文 | 山核桃 文思又
翻开中国漫长的工业发展史，被称为“工业摇篮”的东北是难以绕开的重要篇章。
这里，不仅诞生出了如大庆油田、中国一重、中国一汽等一大批东北“老字号”“原字号”制造业企业，也贡献了中国工业史上的多个“第一”。
这段颇为辉煌的“东北往事”象征着飞奔的中国工业，但随着产业结构的调整与优化，东北经济发展进入阵痛期。然而在数字经济繁荣增长的当下，东北老工业基地正在迎面而来的数字化转型浪潮中越走越快。
在黑龙江省会哈尔滨，围绕数字政府、智慧城市等数字化建设已取得丰硕成果。2022年底，哈尔滨市人民政府与百度联合发布面向城市领域的行业大模型“冰城-百度·文心”，加速“冰城”的数字政府建设，而在哈尔滨的道里区、道外区与呼兰区，百度智能云正将先进的技术融入城市肌理。
重铸昔日荣光，东北不愿“躺平”，黑龙江恰巧是一个绝佳的观察窗口。
悠久的工业历史、雄厚的产业基础、丰富的科教人才资源以及明确的政策支撑，让这片老工业基地走上了“数实融合”的创新之路，交上了一份“数字经济规模跨过四千亿大关”的成绩单。
去年发布的《黑龙江省“十四五”数字经济发展规划》中也指出，到2025年，黑龙江数字经济核心产业增加值占GDP比重将达到10%以上。
这片东北老工业基地得以“向新而生”，离不开先进技术的支撑。去年5月，百度智能云来到这里，开启了人工智能赋能千行百业的征途。时至今日，从新型基础设施建设到核心应用场景落地再到产业集群的赋能，一个“数字龙江”，乃至辐射东三省的区域人工智能创新高地已显露雏形。
如今，数实融合的脚步还在加速。在1月5日召开的黑龙江省数字产业合作交流恳谈会上，更多看得见的数字经济蓝图已绘就。大会上，黑龙江政企与百度智能云正式成立“数字经济产业联盟”，黑河市也与百度智能云就打造智能化城市样板达成合作协议，通过重点打造“一基地、双中心”，加快“欧亚之门”的数字经济发展。
在这片黑土地上，“云智一体，深入产业”的浪潮，正滚滚向前。
东北老工业基地亟需“一朵云”
东北老工业基地的转型，早已迫在眉睫。
一直以来，振兴东北老工业基地都是促进区域协调发展、打造新经济支撑带的重大战略任务。
随着我国开启全面建设社会主义现代化国家新征程，以及《东北全面振兴“十四五”实施方案》出台，东北振兴已经迈入新的阶段。
但与此同时，新的挑战也接踵而至。
当前，摆在东北老工业基地面前的基础问题，就是缺乏高质量发展的“助推器”。但对比长三角、珠三角和京津冀地区的制造业园区，东北的制造业虽然密集，但“触网不深”，产业数字化转型相对滞后，工业互联网发展也面临瓶颈制约。
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一份来自前瞻产业研究院发布的《中国云计算产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，中国云计算发展水平呈现东高西低、南强北弱的态势，区域间发展不平衡。其中，身处数字经济初级建设阶段的东北地区，转型压力也进一步增大。
从这个维度来说，加快产业数字化智能化转型，已成为振兴东北老工业基地的“关键抓手”。
百度智能云的躬身入局，成了其中的一个关键变量。
2022年，这片黑土地迎来一朵“智能云”，百度智能云与黑龙江省政府签署战略合作协议，围绕“一基地三中心N平台”共同建设黑龙江数字经济产业基地。
截至目前，百度人工智能产业基地已取得重要进展。黑龙江省商务厅副厅长尤晓林表示，（百度人工智能产业基地）预计春节后完成展厅装修投入运营，成为人工智能成果转化及示范展示的窗口。“飞桨与工业互联网”也完成了初步部署，预计年后投入使用，赋能黑龙江企业的数字化与智能化转型与升级。
拆解来看，落地于黑龙江的“百度数字经济产业基地”包含了人工智能超级计算中心、人工智能数据标注中心、人工智能人才培育及生态发展中心“三中心”与N个重点领域打造赋能平台。
这是百度智能云的独特生态。以AI为特色，从底层差异化的laaS算力，到PaaS平台再到SaaS的行业应用，从关键场景到人才资源等要素整合，这朵“智能云”既为区域内的企业提供了更具性价比的智能算力资源，同时也借力本土资源优势，搭建更具黑龙江特色的数字经济生态。
以智算中心为例，随着人工智能场景加速与千行百业融合，智能算力的需求持续上升。据中国信通院的测算，预计到2023年，智能算力在算力池中的比重将提升至70%，被视为的“超级大脑”的智算中心也逐步成为影响区域数字经济发展的关键基础设施之一。
目前，头部云厂商在智算中心的建设与部署上尚属初期，但凭借着在人工智能领域的先发探索，在这一算力基础设施的布局上百度智能云有着自己的优势。
百度副总裁杨兆明表示，该智算中心具备国内先进的、自主可控的人工智能深度学习开发平台能力，帮助政府、企业降低人工智能应用研发门槛，希望通过智算中心的建设，在当地聚集创新人才和科技创新生态，促进更多数字产业资源要素集聚到黑龙江。
百度副总裁杨兆明
双方的合作也有着更深远的意义。一方面，通过引入龙头科技企业，可加速产业链供应链的配套企业“上云用数赋智”，百度智能云将带动黑龙江中小企业融入工业互联网发展进程，解决这批“老字号”“原字号”企业在数字化转型过程中存在的痛点。
另一方面，借助百度智能云的区域生态策略，促进金融、物流、交易市场等各项要素的精准对接，形成产业数字化转型生态，让黑龙江，乃至东三省在数字经济时代具备更强的产业竞争实力。
在哈尔滨的不同区域内，差异化的产业生态已初具规模。
在道里区，政府将投资建设人工智能产业基地，计划落地飞桨人工智能产业赋能中心、工业互联网产业赋能中心、龙江人工智能数据标注平台、数字农业产业赋能中心等多个项目；在道外区，以百度AI技术、元宇宙为核心，智慧文旅和创意设计（哈尔滨）促进中心项目，已进入建设阶段；在呼兰区，智慧呼兰-城市经济促进中心项目也将依托百度智能云的技术实力把城市治理带入快车道。
助攻东北振兴，为什么是百度智能云？
在过去，深入这片“黑土地”，对云厂商而言，其实并不容易。
一方面，正如上文所说东北数字经济建设尚处初期，无论从底层算力基础，产业数字化进程，还是核心场景的落地，由于基础相对薄弱，其数字化建设是一项更为系统化的长期工程。
另一方面，从微观企业端来看，由于东北地区大中小型制造业数字化水平较低，生产环节数字化、智能化、网络化程度不足，因此如何深入企业一线，解决转型过程中的具体业务难点，也考验云厂商各自的行业理解能力。
随着中国云计算战场从消费互联网向工业互联网迁移，比起短平快的互联网打法，云厂商闯关东北，是一场勇敢者间的游戏，必须要有“死磕一线”的耐心与勇气。
仍以黑龙江为例，尽管产业门类齐全，拥有化工、食品、医药、轻工等传统优势产业，近年来，也在发展电子信息、新材料、高端装备、智能农机等新兴产业，但如何让这些新旧产业与新兴技术深度融合，产生实际价值？这就要求云厂商必须具备战略、技术以及标杆场景的支撑。
而上述挑战，恰好是百度智能云的优势。
首先，在战略层，百度智能云提出“云智一体，深入产业”的战略，本身就是从一线产业视角，理解数字化变革。
工业制造业场景复杂，且讲究实用性，泛互联网领域“大力出奇迹”的惯有打法无法解决具体场景中的具体问题。为此百度智能云的解法是让工程师下沉，走向田间地头，正如百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖所言：
“为了智能化解决产业的核心需求，我们必须更加深入产业；同时产业里丰富的应用场景，也为人工智能与云的发展提供了广阔的空间。”
其次，在技术层，百度在AI领域深耕数年，一方面，其市场份额持续领先。
据IDC最新数据，2022年上半年，在AI公有云服务厂商市场，百度智能云仍然位居第一，同时在人脸人体识别等细分应用领域保持领先。
另一方面，百度智能云从AI芯片、框架、大模型到行业应用等全链路的自研能力，形成了独特的技术优势。
以百度智能云的AI大底座为例，从laaS层到PaaS层，搭建了一个新技术基础底座，降低了AI产业的应用门槛，在满足企业与产业高算力需求的同时，真正实现降本增效。
过去，云计算基础设施常被称为“吞金兽”，一方面，企业往往需要大规模投入建设，付出高昂的开发成本，才能构建从芯片、框架再到大模型的一体化基础设施；另一方面，即便是搭建好基础设施，不同的设备、业务与场景间也存在数据孤岛等问题，沉淀下的数据无法发挥价值。
AI大底座很好地解决了上述问题，具体来看，AI大底座有两点优势。
第一，这套“端-边-云”一体化的AI基础硬件平台，通过AI底层技术的通用化，平台做模块化沉淀，能够实现AI服务的规模化，帮助企业降本增效。
如在电力领域，国家电网通过AI大底座建设“两库一平台”智能基础设施，在输电端构建起安全隐患识别模型、知识管理平台。在巡检一线，无人机接到指令后，可自主完成输电线路巡检作业，智能算法将识别准确率提升了30%，识别效率提升了5倍。
而这套解决方案并不是单一的定制化，而是百度智能云通过解耦场景，抽取通用部分，实现单一场景到通用方案的进化。目前，除了电力领域，AI大底座已在金融、能源、智能驾驶等领域实现了大规模落地。
第二，这套“平台+应用”的策略，帮助企业实现“智能的随用随取”，这套灵活的智能化基建能为企业开辟新增长模式。
借助AI大底座的软硬件能力，企业既可以将经验沉淀到AI PaaS层，而由此产生的场景数据又可以反哺AI IaaS层，从核心场景到平台沉淀，实现业务的螺旋式上升。
如经济学家任泽平所评价，这种“云智一体”的智能化新基建，将深刻影响我国实体经济，让企业实现“智能的随用随取”，让“产线学会思考”。
最后，在场景层，通过聚焦质量管理、安全生产、能源优化、智能调度等传统行业核心场景，百度智能云通过标杆案例的打造，也已沉淀下对制造、纺织、汽车等行业的丰富经验。
国际市场研究机构Canalys在最新的报告中指出，百度智能云在制造业、能源和交通等传统的垂直行业，都很早获得了立足点。
以AI质检为例。在苏州常熟东南相互电子的终检车间内，过去仅有“指甲盖”大小的印制电路板（PCB）由于机器执行过程中的机械化，容易出现“过杀现象”，导致70%以上的假点出现，这家企业往往需要大量人工进行二次复判。
但与百度智能云合作后，通过包括AI质检在内的智能化改造，这家老牌制造业的生产周期缩短2天，品质良率提升近3%，报废成本一年降低1000多万，实现了真正的降本增效。
除了单个企业的变化，这一应用场景还实现了跨行业的规模化应用，目前百度智能云的AI质检方案已广泛应用化纤、纺织、电子、汽车等行业。
在浙江美欣达集团的印染车间内，类似的改变也正在发生。在验布环节，AI不仅能高效准确识别布匹瑕疵与色差，比人工快2倍，还能进行能耗管控。
基于天工AIoT平台，百度智能云为美欣达量身打造了度能AIoT能碳数智化平台，一年下来，单能耗一项，帮助美欣达节省了100多万元。
点面结合，区域数字化闯关的新解法
从高歌猛进的“扩张逻辑”到稳健可持续的“深耕逻辑”，随着中国数字经济发展行至水深处，云厂商们也需要理解产业发展的节奏，深入参与企业与产业数字化转型的全过程中，寻求更经济、可复用与更长期的转型新路。
换句话说，随着数字经济与实体经济的融合进程加速，数字化转型不仅仅只是企业与企业间的单点融合，而是产业与区域生态间的融合创新。
毕竟，不同区域数字化发展进程不一，不同企业数字化进程不同，如何整合个性化需求的“点”，集成为规模化输出的“面”，这同样也是东北地区数字化转型所面临的核心命题。
经济学家林毅夫与其团队在《 “东北现象”及其再解释——产业结构转型的视角》一文中认为，东北地区的经济增长缓慢的背后是产业结构转型的迟缓和停滞。
他同时指出，东北地区应建立与产业发展需求相适应的软硬基础设施，充分发挥市场和企业家的作用，打造具有全国竞争力的产业集群，将潜在的比较优势转化为现实的竞争优势。
这与百度智能云“点面结合”的区域生态策略不谋二合。一方面深入企业核心场景，以核心AI能力直接企业的痛点；另一方面，通过与当地政府合作，以园区云、产业云的形式，汇集共性问题，批发式解决问题，降低AI产业应用门槛，实现规模化，实现区域产业集群的数字化升级。
事实上，这在百度智能云的过往实践中已有验证。
在“工业大市”苏州，作为长三角工业制造业重镇，苏州制造业高新技术产业比重大，工业实力强劲，但在数字化建设上，也存在中小企业融合度不高、发展不均衡等问题。
比如，在产业园区或产业带中的一大批中小企业，苦于转型所付出的高成本，难以享受数字化红利。而百度智能云通过与政府的“搭桥”，与园区内标杆企业合作，在标杆案例发现与汇聚区域内其他中小企业的共性需求，为更多的企业插上数字化转型的翅膀。
在苏州常熟高新园区，“AI+工业互联网”产业基地已经落地。截至目前，百度智能云在苏州，已服务300余家企业，帮助近20家企业推进数字化改造工作，为183家企业提供咨询诊断服务。
而在苏州的实践之前，百度智能云已在广州、重庆、桐乡、宁波等地区以“点面结合”的相同生态帮助更多的区域实现了数字化转型。
可以预见的是，站在东北全面振兴的关键路口，随着百度智能云“闯关东”的脚步加速，这片老工业基地将抓住数字经济的风口，迎来新的生机，迈向高质量发展。
如黑龙江省商务厅副厅长尤晓林所说，黑龙江人已经站在风口，带着重振老工业基地的梦想，全“数”武装，全“数”前进，大步向前。 而百度智能云的落地将拉动本地企业形成科技创新和数字经济的新业态。
一个属于“黑土地”的数字经济时代已经到来。
