新工業敘事詩：新型工業化道路上的科技注腳

文 | 李依云

編輯|唐曉園

視覺設計|J、淼淼

正文共計：8830字

每一次，當有新的意象進入中國當代工業詩歌時，都意味著，中國工業正擁有新的變量。

1919年，孫中山寫下《實業計劃》，提出修筑六大鐵路系統，并在我國華北、華中、華南沿海修建世界級先進水平的海港——讓上海浦東，“沿新開河左岸建一新黃埔灘。”

作為時代最敏銳的哨兵，中國詩歌也自此離開“土的世界”，進入“鐵的世界”，從山水田園開拓出更多意象——郭沫若把工廠黑煙比作牡丹，“一枝枝的煙筒都開著了朵黑色的牡丹”，標志著文學對中國工業進入機械化大生產的想象。

1953年，中國開始實行第一個五年計劃。當時我國工業面對的情況遠比今日艱難：內部，是新中國剛成立時十分薄弱的工業基礎；外部，是西方資本主義國家對中國的經濟封鎖。全國工業產值中，輕工業產值占七成，重工業僅占不到三成。面對這種狀況，毛澤東在1954年說：

“現在我們能造什么？能造桌子椅子，能造茶碗茶壺，能種糧食，還能磨面粉，還能造紙，但是，一輛汽車、一架飛機、一輛坦克、一輛拖拉機都不能造。”

為了保證國家的獨立，毛澤東指出：把建設重點放在重工業上。

我國工業詩歌題材也在這一階段極大擴展：煤礦、公路、汽車成為50年代到70年代中國工業火熱建設的代表意象。

1954年，詩人邵燕祥在《中國的道路呼喚著汽車》中寫下，“你可知道祖國的遼闊?/你可曾用腳量過道路?/你數沒數過中國有多少條道路……/我們要讓中國用自己的汽車走路……”

今天，我們用了幾十年的時間，走完了西方幾百年的工業道路——中國汽車產、銷全球第一、高速公路總量全球前列、上海浦東生機勃發的佇立黃浦江邊。中國成為第四次工業革命——算力時代的引領者。

當代工業詩中頻繁出現的“5G、人工智能、數字經濟”也印證著，這一次，以人工智能、大模型等為代表的科技力量，正成為我國新型工業化道路上新的助力。

source：unsplash

推進中國工業化建設的火把，在一代代領導人手中傳遞。

我國的新型工業化有了新定位。

2023年9月22日至23日，全國新型工業化推進大會在北京召開，會上傳達了習總書記就推進新型工業化作出的重要指示。要完整、準確、全面貫徹新發展理念，統籌發展和安全，深刻把握新時代新征程推進新型工業化的基本規律，積極主動適應和引領新一輪科技革命和產業變革，把高質量發展的要求貫穿新型工業化全過程，把建設制造強國同發展數字經濟、產業信息化等有機結合，為中國式現代化構筑強大物質技術基礎。

會議上，中國第一汽車集團、三一集團等制造業企業代表來了。中國移動等運營商企業代表來了。

中國科技企業也來了——百度集團資深副總裁梁志祥表示，“百度將繼續發揮在人工智能方面的技術優勢。豐富應用場景，讓大模型成為驅動產業智能化的新引擎。”

source：pixabay

如何理解新型工業化？

黨的二十大報告提出，到2035年基本實現新型工業化。新型工業化是信息化與工業化的融合發展。科技含量高、經濟效益好、資源消耗低、環境污染少、人力資源優勢充分發揮。

在邁向新型工業化的道路上，我們注意到，一方面，我國制造業在不少領域仍是大而不強，需要鍛長板、補短板。另一方面，作為一項系統性工程，新型是實體經濟和數字經濟的融合發展，需要科技創新與制度創新的協同發力。這個過程中，人們的目光正越來越多望向百度等中國頭部科技企業

在中國產業升級爬坡的關鍵期，頭部科技企業如何再造一艘能托舉起產業智能化的船？大模型如何成為產業升級的新引擎？關于這一點，還需要圍繞邁向新型工業化的道路上，當下的幾項主要任務，分類討論。

中國宏觀經濟研究院經濟研究所副所長吳薩此前在接受央視新聞采訪時表示，實現中國新型工業化，當下主要做好以下幾項工作：

●繼續推動產業結構優化升級

●健全企業科技創新的能力和體系

●提高供應鏈和產業鏈的韌性和安全水平

提升產業的高端化、智能化、綠色化。最后，全面提升中國企業的競爭力——企業強，工業強。
下文，我們也將圍繞上述幾點展開。

01 韌性

先看提高供應鏈和產業鏈的韌性和安全水平。

中國工業一路前行，今天我國擁有41個工業大類、207個工業中類、666個工業小類，成為全球工業門類最全的國家。這個過程中，我們的實體產業名片也不斷更新：從建國初的紡織服裝自行車，到90年代的彩電空調電冰箱，再到今天的生物醫藥新能源。

產業強則實體經濟強。產業鏈強則產業強。

面對復雜的外部環境，邁向新型工業化的道路上必須加強產業鏈供應鏈的自主可控、不斷強鏈補鏈。強鏈，簡單說就是加強產業中各企業、各環節的協同合作，讓龍頭企業成為“頭雁”，最終大家合力一起把產業做大做強。

數字經濟正成為中國產業強鏈補鏈的新引擎。其最重要的抓手之一，就是工業互聯網。

產業壯大的過程中，企業如同散落的明珠，需要彼此串聯才能發揮最大價值。

大數據時代，工業互聯網平臺就是全面鏈接起產業鏈各環節、各要素、各企業的一條明線。它以數據為基礎，讓產業中所有的人、機、物、企業不再被地理區域所限制，彼此“看見”——協同合作，發揮最大效力。

目前，百度智能云打造的“開物工業互聯網”平臺正憑借大數據、人工智能等技術，讓更多企業鏈接，提升產業上下游的協同合作水平。據《星船知造》了解，開物已在蘇州、廣州、重慶等18個區域或園區深度落地，在當地建設“AI+工業互聯網”產業基地。在深耕蘇州的1年時間里，開物還為183家企業提供了咨詢診斷服務——針對每家企業不同的數智化需求，給出相應的解決方案。

“開物工業互聯網”平臺還能輔助地方政府做“強鏈、補鏈”的分析決策，促進產業鏈的全局優化。對于地方政府來說，通過工業互聯網平臺就能更全面的了解本地產業集群中各企業的情況，更好的做好協調等工作。

制造業各產業通過工業互聯網平臺不斷強鏈時，工業互聯網本身，也必須保持進化。它既需要我國的科技企業不斷深入產業第一線，也需要科技企業繼續夯實大數據、人工智能技術。

source：giphy

中國企業正上下一心，強化中國人工智能產業鏈。這一過程中，我們有中國電信這樣的央企通過建設自主可控的云基礎設施，構筑云網底座，保障國家數據安全。也有百度這樣的民營企業，不斷夯實技術底座，讓我們擁有自主可控的大模型。

作為新興高科技產業，人工智能產業在全球尚未形成占絕對主導的技術路徑依賴，產業生態也沒有形成絕對壁壘。

人工智能產業鏈大致分為基礎層、技術層、應用層

百度對人工智能技術的投入已經持續12年。近十年，百度累計投入超過1000億元研發開支——積累了芯片、框架、模型、應用的四層技術架構。李彥宏曾表示，在全球范圍內，在四層架構的每一層都有領先產品的公司幾乎沒有，百度的優勢非常獨特——

百度大模型還有兩個頗具中國特色的優勢，有助于強化我國人工智能產業鏈。

一是數據優勢。

百度的搜索服務是目前最大的AI應用場景之一，可以積累高質量數據。其背后，有兩股全球獨一無二的力量托舉：

●先是20年里中國基站翻山越嶺，“家家通電，村村有網”。

●其次是不斷增長的中國網民。2022年底，中國網民接近11億——每次“百度一下”，都是對某個空白數據的填補。

隨著百度文心大模型在產業端的深入，也必將積累更多行業數據。

二是芯片和飛槳助力。

芯片層：人工智能時代，主流芯片從CPU變成了GPU。百度在芯片層的布局是昆侖芯。它保證了文心大模型的底層算力。

框架層：作為最懂中國開發者的AI框架，飛槳上至學界對全國高校教師展開AI培訓。下入產業，在全國多地建設“百度飛槳人工智能產業賦能中心”，保證自身在產業側的不斷進化。

作為一家在AI領域投入多年的科技企業，大模型，其實是百度多年AI技術積累下非常自然的階段性成果。在做強我國人工智能產業鏈的過程中，百度也正主動承擔國家科技重大項目，加快核心技術攻關。

02 升級

實現中國新型工業化，當下另一項主要工作是：繼續推動產業結構優化升級。

產業結構優化升級，既是推動傳統產業的改造升級，也是鞏固優勢產業的領先地位。要讓產業中技術密集型企業的比例提高、勞動密集型企業比例適當下降。——實現這一切，離不開數字化的落地。

每一家企業都有針對性的進行數字化升級、智能化改造后，就能提升整個產業的高端化、智能化、綠色化。最終全面提升中國工業的競爭力——企業強，工業強。

這一過程中，國產大模型能做什么？目前走到哪一步？

source：pexels

先明確一點，大模型是一種新的技術理念，一種新的技術體系。百度“開物”等工業互聯網平臺可以接入各種大模型。

當下大模型技術在工業領域的應用，還是處在非常初級的階段。更多是前期的探索和準備。

放眼整個中國工業的海洋，幾乎所有企業都有算力時代下的數智化需求。區別是，有些企業選擇通過數字紐帶和科技企業來一場雙向奔赴，而另一些——選擇暫時觀望。科技企業助力中國工業升級前行的空間仍然是巨大的。

我國工業門類齊全，各行各業所處的數字化階段大不相同，對智能化、數字化、網絡化的需求也千差萬別。對于那些還未對科技企業敞開胸懷的企業，其猶豫觀望的原因很難有一個標準答案。而對于已經使用大模型技術的企業，他們也各有業務場景、業務邏輯，和千差萬別的業務需求，同樣不存在一個適用于所有工業堡壘的標準方案。

因此，《星船知造》對“企業觀望”和“企業需求”都大致總結了兩組相對“通用”的答案——

先看“企業觀望”：

一是企業擔心多年苦心積累的know-how外泄。

二是制造業有“不要輕易改動一條正常運轉的產線”一說，制造業生產設備多、流程復雜，一個小小的改變都可能影響整個生產。或者更直接，試錯成本太高了，萬一出了問題，誰買單？

對于猶豫觀望的制造業企業，科技企業能做的是繼續腳踏實地為企業打造從實際出發的數智化解決方案。目前百度智能云團隊中的架構師，都有多年行業一線經驗，下工廠、進礦井。在這場傳統制造和科技企業的雙向奔赴中，遇到質疑、碰撞，也從不停下腳步。這也是百度大模型能在工業領域不斷深入的底氣。

source：pixabay

再看“企業需求”：

一是制造業關于勞動力的焦慮始終存在。年輕人不愿擰螺絲怎么辦、老師傅手藝失傳怎么辦？

二是如何喚醒沉睡的數據。如何利用、放大數據的價值？

一切的解決方案，都指向了智能制造。

智能制造是當下推進新型工業化的重要突破口。也是推動傳統產業改造升級，讓產業中技術密集型企業比例提高的重要抓手。

中國不會止步于“世界工廠”，提高產業中技術密集型企業的比例，就要讓更多企業往高技術附加值的微笑曲線兩端攀爬——這個過程中，企業要有針對性的進行數智化改造。當更多工業機器人、移動機器人進入車間，打造符合自身需求的智慧工廠，并重構研發、生產等各個環節，就能創造出更高價值。

面對這樣的需求，百度正通過吸納大量工業人才、不斷深入產業積累行業knowhow，助力企業從“制造”往“智造”升級——

先看大模型如何幫助解決年輕人不愿意擰螺絲、老師傅手藝失傳的問題。

一方面，將相對技術含量低、重復性高的工種采用機器換人——AI再為機器和設備安上決策和判斷的大腦。

另一方面，通過大模型吸收那些原本只存在于每個勞動者腦海中的彼此孤立的行業經驗。再通過大模型進行再訓練和精調，將勞動者個體的工業經驗持續進化迭代。——以前需要數個工人“三班倒”，7×24小時緊盯產線的情況，未來一臺機器就能做到。

在安全生產領域，百度智能云安全生產智能助手“度安安”的能力正是來源于老師傅多年積累的安全生產經驗——它可以把各種安全預警歸類總結，整理清楚，自動生成巡檢工單，讓管理人員快速知曉全局安全態勢，迅速做出處置。中海油旗下的大型煉化企業大榭石化通過引入“度安安”，實現了安全隱患秒級預警，事故響應速度提升了50%。

而且，在車間，AI師傅的工作效率還比老師傅更高。在化纖行業的恒逸集團車間里，百度開物的AI質檢設備檢驗1個絲錠只需2.5秒，效率比人工提高70%。

如果大模型僅僅是針對一家企業進行“工業knowhow的傳幫帶”，那么還不足以體現它代表著未來。——類似上述的質檢解決方案，過去，從頂設到完成應用開發至少需要9-12個月。未來，基于大模型，只需要少量的生產樣本數據進行微調，就可以快速生成所需的智能質檢應用。——它最終助力的，是全行業的效率提升。

百度智能云開物目前已積累了4萬多個工業模型和智能應用。

再看大模型如何利用、放大數據的價值。

數據是新時代發展的水和電。生活場景中，每個現代人平均一天就能通過打車、叫外賣、在線交流產生1.5GB的數據。生產場景中，產業數字化正進入深水區，數據在全產線流通，機器生產過程中的每一個數據都能被精確記錄，成為訓練人工智能的養料。也意味著，勞動者的個人經驗正成為AI學習的對象。

百度智能云智慧工業總經理常城認為，現在的大模型，首先要有構建完整數字化底座的能力、有跨越多場景的智能化應用的產品矩陣——確保要到毛細血管當中去，確保數據是真實可靠可用的，確保應用是真正能解決問題的；第二步，大模型要和行業數據結合，要增強通用大模型對于行業知識的理解能力，如此才能做到系統級的決策。

通用大模型進化出更多行業大模型的過程中，核心就是優質、真實的數據積累。但數據從來都是最難開發的石油。

在大模型初探工業深水區的今天，它需要百度這樣的科技企業真正扎根入千行百業，為企業提供有價值的服務（模型既服務），先通過通用模型和行業頭部企業有更多業務融合、交流、積累——之后，才會有更多各行各業的數據、knowhow、機器變得“透明”——真正對科技企業敞開胸懷。

浩瀚的中國工業數據疊加，將產生驚人的價值。

《星船知造》了解到，目前數據獲取的成本正在下降。

一方面是中國制造業前行中，傳感器的成本在下降。另一方面，也是百度這樣的科技企業通過多年技術積累和規模效應，釋放技術紅利——百度智能云千帆大模型納管了42個國內外主流大模型和41個有行業特色的數據集。算力服務升級后，訓練大模型的時間成本也大幅降低。

百度智能云已簽約數家大型央國企，千帆大模型平臺正進入越來越多工業場景。我們觀察到，大型央企國企客戶和千帆大模型在合作探索上有兩個關鍵訴求：

一是“共創”。當大型央國企和百度探討如何通過大模型解決自身存在的一些技術問題時，他們真正想要的是——百度作為具有先進技術能力的科技企業，如何教會擁有行業knowhow的工業企業使用數字化工具。

百度為企業擔任“數字化”、“數智化”教練，這個教練目前就是百度智能云千帆大模型平臺。它包含了數據管理、模型訓練、評估優化、預測服務部署，以及插件服務。不同行業的企業使用百度智能云千帆大模型平臺的各種功能和服務時，就能強強聯合，從各自的研發、設計、生產等環節做出數字化創新。

未來，這些創新將從頭部企業出發，覆蓋到行業其他企業。

二是“涌現”。大模型是一種技術，也是一種服務。對工業企業客戶而言，“涌現”意味著，企業購買的不是“一個大模型”，而是一種能為自己所用的技術。這種技術不僅僅解決一個具體的問題，而是通過這個大模型，構建起整個企業在智能化上的能力。大模型給予的，不是一個“標準答案”，而是一套解題思路。

對大模型本身而言，“涌現”則意味著，當它吸收了工業企業的數據后，進行學習迭代，就能涌現出之前它沒有學過的知識。再將這些反哺給企業方。是一個彼此促進、進化的過程。

●9月26日，我國第一個電力行業的自主可控大模型來了。南方電網人工智能科技有限公司研發的電力行業人工智能創新平臺及自主可控電力大模型正式公開發布。

百度提供了昆侖芯AI芯片、飛槳框架、開發套件等技術產品支持。

電力大模型是電力行業人工智能創新平臺首個產品，覆蓋包括智能創作、設備巡檢、電力調度在內的七大應用場景，也可應用于特定業務場景。其中，電力調度場景功能基于百度文心大模型打造。

當大模型加速與工業企業融合時，需要更多生態伙伴，打造更多“行業樣板間”，讓大模型技術能力深入更多產業。每一家企業的數字化升級后，最終會提升中國各個產業的高端化、智能化、綠色化。全面提升中國企業的競爭力。

但一個問題來了，南方電網這樣的大型央企，生益科技這樣的上市企業，有足夠的資金、實力使用大模型——小企業、小微企業怎么辦？大模型能給所有企業都遞上一把通往智能化的梯子嗎？

03 創新

實現中國新型工業化，當下還有一項主要工作：健全企業科技創新的能力和體系。

科技創新，需要大中小企業共同發力，協同發展。大模型這樣的新技術為中小企業遞上一把梯子，讓任何規模的企業都能擁有同樣的數智化視野。而實現這一點，要靠科技企業的AI普惠。

當下我國制造業數字化轉型中存在兩大陣營——具有先發之勢的大型企業和處在初期的中小企業。

我國的中小企業活躍在第一、二、三產業，是提供稅收和就業崗位的主力軍。中小企業的數字化程度決定了未來算力時代下的企業創新上限，也事關如何鏈接起國家產業中最底層的那片數據孤島。

《星船知造》了解到，由于資金吃緊、抗風險能力相對較差，對于不少小企業而言，數智化轉型猶如一場高空走鋼絲般的挑戰。同時，中國中小企業數字化轉型程度呈現自南向北、自東向西遞減的趨勢。可以說，中小企業對于數智化創新有需求、有渴望，但也面臨著場景定制化開發成本高、使用門檻高的難處——他們需要的，是更靈活、高性價比的數字化工具。

從企業使用角度看，百度智能云打造的“開物工業互聯網”平臺，目標就是降低企業使用人工智能的門檻和成本，實現“智能的隨用隨取”。

大模型也讓千行百業中眾多中小企業的知識與經驗傳承模式發生了變化

“行業專家可以將自己的知識和經驗通過大模型教給機器”，未來在制造業的車間里會出現一種全新的景象，“師傅帶徒弟”變成“師傅帶機器”。

機器可以“師從”不同的師傅學習，經過融會貫通實現超越，輔助工人實現更高效的生產和更好的經營決策。

從AI產業層看，過去數年中，百度給予了飛槳極大的支持，讓飛槳從專業到普惠——飛槳的開源AI框架讓人們不再需要花費數月時間寫模型、調參數。使用現成的框架，半小時左右就能搞定一個模型開發。

飛槳正構筑良好的開發者生態，通過框架實現AI普惠。基于飛槳平臺，百度也正為各行業培養AI人才梯隊。

算力浪潮下，所有人都處在新周期的起點。只有解放員工、解放企業的創造力，才能為健全科技創新打好基礎。

大模型是一種面向未來的創新技術，它正通過以下兩點激發員工的創造力——

首先，大模型正改變人與機器之間的關系。在安全生產等場景中，企業員工不再需要投入大量時間去死記硬背常規內容，“遇事不決大模型”，就能快速獲得解答。員工可以把從中解放出的時間、精力用來從事更有價值、更有創造力的工作。

遇到故障時，值班助手可以秒級生成處置方案，及時響應15分鐘電力市場調節要求。員工只需要說一句話，值班助手就可以把各種安全預警歸類總結，整理清楚，讓管理和調度人員快速知曉全局態勢。

南方電網近日向業界展示了基于文心大模型打造的AI原生應用“南網調度值班助手” ，其通過南方電網研發的電力行業人工智能創新平臺提供服務。

其次，基于強大的理解和生成能力，大模型就如同一頂魔術師的禮帽，放入一些數據，就能變化出更多知識、模式。讓每一個在本職工作中有積累、有經驗、有想法的員工都有機會實現顛覆式創新。

比如汽車設計鏈路長而復雜。以前工程師需要埋首在2萬多個零部件、數十萬參數里找到滿足需求的各種組合，進行新車研發。現在，借助文心大模型輔助，工程師只需要用通過多輪對話說出需求，大模型就可以精準、高效找到所需的組合信息，自動生成設計文檔。

大幅縮短研發周期和成本，只是大模型改變生產方式的一個側寫。今天的大模型先是逐漸改變人與機器的關系——機器替代人類完成重復性高、創造力低的工作。再是催生出更多AI原生應用——按照李彥宏的說法，AI原生應用是一種可以讓用戶思維更活躍的人工智能，而不是讓用戶去做簡單的事。

《星船知造》了解到，百度智能云已經推出了11款AI原生應用，涵蓋了服務營銷、生產優化等多個方面。即將在10月17日舉行的百度世界2023，還將展示更多AI原生應用，讓大模型更深度融合到實體經濟中去，助力千行百業。

隨著AI原生應用的不斷涌現，新的產業形態和競爭格局也必定會出現。今天發生在中國車間里的數智化改變，將只是未來生態變革前的第一朵浪花。

尾聲

在全球兩百多年里發生的四次工業革命中，我們錯過了蒸汽時代、電氣時代、和上世紀四十年代開始的自動化時代。直到算力時代，中國工業終于用幾十年走完了西方發達國家走了兩百年的路。今天我們手中握著的——有全體勞動者共同創造的制造業、供應鏈紅利，也有千行百業共同托舉起的科技紅利。

聚焦在中國科技企業身上的目光從未像此刻這般灼熱：人們關注它們取得的成績、積累的技術。更關注，它們到底能為中國工業的明天帶來什么？

中國的科技企業中，百度或許是被誤解最深的一家。
很長一段時間內，人們對它的認知是，這是一家“搜索”公司。2013年，百度成立Deep Learning深度學習研究院IDL，李彥宏擔任院長，宣告著百度對人工智能的全力以赴。人們對它的認知是，這好像是一家有點科技追求的“搜索”公司。

之后，百度堅持重金投入研發、投入技術人才梯隊積累的人工智能賽道，又看上去離普通人的生活過于遙遠——僅僅幾年前，人們還認為，被AI顛覆的只有棋類運動。

今天已成為全球第二大AI框架、服務500多萬開發者的百度飛槳，僅僅四五年前，還只是一個百度內部實驗室的小眾產品。

ChatGPT的橫空出世讓百度多年的積累加速被公眾看到。今年3月，百度文心一言大模型發布時，李彥宏說，“其實百度在過去十幾年中持續在AI研發上堅持投入，文心大模型第一個版本2019年就發布了，此后的每一年都發布一個新版本，從這個意義上說，文心一言的發布只是我們過去多年努力的一個自然延續。”

今天，從微觀看，大模型正助力一家家企業數智化轉型升級。

中觀看，大模型為產業鏈的上下協同送上助力。沒有一家企業會在產業鏈上孤立存在，有些產業園內，上下樓企業就是彼此的上下游企業——隨著企業的數智升級，上下游企業能有更好的信息反饋、更低的運輸、儲存成本。

放到更大的維度，當中國的產業集群彼此間有更強的互補后，能更好促進一、二、三產業的協同發展。

在邁向新型工業化的道路上，我們需要更多百度這樣的科技企業——看向未來、耐住寂寞、深入產業。攜手合作，共同為中國工業譜寫新的詩篇。

參考資料：

[1]《毛澤東與新中國工業化的奠基》中共中央黨史和文獻研究院

[2]《企業熱議推進新型工業化》 工信微報

[3]《新工業詩歌：轉型與前景》 霍俊明

注：文中關于新型工業化的解讀和展開，核心觀點來源于《求是》雜志、中國宏觀經濟研究院等公開報道和訪談

本文基于訪談及公開資料寫作，不構成任何投資建議

本文為星船知造原創內容

未經授權，禁止轉