二、百度祭出“四大杀手锏”？其实亦是“产业化”的多维度强化

自媒体“脑极体”在其行业评论《用AI牵引新基建，百度悄悄升级了四大杀手锏》中，梳理了百度在抢占AI新基建优势、释放技术价值时的“四大杀手锏”，包括自主可控的技术底座、开源开放的AI生态、3个“5”组成的基础设施升级、工业级AI的产业耦合等。

事实上，如果换一个角度看，百度这么多年在AI方面的积累尤其是近段时间以来的布局深入，也在类似的四个方面推进其AI“产业化”的强化，打造业界“产业化”的AI新基建。

1、垂直场景的产业化：盯住产业耦合实现技术的价值

百度不久前发布了一份“百度AI新基建版图”，从智能交通、智慧城市、智慧金融、智慧能源、智慧医疗、工业互联网和智能制造等阐述百度AI如何与新基建融合从而创造和发挥价值。

事实上，如果非要横向对比，就会发现这是百度AI“产业化”的典型表现——真正适应不同垂直场景对AI的特异性需求，从产业里找到适用AI技术的位置，严格以产业需求为“锚”，而不是像个别企业那样为了技术而技术。

百度大脑、飞桨、智能云、AI芯片、数据中心等新型AI技术基础设施固然让百度在AI技术上遥遥领先，但只有当它们俯下身到产业里，耦合到价值锚点，才能释放出新基建的落地价值，成为连接现实场景、推动社会进步的、有价值的AI技术，不再“高冷”地挂在天上炫耀自己的美丽。

2、可控的产业化：新基建特殊背景下，AI产业化有特殊前提

AI产业化隐含一个前提条件：技术必须掌握在自己手上，否则一旦外部有什么风吹草动，上游技术被卡了脖子，所谓产业化的成就可能就瞬间当然无存，我们经历过太多类似的新兴技术领域因为技术钳制而直接停止落地脚步的事情了。

尤其在新基建作为国家层面的宏观战略，将深度改变社会，AI落地的可控就更为重要。

而中国AI领先全球给了这种可控落地更好的条件：

百度在深度学习、自然语言处理、智能驾驶等多个AI领域都有着不会受制于人甚至掌握行业话语权的技术储备；

飞桨成为与Google TensorFlow争雄的深度学习开放平台，在“操作系统”上提前占领高地、培育属于自己的AI模型及AI应用生态；

甚至，在“缺芯”的普遍忧虑下，AI芯片“昆仑”、智能语音芯片“鸿鹄”等让人看到了AI新基建最重要的底层硬件保障。

3、持续的产业化：面向长远，AI新基建落地需要宏观体系的推动

当一个企业成为一家独大的领头羊时，其所做的事就不能仅仅考虑自己，还要帮助整个行业向前。

AI新基建实现更好的“产业化”，将是一个长期而系统的工作，必须在多个方面进行“配套基础设施”的建设，以保证产业落地是可持续且是不断加速的。而领头羊百度，就不得不承担这个职责。

AI的三大要素，百度都在尝试推进。

数据上，百度计划未来5年在其山西数据标注基地培养5万名AI数据标注师，这势必带动整个数据标注产业的大发展，为AI技术的进步和落地源源不断输入“粮食”；

算力上，百度预计到2030年实现百度智能云服务器台数超过500万台，为百度的AI新基建注入扎实的算力基础，应对算力资源日趋紧张的行业现实；

算法上，百度提出在未来5年要培养500万AI人才，这些人才对推动AI算法的进步将起到直接的价值，但他们的意义又不仅仅在于算法，例如在落地层面帮助AI适应更复杂的产业场景需求，也需要经过特殊培养的人才队伍。