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二、百度祭出“四大殺手锏”？其實亦是“產業化”的多維度強化

自媒體“腦極體”在其行業評論《用AI牽引新基建，百度悄悄升級了四大殺手锏》中，梳理了百度在搶占AI新基建優勢、釋放技術價值時的“四大殺手锏”，包括自主可控的技術底座、開源開放的AI生態、3個“5”組成的基礎設施升級、工業級AI的產業耦合等。

事實上，如果換一個角度看，百度這么多年在AI方面的積累尤其是近段時間以來的布局深入，也在類似的四個方面推進其AI“產業化”的強化，打造業界“產業化”的AI新基建。

1、垂直場景的產業化：盯住產業耦合實現技術的價值

百度不久前發布了一份“百度AI新基建版圖”，從智能交通、智慧城市、智慧金融、智慧能源、智慧醫療、工業互聯網和智能制造等闡述百度AI如何與新基建融合從而創造和發揮價值。

事實上，如果非要橫向對比，就會發現這是百度AI“產業化”的典型表現——真正適應不同垂直場景對AI的特異性需求，從產業里找到適用AI技術的位置，嚴格以產業需求為“錨”，而不是像個別企業那樣為了技術而技術。

百度大腦、飛槳、智能云、AI芯片、數據中心等新型AI技術基礎設施固然讓百度在AI技術上遙遙領先，但只有當它們俯下身到產業里，耦合到價值錨點，才能釋放出新基建的落地價值，成為連接現實場景、推動社會進步的、有價值的AI技術，不再“高冷”地掛在天上炫耀自己的美麗。

2、可控的產業化：新基建特殊背景下，AI產業化有特殊前提

AI產業化隱含一個前提條件：技術必須掌握在自己手上，否則一旦外部有什么風吹草動，上游技術被卡了脖子，所謂產業化的成就可能就瞬間當然無存，我們經歷過太多類似的新興技術領域因為技術鉗制而直接停止落地腳步的事情了。

尤其在新基建作為國家層面的宏觀戰略，將深度改變社會，AI落地的可控就更為重要。

而中國AI領先全球給了這種可控落地更好的條件：

百度在深度學習、自然語言處理、智能駕駛等多個AI領域都有著不會受制于人甚至掌握行業話語權的技術儲備；

飛槳成為與Google TensorFlow爭雄的深度學習開放平臺，在“操作系統”上提前占領高地、培育屬于自己的AI模型及AI應用生態；

甚至，在“缺芯”的普遍憂慮下，AI芯片“昆侖”、智能語音芯片“鴻鵠”等讓人看到了AI新基建最重要的底層硬件保障。

3、持續的產業化：面向長遠，AI新基建落地需要宏觀體系的推動

當一個企業成為一家獨大的領頭羊時，其所做的事就不能僅僅考慮自己，還要幫助整個行業向前。

AI新基建實現更好的“產業化”，將是一個長期而系統的工作，必須在多個方面進行“配套基礎設施”的建設，以保證產業落地是可持續且是不斷加速的。而領頭羊百度，就不得不承擔這個職責。

AI的三大要素，百度都在嘗試推進。

數據上，百度計劃未來5年在其山西數據標注基地培養5萬名AI數據標注師，這勢必帶動整個數據標注產業的大發展，為AI技術的進步和落地源源不斷輸入“糧食”；

算力上，百度預計到2030年實現百度智能云服務器臺數超過500萬臺，為百度的AI新基建注入扎實的算力基礎，應對算力資源日趨緊張的行業現實；

算法上，百度提出在未來5年要培養500萬AI人才，這些人才對推動AI算法的進步將起到直接的價值，但他們的意義又不僅僅在于算法，例如在落地層面幫助AI適應更復雜的產業場景需求，也需要經過特殊培養的人才隊伍。