近日，波士頓諮詢公司（BCG）釋出了一份名為《產業智慧化——中國特色AI平臺模式》的報告，其中提到，人工智慧技術作為建設現代經濟體系的新引擎，已經成為改善民生的新途徑、提升效率的新基礎及經濟增長的新支點。在這場中美領跑的變局中，百度和谷歌憑藉著各自所倡導的AI平臺模式，分別成為兩國乃至全球在人工智慧領域的領軍企業。
隨後，報告對中美智慧技術平臺模式進行了對比，認為百度領先的AI開放平臺具有非常明顯的“中國特色”。
透過這份報告，我們不禁思考：這場新的技術變革中，兩家搜尋引擎巨頭為什麼能率先跑出？百度和谷歌的AI平臺模式有何差異？中國實體經濟對於AI平臺的生態管理、技術能力又有什麼要求？
百度谷歌領跑中美
從刀耕火種的原始社會至今，人類一共經歷過3次技術革命。
1780年代—1860年代的蒸汽技術革命帶來了工業蒸汽機、鐵路機車、蒸汽輪船等新發明，推動紡織和交通運輸等行業實現巨大發展。
1870年代—1960年代的電力技術革命帶來電力大規模應用和電動機的商用化，汽車工業快速走向成熟。
1970年代—2010年代的計算機及資訊科技革命帶來個人電腦和因特網的發明和普及，連線了虛擬世界和真實世界，使人類開始探索網上世界的未知領域。
每一次技術革命都會重新定義產業，社會發展也將因此向前跨越一大步。
人工智慧正是我們將要經歷的第四次技術革命。
與前三次技術革命相比，智慧技術革命更多體現出由巨頭公司引領和技術平臺共享賦能的特點與趨勢。
由於智慧技術能為製造業帶來效率和產出的大幅提升，在雲端計算成為核心計算基礎設施提供者的前提下，原有軟硬體分離的產業結構和服務方被改變，人工智慧本身也形成了新產業。
新產業可以催生企業新業務的大幅發展：百度和谷歌在應用層、技術層和硬體層都已經建立起完善的人工智慧技術平臺佈局，每個層面都有代表性的平臺“鎮守”。擁有如此全面能力的科技巨頭，全球很難再找出第三家。
之所以能夠全面佈局人工智慧領域，和搜尋引擎起家的百度和谷歌都不缺海量資料基礎有關。
另外，搜尋引擎的業務競爭還讓百度和谷歌在計算機及資訊科技革命時代就已具備強大的資料分析能力，這項能力在人工智慧時代進化為百度和谷歌的競爭優勢，即體現在演算法層面。
圍繞著搜尋生態，百度和谷歌同樣建立起了非常廣泛的業務組合，包括影片、翻譯、地圖等服務，這些服務都構建在人工智慧技術的基礎上。
人工智慧時代，資料、算力、演算法是其生長的動力。毫無疑問，這都是搜尋巨頭擅長的方面，因此，“人工智慧從搜尋引擎上長出來”這種說法並不過分。
百度谷歌領跑姿勢各有不同
雖然百度和谷歌在人工智慧佈局上都處於領先地位，但作為研究智慧技術賦能產業的典型樣本，兩家公司在具體打法上存在著明顯的差異，主要體現在兩個方面：
1、生態管理：絕對掌控VS廣泛開放
谷歌對生態夥伴的選擇相對謹慎，強調對平臺生態的絕對把控。
比如自動駕駛領域，谷歌的Waymo平臺只選擇了英特爾作為技術合作夥伴，且雙方只在較小範圍內合作，谷歌極為注重核心技術端到端的控制；汽車OEM廠商選擇了菲亞特克萊斯勒和捷豹路虎，目前停留在以代工形式在OEM廠商產品上裝配谷歌的自動駕駛軟硬體；出行生態夥伴的選擇上，除了戰略投資來福車（Lyft），谷歌與安飛士租車（Avis）和汽車國度（AutoNation）均以服務合同的形式進行合作，與合作伙伴之間基本屬於供給關係。
百度的策略則更為開放，透過共享各種技術能力構建廣泛的生態系統。
自動駕駛領域，百度Apollo平臺開放共享了幾乎所有的技術能力，這一平臺彙集了國內外車企、自動駕駛解決方案提供商以及大出行服務提供商等157家合作伙伴，數量居全球第一，是目前全球涵蓋產業最豐富、全面的自動駕駛生態。
這項策略的直接結果是幫助生態夥伴快速獲取了重要能力，有效縮短了產品落地的時間。一個典型的案例：金龍客車2018年落地了100輛自動駕駛客車阿波龍，這些客車被髮往北京、雄安和廈門等25個城市，比原計劃足足提前了2年。
2、產業賦能：全面廣泛VS簡便易用
產業賦能方面，百度和谷歌也體現出完全不同的思路。
谷歌技術平臺追求技術能力的全面性和廣泛性，關注技術開發的全流程支援；百度技術平臺則強調技術的易用性和全面性，提供商業化支援、人才培養等產業化賦能，強調技術與產業賦能並重。
谷歌TensorFlow將技術能力和應用場景進行了極為細緻的梳理；演算法支援和部署方式儘可能追求深入廣泛與靈活多樣，同時在覆蓋模型訓練、引數除錯、打包模型、部署服務等從研究到生產的全流程提供齊備的支援。正是因為這些特點，TensorFlow成為了行業內最受歡迎的深度學習框架之一。
同樣定位於技術平臺，百度飛槳側重方向有所不同。它提供了更為便捷的深度學習框架和大規模深度學習模型訓練技術，支援萬億級規模引數的模型高效訓練及多端平臺的部署，針對產業應用開源開放面向多領域的工業級模型庫，更好地支撐產業落地。
為了提升智慧技術平臺的易用性，百度還推出無需程式碼編寫的人工智慧建模工具EasyDL，使用者透過頁面拖拽操作和少量資料上傳即可創造出定製化的人工智慧模型。由於飛槳“傻瓜式”的易用特徵，使得其在GitHub上僅用11個月就獲得5000顆星的評價。
《哈佛商業評論》對谷歌和百度AI平臺做出評價：“谷歌的野心在於塑造一個‘通用型人工智慧’新秩序，谷歌則是這個秩序的主導者之一。”“百度是中國人工智慧領域技術積累最深、佈局領域最廣的代表性公司……（百度CEO）是中國唯一擁有全套AI技術和產業能力的CEO。”
AI時代也要有“中國特色”
報告指出，中國獨特的市場環境使企業面臨多方面挑戰，需要技術和產業價值並重的中國特色AI平臺。中國中小企業生存壓力大，面臨著低於平均水平的淨利潤率以及融資難的現狀，這直接縮短中小企業平均壽命；行業分散的特點直接帶來了個體之間技術實力差距懸殊；此外，中國整體AI人才總體數量少，缺口較大，再加上頭部企業對人才形成虹吸效應，導致中小企業的人工智慧技術進展緩慢。
以奧比中光為例，百度大腦可幫助其加速產品落地、提升銷售效率。報告提到，智慧裝置提供商BroadLink就藉助百度小度助手（DuerOS）平臺的技術、產品和服務能力，使總體成本最佳化了約50%。
另外，中國行業分散，個體企業技術能力強弱不均，這就要求中國的智慧技術平臺需要博採眾長，透過生態聚合的力量完成智慧技術發展所需要的資料積累和技術突破，實現技術賦能的產業價值。
因此，國內產業智慧化需要一個從技術到商業可以提供全面支援、學習門檻低、易上手的技術與產業賦能並重的平臺，從而帶領中國實現產業智慧化發展。
波士頓諮詢報告調研顯示，作為百度人工智慧技術多年積累和產業實踐的集大成者，百度大腦已經實現了AI能力與應用場景的融合創新,升級為“軟硬一體的AI大生產平臺”,全面支援產業智慧化升級。目前,百度大腦開放228項核心AI能力，日呼叫量突破萬億。作為百度大腦的核心組成部分,百度飛槳深度學習平臺也在持續升級。
飛槳官方支援100多個經過長期產業實踐打磨的主流模型--其中包括在國際競賽中奪得冠軍的模型，同時開源開放200多個預訓練模型，以助力快速產業應用。目前，飛槳的落地實踐能力已經得到了驗證，案例覆蓋網際網路、城市規劃、金融、工業和農業等各個領域。
IDC《中國深度學習平臺市場份額調研》顯示，深度學習平臺已經成為企業和開發者應用AI技術必備的助攻武器。百度飛槳與谷歌、Facebook名列前三，領銜中國深度學習平臺市場。
波士頓諮詢提出，面對中國多重挑戰的獨特市場環境，類似百度這種開源開放的模式，不僅能夠提供全面的技術產品和服務，幫助開發者降低開發週期和成本，還能透過AI市場等形式為開發者匹配上下游產品和服務商，實現高效的產品整合落地，為產品和業務提供有力的商業化支援，提升整體價值，以百度為典型代表的開源開放模式，更適合中國企業發展與產業智慧化的發展需要。
人工智慧領先企業均基於自身技術特點和各自國情而做出適應性改變。對於技術與產業賦能並重的中國特色平臺而言，百度提供的技術產品和服務將為企業提供有效支援，提升商業效率及經濟增長新支點，並助推產業向智慧化發展。