所謂建設(shè)“數(shù)字中國”的恢弘愿景，正是不同行業(yè)里那些真正的務(wù)實(shí)者，基于一個(gè)個(gè)具體的問題，一點(diǎn)一滴拼湊起來的。

無需贅言，在中國，幾乎被視為“新經(jīng)濟(jì)”同義詞的數(shù)字經(jīng)濟(jì)，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用已非常明顯：

2017年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到了27.2萬億元人民幣，同比增長20.3%，對(duì)GDP的貢獻(xiàn)高達(dá)32.9%。

最樂觀的預(yù)計(jì)是，到2025年這一特殊拐點(diǎn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)有望成為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第一引擎。

在此背景下，每年貴陽數(shù)博會(huì)的如期而至，科技巨頭與創(chuàng)業(yè)者齊聚中國西南一隅，更像是一次對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)過往成績的全面復(fù)盤，以及對(duì)可預(yù)見未來的一次全面預(yù)測——尤其擱置在最近一系列推進(jìn)信息化與工業(yè)化充分整合的政策部署下。今年數(shù)博會(huì)“數(shù)化萬物，智在融合”的主題，也充分勾勒出構(gòu)建“數(shù)字中國”的歷史機(jī)遇。

就在不久前，國務(wù)院發(fā)展研究中心發(fā)布了《傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的模式和路徑》，為“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”下了一個(gè)精準(zhǔn)定義：

“利用新一代信息技術(shù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲(chǔ)、處理和反饋的閉環(huán)，打通不同層級(jí)與不同行業(yè)間的數(shù)據(jù)壁壘，提高行業(yè)整體的運(yùn)行效率，構(gòu)建全新的數(shù)字經(jīng)濟(jì)體系?！?/p>

這條路并非坦途，如何進(jìn)一步充分釋放數(shù)字對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的放大、疊加和倍增作用，需要政府和企業(yè)的合力鍛造：

• 從國家層面，必不可少的當(dāng)然是更睿智的頂層設(shè)計(jì)，更豐富的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；
• 從企業(yè)層面，如何拿起最新的技術(shù)工具，完成對(duì)傳統(tǒng)領(lǐng)域全產(chǎn)業(yè)鏈條的重塑，或許將成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的勝負(fù)手。

令人欣喜的是，談及最新技術(shù)工具的“裝備庫”，現(xiàn)階段中國的確握有一手好牌——在大數(shù)據(jù)和人工智能等數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，無論從技術(shù)還是數(shù)據(jù)角度，起跑線的相對(duì)公平，都將賜予中國一次難得的“領(lǐng)跑權(quán)”。就拿人工智能來說，盡管短時(shí)間內(nèi)諸如DeepMind等對(duì)人類影響深遠(yuǎn)的開疆拓土型公司不會(huì)在中國誕生，但若論及產(chǎn)業(yè)落地的速度，在大概率上，中國或許將成為先行者。

更像是對(duì)上述觀點(diǎn)的某種印證，不難發(fā)現(xiàn)，盡管今年貴陽數(shù)博會(huì)在國際化和市場化程度上明顯提高，但若論及純粹的“黑科技屬性”，相比于去年街頭賣藝式的吸睛程度（可能有些過分喧囂了），而分析不少科技企業(yè)從“務(wù)虛”走向“務(wù)實(shí)”，得從這一輪科技革命的兩種落地方式談起。

一、技術(shù)變革的兩種路徑

其實(shí)從最底層的邏輯上，正在發(fā)生的這場技術(shù)變革，一直有兩條相互交叉的技術(shù)路徑，二者彼此滲透，共同完成了對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)的改造。

就拿AI領(lǐng)域來說，眾所周知，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分三層：

最底層包括芯片和開源框架等基礎(chǔ)設(shè)施。這一層門檻最高，以前段時(shí)間頗為敏感的CPU和GPU為例，中國企業(yè)想趕上英偉達(dá)和高通等巨頭，攤開最激進(jìn)的時(shí)間表，也需要5-10年，這一層更多依靠的是時(shí)間的陳釀，現(xiàn)階段還是巨頭間的內(nèi)斗，先暫且不表。

最受大眾關(guān)注的變革發(fā)生在中間層。這里群英薈萃，無論巨頭還是新貴，都致力于完善圖像識(shí)別，機(jī)器翻譯，語義識(shí)別和語音識(shí)別等通用技術(shù)——事實(shí)上，走第一種技術(shù)路徑的，也大多集中在這一層：他們親盡全力，完成上游通用技術(shù)的攻堅(jiān)。選擇這一技術(shù)路線，無疑需要背后龐大的體量支撐（譬如谷歌），或者超高專注度，譬如據(jù)媒體報(bào)道，商湯科技就擁有百人級(jí)別的博士團(tuán)。

而對(duì)算法的深耕，也會(huì)下沉至具體行業(yè)，迅雷創(chuàng)始人程浩老師就舉過兩個(gè)例子：高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)解決方案的Mobileye 成立于1999 年，直到8年后才掙到第一桶金；達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人從啟動(dòng)研發(fā)拿到FDA認(rèn)證，花了十年時(shí)間——這并不難理解，無論自動(dòng)駕駛還是機(jī)器人手術(shù)，理應(yīng)需要算法上的無限精進(jìn)。

算法的精進(jìn)固然令人欣喜，但另一方面，更理性的觀察者，也不該被所謂“技術(shù)的純粹性”蠱惑。

事實(shí)上，在大多數(shù)對(duì)“識(shí)別率小數(shù)點(diǎn)后幾位”沒那么敏感的行業(yè)（比如門禁時(shí)的人臉識(shí)別），算法之間的細(xì)微差別對(duì)最終結(jié)果影響不大——尤其在安防和航空等需要行業(yè)積淀的領(lǐng)域，算法壁壘沒有自動(dòng)駕駛那么大，這些行業(yè)的AI玩家，最銳利的武器應(yīng)該是“行業(yè)縱深度”和工程化能力，懂“需求”遠(yuǎn)比懂“技術(shù)”更重要。

這就引出了另一條技術(shù)路徑：他們選擇將技術(shù)“沉下去”，選擇有限的垂直領(lǐng)域，然后親盡全力，深入到這些行業(yè)的五臟六腑，通過為一個(gè)個(gè)行業(yè)客戶服務(wù)和賦能，逐漸拼湊出一張?jiān)攲?shí)的知識(shí)圖譜，然后再通過知識(shí)圖譜反哺新技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用。

值得一提的是，深諳這種技術(shù)路徑的公司，許多時(shí)候也會(huì)選擇AI中間層的通用技術(shù)，但由于率先捕捉到這個(gè)行業(yè)的痛點(diǎn)，他們得以從業(yè)務(wù)邏輯維度，完成更具效率的創(chuàng)新，最終在新技術(shù)與知識(shí)圖譜的雙向加持下，一舉解決行業(yè)痛點(diǎn)。

二、更“務(wù)實(shí)”的AI

說來稍顯凌亂，甚至一頭霧水，不妨以海云數(shù)據(jù)為例剖析后一種技術(shù)路徑的落地。

這家公司以大數(shù)據(jù)可視分析起家，近年來通過AI與可視分析的融合，以及在安防等領(lǐng)域多年沉淀的行業(yè)知識(shí)，推出了一系列與行業(yè)結(jié)合緊密的解決方案。他們將自己最主要的業(yè)務(wù)邏輯命名為“能力服務(wù)”：通過推動(dòng)上游新技術(shù)支持與政務(wù)應(yīng)用深度融合，為決策層提供調(diào)度指揮頂層設(shè)計(jì)。

這種能力服務(wù)現(xiàn)階段的標(biāo)志物就是圖易AI能力服務(wù)平臺(tái)。在這一平臺(tái)上，通過整合軟件、硬件、數(shù)據(jù)和算法，客戶可根據(jù)不同需求，用“傻瓜式”操作（全程“無代碼化”）組建自己的AI能力模塊，像搭積木一樣，完成業(yè)務(wù)的效率提升和數(shù)據(jù)決策價(jià)值變現(xiàn)。

以安防領(lǐng)域?yàn)槔?，基于圖易研發(fā)的“智警大腦”已在40個(gè)細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)形成了200余個(gè)行業(yè)能力，且融合了語音識(shí)別和人臉識(shí)別等人工智能技術(shù)（如前所述，這些都是AI中間層的通用技術(shù)）。

舉個(gè)例子，它可以通過人臉識(shí)別進(jìn)入后臺(tái)，然后通過語音指令調(diào)出事故現(xiàn)場視頻、附近的警力、周邊卡口、情報(bào)分析情況、犯罪嫌疑人的路徑、重點(diǎn)嫌疑人的檔案等節(jié)點(diǎn)，可以瞬間通過一張圖和一張網(wǎng)的形式，讓公安人員實(shí)時(shí)看見，確保在事故發(fā)生后公安部門能快速處理。

不難發(fā)現(xiàn)，他們希望給客戶提供的是一套封裝完備、體驗(yàn)良好、“即插即用”的綜合解決方案，推進(jìn)“上游新技術(shù)支持”與“下游行業(yè)應(yīng)用”的銜接——值得一提的是，一旦發(fā)現(xiàn)市場上現(xiàn)有的AI通用技術(shù)無法滿足為客戶賦能的需求，或者無法百分百解決行業(yè)痛點(diǎn)，他們也會(huì)“親自上陣”，完成從0到1的技術(shù)攻堅(jiān)。

弄懂這個(gè)邏輯，你也就理解為什么他們?nèi)ツ昕此啤盁o心插柳”地發(fā)布了唇語識(shí)別成果，其研發(fā)初心非常簡單：解決公安大量無聲視頻中數(shù)據(jù)缺失的難題。

眾所周知，公安系統(tǒng)中視頻信息量頗為龐大，但大多以默片方式存在，只看得清嘴型，卻不知說些什么。針對(duì)這一行業(yè)痛點(diǎn)，海云數(shù)據(jù)研發(fā)的唇語識(shí)別能在最大程度上釋放視頻圖像里的信息——更重要的是，它能與大數(shù)據(jù)可視分析系統(tǒng)充分嫁接，讓決策者能從聲音，圖象，視頻，空間和地理信息等多重緯度，進(jìn)行綜合態(tài)勢(shì)的判斷，大幅度豐富現(xiàn)有的公共安全大數(shù)據(jù)一站式綜合解決方案。

所謂AI“務(wù)實(shí)”，莫過于此。

三、結(jié)語

當(dāng)然，在我個(gè)人看來，上述兩種技術(shù)路徑，其實(shí)是兩種不同分工，談不上孰優(yōu)孰劣，只有它們彼此滲透，共同進(jìn)化，才是AI疆界最完整的圖景。只不過，對(duì)于更“務(wù)實(shí)”的行業(yè)客戶來說，如何利用新技術(shù)與下游應(yīng)用結(jié)合，提升業(yè)務(wù)效率，真正產(chǎn)生效益，才是他們此刻最迫切的需求。

嗯，這么說好像稍顯“功利”，但所謂建設(shè)“數(shù)字中國”的恢弘愿景，不也正是不同行業(yè)里那些真正的務(wù)實(shí)者，基于一個(gè)個(gè)具體的問題，一點(diǎn)一滴拼湊起來的么？

“多研究些問題，少談些主義”。

胡適這句箴言，放在AI領(lǐng)域，好像也同樣適用。

本文由 @李北辰?原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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