1月20日，北京市正式授予百度公司“北京市人工智能产业创新应用平台（百度飞桨）”，作为北京市首个人工智能产业方向的创新应用平台，将向第三方企业提供人工智能产业创新发展与转型所需的算力、工具、生态建设等相关资源，推动人工智能应用落地。
作为国际知名的科技创新中心，北京常常被视为中国科技产业的风向标。目前北京正在创建国家人工智能创新应用先导区，将人工智能作为新科技和产业变革的前沿阵地，建立产业级深度学习开源开放平台，并开展人工智能产业创新应用，以打造国内城市与人工智能创新平台合作的新范本。
百度创始人、董事长兼CEO李彦宏曾在演讲中给出这样的观点——未来十年是智能经济时代，并从三个维度描述了智能经济的大致面貌：第一是人机交互方式的智能化;第二是基础设施的智能化，包括新型的AI芯片、深度学习框架等;第三是产业的智能化，各行各业都会因为AI技术而发生翻天覆地的变化。
先从百度内部的经验来看，无论是Apollo无人驾驶还是小度智能音箱，人工智能技术已经渗透到百度业务体系的每一个角落，对于人工智能产业应用的成熟度，百度无疑有着最为深切的感知。
而就行业外部的因素而言，新基建在全社会掀起激烈争论的背后，对应的正是经济结构的转型升级，从铁路、公路、电力等旧基础设施的驱动，转向5G、云计算、人工智能构建的新基础设施。
李彦宏的预见最终在顶层设计上被证实。国家在“十四五规划”中，明确将科技自立作为驱动国家创新发展的核心战略;12月份的中央经济工作会议上，也提出“要大力发展数字经济，加大新型基础设施投资力度”。
北京作为中国科技创新的“硅谷”，再一次充当了产业转型的领头羊，“北京市人工智能产业创新应用平台（百度飞桨）”的背后，所肩负的使命似乎不难揣测：
一是打造聚焦AI的产业创新应用平台，服务第三方企业进行技术方案验证，同时提供项目落地需要的基础算力和算法平台;
二是借鉴百度飞桨组织AI赛事方面的经验，支撑北京市组办的各类人工智能竞赛，吸引第三方企业与人工智能开发者参与;
三是为AI人才培养提供在线的实训环境，为高校教育和社会培训机构解决人工智能技术学习过程中亟需的算力和算法资源。
通俗一些的理解，“北京市人工智能产业创新应用平台（百度飞桨）”扮演的角色相当多元，既要支撑京央企、大型企业等第三方企业的智能应用和转型需求，还要以赛代练加速人工智能的产业氛围和人才培养，同时进行产学研的对接，为企业的产业智能化转型提供全面的服务。
正如百度CTO王海峰对深度学习框架的形容：在智能时代，深度学习框架起到承上启下的作用，下接芯片和大型计算机系统，上承各种业务模型与行业应用，是“智能时代的操作系统”。
早在2016年的时候，飞桨就填补了国产开源深度学习框架的空白，也是国内首个自主可控、开源开放、功能完备的产业级深度学习平台。飞桨向下对接芯片，能够和芯片进行软硬一体的优化，向上支撑各种应用，助力技术创新和业务发展，被看作是“智能时代的操作系统”。
虽然2020年是国产开源深度学习框架的“暖春”，不少玩家开始跟风而上，但百度飞桨可以说是唯一的产业级选择。在国内深度学习框架中，百度飞桨早已拥有绝对的领先态势。
目前飞桨平台凝聚了超过265万开发者，10万多家的企业在飞桨上创建了超过34万个模型。按照权威数据调研机构IDC的数据显示，目前百度飞桨在国内的综合市场份额已经位列第二，与排名第一的 Google TensorFlow几乎持平。
不过，百度飞桨被授予“北京市人工智能产业创新应用平台（百度飞桨）”的原因，恐怕不只是市场份额上的优势，还有飞桨给出的一揽子解决方案。
比如在产业实践层面，飞桨经过十余次的版本迭代后，稳定性和成熟度已经被首钢、南方电网、中石油、中科院遥感所、京东方、OPPO等多个行业的头部客户验证。相比于可以追赶的技术参数，产业实践中的经验和积累看似不可量化，却是人工智能产业落地时无法被复制的先天优势。
再比如人才培养方面，飞桨创办了中国首个深度学习技术俱乐部“飞桨博士会”，针对企业开发者打造了“黄埔学院”和企业深度学习实战营“AI快车道”，同时对全国重点高校提供了教学资源、实践平台、GPU算力、硬件教具全方位教学支持，业已覆盖了各个层次的人工智能人才培养。
也就是说，有别于学术性的开源框架，飞桨已经凝聚了265万开发者，还和20家硬件生态伙伴达成了合作，目前适配或者正在适配的芯片/IP 型号已经有29种，正全面AI 产业生态的构建。
何况科技自强已经成为时代的主旋律，深度学习框架和芯片作为人工智能基础设施的一体两面，有了芯片产业被国外“卡脖子”的教训，倘若中国的人工智能产业过度依赖国外的开源框架，不排除将重蹈芯片的覆辙。
“北京市人工智能产业创新应用平台（百度飞桨）”作为北京市首个人工智能产业方向的创新应用平台，显然是看中了飞桨的硬实力。
回到产业智能化的背景上，当人工智能开始脱虚向实，与产业进行深度融合的时候，屡屡出现的讨论却是：人工智能与产业融合的最后一公里该怎么走？
时常发生的一个情景是，企业对人工智能等新生产力有着迫切的应用需求，可落地的时候仅仅只是锦上添花，无法解决产业的核心痛点。以热门的智能养猪为例，一波又一波的程序员走进猪场，上演了“猪脸识别”的杰作，可对猪场如何预防疫情并进行科学应对，往往没有进一步的答案。
人工智能本质上是一种生产力能力，从实验室走进产业的过程中存在着巨大的信息不对称，还需要架起场景落地的桥梁。现实中遭遇的一幕在于，懂技术的不懂行业，懂行业的又缺少技术思维，复合型专业人才的严重匮乏，早已是人工智能与实体经济深度融合过程中最直接的瓶颈之一。
即便有一些让人眼前一亮的落地案例，细究起来的话，所解决的也只是某个点状的问题，而产业中存在的却是面状的需求。由于场景的碎片化，一家企业所能提供的产品和解决方案非常有限，不同的产品又缺少标准化的体系，无形中成了制约人工智能产业落地的又一人为产生的不利因素。
一方面，飞桨作为开源的深度学习框架，开发者们已经贡献了超过34万个模型，并且还在持续增长中。这些经过产业实践验证的模型，将是加速人工智能规模化落地的催化剂，也是从源头上打造产业标准的关键一环。
另一方面，以平台的形式进行人才培养以及产学研一体化融合，瞄准的正是复合型专业人才的缺口。毕竟开源的算法和解决方案已经降低了产业化应用的开发门槛，通过专业培训来弥补复合型人才的短缺并非没有可能。
打一个比方的话，北京正在借百度飞桨打造推动人工智能落地的城市级“智能中枢”，降低企业应用人工智能的门槛和成本，赋能有需求的企业和人，给出了普适性的“最后一公里”解决方案。
值得思考的是，从中关村时始，北京就一直是创新创业的大本营，缔造了一家又一家科技巨头，也积累了不可复制的产业经验。所以在智能经济时代的布局中，北京市并没有像一些城市那样盲目落子，而是综合了技术优势、人才培养和产业生态，在新一轮的城市竞争中提前奠定了领先地位。
当经济的重心向人工智能转移的时候，所有城市都不会是旁观者，要么踏着新的浪潮迈向经济增长的下一个章节，要么在转型升级的泥潭中迟迟徘徊。
就像电商中心、IoT小镇曾经引发的像素级模仿，经济进入到产业智能化的进程后，诸如“北京市人工智能产业创新应用平台（百度飞桨）”这样的“智力中枢”，应当是所有城市的标配，并结合当地的产业形态、经济结构、人才组成等进行因地制宜，为产业智能化升级按下加速键。
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