波士顿咨询全球AI报告:百度式开放平台更适合中国

近日,波士顿咨询发布《产业智能化——中国特色AI平台模式》报告,通过观察百度、GOOGLE、AMAZON等国内外领先科技企业在推动自身人工智能基础技术发展的策略和进展,重点以百度和GOOGLE作为对比样本,分析AI平台在底层技术与应用

近日,波士顿咨询发布《产业智能化——中国特色AI平台模式》报告,通过观察百度、GOOGLE、AMAZON等国内外领先科技企业在推动自身人工智能基础技术发展的策略和进展,重点以百度和GOOGLE作为对比样本,分析AI平台在底层技术与应用落地之间打通闭环、赋能产业的重要价值。

报告显示,5G、物联网、边缘计算和终端传感器等技术的演进推动了AI发展:5G使及时的智能决策成为可能;物联网帮助获取更全面的数据从而训练AI模型;终端传感器技术提供更多的AI学习场景等。落地于应用层面,人工智能技术将结合5G、物联网、终端传感器等技术,在中国产业智能化大潮中孕育机会。而以百度为典型代表的中国AI开放平台显现出技术与产业赋能并重的特色,更能满足中国企业的发展需求。

中国企业需要技术与产业双重赋能的平台

在报告看来,中国独特的市场环境使企业面临多方面挑战,需要技术和产业价值并重的中国特色AI平台。中国中小企业生存压力大,面临着低于平均水平的净利润率以及融资难的现状,这直接缩短中小企业平均寿命;行业分散的特点直接带来了个体之间技术实力差距悬殊;此外,中国整体AI人才总体数量少,缺口较大,再加上头部企业对人才形成虹吸效应,导致中小企业的人工智能技术进展缓慢。

因此,国内产业智能化需要一个提供全面支撑、学习门槛低、易上手的技术与产业赋能并重的平台,从而带领中国实现产业智能化发展。

以波士顿咨询报告中的无人车为例,GOOGLE在与技术伙伴的合作中,对核心技术采取了端到端的控制,而与汽车厂商的合作,则多为代工性质,缺少深度合作,至于汽车产业周边生态合作伙伴,同样保持着基本的供给关系。

与之相比,百度Apollo开放平台的发展模式如同为中国相对分散的汽车产业“定制”,中美汽车产业CR4(CR4是行业前四名份额集中度指标,可以对产业的竞争和垄断程度分类研究)分别为32%和59%,在中国,单一车企缺乏积累和处理足够路测数据的能力,同时由于自动驾驶软硬件技术要求较高,中小企业很难跨过使用自动驾驶车辆的门槛,Apollo开放平台则让中小开发者能够“快速”开发无人物流车、无人扫地车等多种类型的“新物种”。

以新石器为例,通过与Apollo开放平台的合作,其技术方案迭代提速了11倍,每台车所需安全员由2人降至0.1人,节省人力成本95%,此外通过与百度平台合作联合传播,其品牌知名度提升了53%。新石器与Apollo平台创新研发共建的合作模式,能够快速实现产品化和规模化运营,打通新型自动驾驶商业模式。这使得新石器在今年5月正式启动量产后,年产能达到10000台。

百度AI开放平台推动中国产业智能化

人工智能平台能够为实体经济产业智能化提供产品创新、成本节约及商业赋能三大价值支撑。无论是无人驾驶领域还是语音交互领域,开放平台的出现确实都有效推动了行业发展。

波士顿咨询报告调研显示,作为百度人工智能技术多年积累和产业实践的集大成者,百度大脑已经实现了AI能力与应用场景的融合创新,升级为“软硬一体的AI大生产平台”,全面支撑产业智能化升级。目前,百度大脑开放228项核心AI能力,日调用量突破万亿。作为百度大脑的核心组成部分,百度飞桨深度学习平台也在持续升级。

百度飞桨目前已开源70多个经过真实业务场景验证的官方模型,覆盖深度学习开发、训练、预测等全环节,且中文特性对国内开发者更具有优势。更重要的是,飞桨的落地实践能力已经得到了验证,案例覆盖互联网+、城市规划、金融、工业和农业等各个领域。

IDC《中国深度学习平台市场份额调研》显示,深度学习平台已经成为企业和开发者应用AI技术必备的助攻武器。百度飞桨与GOOGLE、脸书名列前三,领衔中国深度学习平台市场。

波士顿咨询提出,面对中国多重挑战的独特市场环境,类似百度AI开放平台这样的模式,不仅能够提供全面的技术产品和服务,帮助开发者降低开发周期和成本,还能通过AI市场等形式为开发者匹配上下游产品和服务商,实现高效的产品集成落地,为产品和业务提供有力的商业化支撑,提升整体价值,以百度AI开放平台为典型代表的模式,更适合中国企业发展与产业智能化的发展需要。

作为著名的美国企业管理咨询企业,波士顿咨询在战略管理咨询领域被公认为先驱,由其率先提出的“波士顿矩阵”从整体着眼对企业当前的业务组合进行分析、评价,至今仍在管理学界与商业实务领域广泛应用。今年1月份,波士顿咨询发布的《中国互联网+经济白皮书2.0》报告中,同样提到了人工智能技术正在由互联网+行业拓展至实体经济的整体趋势。此次发布的报告进一步深入到AI平台模式如何推动产业智能化发展的研究,并着重关注技术与产业化双重赋能的开放平台,及其在现阶段对于转型期的中国经济与产业发展的推动优势,更有利于开发者利用平台数据域反馈,反哺技术研发,加速技术更新与落地,真正促成产业智能化的整体氛围与良性循环。


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