産業智能化到底什麼時候才能全面落地？不知道，應該不會太快。
但至少，在一些參與者的努力下，我們能從恰當的角度看到一幅未來圖景。
4月9日，清華大學與百度聯合釋出了《産業智能化白皮書》（以下簡稱“白皮書”）， 國内首個基于AI實踐，嘗試從産業演進視角具體探讨AI與産業融合曆程和現狀。80頁、2萬餘字的篇幅，給出了一個專業的人工智能技術成熟度評價模型“TUMC”，以及衆多典型案例解析。
白皮書可看作百度與清華聯合首次公開闡述對産業智能化的戰略思考和商業實踐方法論，釋出白皮書這件事本身，更代表着百度已經不滿足于“領跑者”角色，開始謀求更高次元的産業智能化“領航員”定位。
不論百度的目的是什麼，至少我們能借白皮書，對産業智能化有新的全新認知。
白皮書釋出，AI與産業融合開始需要“領航員”
距離1956年達特茅斯會議正式提出“人工智能”概念已經60多年，從宏觀上看，目前的人工智能浪潮應該屬于“三起兩落”的“第三起”，也被認為是最有希望實作人工智能全面落地的時代。
這與産業應用需求旺盛密切相關。
語音處理、計算機視覺、自然語言處理……過去早已被反複提出的典型技術到現在正被物流、工業機器人、銀行、金融、醫療等産業全面而主動地需求。
資料量的爆發性增長提供“原料”、摩爾定律發揮到極緻帶來的計算能力提升、人才/專利積累帶來的算法突破……這些因素固然重要，但網際網路數字化時代催生的龐大産業“買方市場”，才是人工智能實作第三次浪潮最大的“引力”。
僅從百度智能雲所參與的産業執行個體來看，就包括第一産業的麥飛科技、雲南佳葉、中化集團等，第二産業的微億智造、寶武集團、北京首鋼、北汽集團、雲智環能、陽煤集團、海爾、康力電梯等，第三産業（含政務）的英特爾、銀聯商務、廣發銀行、農業銀行、華數傳媒、山西省政府、陽泉市政府、蘇州工業園等諸多案例。
AI和雲在各産業全面而深度的應用，是之前的AI浪潮都沒有的關鍵特征。
不過，這也意味着，産業智能化與電商、O2O、社交等創新經濟不同，并非行業玩家們“自己玩”的創新領域，與宏觀趨勢（例如産業更新）緊密結合讓它本身就成為大環境下的組成環節。
那些獨立的創新領域如同單個“跑道”，玩家們隻需要互相PK，比誰跑得快能“領跑”整個隊伍笑傲江湖。
而在産業智能化這裡，如此多的參與主體，在宏觀趨勢“全圖”中這支隊伍到底怎麼走、走到哪去更重要，“領航”的價值更明顯。
從這個角度看，百度通過雲計算ABC三位一體的戰略，集中輸出百度AI的領先優勢和能力，率先幫助衆多産業及其代表企業成功實作智能化更新，這是在做“領跑者”；而現在以行業視角釋出白皮書，則是想要通過戰略思考與商業實踐的研究為全行業的産業智能化更新“領航”，給出作為領跑者所了解的整個産業智能化的恰當走向。
反過來看，在正确的航向上加速AI與産業融合的步伐，對百度這樣的領跑者而言，現實價值也更大。
多元度“節點推進者”——白皮書給出的AI與産業融合獨特姿勢
從投資角度、從創新角度、從政策導向角度，AI與産業融合的路徑與方式衆說紛纭。各種圓桌論壇開了無數場，有見地的觀點也有不少，但AI與産業融合一直沒有“全景式”展示出來。
多數人的腦子裡，一個可預期的未來，和一些零零散散的觀點，就是産業AI應用的全部。
TUMC模型在解決這個模糊化的問題。
在白皮書中，作為評測新興技術産業化成熟度的工具，TUMC模型由技術 （Technology）、使用者效用（user Utility）、市場（Market）以及産業鍊（Industry Chain）4個次元構成，每個次元又分為兩個前後遞進的節點，如圖（來源：白皮書）：
簡單來說，AI應用産業上，其成熟度從這四個次元綜合評價，而每個次元裡，都經曆由無到有，由節點1到節點2的推進過程，綜合起來，就能得出某個産業AI的成熟度狀況，如圖，是白皮書中認為“智能推薦”的成熟度：
TUMC模型是“領航”最集中的展現，它不僅給出評價産業智能化成熟度的一種方式，四大次元、八個節點的模型本身就是一張前進的“路線圖”。
值得一提的是，AI與産業融合肯定可以找出與之相關的各種不同而又自恰的“全景圖”。如同解數學題一樣，TUMC模型，給出的是AI如何與産業融合其中的“一個解”。
這個模型的得出，與百度推進AI與産業融合的實踐有着密切的聯系。
一方面，百度的AI+産業的布局，是建構了以AI為核心的産業化生态鍊，以百度智能雲作為AI技術能力的輸出視窗，“雲+AI”打造了衆多的成功合作案例，另一方面，白皮書也給出了百度AI布局的另一個視角——多元度“節點推進者”。
通過百度部分實踐案例，這裡或能更好地了解TUMC、了解AI與産業融合的過程（篇幅所限，這裡隻舉例典型次元）。
1、智能城市——從m1到m2實作市場起飛的關鍵規模
百度與陽泉市、山西省政府、蘇州工業園的合作，可看作是在樹立行業标杆，而在TUMC模型中，也可看作市場次元下“找到并鎖定早期使用者”的過程。
目前，百度與北京、上海、長沙、陽泉、保定、雄安、長春、合肥、甯波、青島、重慶等數十個省市地區的合作，正在推動m1朝m2發展。
而軟通智慧與百度以及上下遊夥伴的合作，打造了智慧政務、智慧環境和智慧公安等解決方案，在全國130多個城市實施了超過500個項目，則可看作m2的直接展現，已經“達到持續擴散的使用者數量”。
2、智能汽車——持續鞏固u1“極客使用者”群體
百度亦不斷推出智能汽車相關産品，例如“端+雲+内容”的百度智能雲車聯網平台以及Apollo自動駕駛平台。
目前，無論車輛故障預警、遠端控制、遠端診斷等基礎車聯網服務，還是人口屬性、興趣愛好、消費場景、APP行為等多個次元的使用者畫像，百度一系列精準捕捉汽車使用者需求的行為，都可以看作是在鞏固u1“極客産品”群體，在特定場景中打造智能化、便捷化的服務，逐漸推動u2“時尚産品”實作。
目前，百度與北汽集團的合作，除了基礎設施搭建，還嘗試為使用者提供千人千面的可定制服務，這是“極客産品”個案展現，一旦車聯網嘗試成功，更多非極客使用者将湧入進來。
3、智能制造——t1過程不斷優化，伺機找尋t2的突破口
在智能制造這件事上，百度所做的事以技術次元的節點推進最為典型。
與微億智造、寶武集團合作打造的智能制造案例，都出現了工業智能化的“智能質檢”技術身影。這種利用AI技術識别産品制造缺陷的創新，一方面讓一線質檢員負擔減輕，另一方面大大降低了漏報和誤報的情況。
2017百度雲智峰會現場，首鋼自動化資訊技術有限公司帶來10000張驗證圖檔，百度雲ABC一體機對鋼材圖檔進行現場預測，準确率達99.98%。
在鋼鐵領域，“慧眼識鋼”一系列技術，十分符合TUMC對穩定、可靠、友善、實用、抗幹擾等t1階段性要求。
此外，在寶武集團，百度智能雲結合智能邊緣BIE将算法模型部署到邊緣裝置，并通過端雲一體化實作算法模型的持續疊代，這種工業物聯網的玩法或在改寫傳統生産流程，催生“新産品主導設計”（而不隻是原有流程的輔助），出現t2階段的影子。
4、智能金融——AI最契合的領域即将同時突破m2、u2節點
獨特的資料化特征讓金融被公認為與AI應用最為契合的産業，在百度的産業智能化推進過程中，金融的速度也天然更快。
農行金融大腦是百度與農行戰略合作的核心建設項目，包括人臉識别、語音識别等能力在内的感覺引擎，以及包括樣本管理、資料預處理、特征工程等在内的一站式機器學習平台（思維引擎），已經全面覆寫傳統金融需要革新的方方面面。
此外，在與廣發銀行的合作中，百度與其共同探索了信用評價、智能客服、精準營銷等AI應用。
很明顯，智能金融一方面在使用者價值上已經深度滲透了使用者的金融價值，另一方面在市場規模上也早已開始了持續擴散的程序，在同時突破m2、u2節點。
5、智能硬體——c2專有産業鍊要素出現
都知道百度的小度助手及其小度、小度在家等硬體産品，然而，小度助手背後賦能的龐大硬體生态，已經構成一幅獨特的智能硬體軟硬體一體化産業鍊。
小度助手的對話能力已經應用到智能家居、智能穿戴、車載、移動通訊等多個大品類當中，合作夥伴包括聯想、美的、海爾、HTC、小魚在家、貓王、TCL、小天才、哈曼、飛利浦、創維、東風、聯通、極米、OPPO、vivo等智能硬體領域的重量級玩家。截至2018年12月31日，搭載小度助手的智能裝置激活數量已突破2億台。
智能硬體雖然在其他次元還有待提升，但在産業鍊這裡，客觀上形成了自己的組織方式和價值生産邏輯，小度助手加入後，新的分工協作系統初步成形，這即是c2節點的典型表現。
這場AI與産業融合的盛宴，平台、産業與使用者各有吃法
從白皮書TUMC模型角度看，平台、産業與使用者等主要參與者們，在享用AI與産業融合的大餐過程中，将各有各的吃法。
1、平台：耐心、耐力與耐受
盡管上文大量案例證明了百度已經在行業中出于領先位置，但從TUMC全次元來看，産業智能化仍然任重道遠。AI與産業融合是長期而漫長的過程，不是消費網際網路爆發式成長，參與平台需要心态（得有耐心）、資源（得有能持續投入的耐力）與營運（得能做到資源整合、能耐受複雜特殊市場情況）的綜合支撐。
2、産業：持續跨越“非連續性”
白皮書在舉例智能家居領域的極米科技案例時，用了一張十分有意思的圖來表達由傳統電視到智能“電視”的變遷，如圖：
這其實是“非連續性”在智能家居領域的典型表現。
能否跨越非連續性，向來是企業興衰的第一因，IBM、微軟、蘋果等案例都證明了跨越非連續性對企業、對産業的意義。
而從智能電視等案例可知，智能化的過程，本身就是颠覆過去、跨越非連續性的過程，它也給了産業“從頭開始”新的成長機會。
3、使用者：從“智能化感覺”到“無感覺”
AI與産業融合是多元度、多節點的推進過程。而TUMC四大次元第二個節點有一個共同的結果：由小衆、獨特、專有、補充等一系列“被限定”的産業智能，走向全面滲透的産業智能化。
也即，在社會大衆的使用者層面，産業智能化的最終結果是融入生活，無處不在。
我們不會像在今天用“新鮮”的視角來看AI等技術應用到産業當中，而終會把産業+智能的組合當成理所當然，“不智能”才不正常。智能變成産業的必備要素，也是最基礎的要素。
真的到了那一天，産業智能化也就被“領航”完成了正确的航行，拭目以待吧。