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產業智能化到底什么時候才能全面落地？不知道，應該不會太快。

但至少，在一些參與者的努力下，我們能從恰當的角度看到一幅未來圖景。

4月9日，清華大學與百度聯合發布了《產業智能化白皮書》（以下簡稱“白皮書”）， 國內首個基于AI實踐，嘗試從產業演進視角具體探討AI與產業融合歷程和現狀。80頁、2萬余字的篇幅，給出了一個專業的人工智能技術成熟度評價模型“TUMC”，以及眾多典型案例解析。

白皮書可看作百度與清華聯合首次公開闡述對產業智能化的戰略思考和商業實踐方法論，發布白皮書這件事本身，更代表著百度已經不滿足于“領跑者”角色，開始謀求更高維度的產業智能化“領航員”定位。

不論百度的目的是什么，至少我們能借白皮書，對產業智能化有新的全新認知。

白皮書發布，AI與產業融合開始需要“領航員”

距離1956年達特茅斯會議正式提出“人工智能”概念已經60多年，從宏觀上看，當前的人工智能浪潮應該屬于“三起兩落”的“第三起”，也被認為是最有希望實現人工智能全面落地的時代。

這與產業應用需求旺盛密切相關。

語音處理、計算機視覺、自然語言處理……過去早已被反復提出的典型技術到現在正被物流、工業機器人、銀行、金融、醫療等產業全面而主動地需求。

數據量的爆發性增長提供“原料”、摩爾定律發揮到極致帶來的計算能力提升、人才／專利積累帶來的算法突破……這些因素固然重要，但互聯網數字化時代催生的龐大產業“買方市場”，才是人工智能實現第三次浪潮最大的“引力”。

僅從百度智能云所參與的產業實例來看，就包括第一產業的麥飛科技、云南佳葉、中化集團等，第二產業的微億智造、寶武集團、北京首鋼、北汽集團、云智環能、陽煤集團、海爾、康力電梯等，第三產業（含政務）的英特爾、銀聯商務、廣發銀行、農業銀行、華數傳媒、山西省政府、陽泉市政府、蘇州工業園等諸多案例。

AI和云在各產業全面而深度的應用，是之前的AI浪潮都沒有的關鍵特征。

不過，這也意味著，產業智能化與電商、O2O、社交等創新經濟不同，并非行業玩家們“自己玩”的創新領域，與宏觀趨勢（例如產業升級）緊密結合讓它本身就成為大環境下的組成環節。

那些獨立的創新領域如同單個“跑道”，玩家們只需要相互PK，比誰跑得快能“領跑”整個隊伍笑傲江湖。

而在產業智能化這里，如此多的參與主體，在宏觀趨勢“全圖”中這支隊伍到底怎么走、走到哪去更重要，“領航”的價值更明顯。

從這個角度看，百度通過云計算ABC三位一體的戰略，集中輸出百度AI的領先優勢和能力，率先幫助眾多產業及其代表企業成功實現智能化升級，這是在做“領跑者”；而現在以行業視角發布白皮書，則是想要通過戰略思考與商業實踐的研究為全行業的產業智能化升級“領航”，給出作為領跑者所理解的整個產業智能化的恰當走向。

反過來看，在正確的航向上加速AI與產業融合的步伐，對百度這樣的領跑者而言，現實價值也更大。

多維度“節點推進者”——白皮書給出的AI與產業融合獨特姿勢

從投資角度、從創新角度、從政策導向角度，AI與產業融合的路徑與方式眾說紛紜。各種圓桌論壇開了無數場，有見地的觀點也有不少，但AI與產業融合一直沒有“全景式”展示出來。

多數人的腦子里，一個可預期的未來，和一些零零散散的觀點，就是產業AI應用的全部。

TUMC模型在解決這個模糊化的問題。

在白皮書中，作為評測新興技術產業化成熟度的工具，TUMC模型由技術 （Technology）、用戶效用（user Utility）、市場（Market）以及產業鏈（Industry Chain）4個維度構成，每個維度又分為兩個前后遞進的節點。

簡單來說，AI應用產業上，其成熟度從這四個維度綜合評價，而每個維度里，都經歷由無到有，由節點1到節點2的推進過程，綜合起來，就能得出某個產業AI的成熟度狀況。

TUMC模型是“領航”最集中的體現，它不僅給出評價產業智能化成熟度的一種方式，四大維度、八個節點的模型本身就是一張前進的“路線圖”。

值得一提的是，AI與產業融合肯定可以找出與之相關的各種不同而又自恰的“全景圖”。如同解數學題一樣，TUMC模型，給出的是AI如何與產業融合其中的“一個解”。

這個模型的得出，與百度推進AI與產業融合的實踐有著密切的聯系。

一方面，百度的AI＋產業的布局，是構建了以AI為核心的產業化生態鏈，以百度智能云作為AI技術能力的輸出窗口，“云＋AI”打造了眾多的成功合作案例，另一方面，白皮書也給出了百度AI布局的另一個視角——多維度“節點推進者”。

通過百度部分實踐案例，這里或能更好地理解TUMC、理解AI與產業融合的過程（篇幅所限，這里只舉例典型維度）。