文 | 曾響鈴

來源 | 科技向令說（xiangling0815）

人工智能的發展進程在央視的聚焦下往往更具跨越性與總結性。從早期《機智過人》的興趣向科普到今年第一期《對話》邀請百度、浦發銀行、明陽集團等產業領導者共議產業智能化，可見AI技術驅動產業智能化轉型的路徑已經逐漸清晰。

（從左到右：著名經濟學家、清華大學國家金融研究院院長朱民，百度CTO王海峰，中央廣播電視總臺主持人陳偉鴻，上海浦東發展銀行副董事長、行長潘衛東，明陽智慧能源集團股份公司董事長張傳衛）

著名經濟學家、清華大學國家金融研究院院長朱民在《對話》上表示，“經濟的運行正在越來越多的走向數字化，所以你不理解科技，不理解數字化，你也很難理解經濟的運行。就跟你今天不理解疫情，你很難預測全球經濟的發展是一個道理。”

經濟運轉的模式在發生改變，多態融合已經是一種時代趨勢。在今年，十四五規劃也明確指出，我國經濟正處于由高速增長轉向高質量發展的關鍵階段，從政策層面要“推動互聯網、大數據、人工智能等同各產業深度融合，推動先進制造業集群發展”。

在《對話》上，百度CTO王海峰也對此表示，“發展到這個時間點，恰好是人工智能技術，包括相關的云計算、大數據等等這些技術到了一個突破的臨界點。”

因此，在2020年5月，百度智能云便進行了全新的戰略升級，“以云計算為基礎，以人工智能為抓手，聚焦重要賽道”，融合云計算、百度大腦、大數據等百度核心技術，為產業智能化升級輸送AI技術。

誠然，當時代處于技術突破的臨界點，市場與社會逐步明確的產業智能化也將反饋一些更加顯著的發展信號。

產業智能化的痛點，正在浮出水面

2020年總歸有些特殊，新基建與雙循環的疊加推動使得產業智能化的呼聲遠比過去要高，傳統產業求變，科技企業應變幾乎成為這一年的常態。

此次《對話》邀請的浦發銀行、明陽集團與百度等便是產業智能化的求變者與應變者。跟隨央視的視角，聚焦這幾家頭部企業的轉型實踐，大抵可以理清目前產業智能化已經付出水面的諸多問題。

1. 在傳統行業，懂行而不懂技術，是產業智能化需要面對的基本問題。

2018年，浦發銀行基于對客戶需求的理解在業內率先提出“開放銀行”的概念，期望為客戶打造一個銀行服務與生活工作場景高度結合的體驗。但是，這樣的概念落地必然需要AI、大數據、云計算等前沿技術的支持。

而這恰恰是浦發銀行的弱項。“沒有手段和方法”是阻礙浦發銀行行長潘衛東打造智能經濟時代新式銀行的關鍵因素，他表示，“實體經濟在數字化進程上最大的問題，就是我們底層的數字化程度太差。因為我們所有的實體企業科技能力其實是很弱的。”

另一方面，對于大部分實體企業而言，科技研發是很難承受的。因為這需要持續長期的團隊搭建與企業資源投入。譬如，百度智能云為了滿足AI新基建需求，便計劃在未來十年內投入500萬臺服務器；同時，在5年內投入100億打造百度云平臺及生態體系。

因此，在傳統企業懂行而不懂技術的前提下，產業智能化的基本路徑往往呈現為傳統企業與技術服務商的攜手推進。在未來，這也會成為一種跨界融合的常態。

2. 技術邏輯如何轉變為商業模式，是產業智能化需要呈現的價值反饋。

潘衛東表示，“數字化對我們意味著就是新模式。”簡單來說，傳統產業與前沿技術的融合發展是一種商業新模式的構建，其本質在于商業邏輯的遞進與商業價值的反饋。

因此，在談及浦發銀行攜手百度智能云打造的“智能客服”與“智能外呼”項目時，潘衛東提到一個很有意思的點，“我們把我們的客服中心叫做第38家分行。”

原因便在于，基于AI技術的應用，浦發銀行現在每天可以智能呼入呼出30萬通電話，占每天客服業務量的86%，準確率達到了95%，而這相當于節約了每年1000人的工作量。同時，標準化的服務交予AI，進一步解放了客服中心的人力資源，原來的客服人員可以做更加復雜的銷售服務。

也就是說，傳統銀行的客服實現了從成本中心向利潤中心的轉變，銀行模式的底層商業邏輯實現了遞進調整，新的商業價值得以發掘。

因此，產業智能化作為傳統產業與前沿技術的融合，其核心還在于對傳統產業的邏輯重塑與價值反饋。

3. 跨界而不“越界”，賦能者不能是傳統行業的“搶劫者”，科技企業的底線需要界定。

產業智能化是產業端與技術端兩者跨界合作的結果。如此以來，兩者之間的邊界必然需要探討。

此前，社區團購大火，互聯網技術的賦能者搖身一變成為中小攤販的跨界競爭者。人民日報口中的“幾捆白菜的流量”尚且如此，涉及利益更大的傳統產業又將如何？

正如朱民所思考的，“每個行業都有它自己的護城河，其實都有它的邊界，這個護城河和邊界在哪里？科技企業的自我約束點在哪里？企業能需要科技和自己做的均衡點在哪里？這個都是我們在往下走特別需要考慮的。”

因此，在產業智能化的進程上，科技企業的底線是需要界定的。這甚至不能只是簡單的從道德的層面上來探討約束，它需要多方的推動，譬如市場監管的介入、傳統企業的判斷以及科技企業的自我認知，等等。

王海峰對此強調百度的使命感在于推動技術平臺化，構建新型基礎設施，做好底層賦能。而這也恰是浦發銀行尋求與百度智能云共同探討產業智能化的考慮之一，潘衛東說，“我們跟百度合作很重要一點，百度是一家純技術公司。”

顯然，科技企業的邊界影響著傳統企業的安全感，未來產業智能化的推動與發展必然需要科技企業繼續弱化跨界“侵略性”，增強傳統企業轉型升級的信心。

4. 技術的賦能需要常態化，“量身制衣”在于技術服務的標準化、自動化、模塊化。

任意的模式最終的思考都需要落于可持續性發展的探討。對于產業智能化而言，亦是如此，這樣的常態化結果需要技術賦能能面向復雜多樣的市場需求，找準服務的通用邏輯。

百度智能云一直以來便強調向各行各業輸出AI技術的能力。那么，如果把AI技術看作像是電力技術、機械技術一般的通用性技術，未來AI賦能所要達到的便是后兩者的通用性特征，即標準化、自動化和模塊化。

事實上，百度智能云目前也正在通過構建技術底座來實現AI賦能的通用化。譬如，在AI核心的深度學習領域，飛槳從組網、訓練到預測，對底層語言和重要算法模型進行封裝，極大降低了研發門檻，是典型的共性技術平臺。

在明陽智慧能源集團董事長張傳衛的思考中，不難總結，傳統制造業轉型升級非常需要AI、云計算、大數據、甚至包括機器人等前沿技術的支持，但同時也需要科技企業理解行業邏輯，提供“合體的衣服”。

因此，百度智能云在輸出AI技術過程所打造共性技術平臺，無疑是提供了一個“量身制衣”的模板，為各行各業開展智能化轉型提供了一個最基礎的技術底座支持。

技術服務者，唯有“下潛”

如今，產業智能化的探索逐步深化，發展中的問題也逐步呈現、明確。而對于科技企業而言，作為產業智能化的主要服務者，需要做好的不外乎兩個方向，其一對技術領域的專研，其二對產業模式的理解。

1. 做服務即是做技術，賦能的基礎是技術領域的專精。

產業智能化，前沿技術即是驅動。科技企業，是服務者，更是技術的賦能者。浦發銀行在打造開放銀行、全景銀行的進程上，智慧客服、智能呼出、AI虛擬員工等新功能實現的關鍵在于百度智能云的技術底座支持。

事實上，處于智能經濟時代，諸多高效便捷的產品皆來源前沿技術的支持與驅動。作為科技企業，必然需要錨定技術領域，才能在日新月異的時代變化中，快速升級迭代技術能力。

隨著智能經濟時代AI-Native新階段的到來，百度智能云便基于多年的AI布局與應用，率先在業界打造出AI-Native服務架構及產品方案矩陣，全面覆蓋數據中心、云服務器、網絡、存儲、數據庫、智能移動邊緣等領域。

可見，做好產業智能化賦能，科技企業的第一要義理應是做好技術的研發與應用，完善與夯實技術底座，以成為各行各業智能化轉型的承載基礎。

2. 跨界即是融合，跨行業賦能的導向是生態圈層的深度融合。

產業智能化，基本表現即是跨界。科技企業，是跨界者，更是生態的賦能者。與過去的技術服務不同，如今技術賦能的價值鏈條顯然要更長，也就意味著傳統企業與科技企業之間不是簡單的一次性服務，而是一個生態圈層的融合。

在2020年7月舉行的世界人工智能大會上，百度與浦發銀行簽署戰略合作協議，雙方將優勢互補，在人工智能、金融科技等多個領域進一步深化合作，實現人工智能技術在金融領域的落地和賦能，共同打造金融企業智能化升級新范本。

很顯然，基于與浦發銀行的深度合作，未來百度在金融行業必然需要繼續深化技術賦能對行業服務的理解，進而才能打造更多適用于金融科技領域的新功能與新產品。

結語

在《對話》的結尾，王海峰如是說道：“科技創新的大潮，這個是勢不可擋的，而相應的為我們的生產帶來的升級，社會帶來的改變也是大勢所趨。在這個過程中我們一起合作不只是我們雙方會受益，我們的能力，我們產生的這些價值也會輻射到各行各業......”

百度所理解的產業智能化正在走向一個多贏的局面。做好這一切，不簡單，至少目前對于百度智能云而言，所面臨的行業性問題正在不斷浮現，也只有專注下潛，做好技術領域的研發，攜手其他合作伙伴打造深度融合的大生態，進而才能將技術的價值輻射到各行各業。

*本文圖片均來源于網絡

*此內容為【科技向令說】原創，未經授權，任何人不得以任何方式使用，包括轉載、摘編、復制或建立鏡像。