2022-09-14 13:50:31世界正邁入數(shù)字經(jīng)濟時代。
數(shù)據(jù)量快速增長，關(guān)鍵數(shù)據(jù)要素需要被用起來、用得好。
企業(yè)和政府等社會主體的數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型仍需要進一步提速，來滿足社會發(fā)展的需要。這催生了我們對AI云服務(wù)這種結(jié)合了數(shù)字化和智能化等多方面優(yōu)勢“利器”的需求。
AI正逐漸深入到生產(chǎn)生活領(lǐng)域的每一個核心場景，AI云服務(wù)將助力人工智能與產(chǎn)業(yè)的進一步深度融合。產(chǎn)業(yè)智能化，將成為數(shù)字經(jīng)濟的下一個爆發(fā)點。
如何通過產(chǎn)業(yè)智能化，將數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素用起來、用得好？如何讓更多的社會主體，想用云、敢用云、能用云？
目錄
1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型已逐步成為社會共識，數(shù)字經(jīng)濟引領(lǐng)第四次產(chǎn)業(yè)革命
2 數(shù)據(jù)是新時代的關(guān)鍵生產(chǎn)要素，需要被用起來、用得好
3數(shù)字化從解決實際場景問題出發(fā)，企業(yè)、政府要想用云、敢用云、能用云
3.1要想用云，解決企業(yè)不上云誤區(qū)
3.2要能用云，用AI技術(shù)好、性能突出的云
3.3要敢用云，降低使用成本和技術(shù)門檻是關(guān)鍵
4 數(shù)字時代的趨勢展望：賦能產(chǎn)業(yè)、普惠基建、深化智能
正文
1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型已逐步成為社會共識，數(shù)字經(jīng)濟引領(lǐng)第四次產(chǎn)業(yè)革命
數(shù)字經(jīng)濟是最重要的國家戰(zhàn)略之一，將重置未來經(jīng)濟發(fā)展的底層邏輯，成為經(jīng)濟增長新引擎。隨著健康寶、機器人等數(shù)字化終端應(yīng)用落地，數(shù)字化的場景應(yīng)用已經(jīng)在各領(lǐng)域逐漸普及，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)逐步成為社會共識。
復(fù)盤歷次產(chǎn)業(yè)革命，我們發(fā)現(xiàn)每次產(chǎn)業(yè)革命都是由核心技術(shù)引領(lǐng)，賦能千行百業(yè)“破圈”發(fā)展，形成新產(chǎn)業(yè)和新的經(jīng)濟增長點，遵循“現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)+新技術(shù)=新的產(chǎn)業(yè)、新經(jīng)濟增長點”的產(chǎn)業(yè)革命范式。在經(jīng)歷了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟時代、工業(yè)經(jīng)濟時代后，世界將正式邁入數(shù)字經(jīng)濟時代。
第一次產(chǎn)業(yè)革命以發(fā)明、改進和使用機器開始的，以蒸汽機作為動力裝置被廣泛使用為標志。從生產(chǎn)技術(shù)方面來說，珍妮紡織機、蒸汽火車、汽船和改良蒸汽機等新技術(shù)相繼被發(fā)明。工業(yè)革命使工廠制代替了手工工場，用機器代替了手工勞動，鋼鐵工業(yè)、棉紡織工業(yè)、交通運輸業(yè)等新型產(chǎn)業(yè)相繼出現(xiàn)，人類進入“蒸汽時代”。
第二次產(chǎn)業(yè)革命，科學(xué)技術(shù)取得巨大進步推動了工業(yè)生產(chǎn)的高漲,以電力的廣泛使用為標志。發(fā)電機、內(nèi)燃機、電話、無線電報等新技術(shù)相繼被發(fā)明，工業(yè)重心由輕紡工業(yè)轉(zhuǎn)為重工業(yè)，原有的工業(yè)部門技術(shù)革新，并出現(xiàn)了電氣、化學(xué)、石油等新興工業(yè)部門，世界由“蒸汽時代”進入“電氣時代”。
第三次產(chǎn)業(yè)革命，原子能、電子計算機、微電子技術(shù)、航天技術(shù)、分子生物學(xué)和遺傳工程等領(lǐng)域取得重大技術(shù)突破，信息產(chǎn)業(yè)崛起，產(chǎn)生了一大批新型工業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，開辟了世界信息時代。
目前正值第四次產(chǎn)業(yè)革命時期，信息技術(shù)、數(shù)字技術(shù)、智能制造、虛擬現(xiàn)實、基因技術(shù)、清潔能源以及生物技術(shù)等新技術(shù)相繼取得重大突破，信息通信產(chǎn)業(yè)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造等新型產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化規(guī)模已超5.2萬億元。
在數(shù)字與產(chǎn)業(yè)融合的領(lǐng)域，像百度等一眾具備長期研發(fā)經(jīng)驗的優(yōu)秀企業(yè)，已經(jīng)成為人工智能新基建發(fā)展的領(lǐng)軍力量，實現(xiàn)為智能制造、智能城市、智能教育、智能零售、智能醫(yī)療等多行業(yè)、多產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域持續(xù)賦能。隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和智能化程度的不斷加深，數(shù)字經(jīng)濟將成為第四次產(chǎn)業(yè)革命的主戰(zhàn)場。
歷次產(chǎn)業(yè)革命均大幅地提高了社會生產(chǎn)力，新產(chǎn)業(yè)逐漸成為推動社會發(fā)展的主導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)，并代替舊產(chǎn)業(yè)成為新的經(jīng)濟增長點。產(chǎn)業(yè)革命是社會進步和經(jīng)濟持續(xù)快速增長的基石，推動社會多層次、全方位的變革，極大地豐富了人們的物質(zhì)生活，使得全球人均GDP得以提高，人均預(yù)期壽命不斷延長。
2數(shù)據(jù)是新時代的關(guān)鍵生產(chǎn)要素，需要被用起來、用得好
數(shù)據(jù)是發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟的關(guān)鍵生產(chǎn)要素，我國數(shù)字經(jīng)濟飛速發(fā)展離不開海量數(shù)據(jù)支撐。中央《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中明確強調(diào)：數(shù)據(jù)是繼土地、資本、勞動力、技術(shù)之后的第五大生產(chǎn)要素，對我國經(jīng)濟的發(fā)展具備戰(zhàn)略性的地位。互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展給世界帶來了龐大的數(shù)據(jù)。IDC預(yù)計，2025年時全球數(shù)據(jù)總量將達到175ZB，我國數(shù)據(jù)總量也將達到48.6ZB，占全球數(shù)據(jù)總量的28%。2018-2015年我國和全球的數(shù)據(jù)總量年復(fù)合增速分別可達30%和27%。
隨著數(shù)據(jù)總量的不斷增加，我國的數(shù)據(jù)經(jīng)濟規(guī)模也在持續(xù)擴大。現(xiàn)階段我國數(shù)字產(chǎn)業(yè)化已經(jīng)擁有了龐大的規(guī)模，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化也已走向縱深。數(shù)字化場景在我國已經(jīng)十分常見，數(shù)字經(jīng)濟成為我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的主要推動力。根據(jù)中國信息通信研究院數(shù)據(jù)，2021年我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達45.5萬億元，相較2016年的22.6萬億增長1倍多，年復(fù)合增速達15%。
然而，沉淀下來大量數(shù)據(jù)如果沒有合適的工具轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，就會造成數(shù)據(jù)資源的浪費，擾亂我國數(shù)字化進程和節(jié)奏。我們認為，能有效地將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的工具必須具備兩個條件：
第一是具備強大的算力基礎(chǔ)。算力是數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)設(shè)施，也是衡量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的晴雨表。因此，能有效地將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的工具必須具備強大的算力基礎(chǔ)。
第二是能科學(xué)地分析數(shù)據(jù)，為人類給出決策的參考，讓人類的決策更加科學(xué)化，讓數(shù)據(jù)為人所用。
AI云服務(wù)，可將AI開發(fā)能力移植上云，為企業(yè)或個人用戶提供一個高效、劃算的AI開發(fā)環(huán)境，將數(shù)據(jù)要素更有效率地轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。在算力基礎(chǔ)上，AI讓云計算的算力進一步增強，以滿足更多智慧計算的需求。云服務(wù)最基礎(chǔ)的價值便是提供“計算”算力，計算的不斷復(fù)雜化使得社會對算力的需求正出現(xiàn)指數(shù)級增長。
AI的本質(zhì)，是對數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)、挖掘、訓(xùn)練和推理，智慧計算對算力的要求進一步提升倒逼我國算力進一步增長。OpenAI測算，2012年開始,全球AI訓(xùn)練所用的計算量平均每3.43個月便會翻一倍,計算量擴大倍數(shù)遠超算力增長速度。根據(jù)《2021-2022全球計算力指數(shù)評估報告》的評估結(jié)果，在計算能力方面，中國人工智能計算發(fā)展領(lǐng)跑全球，AI服務(wù)器支出2022年規(guī)模同比大幅增長44.5%，首次超過美國位列全球第一。
在數(shù)據(jù)分析和科學(xué)給出決策上，云計算讓AI更強。
一方面，云計算可以為人工智能提供算力、數(shù)據(jù)和場景等三要素。在算力要素上，即使目前存在端側(cè)AI技術(shù)，但云計算形成的大規(guī)模集群式的計算能力才是AI算力的基礎(chǔ)；在數(shù)據(jù)要素上，因為云計算上的很多服務(wù)都是要滿足客戶對自有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、挖掘、訓(xùn)練和推理的需求，所以云計算可以匯聚大量數(shù)據(jù)；在場景要素上，云計算在滿足各行各業(yè)上云過程中積累了大量的客戶與應(yīng)用場景，且無一例外地都需要AI技術(shù)進行輸出。
另一方面，隨著數(shù)據(jù)量的大幅增長，AI只有通過云計算才能更充分地利用龐大的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行更加全面的分析，給出決策的參考，讓人類的決策更加科學(xué)化。
由此，可以說AI云服務(wù)就是讓數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成數(shù)字化生產(chǎn)力最具效率的工具，將成為引領(lǐng)第四次產(chǎn)業(yè)革命的新技術(shù)和新產(chǎn)業(yè)。現(xiàn)如今企業(yè)上云的核心目的將不僅僅是節(jié)省計算成本，而更是要實現(xiàn)數(shù)字化和智能化的轉(zhuǎn)型。AI云服務(wù)的價值更多是提供各種數(shù)字化和智能化能力，給各行各業(yè)提供智能化的AI解決方案，而不只是計算力。
目前AI云服務(wù)市場正逐漸走向成熟，海內(nèi)外云巨頭紛紛布局AI轉(zhuǎn)型，“云+AI”成為標配。云計算實現(xiàn)了計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲資源的彈性，AI發(fā)展依賴于云計算提供的大量數(shù)據(jù)、算法和算力。作為云計算PaaS和SaaS層的工具，AI與云計算服務(wù)相輔相成。
經(jīng)過幾十年的發(fā)展，AI公有云服務(wù)已進入高速發(fā)展期，海外如亞馬遜、微軟、谷歌和IBM等科技巨頭公司早已布局云AI業(yè)務(wù)，國內(nèi)如百度、阿里、騰訊等云巨頭也紛紛開始轉(zhuǎn)型，從公司戰(zhàn)略、組織架構(gòu)和產(chǎn)品矩陣上進行調(diào)整，加碼云計算的AI屬性，深耕AI與產(chǎn)業(yè)結(jié)合方式，促進云與AI互融。
3數(shù)字化從解決實際場景問題出發(fā)，企業(yè)、政府要想用云、敢用云、能用云
企業(yè)上云是實現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的突破口。現(xiàn)階段我國企業(yè)上云率相對較低，2020年，企業(yè)上云比例僅為40%左右，而同期歐洲上云率為70%以上，美國企業(yè)上云率則高達80%，因此我國企業(yè)上云率還存在較大的上升空間。國家“十四五”規(guī)劃《綱要》提出“上云、用數(shù)、賦智”行動，以期解決我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中“不會轉(zhuǎn)”、“沒錢轉(zhuǎn)”、“不敢轉(zhuǎn)”等問題?！吧显啤敝攸c是推行普惠性云服務(wù)支持政策，“用數(shù)”重點是更深層次推進大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用，“賦智”重點是支持企業(yè)和產(chǎn)業(yè)的智能化改造。
數(shù)字經(jīng)濟下半場，行動的重點將由“上云、用數(shù)”階段過渡到“賦智”階段。因此我們認為，通過向產(chǎn)業(yè)賦智將會進一步推動我國各社會主體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，讓企業(yè)和政府更加“能用、敢用和想用云”。
AI云服務(wù)通過云計算疊加人工智能技術(shù)可實現(xiàn)對產(chǎn)業(yè)從“上云”、“用數(shù)”到“賦智”轉(zhuǎn)型。例如百度推出的百度智能云新戰(zhàn)略：云智一體3.0，深入產(chǎn)業(yè)，聚焦場景，通過打造行業(yè)標桿應(yīng)用，帶動和沉淀AI PaaS層和AI IaaS層的能力，打造極致性價比的異構(gòu)算力和高效的AI開發(fā)運行能力，加速產(chǎn)業(yè)智能化，降低企業(yè)上云門檻，讓社會各方“想用、敢用、能用”，有效提升我國企業(yè)上云率，助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
3.1 要想用云，解決企業(yè)不上云誤區(qū)
一方面導(dǎo)致我國企業(yè)上云率低的問題來源于相當數(shù)量的企業(yè)和個人不了解上云的好處。從行業(yè)生態(tài)來說，云計算面向機構(gòu)和個人客戶提供按需付費的SaaS、PaaS、IaaS三種解決方案，和公有云、私有云、混合云三種部署形式。
全球云計算服務(wù)以PaaS和SaaS端為主，我國則以IaaS端為主，PaaS、SaaS市場及相關(guān)企業(yè)仍在萌芽狀態(tài)。Gartner數(shù)據(jù)顯示，2020年全球云計算市場規(guī)模中，IaaS層服務(wù)市場規(guī)模占比為22.32%，PaaS和SaaS層云計算服務(wù)市場規(guī)模占比達77.7%。而中國市場則相反，IaaS占70.1%，PaaS和SaaS合計只占29.9%。
然而通常云計算IaaS是基礎(chǔ)資源，PaaS和SaaS是承載應(yīng)用的服務(wù)，代表云的使用深度和成熟度。SaaS是IaaS、PaaS的需求之源，SaaS生態(tài)越繁榮，IaaS和PaaS的需求越大。但由于我國SaaS層企業(yè)普遍誕生于2014年前后，至今仍未有一家營收超過100億元而導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)生態(tài)薄弱，毛利高、場景結(jié)合度更緊密的SaaS層無法持續(xù)擴張。
百度智能云是一個助力行業(yè)轉(zhuǎn)型，賦能SaaS和PaaS層應(yīng)用場景的有力工具。如在AI PaaS層面，百度智能云直接調(diào)用飛槳框架和飛槳開發(fā)平臺的相關(guān)模塊，結(jié)合文心行業(yè)大模型，精準匹配交通、制造、能源、金融等多個行業(yè)需求，大幅降低人工智能技術(shù)應(yīng)用的門檻。新推出創(chuàng)新性的“AI中臺3.0”和“知識中臺3.0”可以充分利用AI算力，降低使用門檻，加速模型迭代。在過去的幾年里，基于“云智一體”，百度智能云集中在PaaS+SaaS層的打法愈發(fā)奏效。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，百度智能云在AI公有云服務(wù)市場規(guī)模已經(jīng)連續(xù)六次第一，成為百度內(nèi)部寄予眾望的“第二增長曲線”。
從功能上來看，百度智能云結(jié)合AI技術(shù)在實際場景落地，用智能流程解決重復(fù)性工作，讓企業(yè)明白上云好處。利用飛漿深度學(xué)習(xí)平臺、AI開發(fā)平臺以及AI中臺、知識中臺等智能化引擎賦能實際場景，百度智能云助力工業(yè)質(zhì)檢市場持續(xù)性檢驗和市政水務(wù)高效化管理等工作。
百度智能云與恒逸化纖聯(lián)合開發(fā)的智能質(zhì)檢設(shè)備使得質(zhì)檢員從原來的質(zhì)檢工人轉(zhuǎn)型成為一名AI數(shù)據(jù)標注師，幫助百度智能云質(zhì)檢工程師在產(chǎn)品圖上標注出各類缺陷，將質(zhì)檢員的質(zhì)檢經(jīng)驗轉(zhuǎn)化成企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，讓AI學(xué)會辯別絆絲、毛絲、油污等產(chǎn)品缺陷，大大提升工作質(zhì)量和效率，解決工業(yè)質(zhì)檢持續(xù)性差的領(lǐng)域痛點問題。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2020年全年中國工業(yè)質(zhì)檢軟件和服務(wù)市場規(guī)模達到了1.42億美元，同比增長近32%。
百度智能云與廣州水務(wù)共建智慧水務(wù)系統(tǒng)，改變過去管理人員頻繁盯屏、巡河疲于奔命的困境，利用實時預(yù)警、排污治理和防汛應(yīng)急等功能實現(xiàn)AI讓水域治理更加高效。
3.2 要能用云，用AI技術(shù)好、性能突出的云
企業(yè)要上云則需要提高云廠商云服務(wù)的性價比，更好、更高質(zhì)量、更有實際問題解決能力的云服務(wù)，助力企業(yè)敢于上云。在技術(shù)層面上來說，智能云要有多方位、多層面、跨領(lǐng)域解決實際問題的能力，需要有學(xué)習(xí)和挖掘數(shù)據(jù)的AI能力，需要極強的技術(shù)積累。目前我國人工智能在基礎(chǔ)層、技術(shù)層、平臺層和應(yīng)用層均取得了巨大突破。
一是在基礎(chǔ)層，人工智能參與企業(yè)逐漸完善掌握海量數(shù)據(jù)、構(gòu)建機器學(xué)習(xí)核心算法，并向高運算力芯片等核心硬件環(huán)節(jié)突破發(fā)展。人工智能時代，更多不規(guī)則、非線性、復(fù)雜場景大數(shù)據(jù)運算對軟硬件整合提出了新要求，芯片和算法的關(guān)系逐步走向相互定制融合。在此背景下，致力于人工智能的企業(yè)開啟“涉芯”、“造芯”成為未來發(fā)展的必然。
百度自主研發(fā)的第二代AI通用芯片“昆侖2代”已經(jīng)部署在百度內(nèi)部搜索、自動駕駛、愛奇藝等內(nèi)部業(yè)務(wù)，在金融、工業(yè)等行業(yè)客戶中廣泛應(yīng)用。作為7納米通用型GPU，昆侖芯2代比1代，性能最高提升3倍，性價比優(yōu)于國外同級產(chǎn)品。在工業(yè)質(zhì)檢場景，“昆侖2代”已經(jīng)能夠替代非國產(chǎn)芯片，實現(xiàn)成本降低65%的效果。另外昆侖芯3代已經(jīng)在研發(fā)當中，預(yù)計2024年量產(chǎn)，將成為國內(nèi)高端芯片需求的替代產(chǎn)品。百度未來將持續(xù)在芯片商用性、通用性，以及多維生態(tài)建設(shè)方面持續(xù)發(fā)力，面向云計算、自動駕駛等多種人工智能應(yīng)用場景，形成自主芯片生態(tài)圈。
二是在技術(shù)層，計算機視覺識別、語音交互、自然語言處理等技術(shù)不斷取得重大落地應(yīng)用。三是在平臺層，人工智能參與企業(yè)逐步搭建了中國人自主研發(fā)的基礎(chǔ)開源框架，不斷推進產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺、技術(shù)開放平臺建設(shè)。
為更好應(yīng)對外部環(huán)境變化，作為國內(nèi)深度學(xué)習(xí)開源框架的先行者，百度研發(fā)搭建了國內(nèi)最大的開源深度“飛槳”學(xué)習(xí)平臺，使得我國擁有更加自主可控的AI底層能力，目前國內(nèi)市場份額已位居第一，逐步實現(xiàn)了對TensorFlow和PyTorch等外國平臺的超越。
因此，算力方面，百度擁有自主研發(fā)的云端通用芯片昆侖2代；算法方面，飛槳是中國自主研發(fā)的第一個深度學(xué)習(xí)框架，相當于AI時代的操作系統(tǒng)?；凇袄?飛槳”自研軟硬件，百度智能云能實現(xiàn)核心技術(shù)全棧自主可控。
四是在應(yīng)用端，人工智能參與企業(yè)為多行業(yè)、多產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域持續(xù)賦能，人工智能+家居、工業(yè)制造、機器人、醫(yī)療、教育、汽車出行、司法等多個關(guān)鍵核心領(lǐng)域，實現(xiàn)各場景數(shù)字資產(chǎn)沉淀，深化各行業(yè)全流程體系變革。
在解決實際問題上，百度智能云擁有獨特的技術(shù)積累。例如在國網(wǎng)福建電力，百度智能云搭建起知識中臺，把解決問題的能力沉淀到中臺上。知識中臺能夠采集電網(wǎng)全業(yè)態(tài)數(shù)據(jù)，自動構(gòu)建知識體系架構(gòu)，并在具體的業(yè)務(wù)場景中為企業(yè)員工提供智能輔助決策。在電力設(shè)備故障診斷場景中，一線操作人員能夠在知識中臺提供的智能指導(dǎo)下顯著提升決策準確性與效率，縮短搶修時間，改善電力供應(yīng)服務(wù)水平。目前升級的知識中臺3.0能給進一步地將標注成本減少50%，在搜索場景中，模型落地的開發(fā)周期可以縮短50%。
百度智能云云智一體，深入產(chǎn)業(yè)，聚焦場景，形成了智慧金融、智慧城市、智慧交通、智慧能源、智慧水務(wù)、智能文娛傳媒和智慧電信等多種解決方案，全方位解決工業(yè)和產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)域痛點問題，具有極高性價比，助力企業(yè)能用云。
3.3要敢用云，降低使用成本和技術(shù)門檻是關(guān)鍵
中小企業(yè)不敢用是因為存在著上云成本高、缺乏專業(yè)指導(dǎo)、缺少適合的上云方案等難題，直接導(dǎo)致了數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型程度低，成為行業(yè)的痛點和難點問題。據(jù)中國電子技術(shù)標準化研究院調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在調(diào)查的2608家中小型制造企業(yè)中，89%的中小企業(yè)處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型探索階段，而僅有3%的中小企業(yè)處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型深度應(yīng)用階段。
AI云服務(wù)中，算力和AI的融合降低了企業(yè)成本，預(yù)計中小企業(yè)將會迎來數(shù)字化新機遇。例如百度智能云開物工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺2.0全新升級，進一步降低了企業(yè)使用AI技術(shù)的門檻，中小企業(yè)因此縮短了數(shù)字化過程，并得以通過智能化牽引企業(yè)需求的發(fā)展。
例如在“中國羊毛衫第一鎮(zhèn)”桐鄉(xiāng)濮院，百度智能云構(gòu)建了服裝產(chǎn)業(yè)大腦，通過產(chǎn)能共享平臺，整合產(chǎn)能、訂單，加強產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，幫助當?shù)刂行∑髽I(yè)降低成本、提升效率。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聚焦產(chǎn)業(yè)鏈核心企業(yè)，通過鏈主企業(yè)帶動整個產(chǎn)業(yè)鏈智能化升級，并帶動產(chǎn)業(yè)鏈的上下游協(xié)同發(fā)展。比如，蘇州的百度智能云工業(yè)規(guī)劃平臺，通過打通供應(yīng)鏈上下游企業(yè)數(shù)字化壁壘，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、產(chǎn)能共享；在貴州的百度智能云，利用知識圖譜技術(shù)，對企業(yè)供應(yīng)鏈深度挖掘，并幫助企業(yè)找到新供應(yīng)商，降低成本。
百度智能云降低中小企業(yè)上云的技術(shù)門檻，開放的平臺讓企業(yè)用起來更簡便，AI與業(yè)務(wù)場景結(jié)合更能實現(xiàn)降本增效。究其原因，百度智能云深入產(chǎn)業(yè)，聚焦場景，切中了中小企業(yè)的核心轉(zhuǎn)型訴求，讓更多的企業(yè)“敢上云”。
一是百度智能云推出的智算中心1.0方案擁有大規(guī)模訓(xùn)練場景，能夠做到低能耗、高性能運行，滿足地方城市大腦、生命科學(xué)、自動駕駛等先進科創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。二是開物工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺2.0累積超過200個工業(yè)解決方案，沉淀了3.8萬個工業(yè)模型，在多個城市落地，將人工智能變成中小企業(yè)觸手可及的生產(chǎn)工具。三是AI中臺3.0可以自動適配超過1萬6千種網(wǎng)絡(luò)和芯片組合，覆蓋市場上大部分的AI硬件；知識中臺3.0將模型迅速落地，解決產(chǎn)業(yè)問題。
4 數(shù)字時代的趨勢展望：賦能產(chǎn)業(yè)、普惠基建、深化智能
一是未來20年，產(chǎn)業(yè)與AI的結(jié)合提高產(chǎn)業(yè)數(shù)字化結(jié)合深度，產(chǎn)業(yè)智能化將成為數(shù)字經(jīng)濟的下一個爆發(fā)點。目前AI正逐步深入到生產(chǎn)領(lǐng)域的每一個核心場景，幫助企業(yè)實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)智能化決策，為企業(yè)帶來效益。人工智能已從最初智能客服的場景，逐步深入到工藝參數(shù)優(yōu)化、安全預(yù)警管理等核心領(lǐng)域。
例如，在火力發(fā)電空冷島項目中，百度智能云通過深度學(xué)習(xí)，實時調(diào)試風(fēng)機轉(zhuǎn)速，使得每度點的能耗降低1.55克標煤。該能耗降低折算到全國便意味著可實現(xiàn)600萬噸的碳減排，而這又是傳統(tǒng)技術(shù)工藝難以做到。
因此從長遠來說，一方面人工智能與各產(chǎn)業(yè)行業(yè)相融合的核心技術(shù)先發(fā)行者必將取得獨到的優(yōu)勢；另一方面，解決AI在產(chǎn)業(yè)行業(yè)上的重大應(yīng)用問題具有高度的挑戰(zhàn)性，也會反過來促進人工智能的深入發(fā)展。未來AI與產(chǎn)業(yè)深度融合，將能進一步利用好數(shù)據(jù)這個生產(chǎn)要素，不斷提升我國企業(yè)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型的比例，推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程，將成為數(shù)字經(jīng)濟的下一個增長點。
二是我國數(shù)字化和智能化進程的加速需要社會各方的努力，實現(xiàn)算力的普惠。如同農(nóng)業(yè)時代的水利和工業(yè)時代的電力，算力是現(xiàn)在數(shù)字經(jīng)濟時代的核心生產(chǎn)力。而現(xiàn)在AI算力的建設(shè)成本和使用成本較為高昂。過高的建設(shè)價格也將影響之后的應(yīng)用和落地，很難做到真正便民利民，有悖AI為產(chǎn)業(yè)和社會發(fā)展提供智能便捷服務(wù)的初衷。
解決AI算力成本高昂的問題需要多方面的努力。從建設(shè)端來看，一是算力建設(shè)，降低算力成本需要更多國家引領(lǐng)IDC領(lǐng)域重大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)布局。政府方需要增加更多的政策資金入局，一方面需要進一步推動新型算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。另一方面可進行老基建的智能化改造，把傳統(tǒng)的舊基建升級為智慧基建，通過傳感器、接入算法，將電力、水庫、河道、城市下水管道等傳統(tǒng)基建數(shù)字化，解決更多智能基建問題。二是算法建設(shè)，需要百度這樣的智能云引領(lǐng)者，大模型、優(yōu)算法、搭平臺，推動技術(shù)進步，賦能行業(yè)發(fā)展。從需求端來看，挖掘更多的需求，探索更多的使用場景，從而吸引更多的客戶使用，增加企業(yè)和政府等社會主體的上云率，邊際拉低算力使用成本。
三是需要建設(shè)行業(yè)標準，解決人工智能行業(yè)發(fā)展痛點問題。AI算力中心的價格亂象已非一兩天，例如2020年城市A的智能計算中心，每100P Flops FP16的算力建設(shè)成本為7500萬元，而2021年城市B同等精度下的100P Flops算力建設(shè)成本卻高達4.6億元，定位相同、功能相近的智算中心，建設(shè)投入相差卻達到6.2倍之多。
在數(shù)字化和智能化大潮的機遇期，行業(yè)急需切實以問題導(dǎo)向和需求導(dǎo)向，開展人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。政策層面上需要制定行業(yè)規(guī)則，開發(fā)執(zhí)照式運行標準，以公開透明的方案匡正價格亂象，助力人工智能產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。
