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清华与百度联合发布一份白皮书,解释了“产业智能化”三个基本问题

日期:2019-04-12 13:25
k8凯发国际AI技术必须与千行万业、多种产业实体相结合,像润滑剂一样融入行业的生产核心领域,从而起到激发生产效率,为行业提质增效的目标。 人工智能程序员,人工智能,产业互联网,数据,交互 图片来自“123rf.com.cn”

最近有这样一个新发现:原本跟一些AI行业之外的朋友聊AI,大家更加关注的是算法和消费硬件。而最近说起这个话题,大家的关注点却来到了各行各业如何用好AI,这个相对来说距离大众生活更远,也更专业化的问题上。我想,这是因为今天无论媒体还是数据机构、学术研究成果,都在关注这样一个逻辑:AI未来90%的发展空间是要跟行业相结合。

无论是叫产业AI、产业互联网,或者AI toB,以及今年《政府工作报告》中提到的“智能+”,种种提法的背后是同样的实质:AI技术必须与千行万业、多种产业实体相结合,像润滑剂一样融入行业的生产核心领域,从而起到激发生产效率,为行业提质增效的目标。

然而这个大的判断,到底怎么落实到细节中,却是今天无数行业从业者相对模糊的一件事。毕竟AI技术是全新命题,而各行业的知识体系与产业认知又千差万别。到底如何切实准确地回答AI与企业市场到底怎样融合的问题,这是今天AI行业与社会经济体共同的期盼。

4月9日,____与百度联合发布了《产业智能化___》,这被称为国内首个基于AI实践角度,探讨AI与产业融合历程和现状的行业报告。相比于很多流于空洞的探讨,这份《___》中,似乎可以看到对几个关键问题给出的新答案:智能+产业,到底为什么做?怎么做?谁来做?

为什么做要做产业智能?因为它是5个需求的交汇点

《___》中通过对AI技术与AI行业,以及AI技术在多个产业中的落地,推导出AI对社会经济的促进作用,以及中国AI在全球发展中的战略地位。论证了AI 走到产业中这条路,恰好处于从技术,到产业,再到国家经济几大需求的交集当中。

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技术逻辑上看:AI技术的基本特性是改变交互方式和重组数据价值,这就要求这种技术在对产业的渗透中实现价值,通过对大量生产细节的改造提升社会生产效率。

AI行业需求上看:目前科技行业积累的AI技术需要外放。拥有广泛需求、具体场景、大量结构化的产业市场、行业市场是最好的目标,可以最大化发挥AI技术价值与AI企业能动性。

从B端市场需求上看:经济进入新常态,无论是实体经济还是互联网经济,都在进入新的阶段。这种情况下,AI直接作用于生产周期,符合以技术带动原有生产力发展的核心诉求,达成企业广泛渴望的提质增效。所以对于“智能+”的逻辑诉求,是较比以往企业+技术市场更深刻的一次市场拓殖。

从社会经济需求来看:AI技术与产业深度结合,可以优化劳动力配置,重新激发人才红利,持续推动创业热潮,具有广泛社会价值。

从国家战略角度:“智能+产业”,是建立在我国对AI的独特探索,以及国家经济与产业链的独特规律上。很多国际媒体今天都在感叹,中国的AI产业将走进人类技术世界的未知区域。这是一次由中国主导的技术跃升,某种程度上甚至是第一次由非西方文明引导的科技探索。所以产业智能的广泛应用,可以看作是人类命运共同体建设的一次尝试,是中国引领技术探索,反哺全球技术创新的重要机遇。

因此技术合流,社会企业合力,产学一体探索产业智能战略,是今天在中国社会经济体中具有深刻意义的技术应用尝试。明确了产业智能师出有名,那么接下来就将面对AI到底如何与行业结合的具体问题。

“智能+”如何实现?四个工作是重点

AI真正进入产业侧,不能依靠空想空谈,或者依照笼统的战略方向,而是必须从务实理性的逻辑出发,分析产业智能的阶段性,给出有主次能渐进的发展思路。

《___》分析了今天AI技术的发展情况,产业的接受程度。提出有四个方向的规律是今天AI走向产业应用的趋势:

企业需要通过数字化结构化,在细节融入AI。

并不是每种产业,都可以随随便便的全面AI化。《___》中提出,今天AI的产业化过程是多种不同的AI同时在不同产业中探索应用。那么对垂直技术、垂直场景的把握,以及企业业务流程的信息化和标准化,业务数据的数字化和结构化就是重要前提。

总而言之,发展AI产业化的前提,是企业本身的数字化建设,以及对AI技术体系与细节融合模式的客观认识。

几大热点技术产业化成熟度更高,可以率先渗透。

并不是每种AI技术都能大规模产业化应用,《___》客观指出,在今天智能语音、机器视觉、机器推荐等几种热点技术的产业化成熟度相对来说更高。AI的产业应用也应该从这几种技术率先起步。不能盲目追求AI技术的新锐和规模化应用。

建立广泛深入的产业链,达成计算层、算法层、应用层、用户层的有效连接。

AI不是一家公司能够建成的,必须与产业链紧密结合,建立基于AI产业化的生态组织。在《___》看来,今天的主要产业链任务是AI应用层厂商和AI算法层厂商建立双向联系,敏锐沟通产业需求和技术方向。这也是百度在今天基于to B业务进行生态建设的主要布局思路。

 

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四大技术共同组织成为基础设施,AI领军企业作为发展驱动力。

AI不是空中楼阁,也不可能孤军奋战,走向实用化的AI,必须建立在与大数据、云、物联网共同组成产业基础设施的条件上。它们的协同发展才能推动产业智能化新范式的最终实现。

在此逻辑基础上,同时拥有AI算法技术和大数据、云技术的大型科技型企业必须承担更全面深刻的产业化发展推动任务。

在了解了AI与产业融合如何落地之后,最后也是最重要的问题,是这盘大棋中的角色分功与协同发展。在《___看来》,三种产业角色的协同,是产业智能化奔向爆发点的动力引擎。

谁来推动发展?产业智能奔向爆发点,三个角色必须各司其职

有效推进、生态加速的产业智能体系,是建立在技术提供者、产业应用转化层,与行业受众的协同发展基础上的。其中以百度为代表的人工智能企业,可以说是今天加速产业智能化推进的基础动力。

在整个产业智能产业逻辑中,三种角色必须各司其职:

AI巨头作为发展推动器

BAT、华为这样的AI领军企业,在广泛的技术积累、产业输出体系建设以及产业智能化实践之后,已经成为了名副其实的产业AI发展原动力,是今天中国AI产业化探索的国之重器。而领军者的角色承担必须更复杂多元。在产业智能化发展路径中,顶端公司将越来越多地扮演四个角色:

角色一:技术引擎。AI巨头的技术投入和产出,是创业公司无法比拟的,其作为产业AI的技术源泉价值也在愈发凸显。

角色二:产业输出者。目前,大型科技公司在 AI toB的战略布局和业务动作明显加速。云作为行业基础设施,越来越多地称为产业探索的输出口。

角色三:生态探索者,核心AI企业的另一个任务,是建立有效的产业合作图谱,证实产业AI生态的可行性与长期发展价值。比如《___》中展示了百度与首汽约车、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,以及人才教育等领域的探索。AI巨头的生态化已经称为行业发展的又一抓手。

角色四:规律思考者。AI巨头的产学研能力,不止表现在技术和业务上,同时也表现为行业经验和行业规律探讨。这些思考,将成为创业者与开发者、AI产业应用者进入该领域的指南针。

在产业智能必须高速发展的阶段,AI领军企业必须在多个层面起到发动机的作用,并提供可参考、可借鉴的行业智慧与发展案例。

行业需要AI应用公司,作为产业智能的探险___

在AI应用层,必须有行业技术公司和AI应用企业来肩负AI进入行业的枢纽工作,寻求行业知识,探索应用场景和可复制商业模式。同时在技术向应用的过渡中,全面服务B端市场AI的个性化需求,同时创造新的社会价值与就业机会。

积极配合,理性敏锐的千行万业,是AI花开的土壤

作为应用者的各行各业,需要在这场技术变革进程中积极容纳新技术,寻求生产力提升的新方案。以开放包容,具备前瞻性的战略视野与技术投入来迎接“智能+”。

只有这三个角色各司其职,有效合作,产业智能才有真正逼近爆发点的可能。需要注意的是,产业智能的探索轨迹在今天全球范围内都是全新的科技命题。中国今天拥有足以影响世界的AI技术积累,也有纵深复杂、需求多层次化的产业市场。二者结合,将是一场科技应用史上前所未有的探索。


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