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从万物智能到万物互联,BATH冲刺新基建。

新基建沙场点兵,BATH向智能进化

原创 刘爱国  钛禾产业观察

从万物智能到万物互联,BATH冲刺新基建。

作者 | 刘爱国

研究 | 中国数字化转型系列报告课题组

数据支持 | 钛禾产业研究院

1981年,钱学森在《自然杂志》上发表了《系统科学、思维科学与人体科学》一文,文章对形象思维、脑机交互、生物控制等问题进行了系统分析,并鼓励人们探索大脑待开发的未知世界。

这篇论文在当时社会引发了轩然大波。但是,由于当时社会认知局限,大众把「人工智能」与「特异功能」混为一谈,在中国掀起了一场气功热,却极少有人理解钱学森文章前半段对系统科学和思维科学的超前阐述。

这是中国体制内科学家们最早开始探索人工智能,但是却走得异常曲折。

不仅仅是中国,在全世界现代科技史上,智能技术与互联技术的研究几乎同时起步,但是数十年来一直时分时合,甚至相爱相杀。尤其是人工智能的研究,数十年来饱受争议,更是在众多好莱坞电影中沦为「邪恶」的化身。

在互联网和智能手机尚未普及的时代,人工智能不被世人所理解,很大程度是由于缺乏技术的根基和应用的土壤。直到四十年后,万物互联带来大数据、计算芯片等硬件快速发展、算法不断突破升级,智能技术与互联技术才最终在新基建的版图上汇合成流,成为推动中国数字化转型的大江大河。

近期,百度、阿里、腾讯、华为密集召开的科技大会上,「智能」成为各家PPT中屡屡出现的高频词,几家在万物互联时代各占山头的科技巨兽,如今纷纷将「万物智能」作为进化方向。而新基建徐徐展开的恢弘蓝图,正是各家巨头排兵布阵的主战场。

1.以智能为使命的新基建

2020年的的春节,14亿中国人在足不出户的忐忑中过完除夕。此刻的北京、深圳、杭州等城市里,另一群人却在与蔓延的疫情抢时间——各大科研院所、科技公司的工程师们,协作完成了一项史无前例的超级工程,编织一张数字化「战疫」的大网。

全国「战疫」以及疫情后的复工复产,让中国人感受到了新型基础设施在需求创造、供给提升、要素配置上所体现出的高效。人们意识到,新基建正在成为当前新旧动能转换的关键时期,将科技势能转化为创新动能,助力中国数字化转型,推动产业变革的重要引擎。

在2020年4月国家发改委的权威解释中,新型基础设施是以新发展理念为引领,以技术创新为驱动,以信息网络为基础,面向高质量发展需要,提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。

「数字转型、智能升级、融合创新」十二个字,点出了新基建的精要。而在当下的中国,这个过程正在不可逆转地发生。

一方面是需求驱动。中国的数字化转型起始于消费端,进而带动供给端形成需求。同时,各行各业对降本增效的迫切渴望,让数字转型成和智能升级为大势所趋。

另一方面是技术的融合进步。随着通讯、传感、机器学习等技术与移动互联网技术的深度融合,信息的生产者和使用方不再仅仅局限于人,也可能是物。汽车、银行、医院、工厂等终端场景具备了上「网」的可能。

在新基建的技术版图上,「云」是数字世界的基础,通讯和网络技术负责数据传递,人工智能则是确保整个智能社会得以有序、有效运行的「神经中枢」,也是物联网、5G、云计算、边缘计算、区块链、多媒体等各种数字技术融合验证的终极平台。

新基建所要架构的,是我们智能经济乃至智能社会「超级大脑」。

科幻片里关于超级大脑的描述很多。从《生化危机》里的「红色女王」到《钢铁侠》的里「贾维斯」,从《疑犯追凶》里的「machine」到《西部世界》里的「雷荷波」,这些是人们想象中的超级大脑,但在中国一些城市里,如今已经初现雏形。

北京海淀城市大脑始建于2018年,由百度牵头,中规院、信通院、中海、千方、中科宇图等多家机构组成顶层设计联合工作组。综合利用人工智能、大数据等技术,通过数据流转对城市进行全感知、全响应和全应用,如今已建成公交电子化、公厕智能化、社区管理可视化、工业污染可溯源等48个智慧场景。

其中,通过9000余路摄像系统对危化品车辆、渣土车辆等进行有效管控,让「渣土车再不敢闯红灯」。通过给2000多个传感器井盖装上传感器,让「行人不用担心掉井坑」……

而这样的城市大脑,只是「未来世界」的冰山一角。与智能交通、智慧医疗、智慧家庭、智慧金融、智能制造、智慧农业一样,智慧城市仅仅是智能经济的呈现场景之一。

从数字经济到智能经济,主要是由数据、算法和算力在不断推动。庞大复杂的决策和管理系统,单靠人脑的算力显然远远不够,人工智能带来了实现的可能性——通过数据、算法和算力的不断替代和不断开放,将人的经验变成「数据流」,让机器具备一定程度「人」的学习能力,协助传统产业完成经验的数据沉淀和核心能力的「智能化」改造。

当下中国正在发生的,是消费端数字化带动供给端的数字化转型。在消费端积累了大量数字化经验的百度、阿里、腾讯、华为等科技巨头,有着把数字资源变为「数字能源」的天生优势,最有希望成为新一代「智能经济运营商」。

2.领先半步是先进,领先一步是先烈

客观上说,人工智能在中国体制内的推动并不成功。但是正如当初互联网技术一样,日后被若干市场化的科技公司发扬光大,这段过程和美国高度相似。(参见前文:《美国科技「下海」往事》)

BATH中,第一家旗帜鲜明提出「人工智能」的是百度。

1999年,在第一波互联网浪潮的涤荡下,北京中关村初显「中国硅谷」雏形。这一年,一批硅谷精英相继回国创业,其中至少有两位日后成为中国人工智能产业化的先驱者:创办中星微电子的邓中翰和创办百度公司的李彦宏。

10年后,已经在中文搜索引擎领域一骑绝尘的百度公司开始试水人工智能。又过了3年,李彦宏在百度建设中国首个深度学习研究院,并开始大规模投入自动驾驶技术研发。

作为人类主动意识与数字世界之间最重要的连接方式,搜索引擎是最接近人工智能的互联网应用,也是人工智能最早的商用场景之一。

此时涉足人工智能的百度,仍然遭遇大面积质疑——一家搜索引擎公司探索人工智能尚能解释得通,但是说一家互联网公司烧钱去搞自动驾驶,看起来就有点过于科幻了。在当时模仿成风的互联网圈内,大家并不知道搜索引擎和自动驾驶到底有什么关系。甚至有媒体尖酸批评:

「百度抄个谷歌的搜索框也就算了,还学谷歌搞无人驾驶,会不会有点玩大发了?」

领先半步是先进,领先一步是先烈。百度在人工智能这条烧钱且漫长的路上孤独坚持若干年,好几次差点就被舆论拍死在沙滩上。

从技术角度来看,搜索引擎可以天然进化到人工智能,但这毕竟只是二维层面的人工智能,人工智能最终需要融入并改变我们生活的三维世界。

这就需要数字技术与物理技术的完美结合,借助大量的「硬件+软件」的融合试验来反复测试——各种技术集成融合在一个场景载体上,且必须稳定可靠。其中集大成者就是自动驾驶技术。

9月15日的「百度世界」大会上,百度集团副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇携手央视新闻主播宝晓峰,在北京首钢园区上演了一场没有安全员、全无人驾驶的开场秀。这背后的数据是:8年研发,总计超过600万公里的路测里程——这是一份完全靠钱和时间烧出来的成绩单。

虽然在自动驾驶上取得了突破性进展,但是李彦宏自己也清楚,L5级自动驾驶距离大规模商业化应用仍还有相当长的路要走——当下最值钱的并不是无人驾驶本身,而是几百亿烧出来的技术能力和完整的AI技术体系。

作为一个集成度、融合度非常高的学科,人工智能从实验室到规模应用,需要依赖数据的大量积累、承载硬件的持续进步,以及计算资源的充分整合。

2018年1月29日,因为研发自动驾驶技术登上《时代周刊》亚洲版封面的李彦宏,被评论为「将帮助中国赢下21世纪」。

时至今日,当智能经济的大旗被高高举起,阿里、腾讯、华为纷纷巨资入局时,在移动互联网时代被拉下半个身位的百度,终于把领先一步的「黑科技」,变成了半步抢跑优势。

对于眼下的百度来说,最要紧的是将技术变现。2020年当新基建被中央再次频繁提及时,一位百度内部人员私下感慨:「埋头造船十年,总算盼来了东风。」

2020年5月,百度CTO王海峰在百度智能云战略沟通会上,将公司现阶段任务归纳为:「横向拉通、纵向打通、赛道聚焦」——翻译成通俗语言,就是要将百度充分整合的AI技术能力,不断外溢输送到各行各业中。

3.BATH的智能进化路

人工智能如今几乎已经成为百度的标签,但并非百度一家独占。在「万物互联」赛道上领跑的BATH,正在基于各自不同的技术基因,奋力向「万物智能」进化。

2019年1月,阿里巴巴CEO张勇在达沃斯世界经济论坛年会上坦言,阿里巴巴所有业务背后的原动力都是人工智能,但话锋一转:

「老实讲,很多年前我们都不知道这个叫做人工智能」。

这句话的言外之意是,智能这个过程是自然而然实现的,先有数据再有智能。马云也多次在不同场合开玩笑说,更喜欢把AI称为「阿里巴巴智能」。

基于各家基因禀赋不同,在将智能技术与互联技术融合,推动新基建的角逐赛中,BATH各有各的打法。

百度的打法更像是一个技术控,船造好了再出海。阿里则是一贯的攻城略地风格,先大面积抢占云计算市场,再从「云」上繁殖出智能技术。华为仍然专注通讯优势,并围绕核心能力开拓供给端业务。腾讯虽然晚到一步,但是也充分发挥用户连接的优势,着力推动人与人的连接向企业场景渗透。

从几家的内部叫法里也可以品味出细节差异:百度强调「智能云」,阿里强调「云智能」,华为干脆在二者中间加入一个符号叫做「Cloud & AI」——&代表「全场景智能链接」,腾讯稍显迂回,叫做「云与智慧产业」。

虽然路数有差异,但各家都瞄准「智能」这个终极进化目标,并且不约而同地做了一件相似的事。

移动互联网时代的后五年,随着数据量和业务线的臃肿,几家科技巨头都在重新梳理自己的能力体系,围绕内部组织、技术能力、资源分配进行了一系列架构改革。改革从2015年左右由阿里率先启动,提出了赫赫有名的「中台战略」。

改革的高潮发生在2018年下半年,阿里云事业群升级为阿里云智能事业群,随后钉钉也并入此部分。腾讯则在更早时候发起了一项史称「930变革」的内部改革,这次改革后,腾讯首次出现完全to B的大业务单元。紧接着,百度推出具有里程碑意义的「1218改革」,CTO王海峰和一批技术背景高管上位,销售背景的向海龙和其嫡系高管相继离职。

华为的改革相对最迟,2020年1月,华为宣布将Cloud & AI升至第四大BG。自此,BATH的内部手术基本完成。各家重新整编成为秩序井然的智能舰队,整军备战新基建。

各家的智能舰队中,分别有自己的旗舰和编队方式。以百度的「智能云」舰队为例,旗舰是以飞桨平台为底层技术的「百度大脑」;搜索、地图、语音识别、Apollo、昆仑芯片、鸿鹄芯片等技术则编列成其护卫舰体系。围绕智慧交通、智慧城市、智慧金融、智慧医疗、智能营销、智能办公、智能制造等形成的一系列智能应用和行业解决方案,是其丰富的武器库。

而阿里的「云智能」舰队,因为有目前市占率第一的「云计算」作为旗舰,水面气势最为磅礴。华为和腾讯在云计算份额上虽然稍逊一筹,但是华为有5G技术作为先锋,腾讯则有无孔不入的社交连接渗透场景,水面下的实力同样不可小觑。

4.融合与跨越:谁能成为新C位?

无论是阿里的「中台战略」还是百度的「1218」改革,包括腾讯的「930变革」和华为的改革,都可以视作BATH从根据地、独立团时代,走向集成化、协同化作战时代的标志性改革。

改革的本质,是将原来自成体系、各自为战的业务线重新梳理成一盘棋,解决重复造轮子和火力不集中的问题。

消费端数字化时代,BATH可以任由各条业务线野蛮生长,各自抢钱抢粮抢地盘。但是现在的供给端数字化,就如同进入大兵团作战时代,一城一地争夺场景——BATH各家都需要兵合一处,确保后勤补给和资源供应,打好每一场阵地攻坚战。

智能技术说到底是一个高度集成与融合的技术。就像插座一样,各种场景应用都可以接入这个插座获取能量。BATH各家都在打造自己的「智能插座」,最后谁家的插座质量最好、最可靠,用户就更愿意为谁买单。

相对消费端数字化更多靠产品体验说话,侧重于研究大众心理。供给端数字化则更需要靠服务能力说话,每个细分领域都需要深刻洞察。2019年腾讯T+HR峰会上,腾讯高级副总裁奚丹提到一年前发起「930变革」的深层次原因时说:「过去腾讯在To C业务中无往不利的打法,在To B业务中失灵了」。

奚丹的话不止适用于腾讯。在计划成分、协作含量、专业要求更高的供给端数字化时代里,BATH之前形成的虹吸和马太效应很难凸显——谁来到这个赛道上都需要重新起跑,先适应、再学习,最后靠实力说话。

可以预见的是,未来几家平台级企业之间的竞争,一方面在核心技术层面的比拼——谁能将技术与场景融合得更好,谁的护城河就可能越宽。另一方面在市场开拓层面的竞赛——谁能抢占更多的应用场景,聚焦做好应用打通,谁就有可能成为未来赛道的赢家。

上一个二十年,基于互联网技术的信息革命成为中国科技和社会经济变革的新势能。而从「数据上机」到「万物互联」,数字技术在中国的演进至少经历了三个阶段。

第一个阶段是PC互联网时代,这个阶段的特点是「连接人和信息」,数据联网带来了第一轮的信息爆炸,抢占信息入口的百度堪称C位出道。

第二个阶段是移动互联网时代,数字技术延伸到「连接人和服务」,在消费者服务方面更具优势的阿里、腾讯逐渐甩开百度跻身新的C位。

而在即将到来的物联网和智能经济时代,信息数据将再次大爆发。人类大脑有着惊人的近千亿个神经元,但信息数据的增长速度已远远超过了人类理解和分析的速度。因此,只有「数」和「智」的高效融合,才能转化为体系化的知识大厦甚至智慧为我们所用——在这个进程中,BATH各家都想抢占新的C位。

从市场的角度来说,竞争带来进步。但是站到全社会的高度来看,智能经济这个目标的实现,不是靠政府或者某一家公司可以独立完成的,必须全民集「智」、全民协作,并建立完善、可靠的标准和运行秩序,才能保证智能技术更好地服务于我们的生产和生活。

工业革命300年来,从机械化、电气化、自动化到智能化,技术变革是永恒的主题。从万物互联到万物智能,人工智能正在与各行各业快速融合,助力传统行业转型升级、提质增效,在全球范围内引发全新的产业浪潮。

新一轮技术革命将进一步释放历次产业变革积蓄的能量,创造新的强大引擎,重构我们的生产方式、组织方式、协作方式,给中国各行各业带来「换道超车」的巨大机会。而对于变革浪潮中的中国传统企业来说,「变」则通,「破」则立,在敬畏和拥抱变化的同时,更重要的是看准趋势,以及做好当下。

变革终将会来,但当下的自我进化更加重要,正如爱因斯坦所说:「我从不想未来,它来的太快。」

注:本文所有素材,均来自于中国数字化转型系列报告课题组。


2020-9-23点击数/观注度 3044
 
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