管窥百度AI顶会获奖背后，AI技术融合创新的点、线、面( 二 )
在AI场景落地上 ， 行业不仅需要有技术基础 ， 也更需要类似产品经理的角色：要懂运营 ， 懂技术 ， 懂场景 ， 更加注重复合型的AI能力 。 就像百度AI云智一体 ， 云是AI能力的输出平台 ， 通过云计算把AI技术赋能产业与应用场景结合的更紧密 。
计算机视觉、NLP技术等AI技术 ， 形成AI技术矩阵 ， 在百度智能云的平台上从点到线把AI技术的关键节点连接起来 ， 形成了百度AI技术体系和AI能力体系的基本面 。 这样矩阵式的创新 ， 才能促进更深入的AI商业化落地 。
如今 ， 很多独角兽也在不断拓宽边界 ， 公司的落地场景上也势必要更加的多元化 ， 这意味着技术的开发和应用需要更好的为前端的业务赋能提效 。 换言之 ， 技术能支撑战略扩张才是好AI ， 能赋能战略落地的AI才是真正的硬核AI 。 这就要求AI大厂懂得AI技术上的融合创新 ， 只有懂融合创新才能更懂得正确赋能产业 。
比如 ， 工业4.0中的数字化工业升级如何实现？关键就在于数字化技术与工业技术体系的融合 。 对于工业升级 ， 也有不少技术的解决方案 ， 但囿于兼容性问题 ， 企业选择方案的成本其实很高 ， 通常费时费力 。
所以 ， AI落地的关键 ， 其实就是多技术融合创新 。
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一个是AI技术之间的融合创新 。 另外就是AI技术与产业已有的技术之间的融合 。
算法的有效性是AI能否顺利落地产业的关键 ， 但AI算法不可能一落地就能完全满足产业对智能化的需求 ， 仍然需要大量的数据训练 。
也就是说 ， 在应用的过程中 ， 交互端能否正确的采集数据也同样重要 。 这就需要NLP、计算机视觉等AI技术 ， 与底层的AI大数据分析技术之间有足够的融合协同应用 。
百度给出的解决方案是 ， 全栈AI技术作为融合创新的底层支持 ， 把人工智能技术构建在百度智能云上 ， 从而技术的融合度更高 ， 产业端也可以“按需所取” 。
比如 ， 在电力领域 ， 广东电网与百度智能云合作打造的智慧客服系统 ， 通过自然语言处理以及计算机视觉技术 ， 以意图识别、实体识别、多轮对话、语义理解等关键技术 ， 帮助客服系统准确的从用户输入内容中识别出意图及需求的关键信息 ， 从而提供相应的内容服务 。
AI技术之间的融合之外 ， AI技术与产业深度融合创新 ， 关键在于开放的技术生态 。 因为技术上的开放 ， 才能够企业端灵活自主的选择AI技术的应用 。
在工业领域 ， 徐工挖掘机与百度智能云合作就是一个典型案例 。 基于“天算”大数据平台 ， 为徐工挖机提供端到端、开源开放的AI技术与服务 ， 通过智能化、数字化的赋能帮助徐工挖掘机实现制造业的数字化升级 。
百度AI技术在研发理念上可能就考虑到 ， AI领域多技术融合创新发展趋势 。 这意味着百度更有融合创新的技术思维与实际经验 ， 这也有助于技术导向的传统工业企业借助AI赋能 。
互联网江湖认为 ， AI落地产业的过程 ， 其实也是一个AI技术不断融合创新的过程 。
当技术达到实现商业化的性能阈值时 ， 技术与产品能够很好的融合到已有产业链中 ， 新的产业要素和产业链结构正在形成 ， 在特定场景中为用户带来特定价值 。 在这个过程中技术不断适应产业 ， 不断融合创新 。
今年3月份 ， 百度推出云智一体AI开发全栈模式 ， 进一步完善百度AI技术生态 ， 背后可能也有AI融合创新的深层次考量 。 技术融合创新 ， 深入落地产业之后 ， 产业链形成新的分工协作系统 ， 最终帮助各行各业实现AI生产力 。
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