说起时下科技圈的热词， 「产业智能化」风头无两。随着「智能+」在2019年首次被写入政府工作报告，加速产业的智能化升级已成为国家战略，互联网巨头们也纷纷摩拳擦掌、响应号召，在实验室研究与产业应用方面动作频频。
4月9日，百度联合清华大学发布了《产业智能化白皮书——人工智能产业化发展地形初现端倪》（以下简称《白皮书》），这是国内首个基于AI实践，从产业演进视角探讨AI与产业融合历程和现状的行业报告。
- 经历60多年发展，人工智能技术发展近况如何？
- 人工智能技术如何从实验室走向广泛的产业应用？
- 如何评估新兴技术产业化成熟度的？
- 从商业实践角度，AI、云计算、5G等新技术如何在智慧出行、智能家居、智慧城市等领域发挥价值？如何推动产业智能化升级？
这份长达80页、两万余字的《白皮书》，针对上述问题逐一进行了深度剖析，全面阐述对产业智能化的战略思考和商业实践方法论。以下送上新鲜出炉的报告精选干货。
《白皮书》全书分为研究篇和商业实践篇两大部分。
研究篇讨论了人工智能的发展历程，并提出独创的TUMC 模型。这是一个从产业演进视角研究新产业成熟度和新兴技术产业化成熟度的工具。
实践篇则深入调研了人工智能走出实验室后的产业应用，全面展现AI技术与产业的融合程度。通过百度和合作伙伴的多个AI落地示范级案例，重点覆盖了智慧出行、智慧金融、智慧城市、智能家居、智能客服等5大垂直领域。
研究篇：人工智能产业化成熟度研究报告
1. 人工智能概述:从实验室到产业应用
从20世纪50年代起，人工智能的方法、研究路径经历了好几次重大变化，行业发展也经历了好几次兴衰循环。当前新一轮快速发展，人工智能正从实验室走向广泛的产业应用。
当前人工智能技术在很多产业和领域中已经得到广泛应用，人工智能产业化发展的地形已经初现端倪。
从产业角度看，人工智能技术按照结构划分为基础层、算法层、技术 层和应用层。
当前人工智能发展浪潮主要有4个驱动因素:
- 全球数据量爆发性增长
- 计算能力提升
- 算法的进步
- 政策支持、科技巨头和资本追逐
中美两国是人工智能发展最领先的国家，也是推动人工智能产业化最活跃的国家。人工智能技术的产业化将是中国的重要机遇。AI技术在医疗健康、金融、商业、教育、工业和安防 各个领域得到越来越多的广泛应用。中国巨大的市场，人工智能有着异常丰富的应用前景。
2. TUMC模型：新兴技术产业化成熟度的评估框架
目前，人工智能的增长不断加速，正在逼近产业化应用爆发的「临界点」。衡量人工智能技术的产业化成熟度，无论对于企业家、研究者还是国家相关 产业政策的制定者都具有重要意义。
TUMC模型是一个基于战略节奏理论，从产业演进视角研究新产业成熟度和新兴技术产业化成熟度的工具。
战略节奏理论将产品市场的发展分为小众市场、大众市场、分众市场和杂合市场4个阶段。TUMC模型将AI技术应用的研究焦点放在“尚未进入小众市场”到“即将开启大众市场”的阶段上。
TUMC模型综合考察技术、用户效用、市场以及产业链4个维度：
- 技术:实现商业化的性能阈值
- 用户效用:特定场景中的特定价值
- 市场：市场起飞的关键规模
- 产业链:新的分工协作系统
每个维度又根据成熟程度分为2个节点，如图所示：
3. 人工智能热点技术及应用场景产业化成熟度评估
在《白皮书》的这一部分，研究应用TUMC模型，从技术和应用场景两个角度，分别讨论智能推荐、计算机视觉、智能语音语义技术、智能家居、智慧城市的产业化成熟度。
（1）技术角度
智能推荐、计算机视觉、智能语音语义等AI的主要热点技术目前的产业化成熟度较高。这些AI相关技术与产品能够很好地融合到已有产业链中，新的产业要素和产业链结构正在形成。
（2）应用场景角度
在直接面对新需求的、开拓性综合应用场景中，人工智能技术的产业化成熟度要低一些。比如智能家居、智慧城市等，尚未出现清晰的应用场景及对应的“杀手级应用”。这也相当于给人工智能企业指出了下一片市场蓝海。
4. 结论与启示
人工智能技术仍在快速发展。应用层的厂商需要和算法层的厂商建立更多的合作和连接，培养敏捷的应变能力。算法厂商也需要和应用厂商建立广泛连接，理解具体需求，催化技术发展。
人工智能和大数据、云、物联网共同组成智能产业革命通用技术最关键的部分。它们的协同发展和应用推动产业智能化新范式的最终实现。拥有算法技术和大数据、云技术的大型科技型企业在产业智能化中具备巨大的发展潜力。
通过对人工智能产业化发展的研究，为在产业智能化转型中致力于发展人工智能的企业提出如下建议:
- 从企业业务(to B业务)入手，这是人工智能厂商当前时期发展的一个合适起点。
- 在已有产业中发掘适合自己人工智能产品的应用场景，这是人工智能产业化的“锚点”。
- “锁定”早期用户，跟随用户成长。在业务发展中理解需求并打磨产品。
- 随着产业化的发展，与人工智能相关的新产业要素会逐渐出现，企业可选择、建设或投资与自身业务协同的产业新要素，为未来市场爆发做好准备。
商业实践篇
商业实践篇均源于百度已落地商用的标杆案例，这也是百度智能云在帮助多个企业成功实现智能化升级后，首次公开阐述对产业智能化的战略思考和商业实践方法论。
- 首约汽车：打造面向未来的服务品牌
（1）行业概况
截至2018年12月，全国网约车APP月度活跃用户前三名分别为滴滴出行、首汽约车和曹操专车，其中首汽约车是活跃用户增长最快的平台。
在行业日渐走向有序发展的背景下，通过服务质量提升和服务内容创新塑造品牌，通过技术创新和精细运营确保安全、效率和运营质量，已经成为平台之间竞争的重点。
（2）AI 技术应用探索
在安全、基础体验和增值服务三个方向上，首汽约车在充分发展自身技术力量的同时，积极与百度等大数据、人工智能技术企业开展合作，进行了富有成效的尝试。
- 更高效、更智能、更安全、更舒适，是网约车平台提升服务的具体目标
首汽约车从供需匹配、需求预测、供给调度多方面努力，力求实现供需匹配的效率最优，全面提升面向乘客和司机的服务质量。
- 在实际工况运营中为自动驾驶技术的进步积累数据
由于涉及复杂的技术、产业、社会、法规等因素，自动驾驶车辆距离实际城市出行应用还有相当长的距离。
首汽约车通过与百度合作，以车载智能硬件系统作为人工智能实际应用的突破口，在实际运营中积累数据，对自动驾驶相关技术的进步、智慧交通管理的探索具有重要意义。
（3）展望
在行业规则日渐清晰、运营安全备受重视、服务和质量已成竞争重点的情况下，首汽约车通过运营提升、服务创新和人工智能等新技术的应用，立足于向用户提供更高效、更安全、更舒适的服务，在助力其打造优质出行服务品牌的同时，也为面向未来的可持续发展积淀了能量。
2. 太平洋保险:技术助力竞争力提升
- 行业概况
车险市场从无到盛，经历了下图所示的三个发展阶段：
过去，车险定价模型以保险公司历史从车数据为主，随着定价限制的松绑。未来，车险行业需要更多从人的因子、根据驾驶习惯和行为进行定价的车险产品。
财产保险领域，车险保费收入普遍占比超过70%，而鲜有机构盈利。市场上具有一定规模的车险险企依托数据密集的优势，纷纷投入资源进行业务数字化改造，应用AI技术提高运营效能，提升客户体验。
- AI 技术应用探索
目前，传统车险企业的业务流程比较固化，保险作业链条较长，线下人工作业环节较多，深受用户诟病的环节集中体现在投保麻烦、理赔繁琐、服务较差等方面。
中国太平洋财产保险股份有限公司(简称“太保产险”)在2017 年年初启动了“数字太保”战略，积极运用技术手段，助力业务发展。
- 智能客服降本增效
太保产险和百度DuerOS等平台合作，利用语音识别、语义理解和语 音合成等技术，对直销业务进行了改进。目前，包括前期销售、售后咨询服务等在内的保险类产品的大部分服务工作已经可以在线完成。
- 化繁为简支持理赔流程优化
车物损理赔方面，太保产险通过智能定损系统，应用智能图像技术，已基本能够实现外观智能定损。通过与百度DuerOS系统以及PaddlePaddle深度学习技术的合作，在接报案的过程中对报案人员进行语音情绪分析，形成智能理赔防范欺诈模型，对诈保风险也进行有效控制。
人伤理赔方面，太保产险通过与医院系统直连，省去了大量单证提交、审核的人力，应用智能图像技术，通过OCR票据识别与病历、用药智能分析，医疗影像识别，大大提升核赔的效率和准确性，理赔过程透明度大为提高。
（3）展望
目前国外已有保险公司通过采集用户日常驾驶行为模式数据来评估车险定价，太保产险尚未进行这方面的大规模研究与实践。另外，随着共享出行、电动汽车、无人驾驶等新趋势的出现，可以预料，未来出行事故率的计算中，生产厂商的自动驾驶算法也将是重要的考虑因素。这也是太保产险期待未来AI赋能的方向。
3. 中国联通:探索5G时代的产业融合
（1）行业概况
2019年将是5G技术全面商业应用元年。
从1G到5G，中国信息通信技术产业在过去30年里取得了举世瞩目的发展。据工业和信息化部数据，2018年我国移动互联网月户均流量(DOU)达4.42GB/月/户，是上一年的2.6倍。中国的移动宽带DOU已超过美国、日本，达到世界领先水平。5G网络实现商用后，在移动宽带支撑下的消费潜力有望得到进一步释放。
在移动通信业务大发展的同时，联通、移动、电信三大运营商则经历了业务模式的巨大转变。面对政府对降低企业宽带资费、降低移动网络流量资费、在全国范围内推行“携号转网”的要求，包括中国联通在内的三大运营商迫切需要实现转型，在加大降本增效力度的同时，探索新的业务增长空间。
（2）中国联通的前瞻性探索
中国联通以混合所有制改革为契机，引入百度、腾讯、阿里巴巴、京东、苏宁等战略投资，走上了构建“五新”(新基因、新治理、新运营、新动能、新生态)互联网化运营的道路。
（3）互联网化运营与 AI 产业融合
中国联通致力于成为人工智能商业化产业生态中重要的一环，既是AI技术的使用者，更是AI生态构建的重要推动者和服务提供者。
- 作为“最互联网化”的央企，积极探索互联网化运营转型
- 作为 AI 技术的使用者，结合自身运营痛点与转型要求，积极发展新的AI服务能力
联通从客户服务、计费信控、门店营销等垂直场景入手，通过与百度等合作伙伴联合研发，建设AI核心能力，不断降低人工成本、提高服务质量和运营效率。
- 积极构建开放的AI生态体系
中国联通积极与AI技术领先伙伴合作，从客服、营销、零售等典型业务场景出发，不断打造并联通AI平台，构建面向产业、实现产业融合的中国联通AI开放生态。
（4）展望
5G时代，运营商拥有在云、管、端以及大数据方面的巨大潜在优势。通过创新、决策、合作模式、人才等一系列深化改革的具体措施，中国联通有望通过充分挖掘自身的资源和潜力，在推动AI产业融合的过程中形成新的服务能力、构建新的产业生态，实现运营商的重大业务模式转型。
4. 极米科技:家居场景下的视听进化
（1）行业概况
智能家居是以住宅为载体，集成了人工智能技术、物联网技术等形成的系统性产品，在智能家居的产业生态中，作为家庭娱乐活动设备中枢的电视具有举足轻重的地位。
从2011年开始，互联网电视(OTT TV)标志着智能电视时代的到来。
近年来，投影类设备异军突起，成为了智能电视阵营的新参与者。
极米科技较早把智能盒子和投影仪结合起来，公司成立于2013年，以无屏电视的概念进入市场，目前也是该行业领先者。
（2）AI 技术应用探索
在语音交互上，极米搭载百度DuerOS平台，利用遥控器，通过近场语音交互，对使用者语音进行精准识别，并通过自然语言处理，进行结果意图反馈。
此外，极米利用百度PaddlePaddle深度学习技术，对用户“被动推荐”进行重点探索。
（3）展望
AI技术的应用帮助极米树立了家庭影视娱乐智能助手的角色，推动投影类智能电视的发展。不过，若投影类智能电视期待进军大众市场，至少AI技术还需要从硬件、软件两个层面更好地赋能，满足大众市场用户对实用性、稳定性地价值诉求。
5. 软通智慧:聚合技术与产业，建设智慧城市
（1）行业概况
智慧城市是物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术驱动下的城市管理信息化、数字化的高级形态。智慧城市建设用于极为丰富的场景，在建设过程中，各类新技术和新模式的应用将推动城市运行系统更高效、更智能，赋予城市智慧感知、反应、管理的能力，使城市发展更加和谐、更具活力、更可持续。
目前中国已形成了以长三角、珠三角、环渤海湾为代表的一批智慧城市建设试点城市群。目前全世界已启动或在建智慧城市项目1000多个，中国约有500个，是智慧城市建设最热的国家。
（2）软通的智慧城市实践
作为最早进入数字城市领域的一体化智慧城市解决方案提供商，软通智慧与华为、百度等技术公司和上下游伙伴充分合作，利用大数据、云计算、物联网、人工智能等新兴技术，已经在全国130多个城市实施了超过500个项目，提供涉及政务、产业和民生的云应用服务和大数 据运营服务。
- 智慧政务
- 智慧环境
- 智慧公安
（3）展望
以软通为代表的智慧城市解决方案提供商，未来有望在以下三个方面持续贡献力量。
- 针对地区差异，因地制宜的提供更优解决方案；
- 提供更专业化的业务智能协作平台(业务中台) 运营服务；
- 强化产业聚合，推动智慧城市产业生态的发展。
百度此次联合清华大学发布《产业智能化白皮书》，站在研究和产业落地的高度，展现AI与产业融合的发展全貌。它指出，中国的AI技术正在引领世界科技走向，AI不再是科研界实验室里的「空中楼阁」，已经真正具备产业化落地的能力。
