網際網路再次進入到了烏鎮時間。
與往年有所不同的是，不僅130家企業的展覽重點大多集中在AI，人工智慧和工業網際網路也成了烏鎮的核心議題。在「十四五」規劃明確提出要「加快發展現代產業體系、推動經濟體系優化升級」的背景下，人工智慧產業有了新的趨勢：
1、人工智慧開始走向實用主義，落地已經是人工智慧的第一要義；
2、人工智慧正在進入大規模商業化階段，將全面向各行各業滲透；
3、人工智慧將改變中國乃至全球的經濟生態，新窗口期已經出現。
雖然在疫情等不可抗力的作用下，世界網際網路大會作出了「小而精」的調整，卻為外界提供了洞察人工智慧行業走向的窗口：當人工智慧與產業深度融合的新形勢下，百度等人工智慧領頭羊交出了一份什麼樣的答卷？
01 +AI成為行業主旋律
正如外界頻頻提到的，人工智慧的爆發離不開四年前的那場圍棋大戰，然而在短短四年的時間裡，業內對於AI的態度卻出現了微妙的反轉。
人工智慧在2016年後迎來了風口期，無論是在輿論場還是資本市場，人工智慧都是獨一無二的「熱詞」。可回頭來看，彼時人們對於人工智慧的反應不可謂不「瘋狂」，較為典型的表現就是AI+，諸如AI+零售、AI+製造、AI+媒體等名詞層出不窮，無數創業者試圖將AI作為黑科技以顛覆傳統行業 。
然而到了2020年，外界對人工智慧的認識越來越理性，取而代之的是+AI的發生，即幫助傳統行業利用AI降本增效和轉型升級。人工智慧的使命不再是顛覆或重構一個行業，而是幫助行業找尋新的增長動能。
至於+AI成為主旋律的原因，或許可以參考普華永道在2017年夏季達沃斯論壇發布的《抓住機遇》報告：預計到2030年，人工智慧將為世界經濟貢獻15.7萬億美元，其中中國和北美市場有望成為人工智慧最大的受益者，總獲益相當於10.7萬億美元的增長，佔據全球增長比例的近70%。
同時普華永道也在報告中指出，15.7萬億美元的增長不是來自於一萬五千個將人工智慧作為黑科技的獨角獸們，而是大部分來自於傳統產業擁抱人工智慧帶來的經濟效益。因為傳統行業的體量足夠龐大，倘若人工智慧可以帶來1%的價值提升，都將是一個萬億級市場的巨大金礦。
何況百度等巨頭已經用一個個實際的落地案例告訴外界，人工智慧與產業融合所能帶來的效率提升遠不止1%。
江蘇精研科技在疫情期間通過百度AI搭建了一套智能檢測系統，10臺無人值守的智能化檢測設備可以24小時工作，效率比人工檢測提升了近10倍；國家電網山東電力與百度合作研發的智能巡檢方案，可以在5秒內識別出吊車、導線異物、煙火、塔吊等安全隱患，從發現到報警的速度從過去的幾小時縮短到了20秒……
正如百度CTO王海峰在人工智慧論壇的演講中提到的：「隨著技術的發展，隨著大規模的產業應用落地，人工智慧已經進入到工業大生產階段。」
02 市場需要通用性技術
為何+AI所帶來的增量和價值均已被驗證，人工智慧在各行各業的滲透率卻只有4%，問題出在了哪？
創新工場的董事長李開復博士有過這樣一個比喻：AI已經開始像電一樣穿透各行各業，也相信AI有著巨大的發展空間，但當下人工智慧所處的階段，等於網際網路行業還沒有搜尋引擎的時代，等於有了電但沒有電網的時代。
李開復博士的比喻可謂相當精確，人工智慧的滲透率維持在個位數，並非是人工智慧的價值不被傳統行業認可，而是缺少進一步下沉的工具。如果沒有搜尋引擎的出現，用戶只有輸入網址才能找到想要的內容，網際網路商業的繁榮將無從談起；如果沒有電網將電力資源輸送到社會的角角落落，電力恐怕也無法改變這個世界。
同樣的道理，+AI只是找對了人工智慧的方向，到底在對的方向上能夠走多遠，還需要回答兩個核心問題：
一是如何擊穿賦能各行各業的門檻。
不少人將AI產品經理詬病為項目經理，無疑點出了當下人工智慧落地的痛點。由於傳統行業的高度複雜，不同行業對AI的需求不一樣，甚至同個行業裡的不同企業對AI的需求也不一樣，導致AI的落地漸漸成了項目制。經常可以看到一些網際網路大廠的程式設計師抱著電腦走進養豬場、走進生產車間、走進田間地頭，被他們的敬業精神所打動的同時，也道出了AI落地進程緩慢的原因。
二是如何化解人工智慧的人才短板。
讓工程師們逐門逐戶去解決問題的笨方法，還面臨另外一個待解的難題，即人工智慧的人才荒。早在幾年前就傳出了爭奪畢業生的新聞，與算法相關的應屆畢業生已經可以拿到五六十萬的年薪。或許更大的短板在於人工智慧落地的一線，需要一大批既懂人工智慧技術，又了解行業痛點的複合型人才。結果就是，人才的短缺進一步拖慢了AI落地的進程，人海戰術的笨方法也行不通。
百度CTO王海峰曾在多個場合闡述一個觀點：驅動工業革命的核心技術具有很強的通用性，是從某一個行業開始發展的，但最終一定是覆蓋非常廣泛的行業。同時還具備幾個很重要技術角度的特徵：高度的標準化、自動化和模塊化。
透過李開復的比喻和王海峰的結論，或許可以總結出這樣一個規律：人工智慧規模化落地的前提，在於人工智慧技術向標準化、自動化和模塊化的通用性技術演進，也將是「十四五」階段的首要賽點。
03 百度正在織落地的網
百度曾經用搜尋引擎喚醒了中文網際網路，在人工智慧落地的窗口期，百度並沒有臨淵羨魚，而是在織一張落地的網。
兩個多月前的百度世界大會上，王海峰就曾在演講中打過一個比方：「百度智能雲就是人工智慧的雲平臺，它就像是武俠小說裡少林寺的藏經閣，裡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，而百度智能雲是向各領域有需求的企業或個人開放的，你需要什麼樣的內功和技能，我們都提供給你。」
將百度智能雲比作少林寺的藏經閣，顯然不是王海峰的無意之舉，背後正是百度打造平臺型AI加速人工智慧落地的野心。
首先，百度大腦等底層的技術體系組成了落地的基礎設施。
為了加速人工智慧的產業化應用，百度建立了軟硬一體的AI大生產平臺，以飛槳深度學習平臺為基礎技術底座，打通了人工智慧產業化應用落地相關的全部流程，包括深度學習平臺、通用AI能力、定製化訓練平臺、部署與集成以及應用的技術解決方案，同時擁有完整的AI安全體系保障，推動了AI技術的標準化、自動化和模塊化。其中國內首個自主研發、開源開放的產業級深度學習平臺飛槳，已經凝聚230多萬開發者，服務9萬多家企業。
其次，聚焦重要賽道的百度智能雲扮演了落地的動力引擎。
作為百度AI落地的重要承載者和輸出者，在「以雲計算為基礎，以人工智慧為抓手，聚焦重要賽道」的戰略指引下，百度智能雲已經和百度大腦、飛槳深度學習平臺、AI晶片、數據中心等新型AI技術基礎設施形成了一個閉環型建設體系，同時結合行業需求推出了AI中臺、知識中臺等智能化的產品，進一步降低了企業擁抱人工智慧的技術門檻。
最後，百度還為各行各業提供了一份落地的系統化「說明書」。
身為中國AI人才培養的主力軍與吶喊者，百度在2020年6月份推出了兩個500萬計劃，其中之一就是2025年培養超過500萬AI人才。與之相對應的是，百度已經和國內200多所高校共同開設深度學習、人工智慧課程，並推出了黃埔學院、AI快車道等面向產業AI人群的培訓課程。扛起AI人才培養大旗的百度，給出了化解AI人才短板的可行之道。
可以看到，當+AI成為行業的主旋律，百度所做的不只是高層布道，還在默默編織一張AI落地的網。隨著產業升級進程的推進，這張網將越來越密，不僅將幫助AI走進中國社會的各行各業，為經濟的增長持續不斷的蓄能，也將加速百度AI的商業化，成為百度營收增長的強力引擎。
04 寫在最後
五年前，人工智慧被寫入「十三五」規劃綱要，迎來了技術水平不斷提升、市場規模持續擴大的醞釀期。
五年後，人工智慧在「十四五」規劃中的優先級進一步提升，或許將是人工智慧徹底走進產業深處，為經濟增長製造新動能的起跑點。
至少百度這樣的人工智慧頭雁已經開始行動，當人工智慧走進一個「有網」的時代，越來越多的數位化、自動化、智能化的工廠將出現在全國各地，越來越多的無人車穿梭在城市的大街小巷，越來越多繁雜低效的人力勞動被機器所取代……我們的生產和生活正被人工智慧深度重構。