AI产业升级

产业升级，具体可以解构为以下两个方面：“AI 产业化”与“产业 AI 化”。

（1）AI 产业化：AI 由论文模型走向工厂车间，“大规模”与“标准化”落地进程加速，“可定制” 未来可期。 

 “大规模”和“标准化”是工业时代的两大关键词，其中“标准化”是工业时代的底层操作系统。现代化企业基于 标准化的零件规格、工艺流程、生产范式，自上而下组织资源、分工协作，实现工业时代规模化的生产目标；同样，AI 的工业化之路，˿需要建立在标准化的基础之上。人工智能企业通过为企业提供标准化、模块化、工具化的 AI 产品与解 决方案，一方面大幅降低企业获取 AI 能力的技术门槛，减少资金投入和时间成本，同时加速 AI 工业化进程，推动 AI 技 术实现快速、规模化的产业落地；另一方面，在 AI 落地过程中所产生的大量的真实数据，˿可以进一步训练底层的算法 引擎，持续优化 AI 解决方案，稳固 AI 企业的技术壁垒。

   但与此同时，我们˿注意到现有标准化产品有时无法满足复杂应用场景下企业的精准需求，尤其是面对一些非标场 景，将人工智能深度定制化的能力以较低的门槛下放给企业，这就是智能平台的进一步价值。

  智能平台推动产业升级， 其关键的一点就是秉承开放的理念，在确保工业管理下精度、稳定性、鲁棒性等关键指标不缺损的情况下，基于一套拥 有合理封装和广范受众交互语言的智能平台，为企业提供模块定制、动态调参、组件选型等定制化功能，使得企业得以 根据自身需求，获取强相关的功能并大规模复用，这˿是智能开放平台相对于传统工业时代底层操作系统的显著优势。 需要注意的是，“可定制”与“标准化”并不矛盾，“可定制”是对传统“标准化”的进一步诠释。在商汤看来， 加快 AI 工业化进程，本质上即是整合内部资源和技术能力，进行高度的模块化和标准化，再通过 AI 开放平台的方式对 外灵活输出，将 AI 技术与具体行业有机结合，根据不同场景与业主需求提供高度匹配的产品与服务，最终实现赋能百业 的战略目标。 

（2）产业 AI 化：智能平台赋能 AI 重塑企业核心业务，解决痛点拓展价值释放新动能。 

   中国企业的竞争模式大体上经历了三个不同阶段：互联网尚未普及的 90 年代，信息不对称是企业制胜的法宝，当 时的市场分割，信息流动性不高，使得掌握一手市场或政策信息的企业获得了快速发展的机会；2000 年，对土地等核心 资源的占有形成企业的竞争壁垒，造就了地产行业的黄金十年；而到了今天，随着技术迭代加速，变化已成常态，如何 控制和利用变化所带来的不确定性成为企业的新命题。 

   产业 AI 化的主要体现在于融合人工智能的新支柱产业的诞生，与相关社会基础设施的进一步完善。包括自动驾驶、 机器人在内的自主系统发展和社会场景与工作属性的数字化，现有职业与产业将被深度重塑。在此浪潮下，主动拥抱变化， 顺势而为，利用 AI 技术手段提升企业业务运营和决策效率，驱动企业的新模式转型和智能化升级，以技术的确定性应对 未来的不确定，是企业核心竞争力的直接体现。