产业智能化到底什么时候才能全面落地？不知道，应该不会太快。

但至少，在一些参与者的努力下，我们能从恰当的角度看到一幅未来图景。

4月9日，清华大学与百度联合发布了《产业智能化白皮书》（以下简称“白皮书”）， 国内首个基于AI实践，尝试从产业演进视角具体探讨AI与产业融合历程和现状。80页、2万余字的篇幅，给出了一个专业的人工智能技术成熟度评价模型“TUMC”，以及众多典型案例解析。

白皮书可看作百度与清华联合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，发布白皮书这件事本身，更代表着百度已经不满足于“领跑者”角色，开始谋求更高维度的产业智能化“领航员”定位。

不论百度的目的是什么，至少我们能借白皮书，对产业智能化有新的全新认知。

白皮书发布，AI与产业融合开始需要“领航员”

距离1956年达特茅斯会议正式提出“人工智能”概念已经60多年，从宏观上看，当前的人工智能浪潮应该属于“三起两落”的“第三起”，也被认为是最有希望实现人工智能全面落地的时代。

这与产业应用需求旺盛密切相关。

语音处理、计算机视觉、自然语言处理……过去早已被反复提出的典型技术到现在正被物流、工业机器人、银行、金融、医疗等产业全面而主动地需求。

数据量的爆发性增长提供“原料”、摩尔定律发挥到极致带来的计算能力提升、人才／专利积累带来的算法突破……这些因素固然重要，但互联网数字化时代催生的庞大产业“买方市场”，才是人工智能实现第三次浪潮最大的“引力”。

仅从百度智能云所参与的产业实例来看，就包括第一产业的麦飞科技、云南佳叶、中化集团等，第二产业的微亿智造、宝武集团、北京首钢、北汽集团、云智环能、阳煤集团、海尔、康力电梯等，第三产业（含政务）的英特尔、银联商务、广发银行、农业银行、华数传媒、山西省政府、阳泉市政府、苏州工业园等诸多案例。

AI和云在各产业全面而深度的应用，是之前的AI浪潮都没有的关键特征。

不过，这也意味着，产业智能化与电商、O2O、社交等创新经济不同，并非行业玩家们“自己玩”的创新领域，与宏观趋势（例如产业升级）紧密结合让它本身就成为大环境下的组成环节。

那些独立的创新领域如同单个“跑道”，玩家们只需要相互PK，比谁跑得快能“领跑”整个队伍笑傲江湖。

而在产业智能化这里，如此多的参与主体，在宏观趋势“全图”中这支队伍到底怎么走、走到哪去更重要，“领航”的价值更明显。

从这个角度看，百度通过云计算ABC三位一体的战略，集中输出百度AI的领先优势和能力，率先帮助众多产业及其代表企业成功实现智能化升级，这是在做“领跑者”；而现在以行业视角发布白皮书，则是想要通过战略思考与商业实践的研究为全行业的产业智能化升级“领航”，给出作为领跑者所理解的整个产业智能化的恰当走向。

反过来看，在正确的航向上加速AI与产业融合的步伐，对百度这样的领跑者而言，现实价值也更大。

多维度“节点推进者”——白皮书给出的AI与产业融合独特姿势

从投资角度、从创新角度、从政策导向角度，AI与产业融合的路径与方式众说纷纭。各种圆桌论坛开了无数场，有见地的观点也有不少，但AI与产业融合一直没有“全景式”展示出来。

多数人的脑子里，一个可预期的未来，和一些零零散散的观点，就是产业AI应用的全部。

TUMC模型在解决这个模糊化的问题。

在白皮书中，作为评测新兴技术产业化成熟度的工具，TUMC模型由技术 （Technology）、用户效用（user Utility）、市场（Market）以及产业链（Industry Chain）4个维度构成，每个维度又分为两个前后递进的节点。

简单来说，AI应用产业上，其成熟度从这四个维度综合评价，而每个维度里，都经历由无到有，由节点1到节点2的推进过程，综合起来，就能得出某个产业AI的成熟度状况。

TUMC模型是“领航”最集中的体现，它不仅给出评价产业智能化成熟度的一种方式，四大维度、八个节点的模型本身就是一张前进的“路线图”。

值得一提的是，AI与产业融合肯定可以找出与之相关的各种不同而又自恰的“全景图”。如同解数学题一样，TUMC模型，给出的是AI如何与产业融合其中的“一个解”。

这个模型的得出，与百度推进AI与产业融合的实践有着密切的联系。

一方面，百度的AI＋产业的布局，是构建了以AI为核心的产业化生态链，以百度智能云作为AI技术能力的输出窗口，“云＋AI”打造了众多的成功合作案例，另一方面，白皮书也给出了百度AI布局的另一个视角——多维度“节点推进者”。

通过百度部分实践案例，这里或能更好地理解TUMC、理解AI与产业融合的过程（篇幅所限，这里只举例典型维度）。