產(chǎn)業(yè)化、生態(tài)化，AI的玩法還要多幾分“意外”

從AI產(chǎn)業(yè)化、生態(tài)化的商業(yè)玩法上看，AI的趨勢(shì)也有些令人“意外”，過去某些玩法出現(xiàn)“反轉(zhuǎn)”。

1、人人AI不再是憧憬了

IDC預(yù)計(jì)，傳統(tǒng)行業(yè)中的大中型企業(yè)到2020年行業(yè)前15％的企業(yè)都將采用機(jī)器學(xué)習(xí)。這意味著，AI不再是高高在上的時(shí)髦技術(shù)，幾年內(nèi)就就將“飛入尋常百姓家”，而越是傳統(tǒng)行業(yè)就越發(fā)積極，價(jià)值體現(xiàn)也更為明顯。

空調(diào)制造巨頭美的，用圖像識(shí)別技術(shù)通過監(jiān)測(cè)空調(diào)外觀來保證空調(diào)出廠質(zhì)量；專業(yè)服務(wù)制造業(yè)“檢測(cè)”的領(lǐng)邦智能，基于百度PaddlePaddle框架訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，能夠高效準(zhǔn)確地識(shí)別出問題零件及其種類，精度與人工檢測(cè)持平，成本節(jié)約15％以上；代工巨頭富士康更不用說，每年將收入的2％－5％用于AI的研究。目前，在模具生產(chǎn)中，富士康建立了基于深度學(xué)習(xí)的模型算法，實(shí)現(xiàn)刀具更換提前預(yù)警、自動(dòng)補(bǔ)償，人力成本投入進(jìn)一步減少。

目前中國(guó)正面臨著人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化以及傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化的最佳機(jī)遇，能否抓住新機(jī)遇幫助企業(yè)建立核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)取決于企業(yè)如何行動(dòng)。白皮書指出，百度大腦3．0技術(shù)能力已進(jìn)入“多模態(tài)深度語義理解”階段，已經(jīng)開放能力超140項(xiàng)，每日調(diào)用次數(shù)超過4000億次。除了開放AI技術(shù)能力之外，在生態(tài)方面，百度大腦推出了燎原計(jì)劃，對(duì)合作伙伴提供商業(yè)落地所需的市場(chǎng)與運(yùn)營(yíng)資源，全力支持生態(tài)共贏 。在智能硬件和設(shè)備領(lǐng)域，百度大腦與芯片、嵌入式開發(fā)板、傳感器模組，以及閘機(jī)、門禁、機(jī)器人等廠商廣泛建立合作，幫助客戶獲得軟硬件適配更加整合的方案。百度大腦還創(chuàng)新性地推出了AI市場(chǎng)，為合作伙伴提供品牌營(yíng)銷、產(chǎn)品評(píng)測(cè)、產(chǎn)品推薦等全套服務(wù)，旨在為合作伙伴帶來更多優(yōu)質(zhì)的訂單。同時(shí)，百度大腦的行業(yè)創(chuàng)新合伙人計(jì)劃在每個(gè)細(xì)分領(lǐng)域最多選擇3家企業(yè)，與百度大腦聯(lián)合設(shè)計(jì)、開發(fā)，共同打造行業(yè)解決方案，推動(dòng)產(chǎn)品落地。

2、AI不再“深居云端”，邊緣也需要“AI一下”

由于百度云等云計(jì)算玩家的引領(lǐng)，過去云計(jì)算應(yīng)用都偏向于云端部署。不過，隨著物聯(lián)網(wǎng)的深度發(fā)展，靠近數(shù)據(jù)源的端側(cè)設(shè)備的AI部署將盛行起來。

用大白話說，過去是數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯總到云端統(tǒng)一運(yùn)算，現(xiàn)在，那些終端設(shè)備（例如終端攝像頭、溫度傳感器等）將進(jìn)行必要的計(jì)算（物品識(shí)別、人臉識(shí)別等），云端只負(fù)責(zé)統(tǒng)籌式的數(shù)據(jù)運(yùn)算。

例如，百度云的“天工”就是針對(duì)智能物聯(lián)網(wǎng)的云平臺(tái)產(chǎn)品，其主要特點(diǎn)之一是可以實(shí)現(xiàn)“智能邊緣”——端計(jì)算、云管理、端云融合，在工業(yè)、物流、車聯(lián)網(wǎng)、家居、城市等物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域都能夠被應(yīng)用。騰訊云、阿里云等也有類似的產(chǎn)品，IDC預(yù)計(jì)至2022年，25％的物聯(lián)網(wǎng)端設(shè)備都將運(yùn)行AI算法模型。

3、軟硬件的協(xié)作，這回不只有硬件說了算

過去，AI的計(jì)算是建立在已有的硬件基礎(chǔ)上，例如intel已經(jīng)成型CPU，或者Nvidia本來用于畫圖或游戲的GPU。有什么硬件就用什么硬件，硬件決定軟件計(jì)算能力。

不過，這個(gè)狀況正在被改變，軟硬件的關(guān)系以后將逐步走向協(xié)同，軟件定義計(jì)算已成為芯片廠商的重要戰(zhàn)略之一，軟件及應(yīng)用驅(qū)動(dòng)AI專用芯片的階段也將到來。

7月，百度發(fā)布“昆侖”AI芯片，每秒運(yùn)算260萬億次，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過Nvidia的GPU進(jìn)行AI運(yùn)算的效能。顯然，“昆侖”的基礎(chǔ)架構(gòu)建立在機(jī)器學(xué)習(xí)、AI應(yīng)用趨勢(shì)的基礎(chǔ)之上。此外，華為在手機(jī)芯片中植入的NPU模塊，以及剛剛發(fā)布不久的Ascend 310獨(dú)立AI芯片，都遵循同樣的玩法。

4、所謂生態(tài)參與者越來越多，想做“平臺(tái)”挑戰(zhàn)越來越明顯

開放一直是AI大佬級(jí)企業(yè)做生態(tài)的標(biāo)配，BAT皆是如此，只是開放的程度和姿態(tài)不一樣，有些啥都開放強(qiáng)調(diào)共贏，有些強(qiáng)調(diào)控制，有些只管投資收益。

做AI平臺(tái)生態(tài)過去就是籠絡(luò)一大批需要AI技術(shù)加持的企業(yè)，建立合作關(guān)系、輸出AI能力，誰能獲得的合作伙伴越多、類型越豐富，誰的生態(tài)就最“扎眼”。

然而，正如上文所說，AI技術(shù)正在向端側(cè)智能滲透，且軟硬件需要高度適配，于是平臺(tái)在整合生態(tài)的過程中，不僅僅需求合作伙伴的數(shù)量和種類，在產(chǎn)業(yè)鏈方面的要求更為嚴(yán)苛。以物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?yàn)槔�，平臺(tái)的AI生態(tài)不僅僅只有需求方（例如制造企業(yè)），還需要與傳感器、攝像頭、模組這些上游企業(yè)就AI的應(yīng)用達(dá)成一致，一些時(shí)候芯片也需要改造或重建。

產(chǎn)業(yè)鏈上的細(xì)分產(chǎn)業(yè)的整合愈加重要，未來的AI生態(tài)平臺(tái)將是網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的，百度等AI大佬要穩(wěn)坐釣魚臺(tái)，挑戰(zhàn)會(huì)更大，而一旦這樣的生態(tài)建立起來，護(hù)城河也將更寬更深。