• 百度联合清华大学发布《产业智能化白皮书》

    2019-04-10 09:42 环球网

      【环球网科技 记者 林迪】4月9日,在百度大学Alpha学院首期学员毕业典礼上,百度联合清华大学发布《产业智能化白皮书》(以下简称“白皮书”)。据介绍,这是国内首次从产业演进视角探讨AI与产业融合发展,也是百度智能云首次公开阐述对产业智能化的战略思考和商业实践方法论。

      图:百度人力资源部执行总监、百度大学执行副校长伍晖和清华大学全球产业研究院副院长朱恒源教授,及学员代表共同发布白皮书

      在采访中,清华大学全球产业研究院副院长朱恒源形容目前的的智能化产业是“有战场没地图”。他对记者表示,“通过抢先填补智能产业价值应用链上的结构洞,为业界寻找产业发展的切入口,中国有望最早形成完整的智能产业?#30784;?rdquo;

      朱恒源介绍称,《白皮书?#20998;?#29420;创的TUMC模型,是一个从产业演进视角研究新产业成熟度和新兴技术产业化成熟度的工具,综合考察技术、?#27809;?#25928;用、市场以及产业链4个维度,每个维度又根据成熟程度分为2个节点。TUMC模型可深入到产业结构的内部,分析新兴技术产业化发展的动力机制,评估新产业的成熟度,探讨新兴技术的产业化情况。

      借助TUMC 模型,《白皮书》研究发现,包括智能推荐、计算机视觉、智能语音语义等技术在内的主要人工智能的热点技术产业化成熟度较高,其AI相关技术与产品能够很好的融合到已有产业链中,新的产业要素和新的产业链结构正在形成。

      据悉,《白皮书》长达80页,有两万余字,分为研?#31185;?#21644;商业实践篇两大部分,详细阐述对产业智能化的战略思考和商业实践方法论。其中,研?#31185;?#35752;论了人工智能的发展历程,并提出独创的TUMC 模型。这是一个从产业演进视角研究新产业成熟度和新兴技术产业化成熟度的

      以下为人工智能产业化成熟度研究报告 :

      1、人工智能概述:从实验?#19994;?#20135;业应用

      从20世纪50年代起,人工智能的方法、研究路径经历了好几次重大变化,行业发展也经历了好几次兴衰循环。当前新一轮快速发展,人工智能正从实验室走向广泛的产业应用。

        

      当前人工智能技术在很多产业和领域中已经得到广泛应用,人工智能产业化发展的地形已经初现端倪。

      从产业角度看,人工智能技术按?#25112;?#26500;划分为基础层、算法层、技术 层和应用层。

        

      当前人工智能发展浪潮主要有4个驱动因素:

      全球数据量爆发性增长

      计算能力提升

      算法的进步

      政策支持、科技巨头和资本?#20998;?/p>

        

      中美两国是人工智能发展最领先的国家,也是推动人工智能产业化最活跃的国家。人工智能技术的产业化将是中国的重要机遇。AI技术在医疗健康、金融、商业、教育、工业和安防 各个领域得到越来越多的广泛应用。中国巨大的市场,人工智能有着异常丰富的应用前景。

      2、TUMC模型:新兴技术产业化成熟度的评估框架

      目前,人工智能的增长不断加速,正在逼近产业化应用爆发的“临界点”。衡量人工智能技术的产业化成熟度,无论对于企业家、研究者还是国家相关 产业政策的制定者都具有重要意义。

      TUMC模型是一个基于战略节奏理论,从产业演进视角研究新产业成熟度和新兴技术产业化成熟度的工具。

      战略节奏理论将产品市场的发展分为小众市场、大众市场、分众市场和杂合市场4个阶段。TUMC模型将AI技术应用的研究焦点放在“?#24418;?#36827;入小众市场”到“即将开启大众市场”的阶段上。

        

      TUMC模型综合考察技术、?#27809;?#25928;用、市场以及产业链4个维度:

      技术:实现商业化的性能阈值

      ?#27809;?#25928;用:特定场景中的特定价值

      市场:市场起飞的关键规模

      产业链:新的分工协作系统

      每个维度又根据成熟程度分为2个节点,如图所示:

        

      3、人工智能热点技术及应用场景产业化成熟度评估

      在《白皮书》的这一部分,研究应用TUMC模型,从技术和应用场景两个角度,分别讨论智能推荐、计算机视觉、智能语音语义技术、智能家居、智慧城市的产业化成熟度。

      (1)技术角度

      智能推荐、计算机视觉、智能语音语义等AI的主要热点技术目前的产业化成熟度较高。这些AI相关技术与产品能够很好地融合到已有产业链中,新的产业要素和产业链结构正在形成。

        

      (2)应用场景角度

      在直?#29992;?#23545;新需求的、开拓性综合应用场景中,人工智能技术的产业化成熟度要低一些。?#28909;?#26234;能家居、智慧城市等,?#24418;?#20986;现清晰的应用场景及对应的“杀手级应用”。这也相当于给人工智能企业指出了下一片市场蓝海。

        

      4、结论与启示

      人工智能技术仍在快速发展。应用层的厂商需要和算法层的厂?#25506;?#31435;更多的合作和连接,培养敏捷的应变能力。算法厂商也需要和应用厂?#25506;?#31435;广泛连接,理解具体需求,催化技术发展。

      人工智能和大数据、云、物联网共同组成智能产业革命通用技术最关键的部分。它们的协同发展和应用推动产业智能化新范式的最终实现。拥有算法技术和大数据、云技术的大型科技型企业在产业智能化中具备巨大的发展潜力。

      通过对人工智能产业化发展的研究,为在产业智能化转型中致力于发展人工智能的企业提出如下建议:

      (1)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。

      (2)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”。

      (3)“锁定”早期?#27809;В?#36319;随?#27809;?#25104;长。在业务发展中理解需求并打磨产品。

      (4) 随着产业化的发展,与人工智能相关的新产业要素会逐渐出现,企业可选择、建设或投?#35270;?#33258;身业务协同的产业新要素,为未来市场爆发做好准备。

      (5)市场爆发做好准备。

      《白皮书?#20998;?#20986;,人工智能和大数据、云计算、物联网共同组成智能产业革命通用技术最关键的部分,它们在实际的产业应用中是紧密相连的。人工智能的厂商要密切关注大数据、云计算等新一代信息技术的发展,它们的协同发展和应用推动产业智能化新范式的最终实现。拥有人工智能算法和大数据、云计算的大型科技企业在产业智能化中具备巨大的发展潜力。

    责编:连丽敏
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