文|曾響鈴

來源|科技向令說（xiangling0815）

任何一個行業從發展期進入爆發期，一定要從大規模復制、標準化生產開始。

現在，云計算開始出現了這個苗頭。

8月29日2019百度云智峰會就直接打出“AI工業化，加速產業智能”的主題，百度副總裁、智能云事業群組總經理尹世明稱“第四次工業革命（即智能革命）正在中國發生”，且正從“基礎建設”階段進入“工業化”階段。

這個“AI工業化”，翻譯過來，即經過過去的積累后，云計算讓AI滲透產業的過程變成規模式拓展、標準化式的拷貝，如同實體產品生產那樣的工業化。

這與百度Q2財報發布時李彥宏的內部信對上了號：憑借著“云+AI”戰略，百度智能云發展迅猛，而這要“歸功于百度在AI基礎能力方面的長期先發優勢，以及AI給云服務帶來的產業重構機會”。

先有基礎底版，再有標準化拷貝。

事實上，同屬BAT的騰訊云、阿里云也有類似的過程和做法，云計算行業進入到現在不再是從0到1的荒漠開拓，而已經進入從1到100建立相對優勢并設立行業標準、進行快速復制/拷貝的階段。

而這一切的殊途同歸，是從云計算某種程度上的“趨同化”開始的。

云計算巨頭不同的行為路徑，慢慢的都走到了一起

包括BAT在內，不論規模大小，云計算在細分領域、技術融合及場景應用上都已經形成了你有我也有的格局。

1、全細分領域布局

云計算玩家最初的客戶會集中在重點領域，但現在，每家云計算都走入了幾乎所有細分領域。粗略來看，BAT、AWS等玩家，都在零售、音視頻、制造、游戲、教育、金融、醫療、政務等領域有布局。

如果說過去幾年云計算還依賴某些側重的領域生存和發展，現在這種狀況已經消散。當然，這不影響云計算仍然有幾個擅長的領域成為全細分領域的標桿，例如百度智能云憑借AI能力幫助傳統制造業的智能化升級，不僅提高中國制造業競爭力，還將持續為建設智能中國貢獻力量。

2、AI、云計算、大數據等“ICT業務”聚首

2017年前后，對云計算到底是只提供硬件計算能力，還是要同步提供大數據、AI等技術賦能，業界有1.0與2.0的爭論，彼時百度方面堅稱云與AI、大數據需要融合（即2.0流派），這一觀點不太被多數人接受。

時至今日，阿里云拋出戰略加速的“四級火箭”，騰訊云大力融合騰訊大腦，云計算與AI、大數據等的“天然同盟”地位被業界公認。

事實上，它們原本都歸屬于ICT業務（Information and Communication Technology，信息和通信技術），走到一起并不奇怪。

百度智能云的AI+云掀起的ICT風潮，讓云計算還在不斷容納物聯網、區塊鏈、AR/VR等同屬ICT的技術形態。

3、“智慧+”應用場景多面滲透

伴隨細分領域的同質化，云計算平臺所提供場景服務也開始朝相同的多樣化邁進，各種“智慧XX”不再是某一家的專利，零售、交通、客服、媒體、制造、質檢、人臉識別、OCR、翻譯……都在云上與AI碰撞。

不過，與細分領域類似的是，這不影響云計算有自己擅長的領域來作為全場景能力的標桿。

例如，百度智能云在此次云智峰會上提出要重點在視覺智能、語音智能、數據智能等三個領域落地，以互聯網媒體、質檢、金融、客服等為關鍵場景進行突破，這些都是其AI+云在各行業的落地。

在現場，百度智能云展示了一些AI+云技術的融合，例如新發布的智能來電秘書建立“AI分身”24小時幫用戶接電話、解決“煩惱事”，與央視網打造的AI編輯部兩分鐘內即能把長達2000分鐘的節目進行較高質量的剪輯，幫助國家電網的智能客服系統應對繁忙的訴求，同江蘇常州市制造業企業精研科技打造智能質檢設備解決質檢的痛點問題等。

總而言之，云計算玩家們在細分領域、技術融合及場景應用上都走到了一起，過去不太被接受的新技術、新領域、新模式成為標配。

下一個“趨同化”的東西會是什么？可能是云+區塊鏈這樣的技術融合，也可能是新的業務模式。

例如，在提出“AI工業化”概念后，百度智能云此次發布了“AI工業化智能公式”：人工智能工業化=(智能計算*智能應用)^智能生態，即智能計算和智能應用相互交叉促進，通過智能生態實現指數級的發展，實現人工智能的“工業化”。

或者，有一個更簡單的闡述：計算和應用形成乘數效應，通過生態又形成指數效應。

一流的企業做標準，二流的企業做品牌，三流的企業做產品，顯然，百度智能云依托“AI+云”提出的這個人工智能工業化公式，就是嘗試從計算、應用、生態三方面建立某種新的行業范式和標準。

而從過去百度智能云提出新東西總是被“后來者默默跟隨”來看，人工智能工業化公式可能是下一個云計算趨同化的新模式。

新的“AI工業化”，是云計算進入標準化拷貝戰爭的標志

云計算趨同化的時代，“AI工業化”既是發展階段的描述，也意味著云計算進入了相互比拼標準化拷貝能力的戰爭，這方面，各平臺各出奇招、各有建樹。

1、“AI工業化”本質上是標準化拷貝

不論是ToC市場還是ToB市場，趨同業務都會導致一個共同的結果：競爭重心轉移到規模化復制、標準化拷貝上。

行業逐漸成熟，讓每個企業的單項優勢變成各企業的標配，競爭的重心不是有沒有這個技術（當然技術能力仍然是競爭優勢），而是如何盡快讓更多客戶使用到這項技術、實現技術落地，AI從單點突圍轉向復制共享。

從這個意義上看，百度智能云的“人工智能工業化=(智能計算*智能應用)^智能生態”在根本上就是一套測算技術復制、拷貝、落地速度的公式，它是百度自己對標準化拷貝速度的看法。

事實上，百度智能云這樣提出來并不意外，云智峰會8月26日的重慶智博會上，李彥宏在發言中對AI的看法已經有所“預示”，他直言不諱地表示“人工智能不再講究酷炫，而是要講究如何扎扎實實的推進和落地”，“我們要做的就是扎實的去推進人工智能在各個產業領域的滲透，幫助各個領域、各個行業提升效率”。

當AI+云的基礎設施建設完成，剩下的自然是走出去以最快的速度落地到更多現實應用中，這既是商業利益的需求，也是社會價值的需求。

2、同樣的“AI工業化”，不同的拷貝方式

不同的云計算平臺客觀上都在進行了“AI工業化”、規模化拷貝與復制，只不過，它們的方式不盡相同。

A、阿里云：“基建狂魔”開花結果

如果說云計算是基礎設施，那阿里云無疑就是基建狂魔，還是最早帶著水泥沙子進場的那個。在過去基礎設施成就的基礎上，阿里云可以輕松向大型企業交付某些解決方案，不同企業間可以快速拷貝。

B、騰訊云：錨定終端需求的快速拷貝

騰訊云一直在試圖將其得意之作“數字廣東”拷貝出去，7月份與長沙的“WeCity未來城市”解決方案算是走出了重要一步，簡單說就是將融合AI在內的輕量級玩法進行多城復制。騰訊是在錨定用戶需求設計政務產品，基于終端需求共通的邏輯和紐帶進行輕量化復制。

這與騰訊的連接基因相吻合。

C、百度智能云：AI+云強調技術的共通

百度智能云當然離不開百度的技術基因，它的規模化復制、標準化拷貝，與技術能力密不可分。

至少在目前，百度智能云有行業公認的最緊密的AI+云的組合，AI技術需求和實踐共通給予百度智能云強大的復制能力。

百度智能云在視覺智能、對話智能、數據智能方面已成為國內最大規模AI落地應用的領域，以對話智能為例，百度智能云的ABC Robot平臺已有超過40家合作伙伴，應用在政務、教育、醫療、銀行、零售和交通六大場景中，7月百度AI開發者大會上令人印象深刻的首個金融“數字人”員工小浦就是其應用之一。

此次百度方面宣布要開放數字人平臺，企業可以定制自己的數字人打造品牌IP，數字人“從1到N”，這是很明顯的AI+云基礎上的標準拷貝。

表現百度智能云標準化拷貝能力的另一個典型場景是智能質檢，百度智能云的質檢云平臺已經規模化落地制造業。

以上文精研科技為例，該企業是專業做精密零部件制造的公司，客戶包括了三星、OPPO、VIVO、特斯拉等國內外知名企業，對產品的精密度和外觀要求非常高，理所當然，保證出廠產品品質的質檢是其生產流程中最重要的環節。

過去，該企業的質檢主要依靠人工通過放大鏡來實現，與百度智能云合作開發的智能質檢設備后，企業能夠自動化同時檢測6個零件面的33種缺陷，漏檢率在0.1%以下，擺脫了人工依賴且機器本身的效益（投資回報率）是傳統機型的6.5倍，降本+增效在AI+云下同時完成。

同樣的質檢云已經在多個場景落地，覆蓋3C、汽車、鋼鐵、能源、橡膠、紡織等近10余個行業，標準化拷貝能力凸顯。

而這種AI工業化，都基于“技術”基礎建設階段的完成。2017年ABC質檢一體機試水，對鋼板缺陷分類的準確率達到99.98%，三年時間百度智能云積攢了足夠的智能質檢技術基底，現在的2.0版本，客戶甚至可以0代碼進行模型訓練，能夠根據產線原材料、工藝變化，自行對模型進行優化迭代，可以適應各種生產環境，而這很明顯也是基于技術的共通屬性來實現標準化拷貝。

云計算“生態”升維，AI工業化承載制造業智能升級重任

云計算進入標準化拷貝的戰爭后，當我們審視智能質檢這種規模化復制擴張時，很自然聯想到進一兩年都在談論的制造業升級。

早在今年3月博鰲亞洲論壇2019期間，尹世明就自信地表示，“那些準備把工廠從國內搬到越南的，其實現在已經沒有必要了”， “AI對生產制造環節的改變，最先發生在中國，而不是在美國。”

這些發言幾乎可以看做今天百度智能云提出“AI工業化”的前奏，正是因為高效強力的AI技術能夠通過云計算快速落地到產業當中，制造業的升級進程才能得以加快，在國家層面爭取寶貴的競爭時間。

最近一兩年，通用汽車、三星電子、索尼、鈴木、歐姆龍、日東電工、奧林巴斯等國際企業開始關閉在中國的工廠，轉向越南、印度等國家，其主要原因與尋求更廉價勞動力有關，倒逼中國制造業實現技術轉變，應用人工智能、大數據、云計算等尖端技術進一步降低成本。

由此，我們也看到備受關注的重慶智博會同樣在聚焦AI、云計算、大數據賦能經濟與產業，整個國家環境都需要這樣的支撐。

目前，百度質檢云的AI質檢幫助企業節省人員成本可達90%，占地面積減少80%，與此同時，附帶實現的數字化定量分析產品質量的能力，對生產預警、產線調整甚至工藝改良都有重要意義。

幫助更多精研科技這樣的制造業企業實現降本增效，就是在更好地保護國家制造產業，也防止制造業產業鏈轉移，尹世明在云智峰會現場特意連線精研科技，絕非只是展示一個案例那么簡單。

當然，把技術更好更快地標準化、規模化拷貝出去，基礎建設同樣不能停滯，百度智能云此次發布包括完全自主研發的“百度昆侖云服務器”、“CDN邊緣計算節點”、“邊緣AI服務器”、“歸檔存儲”、“4K視頻處理方案”等在內的18大智能基礎設施新產品，以及首次集體亮出天算、天智、天合、天工、天像、天鏈等六大工程平臺，都是在AI“工業化”階段進一步加固“基礎設施”階段的舉動。

無論如何，正如尹世明在云智峰會最后所希望的那樣，“AI工業化成就智能中國，讓中國領跑第四次工業革命”，AI+云的標準化拷貝、規模化復制，其生態維度已經提升到強化中國制造業競爭力的位置，不僅僅是單純的商業行為。

這方面，百度智能云憑借AI+云的緊密結合又走在了前面，但相信后續更多云計算巨頭會將會加入進來，共同賦能經濟、改變中國產業未來。

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【完】

曾響鈴

1鈦媒體、品途、人人都是產品經理等多家創投、科技網站年度十大作者；

2虎嘯獎高級評委；

3作家：【移動互聯網+ 新常態下的商業機會】等暢銷書作者；

4《商界》《商界評論》《銷售與市場》等近十家雜志撰稿人；

5鈦媒體、界面、虎嗅等近80家專欄作者；

6“腦藝人”（腦力手藝人）概念提出者，現演變為“自媒體”，成為一個行業。

7現為“今日頭條問答簽約作者”、多家科技智能公司傳播顧問。