經過2020年的醞釀和驗證后，新基建正在進一步脫虛向實。

國家工業信息安全發展研究中心在新近發布的《2020年AI新基建發展白皮書》中，對人工智能所扮演的角色給出了新的注解：人工智能作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，正加快與經濟社會各領域融合，成為推動產業轉型升級、助力經濟高質量發展的核心驅動力量。

短短幾十個字的定調，卻向外界傳遞了兩個清晰的信號：

1、國內正處于經濟結構調整、產業轉型升級的關鍵時期，AI新基建所承載的使命已經不言而喻;

2、落地早已是人工智能的主旋律，場景化、產業化、與實體經濟融合將是下一階段發展的重心。

挑戰其實留給了百度所代表的人工智能“頭雁”，在這場關乎產業革命進程乃至是大國博弈的“戰場”中，如何在周期長、難度大的漫漫長路中找到一條可以復制的路徑，無疑是亟需百度們給出的答卷。

01 新基建進入“快進”模式

“新基建”可能不是什么新概念。

早在2018年12月的經濟工作會議上，5G、人工智能、工業互聯網等就被列入新型基礎設施建設的范疇，并視為2019年經濟建設的重點任務之一;2019年3月份的兩會期間，“加強新一代信息基礎設施建設”正式寫入政府工作報告。

2020年初的首場國常會上，“新基建”再次被提及并迅速成為業界關注的焦點;發改委在4月份正式為“新基建”定下了“面向高質量發展需要，提供數字轉型、智能升級、融合創新等服務的基礎設施體系”的基調;10月份出臺的“十四五規劃”中，提出“系統布局新型基礎設施，加快第五代移動通信、工業互聯網、大數據中心等建設”;到了12月份的中央經濟工作會議上，再次提出“要大力發展數字經濟，加大新型基礎設施投資力度”。

政策上越來越密集的“動作”，最大限度地向外界釋放了一個利好消息：在特殊的歷史機遇下，中國正在加速轉換經濟增長方式，經濟結構將向以數字經濟、智能經濟為代表的新興經濟轉變。

頂層設計的先行，為“新基建”開辟了一條發展的快車道，也讓人工智能等新基建的核心領域進入到了“快進”模式。

比如北京、廣東、上海、江蘇、浙江等經濟領頭羊，紛紛出臺了和人工智能相關的“行動計劃”，試圖搶占智能經濟的產業高地;安徽、山西、貴州、四川、湖北等選擇結合自身的產業優勢，圍繞智能語音、工業機器人、數據服務等單點切入，努力抓住在AI新基建垂直領域的話語權。

同時加速布局的還有BATH代表的新基建巨頭們。

百度在業內率先作出了判斷，AI新基建將成為不可錯失的新興行業，并在第一時間“秀”出了AI新基建版圖，隨后給出了建設500萬臺智能云服務器和培養500萬AI人才的“兩個500萬”計劃;阿里宣布在3年內豪擲2000億元圍繞云操作系統、服務器、芯片、網絡等領域進行研發和建設;騰訊也不甘示弱宣布5000億元加碼“新基建”，重點在區塊鏈、服務器、大型數據中心、超算中心等領域投入……

個中原因似乎并不難理解，“新基建”作為下一階段經濟增長的代名詞，背后隱藏的將是一個個萬億級的藍海市場，不僅直接關系到企業在下一賽段的站位，也將深度影響地方經濟的產業結構，誰都不愿錯過看起來“觸手可得”的風口。

只是如何從風口趟出一條出路，讓人工智能和實體經濟深度融合，可以說是一道必須要完成的“填空題”。

02 為產業智能化“踩油門”

畢竟國內的AI新基建仍存在許多“坑”。

單從技術本身而言，如果開發者過度依賴國外的深度學習開源框架，大概率會出現像芯片那樣被卡脖子的一幕;如果人工智能所賦能的領域局限于營銷、客服等低門檻的行業，將制約人工智能的滲透速度;如果熟悉技術與行業的復合型人才高度稀缺，人工智能的產業應用終歸是空中樓閣。

最為核心的問題還是人工智能的落地路徑。

借鑒前三次工業革命的經驗，底層動力都是生產力的變革。就像第二次工業革命的主引擎是電力，倘若沒有電網將電力源源不斷地輸送到工廠，大多數產業線的工人還將停留于手工勞作階段，生產力的大爆炸也就無從談起。

當前人工智能的落地就處于“有了電，但沒有電網”的時代。不少人工智能創業公司喜歡向投資者講述這樣的故事：團隊幫助某個客戶進行智能化改造，讓客戶的效率提升了數倍，營收也有著相當樂觀的改善。可隱藏的“劇情”卻是，二三十位算法工程師花費了大半年的時間，客戶需要花費不小的預算采購算力和數據，即便這個團隊遇到了同行業的客戶，相似的工作還要重新做一遍。

有人提出了“搭積木”的模式，不同的開發者將應用案例打包成算法模型，其他開發者遇到同樣的需求時可以直接調用，最終促成了開源深度學習框架的流行。但解放的也只是算法模型，算力和數據照舊是讓客戶頭疼的事。

身為AI新基建中堅力量的百度智能云，在“空格中”填寫的答案是云智一體。

2020年中的時候，百度智能云進行了業務架構上的升級，新的架構主要由三部分構成：最底層是百度大腦，涵蓋算力、數據、飛槳組成的基礎層，以及感知層、認知層和安全服務;中間層包括基礎云平臺、AI中臺、知識中臺、場景平臺和其他關鍵組件;上層是行業智能應用和解決方案，主要是百度智能云重點聚焦的智慧城市、智慧金融、智慧醫療、智慧制造等核心賽道。

做一個對比的話，云智一體就像是“電力+電網”的組合，百度智能云將算力、算法、數據等人工智能落地的核心能力與云能力進行架構上的融合，人工智能的落地不再是算法工程師們的獨門秘技，需要的只是簡單的調用。不僅讓產業上下游的客戶可以像“用電”一樣使用AI，也夯實了人工智能作為通用技術能力的基礎。

如果說AI新基建是推動傳統行業轉型升級的“引擎”，云智一體的百度智能云悄悄地為產業智能化進程踩下了加速的油門。

03 點燃產業的“創新之火”

AI新基建的加速力正在逐漸顯現。

在智能金融領域，百度智能云和浦發銀行聯合打造的首個數字人員工“小浦”，已經出現在APP、網銀和各類服務終端上，人們不去銀行的線下網點也能獲得真人一樣的情感交互體驗，以及“千人千面”的個性化定制服務。

在智能制造領域，江蘇常州一家3C制造工廠利用百度智能云打造的智能質檢設備，可以同時檢測6個零件面的33種缺陷，并將漏檢率控制在0．1%內，企業降本增效顯著。過去主要依靠“肉眼+放大鏡”的質檢流程，徹底成了歷史……

可以找到的落地案例還有很多，但AI新基建所肩負的使命不應該局限于單向的、一對一的“賦能”。

正如工業專家林雪萍在《工業互聯網的三重境界》的觀點：“工業利用IT技術，進行信息化和數字化的升級改造過程，大概可以分為三個階段：打通企業業務流程的內化、實現制造服務一體化的外化階段，以及為行業賦能的平臺外掛階段。”

同樣的邏輯也適用于走向產業深處的AI新基建。聯想到發改委對新基建“數字轉型、智能升級、融合創新”的定調，當前大多數玩家將精力聚焦于前兩點，殊不知“融合創新”才是新基建的題中之意?；A設施的價值不應被框定于基礎設施本身，而是將生產要素和生產條件產生創造性的融合，逐步形成不可復制、不可超越的創新能力。

簡單來說，除了幫助傳統行業進行數字化、智能化的轉型升級，AI新基建還需要點燃傳統產業的“創新之火”。

至少百度智能云已經給出了答案：

一是以“平臺型AI”的身份進行技術輸出?？梢詤⒖糃TO王海峰的一個比喻：“百度智能云就是人工智能的云平臺，它就像是武俠小說里少林寺的藏經閣，里面有無數的內功心法和武術技能。只不過藏經閣不對外開放，而百度智能云是向各領域有需求的企業或個人開放的，你需要什么樣的內功和技能，我們都提供給你。”

二是積極培養懂行業懂AI的復合型人才。比如前面所提到的，百度在2020年宣布將在5年內培養500萬名AI人才。同樣不應小覷的還有百度智能云在2020百度云智峰會上推出的新生態計劃，選擇與懂行業的合作伙伴一道加速產業智能化落地，并將在未來三年內扶植1萬家合作伙伴，并與其中200家建立重點扶持關系。

一面向產業輸出智能化的生產要素，一面向產業輸送人才作為“潤滑劑”，隨著百度智能云的默默深耕，融合創新的“火種”正在千行百業中傳遞。

04 寫在最后

古希臘神話中有一個“盜火者”的故事：普羅米修斯將火種從奧林匹斯山帶給了人類，讓人間生起了裊裊炊煙。

在AI新基建的語境里，百度智能云就像是那個“盜火者”，正在將人工智能以通用技術能力的形式灌輸給醫療、交通、制造、工業、城市……為各行各業源源不斷地輸送產業智能化變革的新動能。

責任編輯：xj