工信部給出時間表，整個中國都將成為他的試驗場

11月30日，工信部有一份規劃發布，提出到2025年全國兩化（訊息化和工業化）融合發展指數提高至105。

在具體指標方面，企業經營管理數字化普及率達到80%，數字化研發設計工具普及率達到85%，關鍵工序數控化率達到68%，工業網路平台普及率達到45%。

這項政策的出台，將加速中國實體經濟與人工智能、雲計算的融合速度，相當於提出了一份時間表。

奇點大學創始人、《奇點臨近》作者雷·庫茲韋爾在90年代曾預言：

任何一種技術一旦變得數字化，或者說它可以被編輯為用0和1表示的計算機代碼，它就能擺脱摩爾定律的束縛，開始呈指數級加速發展。

歷史證明，技術的融合創新基於一個大前提：數字化，與算力的解放。

現在每個人都消費得起的智能手機，計算能力比幾十年前價值百萬美金的超級計算機強大百萬倍。

算力的普及與解放，為技術與實體經濟的融合創新創造了條件。

擺在眼前的問題是，要想讓AI更快進入千行百業，需要讓AI應用的門檻持續降低。

目前，AI對企業的滲透率只有4%，國內企業智能化的進程剛剛開啟。而且，AI不是誰都玩得轉的，不管是維持一支技術團隊，還是保持設備、技術的更新，對一般的企業和個人難度太大。

誰能降低AI應用的門檻，誰能讓廣大企業不需按部就班地走「訊息化-數字化-智能化」的老路，一躍進入「雲智一體」的大潮，誰就會成為「顛覆性創新」的動力引擎。

展望未來，人工智能跟雲計算融合，這兩種指數型技術的同頻共振，「雲智融合」一定是時代的大趨勢。

國內阿里雲、華為雲、騰訊雲和百度智能雲「四朵雲」裏，百度靠着AI獨具特色，迎合了市場上廣大企業對於「算力解放+智能解放」的渴望。

百度CTO王海峰曾說，

「AI門檻的大幅降低，使得開發者不需要學習人工智能理論，不需要從頭編寫人工智能的算法代碼，即可高效進行技術和應用創新。」

據IDC《中國AI雲服務市場2020年度研究報告》，百度智能雲在AI雲市場蟬聯第一，阿里、騰訊、華為的雲服務緊隨其後。

11月17日，百度發布Q3財報，第三季度營收整體營收按年增長13%，超出市場預期，其中最亮眼的就是百度智能雲，營收按年上升73%，連續兩個季度增速超七成，領先於AWS的39%、Azure的50%、谷歌雲的45%等雲服務。

可以說，國內在普及AI智能雲方面做到最前沿的，正是百度。

貴陽市經開區是貴州第一個國家級經濟技術開發區，也是一個典型的傳統老工業基地。

如何讓沉重的歷史包袱煥發新的春天，打開全省產業升級的突破口？貴陽經開區向百度智能雲尋找答案。

雙方的目光都指向了智能製造！由此，全國第一個落地百度開物AI工業網路平台的經開區誕生了。

當地的中小企業將網絡、傳感器、智能設備、生產裝備連接一體，所有生產線上的人員、儀器、材料、零部件也都能在系統中「可見」。

換句話說，整個經開區的工業都被搬到了網上。

而通過調用平台AI大腦的資源，各個企業都能實時監測工廠的安全生產、能源消耗、人員流動、設備管理等情況。

比如說，通過AI視覺識別，在一些特殊的生產車間，監管設備能立刻檢測到沒有按規定消除靜電的人員，並閃爍紅燈發出示警，讓生產工人的操作行為保持安全規範。

又比方說，過去有的工廠安全生產依靠人工巡檢，巡檢人員要一直在流水線上來回檢查，每天運動步數都在兩萬步以上，時刻繃緊了神經。

現在AI接管了巡檢這一塊工作，人力可以被用到更有價值的地方。而且AI可以根據監控學習，提供一些生產環境的優化方案。

貴州一家包裝材料公司在今年5月接入平台，通過AI學習提供的解決方案，調節工廠裏的能耗和設備運轉情況，已經節約了10萬塊的電費。

隨着百度開物工業網路平台的搭建，貴陽還精準解決老工業區的一大痛點——設備維修。

今天的中國工廠裏，製造裝備和儀器仍然有很多舶來物，最典型的就是數控機牀。這些關鍵設備一旦發生故障，就只能找對應的外國公司尋求維修，遇到要更換零部件，修理時間動輒以月計算。

機器壞了沒法開工，對生產影響很大，有時候會決定一個企業的生死，而這種情況在貴陽的老廠區太常見了。

當地一位工程師表示，「很多公司沒有專業團隊，不少工業企業要高薪聘請工程師，或者聯繫設備廠家、在外省尋找專業維修團隊」。

接入了開物工業網路後，工廠設備出現問題可以即時被檢測到，並馬上在平台合作公司裏匹配對口的維修服務。過去一個束手無策的機械故障，現在能匹配到好幾家中小企業維修服務。

這相當於在國內又形成一個工業網路的生態鏈，將群智群力、專業優勢連為一個有機整體。

按規劃，百度可能複製貴州這裏的經驗，繼續在重慶、蘇州、泉州、桐鄉、廣州等區域廣泛落地，AI帶來的效率優勢已經漸漸體現了出來。

未來，人類目光所及，信號所覆蓋，電流所連接之處，都會是AI的試驗場。

在11月24日，《人民日報》刊發的高層署名文章裏，提出：

「要調整優化科技結構，真正形成以企業為主體的創新體制，發揮大企業引領支撐作用，支持中小企業成為創新重要發源地，加強創新領域國際合作。」

二戰之後，開啟工業化進程的國家不少，但真正能跨過中等收入陷阱、躋身發達國家地區的只有韓國、新加坡、以色列少數幾個。這些地區無不是在全球創新和產業鏈中佔據關鍵位置。

在中國的經濟體系裏，處於半現代化、低效和過時的部分還有很多。能否成功跨越中等收入陷阱，關鍵是從要素投入驅動，轉為技術創新驅動。

我們還需要更多的500強級別的公司，帶頭往前衝。我們也需要更多的「小巨人」、「隱形冠軍」，每突破一個關鍵技術，就能在一個細分行業盤活整個產業。

在這個過程中，AI化就是最新的現代化。加快運用AI的能力，大量的民營企業都會是「專精特新」的好苗子，成長為支撐中國產業升級的中流砥柱。

今年7月，李彥宏在智能經濟高峰論壇上預測人工智能的8項關鍵技術：

自動駕駛、數字城市運營、機器翻譯、生物計算、深度學習框架、知識管理、AI晶片、個人智能助手。

這8項技術正處於從量變走到質變的臨界點，將深刻地改造人類社會。

把自身AI能力外溢，發揮引領支撐作用，帶動更多企業奔赴智能升級，正是百度現在的頭等大事。

近十年來對AI鍥而不捨地投入，讓百度終於完成了從搜索到人工智能的轉身。靠着「硬核」的技術攻關，百度已經連續四年在AI專利申請量、授權數上排名全國第一。

在今年3月百度於港交所二次上市時，對自己的定義是一家「擁有強大網路基礎的AI公司」。

百度大腦已經完成了7.0的升級，它有兩大特徵：

一個是融合創新，使AI能力越來越強；

一個是降低門檻，讓AI 開發應用更容易。

百度崑崙2代晶片實現了量產，這是一款自研的7nm人工智能晶片，性能是上代的3倍，能夠支持自動駕駛、智慧城市、生物計算、工業網路等場景應用。

百度的飛槳（PaddlePaddle）是中國首個開源開放、功能豐富、自主可控的產業級深度學習平台——相當於AI時代的操作系統。也是目前國內唯一能和谷歌的TensorFlos、Facebook的PyTorch相抗衡的深度學習框架。

靠着這些「基礎設施」，我們能在更多場景中落地AI，讓人工智能在海量數據中學習，不斷產生智慧，幫助傳統行業跨越數字鴻溝。

目前，在百度飛槳平台上已經有370多萬開發者共同參與，累計開發了42.5萬個AI模型，連接和服務了14萬個企事業單位。

AI的門檻，已經降低到連普通的工人、農民、學生等廣大人群都能加入智能革命的浪潮，可以自己動手挖掘數據寶礦，自我改造。

這個百度搭建的由智能雲、崑崙晶片、計算容器為基礎底座，以飛槳深度學習為核心，以自動駕駛、智慧城市、智慧硬件、工業網路、智慧金融、生物醫療等為應用的生態系統，成為了高質量發展的創新驅動。

越來越多的企業向着數字化、智能化轉型，從而孕育出新興的經濟模塊。

當然，產業升級，不是靠一兩家企業帶頭就能辦成的，人工智能的普及也是。這項事業需要一群志同道合、仰望星空的夥伴。

在未來5年，百度承諾為中國培養500萬人工智能方面的人才。這些人才將散入千千萬萬的公司，成為中國產業升級的中流砥柱。

可以預見，越早實現數字化+AI化的企業，將越早開始出現非線性的發展。

在雲智融合、AI時代的風口裏，不要做那個等風來的人，躬身入局、隨風而起可能更加精彩。