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“槳＋舟”的高匹配組合，技術平臺與經濟產業迎來怎樣的新發展？

站在今天的視角，從2020年的諸多實踐案例中，也可以發現不管是對于技術平臺這樣的“槳”而言，還是對于地方產業這樣的“舟”來說，“槳＋舟”的匹配都是必要的組合。

首先，對于“槳”來說，技術必然需要不斷的迭代升級，以應對復雜的產業需求。而這也就需要搭載更多的“產業之舟”，即深入產業，與實踐結合。

2020年的AI戰“疫”進一步印證了這樣的路徑。年初，為了助力北京疫情防控，在接到北京地鐵AI口罩檢測的需求后，百度飛槳便利用自身儲備的業界領先工具集，快速完成了多維度視頻內容解析、視頻語義理解、分類標簽，及口罩識別等全套模型及部署。

在這個過程，專項項目組更是在7天內進行了兩次模型升級、三次現場部署調試、多次策略優化，最終部署上線，實現了在地鐵站實時視頻流中，準確地對未戴口罩以及錯誤佩戴口罩的情況進行檢測。

如今，飛槳凝聚超過265萬開發者，累計commit 16萬次，開源貢獻者超過5000位，與市場和產業的近距離接軌，成為了平臺迭代升級與賦能服務的關鍵優勢。

據權威數據調研機構IDC公布的2020年下半年深度學習框架平臺市場份額報告顯示，百度與Google、Facebook居于中國深度學習平臺市場綜合份額前三。其中，百度綜合市場份額位列第二，與位列第一的Google幾乎持平。

可見，作為平臺型基礎設施的“槳”在賦能產業的同時，也受到產業的反哺，迎來雙向推動的良好發展態勢。

其次，對于“舟”而言，技術的加持是在智能經濟時代走得更快，推動新業態向智能化升級的必要步驟。市場風口勢弱，唯有劃動技術之槳，才能破浪前行。

浦發銀行行長潘衛東曾表示：“實體經濟在數字化進程上最大的問題，就是我們底層的數字化程度太差。因為我們所有的實體企業科技能力其實是很弱的。”結合經濟學家朱民的洞察，不難發現，缺乏底層技術支持，實體產業很難進行自我顛覆的業態創新，借助“技術之槳”的驅動尤為關鍵。

如今，在浦發銀行的客服部門，基于百度AI技術打造的智能呼入呼出服務可以節省每年1000人的工作量，進一步解放了該部門的人力資源，讓原來的客服人員可以有時間去從事更加復雜的銷售工作，促使客服中心從原來的成本中心轉化成為了利潤中心，迎來新的商業增長點。

對于產業發展而言，其中的邏輯是相通的。一般來說，AI等前沿技術的應用為產業提供諸多便捷性的功能或智能化的服務，促使商業利潤增長點的形成。

在此，“槳＋舟”的高度匹配意味著技術向產業深度賦能的趨勢。這樣的趨勢無疑是最符合科技強國的發展理念的——在產業轉型的關鍵時刻，最忌空談，技術不能被束之高閣，而產業也亟待新驅動，技術之槳＋產業之舟的范式之所以契合科技強國的需求，更重要的是其重視實踐的本質。