新工业叙事诗：新型工业化道路上的科技注脚

文 | 李依云

编辑|唐晓园

视觉设计|J、淼淼

正文共计：8830字

每一次，当有新的意象进入中国当代工业诗歌时，都意味着，中国工业正拥有新的变量。

1919年，孙中山写下《实业计划》，提出修筑六大铁路系统，并在我国华北、华中、华南沿海修建世界级先进水平的海港——让上海浦东，“沿新开河左岸建一新黄埔滩。”

作为时代最敏锐的哨兵，中国诗歌也自此离开“土的世界”，进入“铁的世界”，从山水田园开拓出更多意象——郭沫若把工厂黑烟比作牡丹，“一枝枝的烟筒都开着了朵黑色的牡丹”，标志着文学对中国工业进入机械化大生产的想象。

1953年，中国开始实行第一个五年计划。当时我国工业面对的情况远比今日艰难：内部，是新中国刚成立时十分薄弱的工业基础；外部，是西方资本主义国家对中国的经济封锁。全国工业产值中，轻工业产值占七成，重工业仅占不到三成。面对这种状况，毛泽东在1954年说：

“现在我们能造什么？能造桌子椅子，能造茶碗茶壶，能种粮食，还能磨面粉，还能造纸，但是，一辆汽车、一架飞机、一辆坦克、一辆拖拉机都不能造。”

为了保证国家的独立，毛泽东指出：把建设重点放在重工业上。

我国工业诗歌题材也在这一阶段极大扩展：煤矿、公路、汽车成为50年代到70年代中国工业火热建设的代表意象。

1954年，诗人邵燕祥在《中国的道路呼唤着汽车》中写下，“你可知道祖国的辽阔?/你可曾用脚量过道路?/你数没数过中国有多少条道路……/我们要让中国用自己的汽车走路……”

今天，我们用了几十年的时间，走完了西方几百年的工业道路——中国汽车产、销全球第一、高速公路总量全球前列、上海浦东生机勃发的伫立黄浦江边。中国成为第四次工业革命——算力时代的引领者。

当代工业诗中频繁出现的“5G、人工智能、数字经济”也印证着，这一次，以人工智能、大模型等为代表的科技力量，正成为我国新型工业化道路上新的助力。

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推进中国工业化建设的火把，在一代代领导人手中传递。

我国的新型工业化有了新定位。

2023年9月22日至23日，全国新型工业化推进大会在北京召开，会上传达了习总书记就推进新型工业化作出的重要指示。要完整、准确、全面贯彻新发展理念，统筹发展和安全，深刻把握新时代新征程推进新型工业化的基本规律，积极主动适应和引领新一轮科技革命和产业变革，把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程，把建设制造强国同发展数字经济、产业信息化等有机结合，为中国式现代化构筑强大物质技术基础。

会议上，中国第一汽车集团、三一集团等制造业企业代表来了。中国移动等运营商企业代表来了。

中国科技企业也来了——百度集团资深副总裁梁志祥表示，“百度将继续发挥在人工智能方面的技术优势。丰富应用场景，让大模型成为驱动产业智能化的新引擎。”

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如何理解新型工业化？

党的二十大报告提出，到2035年基本实现新型工业化。新型工业化是信息化与工业化的融合发展。科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势充分发挥。

在迈向新型工业化的道路上，我们注意到，一方面，我国制造业在不少领域仍是大而不强，需要锻长板、补短板。另一方面，作为一项系统性工程，新型是实体经济和数字经济的融合发展，需要科技创新与制度创新的协同发力。这个过程中，人们的目光正越来越多望向百度等中国头部科技企业

在中国产业升级爬坡的关键期，头部科技企业如何再造一艘能托举起产业智能化的船？大模型如何成为产业升级的新引擎？关于这一点，还需要围绕迈向新型工业化的道路上，当下的几项主要任务，分类讨论。

中国宏观经济研究院经济研究所副所长吴萨此前在接受央视新闻采访时表示，实现中国新型工业化，当下主要做好以下几项工作：

●继续推动产业结构优化升级

●健全企业科技创新的能力和体系

●提高供应链和产业链的韧性和安全水平

提升产业的高端化、智能化、绿色化。最后，全面提升中国企业的竞争力——企业强，工业强。
下文，我们也将围绕上述几点展开。

01 韧性

先看提高供应链和产业链的韧性和安全水平。

中国工业一路前行，今天我国拥有41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类，成为全球工业门类最全的国家。这个过程中，我们的实体产业名片也不断更新：从建国初的纺织服装自行车，到90年代的彩电空调电冰箱，再到今天的生物医药新能源。

产业强则实体经济强。产业链强则产业强。

面对复杂的外部环境，迈向新型工业化的道路上必须加强产业链供应链的自主可控、不断强链补链。强链，简单说就是加强产业中各企业、各环节的协同合作，让龙头企业成为“头雁”，最终大家合力一起把产业做大做强。

数字经济正成为中国产业强链补链的新引擎。其最重要的抓手之一，就是工业互联网。

产业壮大的过程中，企业如同散落的明珠，需要彼此串联才能发挥最大价值。

大数据时代，工业互联网平台就是全面链接起产业链各环节、各要素、各企业的一条明线。它以数据为基础，让产业中所有的人、机、物、企业不再被地理区域所限制，彼此“看见”——协同合作，发挥最大效力。

目前，百度智能云打造的“开物工业互联网”平台正凭借大数据、人工智能等技术，让更多企业链接，提升产业上下游的协同合作水平。据《星船知造》了解，开物已在苏州、广州、重庆等18个区域或园区深度落地，在当地建设“AI+工业互联网”产业基地。在深耕苏州的1年时间里，开物还为183家企业提供了咨询诊断服务——针对每家企业不同的数智化需求，给出相应的解决方案。

“开物工业互联网”平台还能辅助地方政府做“强链、补链”的分析决策，促进产业链的全局优化。对于地方政府来说，通过工业互联网平台就能更全面的了解本地产业集群中各企业的情况，更好的做好协调等工作。

制造业各产业通过工业互联网平台不断强链时，工业互联网本身，也必须保持进化。它既需要我国的科技企业不断深入产业第一线，也需要科技企业继续夯实大数据、人工智能技术。

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中国企业正上下一心，强化中国人工智能产业链。这一过程中，我们有中国电信这样的央企通过建设自主可控的云基础设施，构筑云网底座，保障国家数据安全。也有百度这样的民营企业，不断夯实技术底座，让我们拥有自主可控的大模型。

作为新兴高科技产业，人工智能产业在全球尚未形成占绝对主导的技术路径依赖，产业生态也没有形成绝对壁垒。

人工智能产业链大致分为基础层、技术层、应用层

百度对人工智能技术的投入已经持续12年。近十年，百度累计投入超过1000亿元研发开支——积累了芯片、框架、模型、应用的四层技术架构。李彦宏曾表示，在全球范围内，在四层架构的每一层都有领先产品的公司几乎没有，百度的优势非常独特——

百度大模型还有两个颇具中国特色的优势，有助于强化我国人工智能产业链。

一是数据优势。

百度的搜索服务是目前最大的AI应用场景之一，可以积累高质量数据。其背后，有两股全球独一无二的力量托举：

●先是20年里中国基站翻山越岭，“家家通电，村村有网”。

●其次是不断增长的中国网民。2022年底，中国网民接近11亿——每次“百度一下”，都是对某个空白数据的填补。

随着百度文心大模型在产业端的深入，也必将积累更多行业数据。

二是芯片和飞桨助力。

芯片层：人工智能时代，主流芯片从CPU变成了GPU。百度在芯片层的布局是昆仑芯。它保证了文心大模型的底层算力。

框架层：作为最懂中国开发者的AI框架，飞桨上至学界对全国高校教师展开AI培训。下入产业，在全国多地建设“百度飞桨人工智能产业赋能中心”，保证自身在产业侧的不断进化。

作为一家在AI领域投入多年的科技企业，大模型，其实是百度多年AI技术积累下非常自然的阶段性成果。在做强我国人工智能产业链的过程中，百度也正主动承担国家科技重大项目，加快核心技术攻关。

02 升级

实现中国新型工业化，当下另一项主要工作是：继续推动产业结构优化升级。

产业结构优化升级，既是推动传统产业的改造升级，也是巩固优势产业的领先地位。要让产业中技术密集型企业的比例提高、劳动密集型企业比例适当下降。——实现这一切，离不开数字化的落地。

每一家企业都有针对性的进行数字化升级、智能化改造后，就能提升整个产业的高端化、智能化、绿色化。最终全面提升中国工业的竞争力——企业强，工业强。

这一过程中，国产大模型能做什么？目前走到哪一步？

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先明确一点，大模型是一种新的技术理念，一种新的技术体系。百度“开物”等工业互联网平台可以接入各种大模型。

当下大模型技术在工业领域的应用，还是处在非常初级的阶段。更多是前期的探索和准备。

放眼整个中国工业的海洋，几乎所有企业都有算力时代下的数智化需求。区别是，有些企业选择通过数字纽带和科技企业来一场双向奔赴，而另一些——选择暂时观望。科技企业助力中国工业升级前行的空间仍然是巨大的。

我国工业门类齐全，各行各业所处的数字化阶段大不相同，对智能化、数字化、网络化的需求也千差万别。对于那些还未对科技企业敞开胸怀的企业，其犹豫观望的原因很难有一个标准答案。而对于已经使用大模型技术的企业，他们也各有业务场景、业务逻辑，和千差万别的业务需求，同样不存在一个适用于所有工业堡垒的标准方案。

因此，《星船知造》对“企业观望”和“企业需求”都大致总结了两组相对“通用”的答案——

先看“企业观望”：

一是企业担心多年苦心积累的know-how外泄。

二是制造业有“不要轻易改动一条正常运转的产线”一说，制造业生产设备多、流程复杂，一个小小的改变都可能影响整个生产。或者更直接，试错成本太高了，万一出了问题，谁买单？

对于犹豫观望的制造业企业，科技企业能做的是继续脚踏实地为企业打造从实际出发的数智化解决方案。目前百度智能云团队中的架构师，都有多年行业一线经验，下工厂、进矿井。在这场传统制造和科技企业的双向奔赴中，遇到质疑、碰撞，也从不停下脚步。这也是百度大模型能在工业领域不断深入的底气。

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再看“企业需求”：

一是制造业关于劳动力的焦虑始终存在。年轻人不愿拧螺丝怎么办、老师傅手艺失传怎么办？

二是如何唤醒沉睡的数据。如何利用、放大数据的价值？

一切的解决方案，都指向了智能制造。

智能制造是当下推进新型工业化的重要突破口。也是推动传统产业改造升级，让产业中技术密集型企业比例提高的重要抓手。

中国不会止步于“世界工厂”，提高产业中技术密集型企业的比例，就要让更多企业往高技术附加值的微笑曲线两端攀爬——这个过程中，企业要有针对性的进行数智化改造。当更多工业机器人、移动机器人进入车间，打造符合自身需求的智慧工厂，并重构研发、生产等各个环节，就能创造出更高价值。

面对这样的需求，百度正通过吸纳大量工业人才、不断深入产业积累行业knowhow，助力企业从“制造”往“智造”升级——

先看大模型如何帮助解决年轻人不愿意拧螺丝、老师傅手艺失传的问题。

一方面，将相对技术含量低、重复性高的工种采用机器换人——AI再为机器和设备安上决策和判断的大脑。

另一方面，通过大模型吸收那些原本只存在于每个劳动者脑海中的彼此孤立的行业经验。再通过大模型进行再训练和精调，将劳动者个体的工业经验持续进化迭代。——以前需要数个工人“三班倒”，7×24小时紧盯产线的情况，未来一台机器就能做到。

在安全生产领域，百度智能云安全生产智能助手“度安安”的能力正是来源于老师傅多年积累的安全生产经验——它可以把各种安全预警归类总结，整理清楚，自动生成巡检工单，让管理人员快速知晓全局安全态势，迅速做出处置。中海油旗下的大型炼化企业大榭石化通过引入“度安安”，实现了安全隐患秒级预警，事故响应速度提升了50%。

而且，在车间，AI师傅的工作效率还比老师傅更高。在化纤行业的恒逸集团车间里，百度开物的AI质检设备检验1个丝锭只需2.5秒，效率比人工提高70%。

如果大模型仅仅是针对一家企业进行“工业knowhow的传帮带”，那么还不足以体现它代表着未来。——类似上述的质检解决方案，过去，从顶设到完成应用开发至少需要9-12个月。未来，基于大模型，只需要少量的生产样本数据进行微调，就可以快速生成所需的智能质检应用。——它最终助力的，是全行业的效率提升。

百度智能云开物目前已积累了4万多个工业模型和智能应用。

再看大模型如何利用、放大数据的价值。

数据是新时代发展的水和电。生活场景中，每个现代人平均一天就能通过打车、叫外卖、在线交流产生1.5GB的数据。生产场景中，产业数字化正进入深水区，数据在全产线流通，机器生产过程中的每一个数据都能被精确记录，成为训练人工智能的养料。也意味着，劳动者的个人经验正成为AI学习的对象。

百度智能云智慧工业总经理常城认为，现在的大模型，首先要有构建完整数字化底座的能力、有跨越多场景的智能化应用的产品矩阵——确保要到毛细血管当中去，确保数据是真实可靠可用的，确保应用是真正能解决问题的；第二步，大模型要和行业数据结合，要增强通用大模型对于行业知识的理解能力，如此才能做到系统级的决策。

通用大模型进化出更多行业大模型的过程中，核心就是优质、真实的数据积累。但数据从来都是最难开发的石油。

在大模型初探工业深水区的今天，它需要百度这样的科技企业真正扎根入千行百业，为企业提供有价值的服务（模型既服务），先通过通用模型和行业头部企业有更多业务融合、交流、积累——之后，才会有更多各行各业的数据、knowhow、机器变得“透明”——真正对科技企业敞开胸怀。

浩瀚的中国工业数据叠加，将产生惊人的价值。

《星船知造》了解到，目前数据获取的成本正在下降。

一方面是中国制造业前行中，传感器的成本在下降。另一方面，也是百度这样的科技企业通过多年技术积累和规模效应，释放技术红利——百度智能云千帆大模型纳管了42个国内外主流大模型和41个有行业特色的数据集。算力服务升级后，训练大模型的时间成本也大幅降低。

百度智能云已签约数家大型央国企，千帆大模型平台正进入越来越多工业场景。我们观察到，大型央企国企客户和千帆大模型在合作探索上有两个关键诉求：

一是“共创”。当大型央国企和百度探讨如何通过大模型解决自身存在的一些技术问题时，他们真正想要的是——百度作为具有先进技术能力的科技企业，如何教会拥有行业knowhow的工业企业使用数字化工具。

百度为企业担任“数字化”、“数智化”教练，这个教练目前就是百度智能云千帆大模型平台。它包含了数据管理、模型训练、评估优化、预测服务部署，以及插件服务。不同行业的企业使用百度智能云千帆大模型平台的各种功能和服务时，就能强强联合，从各自的研发、设计、生产等环节做出数字化创新。

未来，这些创新将从头部企业出发，覆盖到行业其他企业。

二是“涌现”。大模型是一种技术，也是一种服务。对工业企业客户而言，“涌现”意味着，企业购买的不是“一个大模型”，而是一种能为自己所用的技术。这种技术不仅仅解决一个具体的问题，而是通过这个大模型，构建起整个企业在智能化上的能力。大模型给予的，不是一个“标准答案”，而是一套解题思路。

对大模型本身而言，“涌现”则意味着，当它吸收了工业企业的数据后，进行学习迭代，就能涌现出之前它没有学过的知识。再将这些反哺给企业方。是一个彼此促进、进化的过程。

●9月26日，我国第一个电力行业的自主可控大模型来了。南方电网人工智能科技有限公司研发的电力行业人工智能创新平台及自主可控电力大模型正式公开发布。

百度提供了昆仑芯AI芯片、飞桨框架、开发套件等技术产品支持。

电力大模型是电力行业人工智能创新平台首个产品，覆盖包括智能创作、设备巡检、电力调度在内的七大应用场景，也可应用于特定业务场景。其中，电力调度场景功能基于百度文心大模型打造。

当大模型加速与工业企业融合时，需要更多生态伙伴，打造更多“行业样板间”，让大模型技术能力深入更多产业。每一家企业的数字化升级后，最终会提升中国各个产业的高端化、智能化、绿色化。全面提升中国企业的竞争力。

但一个问题来了，南方电网这样的大型央企，生益科技这样的上市企业，有足够的资金、实力使用大模型——小企业、小微企业怎么办？大模型能给所有企业都递上一把通往智能化的梯子吗？

03 创新

实现中国新型工业化，当下还有一项主要工作：健全企业科技创新的能力和体系。

科技创新，需要大中小企业共同发力，协同发展。大模型这样的新技术为中小企业递上一把梯子，让任何规模的企业都能拥有同样的数智化视野。而实现这一点，要靠科技企业的AI普惠。

当下我国制造业数字化转型中存在两大阵营——具有先发之势的大型企业和处在初期的中小企业。

我国的中小企业活跃在第一、二、三产业，是提供税收和就业岗位的主力军。中小企业的数字化程度决定了未来算力时代下的企业创新上限，也事关如何链接起国家产业中最底层的那片数据孤岛。

《星船知造》了解到，由于资金吃紧、抗风险能力相对较差，对于不少小企业而言，数智化转型犹如一场高空走钢丝般的挑战。同时，中国中小企业数字化转型程度呈现自南向北、自东向西递减的趋势。可以说，中小企业对于数智化创新有需求、有渴望，但也面临着场景定制化开发成本高、使用门槛高的难处——他们需要的，是更灵活、高性价比的数字化工具。

从企业使用角度看，百度智能云打造的“开物工业互联网”平台，目标就是降低企业使用人工智能的门槛和成本，实现“智能的随用随取”。

大模型也让千行百业中众多中小企业的知识与经验传承模式发生了变化

“行业专家可以将自己的知识和经验通过大模型教给机器”，未来在制造业的车间里会出现一种全新的景象，“师傅带徒弟”变成“师傅带机器”。

机器可以“师从”不同的师傅学习，经过融会贯通实现超越，辅助工人实现更高效的生产和更好的经营决策。

从AI产业层看，过去数年中，百度给予了飞桨极大的支持，让飞桨从专业到普惠——飞桨的开源AI框架让人们不再需要花费数月时间写模型、调参数。使用现成的框架，半小时左右就能搞定一个模型开发。

飞桨正构筑良好的开发者生态，通过框架实现AI普惠。基于飞桨平台，百度也正为各行业培养AI人才梯队。

算力浪潮下，所有人都处在新周期的起点。只有解放员工、解放企业的创造力，才能为健全科技创新打好基础。

大模型是一种面向未来的创新技术，它正通过以下两点激发员工的创造力——

首先，大模型正改变人与机器之间的关系。在安全生产等场景中，企业员工不再需要投入大量时间去死记硬背常规内容，“遇事不决大模型”，就能快速获得解答。员工可以把从中解放出的时间、精力用来从事更有价值、更有创造力的工作。

遇到故障时，值班助手可以秒级生成处置方案，及时响应15分钟电力市场调节要求。员工只需要说一句话，值班助手就可以把各种安全预警归类总结，整理清楚，让管理和调度人员快速知晓全局态势。

南方电网近日向业界展示了基于文心大模型打造的AI原生应用“南网调度值班助手” ，其通过南方电网研发的电力行业人工智能创新平台提供服务。

其次，基于强大的理解和生成能力，大模型就如同一顶魔术师的礼帽，放入一些数据，就能变化出更多知识、模式。让每一个在本职工作中有积累、有经验、有想法的员工都有机会实现颠覆式创新。

比如汽车设计链路长而复杂。以前工程师需要埋首在2万多个零部件、数十万参数里找到满足需求的各种组合，进行新车研发。现在，借助文心大模型辅助，工程师只需要用通过多轮对话说出需求，大模型就可以精准、高效找到所需的组合信息，自动生成设计文档。

大幅缩短研发周期和成本，只是大模型改变生产方式的一个侧写。今天的大模型先是逐渐改变人与机器的关系——机器替代人类完成重复性高、创造力低的工作。再是催生出更多AI原生应用——按照李彦宏的说法，AI原生应用是一种可以让用户思维更活跃的人工智能，而不是让用户去做简单的事。

《星船知造》了解到，百度智能云已经推出了11款AI原生应用，涵盖了服务营销、生产优化等多个方面。即将在10月17日举行的百度世界2023，还将展示更多AI原生应用，让大模型更深度融合到实体经济中去，助力千行百业。

随着AI原生应用的不断涌现，新的产业形态和竞争格局也必定会出现。今天发生在中国车间里的数智化改变，将只是未来生态变革前的第一朵浪花。

尾声

在全球两百多年里发生的四次工业革命中，我们错过了蒸汽时代、电气时代、和上世纪四十年代开始的自动化时代。直到算力时代，中国工业终于用几十年走完了西方发达国家走了两百年的路。今天我们手中握着的——有全体劳动者共同创造的制造业、供应链红利，也有千行百业共同托举起的科技红利。

聚焦在中国科技企业身上的目光从未像此刻这般灼热：人们关注它们取得的成绩、积累的技术。更关注，它们到底能为中国工业的明天带来什么？

中国的科技企业中，百度或许是被误解最深的一家。
很长一段时间内，人们对它的认知是，这是一家“搜索”公司。2013年，百度成立Deep Learning深度学习研究院IDL，李彦宏担任院长，宣告着百度对人工智能的全力以赴。人们对它的认知是，这好像是一家有点科技追求的“搜索”公司。

之后，百度坚持重金投入研发、投入技术人才梯队积累的人工智能赛道，又看上去离普通人的生活过于遥远——仅仅几年前，人们还认为，被AI颠覆的只有棋类运动。

今天已成为全球第二大AI框架、服务500多万开发者的百度飞桨，仅仅四五年前，还只是一个百度内部实验室的小众产品。

ChatGPT的横空出世让百度多年的积累加速被公众看到。今年3月，百度文心一言大模型发布时，李彦宏说，“其实百度在过去十几年中持续在AI研发上坚持投入，文心大模型第一个版本2019年就发布了，此后的每一年都发布一个新版本，从这个意义上说，文心一言的发布只是我们过去多年努力的一个自然延续。”

今天，从微观看，大模型正助力一家家企业数智化转型升级。

中观看，大模型为产业链的上下协同送上助力。没有一家企业会在产业链上孤立存在，有些产业园内，上下楼企业就是彼此的上下游企业——随着企业的数智升级，上下游企业能有更好的信息反馈、更低的运输、储存成本。

放到更大的维度，当中国的产业集群彼此间有更强的互补后，能更好促进一、二、三产业的协同发展。

在迈向新型工业化的道路上，我们需要更多百度这样的科技企业——看向未来、耐住寂寞、深入产业。携手合作，共同为中国工业谱写新的诗篇。

参考资料：

[1]《毛泽东与新中国工业化的奠基》中共中央党史和文献研究院

[2]《企业热议推进新型工业化》 工信微报

[3]《新工业诗歌：转型与前景》 霍俊明

注：文中关于新型工业化的解读和展开，核心观点来源于《求是》杂志、中国宏观经济研究院等公开报道和访谈

本文基于访谈及公开资料写作，不构成任何投资建议

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