对于数字化转型的话题，无论是阿里、腾讯还是百度，似乎都在有意争夺领导者席位。4月9日，百度联合清华大学发布了《产业智能化白皮书——人工智能产业化发展地形初现端倪》。
报告基于AI与产业融合的视角，植入了大量案例，20000余字、76页PPT，如此长篇幅，重度探讨了AI技术发展近况、如何商业化落地、如何与智慧城市等产业结合——鉴于百度现在是All in AI的大战略，这也算得上是百度与清华大学共同针对AI课题的最新研究与成果展示了。
在白皮书上半部分，AI的研究模型、产业演进工具是主要内容；下半部分，AI走出实验室的应用、AI技术商业化过程是主要内容，出行、金融、城市、家居、客服等5大垂直领域是典型案例。
这本报告到底有多少干货？我们试图一探究竟。
AI地形已初现端倪 “靴子”最先在哪落地？
白皮书的开篇是AI技术的概述。从20世纪50年代起，人工智能的方法、研究路径经历了“三起两落”。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。
人工智能发展历史
随着近几年神经网络等算法理论开始复兴，语音识别、图像识别也获得关键发展，AI迎来发展浪潮，并开始应用在搜索引擎、物流、工业机器人、银行、金融、医疗等行业。而业界对AI的层次结构也梳理的越发清晰。
人工智能的层次结构
现在，驱动AI发展的因素很多，比如：大数据、云、物联网等信息技术的发展催生了前所未有的海量数据，GPU芯片的普及使计算机的运算能力再上新台阶，多层神经网络、深度学习、强化学习算法也取得长足的发展，加上现在巨头追逐、政策红利，AI已经进入到一个快车道。
计算能力发展历程 数据来源：AMD
对于中国而言，与美国同属于AI产业最活跃的国家，在学术研究、算法、专利、产业应用各个方面，中美两国占据全球领先地位。
全球主要国家人工智能论文情况
中美两国AI专利数量占全球AI专利总数62%。
截止到2018年6月，美国AI企业2039家，世界排名第一，中国紧随其后，数量达到1040家。
产业技术端，在基础层、算法层、技术层和应用层，中国都涌现出一批有相当实力的AI企业。
芯片领域有华为海思、寒武纪等；
算法和综合领域有百度、腾讯、阿里；
智能语音领域有百度、科大讯飞等；
计算机视觉领域有商汤、旷视等。
总体来看，中国已经初步建立了完整的AI产业链。
融资能力端，中国相当活跃。
中国人工智能领域投资情况及全球占比
投资金额从2014年到2016年，两年时间增长了6倍。
从2013年到2018年上半年，中国AI领域累计融资金额全球占比60%，超过美国的29%，世界排名第一。
而最先落地AI技术的场景主要集中在医疗健康、金融、商业、教育、工业和安防这几个领域。
AI技术热点及场景出现 TO B成“狭路相逢”的赛道
白皮书观察到，不同种类的AI技术逐渐应用到越来越多的产业中，有些已经找到应用场景，发展前景日趋明朗。其中，智能推荐、计算机视觉、以语音识别及NLP为代表的智能语音语义技术应用最为广泛。
智能推荐在电子商务、搜索和内容分发、新零售、精准营销等领域获得长足发展，已经过了在发烧友用户中流行的阶段；
计算机视觉则适用于视频监控、基于生物特征的身份识别、医疗影像分析、航空/遥感测量等领域，已经不是一个有很高门槛的“极客产品”。在中国AI创业公司所属领域分布中，计算机视觉领域的占比排行第一，超过20%。
智能语音语义技术在语音命令交互、智能语音助理、机器翻译、输入法等方面已经有所应用，苹果的Siri、微软的Cortana、小米的小爱同学、百度的DuerOS对语音识别的准确率和对语义的理解都达到了相当高的水平。
智能家居是当前AI热门领域，苹果、亚马逊、谷歌等国际重要AI企业，百度、小米等国内重要企业都已进军智能家居领域，并有相应的产品面世。
不过问题是，虽然语音交互的智能音箱大打价格战，但智能家居领域还没有杀手级应用，当前的产品形态还不具备发展成高渗透率产品的潜力。
智慧城市是兴起的较快的一个领域，目前这个赛道已经出现阿里城市大脑、腾讯数字广东、百度AI City、京东智能城市、平安智慧城市等项目，众多二三线厂商跃跃欲试。
虽然智慧城市涉及的各种AI技术、云和大数据技术基本上具备了理论可行性，但由于处于起步阶段，会有很多实际应用上的技术课题需要解决。
总体而言，AI广泛地深入产业化，其实就是不断拓展“智能+”的过程，新的产业要素和新的产业链结构正在形成。
现在BAT集体将技术重点放在了TO B上，势必也会在新阶段“狭路相逢”。
白皮书的4大建议：算法厂商与应用厂商要“强连接”
从应用从技术角度看，AI还有很大的发展空间。应用层的厂商需要和技术层、算法层的厂商建立更多的合作和连接，培养应对变化所必须的弹性和敏捷的应变能力；另外，算法厂商也同样需要和应用厂商建立广泛连接，具体的应用场景中的需求往往会为技术发展起到难以预想的催化作用。
基于前期的研究，白皮书为在产业智能化转型中致力于发展AI的企业提出4大建议：
从企业业务（to B业务）入手，这是人工智能厂商当前时期发展的一个合适起点。
在已有产业中发掘适合自己人工智能产品的应用场景，这是人工智能产业化的“锚点”。通常，人工智能的应用率先从提升效率、降低成本方面起步。然后才会发掘出全新的应用场景，为用户创造全新的价值。
“锁定”早期用户，跟随用户成长。在业务发展中理解需求并打磨产品。虽然早期用户规模小，但他们对于企业产品创新非常重要。如果企业能够“跟得上”快速变化的用户需求，那么，在技术维度发展出主导设计、突破第二节点过程中就不会掉队，甚至可能成为引领者。这也是用户规模逐渐成长达到可持续扩散的过程。
随着产业化的发展，与人工智能相关的新的产业要素将会逐渐出现，企业可以根据自身基础，选择、建设或投资与自身业务协同的产业新要素，从而能够为未来市场爆发做好准备。
商业实践：5大案例 百度的AI商业化“阅兵”
白皮书里，百度AI商业化的成功案例主要集中在以下5个：首汽约车、太平洋保险、中国联通、极米科技、软通智慧。
整体来看，TO B 意味明显。据了解，在云计算、大数据、AI等层面，百度与这几家公司都有合作。
首汽约车+百度，软硬件双优化
在首汽约车的案例里，首汽约车目前在营车辆超过40万台，获得了58个城市的网约车运营牌照，实现了全国运营。安全、基础体验和增值服务3个方向，是其与百度开展大数据、AI合作的重点。
机器学习和判断 来源：首汽约车
雷锋网注意到，一方面，首汽约车与百度地图等开展合作，做到了派单优化、峰谷平策略、目的地预测、模糊搜索等功能；另一方面，首汽约车还与百度联合推出了基于DuerOS平台的CI车载智能硬件系统，集成了图像识别、语音识别、NLP、高精度传感器等多项先进技术，提供现驾驶辅助、驾驶安全监测、乘车安全辅助、智能行程管理、智能后台管理、一键报警等功能。
成果上，据统计，自投运以来，CI系统累计识别出车道偏离160多万次，前车过近60多万次，疲劳行为23万多次，行驶中打电话9万多次，车内抽烟3万多次，超速43万多次，每天自动监听分析超过2万次通话，有效监督和规范了司机驾驶行为。
联通的AI探索 百度在云管端上协作
在联通的AI等技术探索案例里，联通目前正处在运营商竞争白热化的阶段，降低企业宽带资费、降低移动网络流量资费等政策要求倒逼联通改革。除了在混改中引入BATJ的投资，联通还在云管端上与BATJ展开合作。
联通混改部分参股公司
智能客服是建设AI核心能力的场景，联通与百度智能云合作建设全渠道、全媒体智能客服并投入试点，实现了话费查询、业务办理、发票咨询等100多个意图模型，在准确率95%、客户满意度90%的情况下，减少了12%的人工服务时长。客服电话10010的15秒服务水平提升至88.7%，而客服外包成本则下降了10%，达到了降本增效的设计目标。
中国联通AI生态架构
AI方面，“联通大脑”正代表联通构建AI生态体系、推动产业渗透的努力，在商业、医疗、交通、城市管理等各类信息化、智能化应用场景中具有不可或缺的地位和优势。
软通智慧的城市数字化 百度在底层支持
在软通智慧的智慧城市框架搭建及实践中，AI技术拥有很多应用场景，比如图像识别、VR/VR、公共安全、交通等。百度本身也推出了AI CITY方案，强调以数据为驱动的城市决策机制，根据实时数据和各类型信息，综合调配和调控城市的公共资源。双方目前在云、大数据和AI层面有一定合作。
软通智慧城市架构
2018年，百度发布了AI城市的“ACE王牌计划”（Autonomous Driving、Connected Road、Efficient City），并宣布AI城市解决方案将率先在北京和上海落地。而与之合作的软通智慧通过架构软通云网，以城市为平台，聚合了超过200个行业云应用。武汉政务云（数据）中心项目共完成了武汉市42个委办局的信息梳理及资源交换工作，完成了全市1000多万人口信息及20多万企事业单位法人信息的数据建库工作。
此外，其他几个案例也展示了百度在AI商业化逐步走向“靴子落地”。
雷锋网总结
综合来看，百度此次联合清华大学发布这本《产业智能化白皮书》，一定程度上体现了其AI技术与产业融合的新面貌。
可惜的是，核心数据的披露有限，另外阿波罗自动驾驶、自研芯片方向的进展也没有进一步对外公布。
人工智能产业应用案例
不过，很强烈的信号是，百度自2018年12月的架构调整、技术体系整合动作以来，升级“ABC智能云”业务战略、推进“云上百度”都在加快。加上AI的落地是当前学界、工业界最为关注的核心问题，百度的TO B成果迎来新进展，而利用自己擅长的优势必然是“锁定”用户的关键，届时也会有更多商业化的案例涌现。（雷锋网）
正在生成分享图...
nebula