有廣泛社會價值。

5、從國家戰略角度，“智慧+產業”，是建立在我國對AI的獨特探索，以及國家經濟與產業鏈的獨特規律上。很多國際媒體今天都在感嘆，中國的AI產業將走進人類技術世界的未知區域。這是一次由中國主導的技術躍升，某種程度上甚至是第一次由非西方文明引導的科技探索。所以產業智慧的廣泛應用，可以看作是人類命運共同體建設的一次嘗試，是中國引領技術探索、反哺全球技術創新的重要機遇。

因此技術合流、社會企業合力、產學一體探索產業智慧戰略，是今天在中國社會經濟體中具有深刻意義的技術應用嘗試。明確了產業智慧師出有名，那麼接下來就將面對AI到底如何與行業結合的具體問題。

企業走向“智慧+”時代如何實現?《白皮書》給出四個方向建議

AI真正進入產業側，不能依靠空想空談，或者依照籠統的戰略方向，而是必須從務實理性的邏輯出發，分析產業智慧的階段性，給出有主次能漸進的發展思路。

這就是我們在《白皮書》所發現百度的戰略思考方式。與普遍模糊的AI toB行業認知不同，百度站在大量AI技術研究和產業實踐基礎上，給出的是更務實準確的方法論思考。

在《白皮書》中，客觀分析了今天AI技術的發展情況、產業的接受程度。站在百度的AI技術研判體系與合作案例中，討論產業智慧化到底如何執行。《白皮書》中提出，有四個方向的規律是今天AI走向產業應用的風向標：

1、企業需要通過數字化結構化，在細節融入AI。

並不是每種產業，都可以隨隨便便的全面AI化。《白皮書》中提出，今天AI的產業化過程是多種不同的AI同時在不同產業中探索應用。那麼對垂直技術、垂直場景的把握，以及企業業務流程的資訊化和標準化，業務資料的數字化和結構化就是重要前提。

總而言之，發展AI產業化的前提，是企業本身的數字化建設，以及對AI技術體系與細節融合模式的客觀認識。

2、幾大熱點技術產業化成熟度更高，可以率先滲透。

並不是每種AI技術都能大規模產業化應用，《白皮書》客觀指出，在今天智慧語音、機器視覺、機器推薦等幾種熱點技術的產業化成熟度相對來說更高。AI的產業應用也應該從這幾種技術率先起步。不能盲目追求AI技術的新銳和規模化應用。

3、建立廣泛深入的產業鏈，達成計算層、演算法層、應用層、使用者層的有效連線。

AI不是一家公司能夠建成的，必須與產業鏈緊密結合，建立基於AI產業化的生態組織。在《白皮書》看來，今天的主要產業鏈任務是AI應用層廠商和AI演算法層廠商建立雙向聯絡，敏銳溝通產業需求和技術方向。這也是百度在今天基於to B業務進行生態建設的主要佈局思路。

4、四大技術共同組織成為基礎設施，AI領軍企業作為發展驅動力。

AI不是空中樓閣，也不可能孤軍奮戰，走向實用化的AI，必須建立在與大資料、雲、物聯網共同組成產業基礎設施的條件上。它們的協同發展才能推動產業智慧化新正規化的最終實現。

在此邏輯基礎上，同時擁有AI演算法技術和大資料、雲技術的大型科技型企業必須承擔更全面深刻的產業化發展推動任務。比如，百度智慧雲在ABC+IoT的產業佈局和提速階段，就在承擔這樣產業驅動力的角色，積極探索了大量產業智慧的未知領域。

在瞭解了AI與產業融合如何落地之後，最後也是最重要的問題，是這盤大棋中的角色分功與協同發展。在《白皮書看來》，三種產業角色的協同，是產業智慧化奔向爆發點的動力引擎。

誰來推動發展?產業智慧奔向爆發點，三個角色必須各司其職

有效推進、生態加速的產業智慧體系，是建立在技術提供者、產業應用轉化層，與行業受眾的協同發展基礎上的。其中以百度為代表的人工智慧企業，可以說是今天加速產業智慧化推進的基礎動力。

在整個產業智慧產業邏輯中，三種角色必須各司其職：

1、AI巨頭作為“國之重器”，必須承擔四個角色

百度這樣的AI領軍企業，在廣泛的技術積累、產業輸出體系建設以及產業智慧化實踐之後，已經成為了名副其實的產業AI發展原動力，是今天中國AI產業化探索的國之重器。而領軍者的角色承擔必須更復雜多元。比如百度在產業智慧化發展路徑中，就在越來越多扮演四個角色：

角色一：技術引擎，由於百度在AI領域的投入佈局無出其右，其作為產業AI的技術源泉價值也在愈發凸顯。

角色二：產業輸出者，調整架構以來，百度在AI toB的戰略佈局和業務動作明顯加速，以AI+雲的戰略構建了體系完整、生態有序的行業基礎設施。作為產業探索的輸出口，百度的AI+雲體系必須承擔更多的實踐任務，貢獻風向標與領航者戰略地位。

角色三：生態探索者，核心AI企業的另一個任務，是建立有效的產業合作圖譜，證實產業AI生態的可行性與長期發展價值。在此基礎上，百度不僅在推進AI產業化應用方面成就顯著，完成了首汽約車、太平洋保險、中國聯通、極米科技、軟通智慧等多個行業的AI落地案例，還在生態賦能與人才教育等領域開展了廣泛探索，為產業智慧化生態貢獻多元推進動力。

角色四：規律思考者。此次《白皮書》中，不僅展示了百度在AI與產業融合的發展現狀，還披露了其對產業智慧化市場的深刻思索。比如在實際案例基礎上，探索出了TUMC模型，幫助企業更好認識AI的應用能力，承擔了頂級科技公司在戰略與知識先導層面的責任。

在產業智慧必須高速發展的階段，AI領軍企業必須在多個層面起到發動機的作用，並提供可參考、可借鑑的行業智慧與發展案例。這也是百度在這一階段的主要任務和貢獻。

2、行業需要AI應用公司，作為產業智慧的探險急先鋒

在AI應用層，必須有行業技術公司和AI應用企業來肩負AI進入行業的樞紐工作，尋求行業知識，探索應用場景和可複製商業模式。同時在技術嚮應用的過渡中，全面服務B端市場AI的個性化需求，同時創造新的社會價值與就業機會。

3、積極配合，理性敏銳的千行萬業，是AI花開的土壤

作為應用者的各行各業，需要在這場技術變革程式中積極容納新技術，尋求生產力提升的新方案。以開放包容，具備前瞻性的戰略視野與技術投入來迎接“智慧+”。

只有這三個角色各司其職，有效合作，產業智慧才有真正逼近爆發點的可能。需要注意的是，產業智慧的探索軌跡在今天全球範圍內都是全新的科技命題。中國今天擁有足以影響世界的AI技術積累，也有縱深複雜、需求多層次化的產業市場。二者結合，將是一場科技應用史上前所未有的探索。

這是時代的機會，百度等AI企業的機會，千行萬業的機會，更是中國的機會。

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