新基建越往深处走，技术落地的重要性就越高，而这方面往往少不了政府和巨头企业的身影。最近几天由中共无锡市委、无锡市人民政府主办的2020太湖人才峰会就是如此。
这场全球20余位院士、700多个高校院所、世界500强企业的专家、高管代表参与的会议上，新基建自然而然成为重要话题，而诸如百度CTO王海峰“AI新基建加速产业智能化”此类演讲，又把新基建聚焦到了一个个垂直领域上。
毫无疑问，AI新基建面临比其他新基建更复杂的技术研发与产业落地匹配的挑战，而王海峰在演讲中展示百度打造的包括百度大脑、飞桨、智能云、芯片、数据中心等在内的新型AI技术基础设施，以及百度智能云推动各行各业智能化转型升级的最新成果，则事实上勾勒出一幅真正“产业化”的AI新基建图景。
一、产业化横亘AI新基建大时代，这不只是技术难题
当AI新基建在短短半年时间内成为炽手可热的行业话题，我们看到的，有一直以AI立身的百度在蛰伏多年后，终于等来可能会让它实现突破式、超越式发展的契机，而除此之外，更有大量巨头级企业强化AI布局，试图“分一杯羹”。
不过，百度，在已有的技术和产业布局基础上，只要进一步深化就承接了AI新基建的机遇，而对其他缺乏深度产业布局的巨头平台而言，此时“跟进”，则还面临技术创新和布局的积累。
由此，在AI新基建领域，出现一种奇特的分野：
整个赛道巨头带队下的阵容越来越庞大，再加上大量新加入者涌现，大家开始不断“秀肌肉”，各种AI奖项拿个不停。
而跑得更快的百度在技术成就之外，越来越多开始讲起了自己的整体布局和产业落地，“技术领先”作为行业内默认的现实不再被百度常常挂在嘴上。
所以，尽管AI新基建如火如荼，人人都在宣称“布局AI”，但真正走在产业落地这条路上的，可能只有百度等少数。
这个过程中，从产业布局到落地、甚至完全产业化，还存在两大难以逾越的隔阂：
一是AI难以适应独特的产业需求，这表现为新闯入者空有一个似乎面面俱到的AI技术布局，但这些技术真的要去适应不同场景诉求很困难，这是因为缺乏AI实战的平台(哪怕是巨头)无法具备需要长期积累的场景理解，短期内无法完成从技术到产业的跳跃。
二是AI的“产业化”本身不是一瞬间的事，它是一系列资源投入和价值实现反复磨合的结果，要理想的解决方案、要能够承载解决方案的软硬件、要随时与AI系统共同进步的高要求人才队伍进行跟踪维护……当我们谈论AI成功落地时，它就已经做了太多太多。
可以说，AI新基建大时代，在纷纷涌入的企业面前，“产业化”是难以翻越的大山。
二、百度祭出“四大杀手锏”？其实亦是“产业化”的多维度强化
自媒体“脑极体”在其行业评论《用AI牵引新基建，百度悄悄升级了四大杀手锏》中，梳理了百度在抢占AI新基建优势、释放技术价值时的“四大杀手锏”，包括自主可控的技术底座、开源开放的AI生态、3个“5”组成的基础设施升级、工业级AI的产业耦合等。
事实上，如果换一个角度看，百度这么多年在AI方面的积累尤其是近段时间以来的布局深入，也在类似的四个方面推进其AI“产业化”的强化，打造业界“产业化”的AI新基建。
1、垂直场景的产业化：盯住产业耦合实现技术的价值
百度不久前发布了一份“百度AI新基建版图”，从智能交通、智慧城市、智慧金融、智慧能源、智慧医疗、工业互联网和智能制造等阐述百度AI如何与新基建融合从而创造和发挥价值。
事实上，如果非要横向对比，就会发现这是百度AI“产业化”的典型表现——真正适应不同垂直场景对AI的特异性需求，从产业里找到适用AI技术的位置，严格以产业需求为“锚”，而不是像个别企业那样为了技术而技术。
百度大脑、飞桨、智能云、AI芯片、数据中心等新型AI技术基础设施固然让百度在AI技术上遥遥领先，但只有当它们俯下身到产业里，耦合到价值锚点，才能释放出新基建的落地价值，成为连接现实场景、推动社会进步的、有价值的AI技术，不再“高冷”地挂在天上炫耀自己的美丽。
2、可控的产业化：新基建特殊背景下，AI产业化有特殊前提
AI产业化隐含一个前提条件：技术必须掌握在自己手上，否则一旦外部有什么风吹草动，上游技术被卡了脖子，所谓产业化的成就可能就瞬间当然无存 ，我们经历过太多类似的新兴技术领域因为技术钳制而直接停止落地脚步的事情了。
尤其在新基建作为国家层面的宏观战略，将深度改变社会，AI落地的可控就更为重要。
而中国AI领先全球给了这种可控落地更好的条件：
百度在深度学习、自然语言处理、智能驾驶等多个AI领域都有着不会受制于人甚至掌握行业话语权的技术储备;
飞桨成为与Google TensorFlow争雄的深度学习开放平台，在“操作系统”上提前占领高地、培育属于自己的AI模型及AI应用生态;
甚至，在“缺芯”的普遍忧虑下，AI芯片“昆仑”、智能语音芯片“鸿鹄”等让人看到了AI新基建最重要的底层硬件保障。
3、持续的产业化：面向长远，AI新基建落地需要宏观体系的推动
当一个企业成为一家独大的领头羊时，其所做的事就不能仅仅考虑自己，还要帮助整个行业向前。
AI新基建实现更好的“产业化”，将是一个长期而系统的工作，必须在多个方面进行“配套基础设施”的建设，以保证产业落地是可持续且是不断加速的。 而领头羊百度，就不得不承担这个职责。
AI的三大要素，百度都在尝试推进。
数据上，百度计划未来5年在其山西数据标注基地培养5万名AI数据标注师，这势必带动整个数据标注产业的大发展，为AI技术的进步和落地源源不断输入“粮食”;
算力上，百度预计到2030年实现百度智能云服务器台数超过500万台，为百度的AI新基建注入扎实的算力基础，应对算力资源日趋紧张的行业现实;
算法上，百度提出在未来5年要培养500万AI人才，这些人才对推动AI算法的进步将起到直接的价值，但他们的意义又不仅仅在于算法，例如在落地层面帮助AI适应更复杂的产业场景需求，也需要经过特殊培养的人才队伍。
4、弹性的产业化：只有产业生态化的落地才能让AI更好地延展
智能经济在未来拥有无限可能，这意味着AI新基建的落地不是百度单一企业服务大量客户所能实现的，生态化才能保证AI落地始终有活力，有无限的可能。
这方面，最典型的是百度大脑，“浓缩”百度长年的AI技术积累，语音、语义、图像、视频、知识图谱等，开放、推动大量开发者出产AI应用，快速在各个细分再细分的场景里落地AI，这显然超越了百度单一力量去开发大量的AI应用的玩法(从整个AI领域来看，这种做法仿佛倒是主流)。
此外，在各个产业，百度AI往往都会找到特定的合作伙伴共同开发新基建产业应用，带来更多样化的资源支撑。
AI新基建的“路”由此快速铺设到了需要它的地方，产业智能化的“加速键”被AI新基建按下后，落地速度究竟有多快甚至都不再被限定，因为提供动力的不再只有百度。
三、AI新基建，“产业化”本身就是“最强的壁垒”？
新基建自带使命，即提升社会的生产效率，推动各行各业朝着数字化、智能化转变，最终推动中国的产业升级的“国运大计”，并通过劳动生产率的提升彻底解决长期以来经济发展过程中存在的种种不合理问题。
这意味着，AI一旦与新基建的联系，就必须自带落地的属性，必须完成从技术到产业价值的转变，能够从产业、从社会生活角度体现出价值。
因此，某种程度上，没有真正产业化的AI是不能称自己为“AI新基建”的，只能说在业务线上布局了AI罢了，尚未进入AI新基建阶段，没有也无法从现实角度推动产业和社会的进步。从这个角度看，虽然大家都抢着说自己在搞“AI新基建”，但