03 留给云厂商们的难题

能否为中小企业的转型铺一条坦途,已然是云厂商们的新挑战。

经过多年的市场教育后,“上云”早已是数智化转型的隐形共识,云厂商自然要担纲中小企业转型升级的使命。以至于时常可以看到这样一幕:年薪百万的博士工程师跑到工厂、猪场、农田等场所写代码,用一篇篇声情并茂的记叙文,刻画了科技大厂帮助中小企业转型的感人画面。

这样的故事不乏其内在价值,却也揭示了一个既定事实:在现有的产业形态中,数智化转型还是一件知易行难的事,面对数千家“小巨人”、数百万家中小企业的迫切需求,“工程师下沉”的服务逻辑恐怕难以被批量复制。

中小企业数智化转型的过程,也是一场不断试错的修炼。

或许一些云厂商的思维方式还停留在兜售算力,一些人工智能企业仍试图靠出售算法代码盈利,但在一些传统路径屡试不灵后,市场上也出现了新的打法。

比如百度智能云在2020年末的百度云智峰会上提出了“云智一体”的战略,对“云”和“智”进行了充分融合与特殊调优,进而满足中小企业转型的所有需求;7月底举行的2021百度云智峰会上上百度智能云正式提出了云智一体2．0,其中的核心思路在于:帮助中小企业实现数字化转型与智能化升级的一步到位,并给出了“云为底座,飞桨为核,生态为翼”的系统性方法论,以百度智能云工业互联网“开物”在内的平台。

和中小企业的转型需求进行比对的话,云智一体切中了两个核心诉求:

一个是“适合跑AI的云”,将云计算从传统IT、云原生带入AI原生阶段,在算力层面提供面向AI场景的弹性高性能的异构算力,中小企业不用再单独采购GPU、CPU等算力,数智化转型的硬性成本被压缩到最低;

另一个是“懂场景的AI”,基于百度自研的产业级开源深度学习平台飞桨,推出了针对AI应用开发者的零门槛AI开发平台EasyDL和面向AI算法开发者的全功能AI开发平台BML,最快10分钟就能完成AI模型的训练。

可以找到的案例是苏州常熟的恺博车间。以往判别产品的好坏需要资深的老师傅“听声”,靠一双耳朵和几十年的经验识别异音。但老师傅的经验再丰富,也无法做到100%的准确率,而且“老师傅”本就是一种稀缺资源。为了解决这一问题,恺博车间引入了百度智能云的“AI异音识别系统”,将声音转化成波形后会进行自动分析,大大提高了“异音”识别准确率,也让恺博车间走向了智能制造。

百度智能云的思路似乎并不复杂,简单来说就是将异构算力作为中小企业按需采购的弹性资源,将算法模型和场景应用打造为可以复用的知识。即使是几十个人的小微企业,也可以通过调用开放能力的形式进行转型,或者通过百度智能云在当地的生态伙伴进行低成本的转型升级。

某种程度上说,专精特新“小巨人”的数智转型也是不同赋能路线的试金石,百度智能云在内的平台正在给出最适合中小企业的转型路径。

04 写在最后

社会对专精特新“小巨人”的聚焦,绝不是什么坏消息。

在宏观维度上,国与国之间的竞赛不只需要头部的大企业,同样需要具备国际竞争力的“单打冠军”, “专精特新”的中小企业扮演的正是细分优势的角色;在微观的层面上,“小巨人”的崛起需要工匠精神,也需要尊重历史规律不断转型升级,帮助中小企业解决数智化烦恼理应是全社会的讨论的议题。

至少就目前来看,中小企业的转型困境已经被越来越多人关注,百度智能云代表的云厂商也给出了可行的解决方案,专精特新“小巨人”进一步做大做强的生态环境和市场环境越来越成熟。