《中國智能經濟發展白皮書》發布,百度率先給出“智能范式”
6月18日,中國發展研究基金會聯合百度發布了《新基建,新機遇:中國智能經濟發展白皮書》(精華版)。
作為業內首個全方位構建智能經濟新時代版圖的白皮書,對智能經濟的發展趨勢給出了新的預判:數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟,將在更大范圍內催生出新技術、新業態、新模式和新產業。
大約從2019年10月份開始,“智能經濟”逐漸成為業界討論的焦點,只是彼時對智能經濟的發展趨勢似乎還沒有統一,有人將智能經濟視為下一步增長的核心動力,從上到下開始了新一輪的統籌布局;也有人認為智能經濟還相當遙遠,仍處于觀望狀態……
中國發展研究基金會作為國務院發展研究中心發起成立的全國性公募基金會,所發布的智能經濟白皮書,無疑向外界傳遞了一個積極信號:在“新基建”的驅動下,智能經濟的巨輪已經揚帆起航,整個社會的經濟結構正在步入新的拐點。
切換到商業博弈的視角上,爭奪智能經濟蛋糕的時候到了。
01 智能經濟的誘惑
智能經濟的盤子有多大?
先來回答下什么是智能經濟,盡管目前還沒有對智能經濟的標準定義,卻也形成了一種潛在共識,即以人工智能為核心驅動力,以5G、云計算、大數據、區塊鏈等新一代技術體系為支撐,推動生產生活方式和社會治理方式智能化變革的經濟形態。
厘清了這一點,至少可以從三個維度洞悉智能經濟的想象空間。
第一個是智能經濟的潛在體量。按照中國信息通信研究院的數據統計,當前智能經濟在國內GDP中的比重約為三分之一,相較于美國、德國等發達國家超過50%的GDP占比,仍然有相當大的增長區間。
不妨算一筆經濟賬:2019年國內GDP約為99萬億元,如果智能經濟的占比逐步達到50%的比重,每年潛在的體量就高達17萬億元。同時可以確定的是,中國的GDP還將持續穩步增長,50%也絕非是智能經濟占比的天花板,倘若生產生活方式和社會治理方式全面轉向智能化,經濟體量不乏進一步翻倍的可能。
第二個是智能經濟的基礎投入。早在今年3月初的時候,就有13個省市陸續給出了2020年重點項目投資計劃,列舉了超過1萬個投資項目,涉及的金額高達34萬億元,這還不包括其他20多規格省市的計劃。
同樣是在3月份,作為智能經濟驅動引擎的“新基建”被視為經濟增長的重要抓手,5G、人工智能、大數據中心等被納入范疇。根據中泰證券的測算,新基建在2020年的市場投入大概在3.5 萬億左右。國泰君安也在報告中指出2020年的投入規模在3—3.5萬億之間,并表示中國基建投資增速將回升至10%以上。
第三個是智能經濟的應用場景。與以往的知識經濟、信息經濟不同,智能經濟不是某一個行業的局部作戰,而是新舊動能轉換的全面戰役,涵蓋智能交通、智慧城市、智能安防、智慧醫療、智慧教育等應用場景。
僅以智能交通場景為例,一旦智能交通的場景被打通,交通堵塞將減少60%,現有道路的通行能力將提升2—3倍,行車時間減少15%—45%,車輛的使用效率提高50%以上。對應到市場規模方面,2019年國內智能交通的規模就有800億元,預計到2023年時有望達到1590億元,增長潛力可見一斑。
回到商業的視角上,智能經濟注定是新的商業基礎,各行各業尋找增量的機會窗口,同時也是科技巨擘們必須拿到的“船票”。
02 特殊的行業格局
除了誘人的市場蛋糕,智能經濟的行業格局也有其特殊之處。
正如《新基建,新機遇:中國智能經濟發展白皮書》中所提到的:“以人工智能為核心驅動力的新一輪科技革命與產業變革,正在形成從微觀到宏觀各領域的智能化新需求,引導經濟向高質量發展階段躍升。”
在這樣的背景下,智能經濟已經上升為國家重大發展戰略,正成為一場關乎國運的產業化革命。但同時也面臨著一系列的挑戰,比如技術創新的瓶頸、人才體系的薄弱、數字安全的風險等等,也就注定了智能經濟時代的行業格局:不會再次上演互聯網生態中寡頭林立、各自為戰的局面,競合將成為一種新常態。
就像前些日子流行的BATH“承包”新基建的話題,可能就是智能經濟時代的一隅:從基礎技術到應用場景,BATH找到了各自的獨特定位。
百度抓住了最為核心的人工智能,百度大腦、飛槳、百度智能云、Apollo等AI平臺,讓百度構建了獨一無二的AI能力;然后將人工智能與現有的基礎設施進行融合升級,在智能交通基礎設施方面牢牢占據了一席之地;而飛槳的開源開放、與產業智能化趨勢的同頻共振,搶先完成了創新基礎設施的卡位。
阿里抓住了云計算的先發優勢,在某種程度上承擔了新基建的“云基礎”,逐步完成了數字基礎設施的布局,在阿里云之外給出了達摩院、釘釘、城市大腦等數字化矩陣,并且將阿里內部的技術、商業、服務體系打通后,形成了有阿里風格的“商業操作系統”。
騰訊抓住了社交連接的基石,朝著產業互聯網的大方向打造了騰訊云、騰訊會議、企業微信等產品。或許在新基建的范疇內,騰訊的核心優勢還偏向于C端的“數字化”,單從5000億加碼新基建的野心來看,騰訊在C2B領域的競爭力不可小覷。
華為抓住了5G的絕對優勢,圍繞新基建的布局也偏向于底層,5G標準、鯤鵬處理器、昇騰系列芯片等均是如此。不過華為并沒有局限于“連接”層面,華為云和阿里有著直接競爭,全棧全場景AI有意對標百度,華為云WeLink則是向應用層布局的信號。
但從本質上來說,BATH不會重蹈互聯網時代的賽制,典型的例子就是百度飛槳和華為麒麟的深度合作。畢竟和智能經濟相比,互聯網經濟的基礎設施要簡單的多,以至于互聯網在很長一段時間里以“虛擬世界”的身份獨立于物理世界之外,而智能經濟是一個龐大的系統工程,需要各種不同的玩家參與其中。
03 百度的智能范式
那么,是否意味著所有的玩家都能從中分一杯羹?
智能經濟著實有著大量的機會,只是絕大多數都屬于底層技術的創新融合。與歷次工業革命相同,智能經濟也是一場漫長的產業革命,一場技術驅動的產業升級,如果沒有過硬的技術實力,大概率會與智能經濟的紅利失之交臂。
所幸每一次技術革命發生時,總有一兩家企業扮演了頭雁或領頭羊的角色,在智能經濟這場充滿不確定性的征程中,身為主體參與者的百度,已經帶來了新的智能方法論,也為外界提供了借鑒的樣本。
以不久前刷屏的“百度AI新基建版圖”為例,有感于百度AI龐大布局的同時,還應該認識到百度謀局智能經濟的倒金字塔結構:
最底層是百度大腦、飛槳等底層的AI能力,涵蓋深度學習、自然語言處理、知識圖譜、語音、機器視覺等等數百項AI基礎能力,構成了百度進軍智能經濟的護城河,也是百度智能化能力的“動能中心”。
中間層是百度智能云、Apollo、如流等面向不同賽道的智能化平臺,扮演了百度AI進行市場擴張的“連接器”,將百度的AI動能向產業鏈層面傳遞,同時也在無形中夯實了百度作為AI基礎設施的身份。
最上層是場景化的解決方案,諸如智慧城市、智慧交通、智慧金融、智慧醫療、工業互聯網和智能制造等,驅動技術用的落地應用,打通人工智能產業落地的最后一環,進而加速產業的智能化轉型升級。
典型的例子就是百度的全棧式智能交通解決方案,采用了“1+2+N”的業務架構,其中“1”是飛槳、高精地圖等打造的數字底座,“2”分別是Apollo自動駕駛引擎和車路協同引擎,“N”指向了不同的垂直細分場景,包括智能信控、智能停車、交通治理、智能公交、智能貨運、智能車聯等等。
在這樣的倒金字塔結構中,不難看到百度作為一家技術性巨頭的高瞻遠矚:越往底層越偏向于技術,越往上層涉及的內容就越龐雜。在進入門檻上卻有著相反的一面,底層的技術需要長時間的研發攻堅,上層落地應用的門檻相對較低。換而言之,只要百度在人工智能的技術層面領先于對手們,就不缺少在相關領域的話事權,拿到智能經濟的頭等艙船票。
對于這番布局的原因,或許可以在百度CTO王海峰的觀點中找到答案:“對于百度而言,我們既是AI基礎設施建設者,也是AI技術及應用創新引領者和推動者。”進一步延伸的話,百度所籌謀的,恐怕不只是深耕智能經濟,也在錨定新的使命,即智能經濟時代中國最大的AI服務提供商。
04 寫在最后
可以篤定的是,智能經濟將是下一個十年中最重要的主題,基礎設施將被重構、切換、遷徙,然后生長出新的商業生態。
智能經濟最大的“誘惑”也在于此。與物理世界尚未全面融合的互聯網經濟時代,千億美金的市值可能是大多數企業的天花板。可到了智能經濟時代,在基礎設施層面搶先占據主場的玩家,可能會出現成為生態圈中心的一幕,映射到企業市值上的話,可能會出現萬億市值的超級玩家。
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