原標題：半年時間，拍攝8省市10個案例，我們見到了這樣的智能中國

2021年年初，我們決定到各個行業(yè)的一線，拍攝關(guān)于“智能中國”的故事。

如今，自媒體做視頻似乎已經(jīng)是大勢使然。但作為一家以AI為主線的科技自媒體，實在覺得對著鏡頭讀稿子沒什么意思。AI這種技術(shù)一直都喊著“與行業(yè)結(jié)合，與企業(yè)結(jié)合”，我們就想那莫不如去真實的行業(yè)中看看：智能技術(shù)到底帶來了什么，是不是忽悠大于實效？

于是我們成立了視頻品牌“奎者”。這個名字背后自然有一點自己的小寓意，想要做這件事的考慮和準備工作也有很多故事可說，但礙于篇幅就不展開了。

從4月開始發(fā)布內(nèi)容，奎者做到現(xiàn)在粉絲也不算多，播放量較比知名UP有天壤之別。但也收獲了一些認可和關(guān)注，還算勉強能過自己這關(guān)。期間也經(jīng)歷了一些困難，尤其7、8月份疫情卷土重來，所有拍攝計劃全部擱淺，能支撐下來也是不易。

比起這些，這里更想跟大家聊聊對于“智能中國”這個大命題的一些真實感受。十一假期之前盤點了一下，這半年我們走過了8個省市，拍攝了10個案例。去到了煤礦、工廠、農(nóng)田、商場、運營商、養(yǎng)老院、公益組織等等地方?；仡欀螅l(fā)現(xiàn)還是有很多感想值得總結(jié)一下。

我們一直都在說數(shù)字中國、智能中國，但平時討論這些的場合更多都是論壇、峰會、展會上。大家很容易獲得從產(chǎn)、學、研、政各個角度對智能化、數(shù)字化提綱挈領(lǐng)的設(shè)想。但當AI、5G、云計算、IoT這些熱門詞匯，來到車間、礦井、農(nóng)田中，真實發(fā)生技術(shù)與人的聯(lián)接，可能過程和結(jié)果都和設(shè)想的有些不同。

這里選取了幾個印象深刻的角度，跟大家聊聊尋訪智能中國的一路見聞。

備注一下，為了防止有廣告嫌疑。文章中就一律隱去具體企業(yè)名稱了。其實拍攝這些案例沒有任何收益，真的是想去做這件事。

另外談到一些可能不那么積極的方面，就把行業(yè)也隱去了，避免被好事者按圖索驥。其實各個企業(yè)推動智能化都不容易，誰也不可能很快盡善盡美。抓著一些薄弱環(huán)節(jié)去放大和貶低真沒必要。

真實比宏大更重要，我們一直這么相信著。

智能中國，真的浮在大城市嗎？

先來一起想個問題吧：你覺得AI在哪？

絕大部分人聯(lián)想到人工智能，應(yīng)該首先會想到北京、深圳、杭州的互聯(lián)網(wǎng)和AI公司，或者知名院校里的AI實驗室?？偠灾?，AI在一線大城市。

曾幾何時，我們也這么認為。AI應(yīng)該是資本、頂級院校、高科技公司的游戲，關(guān)注這個領(lǐng)域的也更多是相關(guān)專業(yè)學生、互聯(lián)網(wǎng)白領(lǐng)和技術(shù)從業(yè)者。但當我們真正去了一些三四線城市的企業(yè)和機關(guān)單位探訪AI，卻發(fā)現(xiàn)并非如此。

大同周邊的某個大型煤礦，是我們尋訪AI落地的第一站。礦廠的智能選煤和井下智能化作業(yè)是我們的主要拍攝對象。但這次拍攝讓團隊印象更深刻的是遇到的人。

陳工是我們在礦山遇到的一位工程師，他的本職工作并不是IT、信息化相關(guān)。但得知我們是AI領(lǐng)域的自媒體后，他跟我們侃侃而談對國內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)的認識，甚至對各個廠商推出的AI開發(fā)工具了如指掌。比如他就跟我們聊到，自己對比過百度EasyDL和華為的ModelArts，嘗試用他們做了一些煤礦場景的AI模型，并且知道這些工具的接口和操作有什么不同。當時就給我們驚到了。說實話，很多互聯(lián)網(wǎng)公司的CTO、CIO是不是了解到這一層我都持保留態(tài)度。遠在山西煤礦中的非IT崗位工程師，其實已經(jīng)想過并試過AI了。

這趟旅行還遇到一位讓我們感慨頗深的人。負責接待我們的工作人員中有一位小伙子。他跟我們聊煤礦智能化的進程，說他把煤礦智能化總結(jié)成三個階段：先是人操作機器，然后是人盯著機器，最后是機器干活人歇著——總之聊了很多。

我們最初以為他是IT、數(shù)字化方面的工作人員，結(jié)果得知他是礦里的攝影師，這些東西都是他自己平時琢磨出來的。他說自己就出生長大在礦區(qū)，智能化的對礦山的改變他是真切看在眼里的。這些技術(shù)其實已經(jīng)改變了礦山的很多人。

還有一個小插曲。在礦山等待下礦的時候，我們跟保安室的大哥聊了聊。得知我們是科技自媒體后，大哥馬上問我們幾個靈魂問題：華為到底怎么樣了？華為是不是世界第一？其實他也說不上來到底想問華為是什么領(lǐng)域的第一。但那種對中國科技的期待和自豪，是如此簡單且生動。

這趟煤礦之行，不光讓我們對AI與行業(yè)結(jié)合有了新的感覺，更理解了為什么劉慈欣能在電廠寫出《三體》。

在泉州拍攝某水廠的智能化案例時，也遇到了一位讓人印象深刻的朋友。當時負責接待媒體的是1997年的男孩小夏。他也不是技術(shù)人員，而是水廠黨政方面的專員。但他被廠里普遍認可是位“大拿”。面對八九家突然到訪的媒體，臨時接到通知負責講解的小夏應(yīng)答如流，對智能化技術(shù)、一線生產(chǎn)、水廠的歷史如數(shù)家珍，還給我們看手機上他自己拍攝的一線作業(yè)情況，并且開車帶我們到廠里拍攝參觀。

提起到三四線城市事業(yè)單位工作的95后，你的第一印象是什么？是不是想到了躺平、內(nèi)卷、小鎮(zhèn)青年等等標簽？小夏真的是擊碎了我們一些刻板印象。他表現(xiàn)出的綜合能力和工作熱情，以及對技術(shù)變化的了解，或許可以說是中國發(fā)展智能化的一個側(cè)寫。

走訪了很多案例之后，會發(fā)現(xiàn)無論南北，不分城鄉(xiāng)，老百姓對5G、AI、科技強國這些概念的認知和了解是遠超想象的。甚至于說，三四線城市對技術(shù)變革的認可與熱忱，不像一線城市有時候表現(xiàn)出的那種“過度理智客觀”帶來的冷漠。

你以為AI是一陣風口刮過去就算，但對于某個農(nóng)場某個車間來說，可能是一場影響十年二十年的變化。

也希望更多朋友可以去關(guān)注一線城市以外，真實存在且生長的智能中國。機會在那里，人心也在那里。

尤其咱們這些坐在辦公室，對著word和PPT指點江山的人，有時候是該跳出自己畫的圈走走看看的。

困難既在意料中，也在意料外

智能化、數(shù)字化技術(shù)的落地容易嗎？應(yīng)該所有人的共識都是不容易。但到底不容易在哪里？這也是我們走訪了很多案例后，反復認真思考的問題。

在寧波，我們結(jié)識了一家“IoT+農(nóng)業(yè)”領(lǐng)域的公司。提到做農(nóng)業(yè)智能化的企業(yè)，應(yīng)該第一感覺領(lǐng)導是男性。但這家公司的總裁卻是一位和藹可親的大姐。張大姐帶我們一起下到了水稻田里，給我們講AI+稻田除蟲的案例。她不僅長時間在農(nóng)田工作，還在實驗室扣各種細節(jié)，對數(shù)字化和編程也非常了解。

對于農(nóng)業(yè)智能化，她跟我們聊了非常多很實在的看法和經(jīng)歷。比如，她們公司非常想做一個給養(yǎng)殖場的豬測體溫的AI項目。在養(yǎng)殖場，豬發(fā)燒其實是非常大的麻煩。它被發(fā)現(xiàn)的幾率很低，而一旦形成傳染病就可能帶來巨大損失。張大姐經(jīng)常看一些報道，都在說什么“互聯(lián)網(wǎng)大廠養(yǎng)豬”啊，“豬臉識別”啊，想來應(yīng)該不難。

結(jié)果真的來了幾家AI和科技公司的人，卻發(fā)現(xiàn)根本沒法操作。首先AI攝像機掛在工廠里沒事，但掛在養(yǎng)殖場里蚊蟲太多，設(shè)備經(jīng)?？ㄗ?；同時，給人測體溫的AI算法在豬身上卻測不準，因為豬皮太厚了；另外，用來訓練AI+豬體溫監(jiān)測模型的數(shù)據(jù)也不夠，沒有養(yǎng)殖場留存過大量豬體溫高精數(shù)據(jù)。

說了好多年，做了很多事，聽上去很厲害的AI技術(shù)，千算萬算也沒算過豬皮太厚這個問題——這樣的困難在真正的AI落地中比比皆是。但如果花費大量人力物力，調(diào)集專家解決這個問題，最后的收益卻可能連專家工資都付不起。

拍攝過一些案例，走訪了一些垂直領(lǐng)域的技術(shù)公司，會發(fā)現(xiàn)田間地頭、街頭巷尾的智能化需求無窮無盡。很多需求你不跟專業(yè)的人聊聊，可能永遠都想不到。比如張大姐就跟我們說，她們公司正在推動一個用AI給牛稱體重的項目。對于廣大農(nóng)戶來說，散養(yǎng)的牛是家中一個重要收入，買賣之前過程非常重要。但要把牛放在秤上可難， 需要專業(yè)的設(shè)備和人員。農(nóng)戶往往需要牽著牛走很遠的路才能過一次秤。這就導致在鄉(xiāng)間，很多時候給牛估算體重要依靠老師傅摸牛腿之類的方式。如果AI能解決這個問題，那會給農(nóng)戶帶來實打?qū)嵉膬r值。

這樣的智能化需求，在中國特別多，也特別分散。發(fā)現(xiàn)問題和解決問題都不僅僅是技術(shù)的事情，而是需要不同領(lǐng)域的人、企業(yè)、平臺，像多米諾骨牌一樣推導和滲透過去。而首先，是需要各方面知道有這樣一種關(guān)于智能的可能。

道阻且長，吾輩共勉。

走訪了一些智能化案例之后，發(fā)現(xiàn)能夠接待自媒體參觀，愿意對外發(fā)聲的企業(yè)，其實是有一些共性的。比如大多是新近十年規(guī)劃的工程，并且在規(guī)劃之初就考慮到了面向智能化、數(shù)字化的升級演進。但那些更老、更舊，缺乏智能化頂層設(shè)計和數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的工廠、碼頭、礦山呢？這是一直縈繞在我們腦海中的未知。畢竟我們是希望拍攝智能化案例，那些還沒有推動智能化的案例我們拍什么呢？但它們又是否需要智能化？答案恐怕是肯定的。

這讓團隊的小伙伴想到了歐洲和中國的對比。很多新的數(shù)字化、智能化技術(shù)在歐洲都難以推進，就是因為他們IT做得太早，如今基礎(chǔ)設(shè)施能力已經(jīng)跟不上了。但全面更新的成本又太高，最終只能選擇一些保守的發(fā)展方案。如今這種情況在中國也已經(jīng)出現(xiàn)，更新基礎(chǔ)設(shè)施完全不如新建項目來得快和穩(wěn)，并且也更容易得到各方支持。

根據(jù)我們比較片面的觀察，面對這輪智能化浪潮，2000年以前的工業(yè)化設(shè)施已經(jīng)出現(xiàn)了明顯的數(shù)字化鴻溝。但那些老工廠、老車間里的設(shè)備和人未來何在？這應(yīng)該是一個必須回答，但又不好回答的問題。

還有一種AI落地的難題也經(jīng)常能夠見到。新上馬的自動化、智能化設(shè)備往往需要大量時間學習。而對于已經(jīng)比較熟練的產(chǎn)業(yè)工人來說，學習新技術(shù)還不如接著用老設(shè)備更順手。智能化建設(shè)是一把手和IT主管的事，一線產(chǎn)業(yè)工人的配合度卻是另一回事。一些案例里我們也會發(fā)現(xiàn)，工人對智能技術(shù)還比較陌生。一些智能設(shè)備的作用僅僅是擺放在那，只有檢查和評比的時候才打開。

這種情況其實很容易理解，畢竟大家對若干年來的工作習慣是有依賴的。這可能需要企業(yè)和供應(yīng)鏈長效、持續(xù)的配合。AI落地需要的不僅僅是算法和軟硬件，還需要人才培養(yǎng)、生態(tài)建設(shè)、管理變革等一系列輔助。

另外可能就想說說宣傳了。這部分可能多少有點敏感，但我們的實際感受是，真的有很多案例和產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗亟待普及。相關(guān)宣傳足夠充沛，AI落地的門檻才能越來越低。

但真正在產(chǎn)業(yè)中應(yīng)用智能技術(shù)的大多是傳統(tǒng)行業(yè)、傳統(tǒng)企業(yè)，其中又以大型政企居多。他們本身宣傳訴求較低，也缺乏比較新穎的宣傳手段；且宣傳中的主要考量是不能出錯，不愿意提及企業(yè)與行業(yè)的痛點。這種情況當然可以理解，但也確實導致很多有價值的產(chǎn)業(yè)智慧和經(jīng)驗“不出工廠大門”。

提起AI，很多人會覺得沒有用，價值不大，比較空洞，其實原因在于宣傳。

這種情況下，宣傳智能化經(jīng)驗的責任就來到了媒體和技術(shù)服務(wù)商這里。但媒體更多關(guān)注的是峰會和展會，抵達一線的機會很罕見；而技術(shù)服務(wù)商的業(yè)務(wù)和品牌工作是分開的。品牌公關(guān)的負責人，往往也沒有親臨一線的機會。我們同科技企業(yè)一起探訪一線案例時，經(jīng)常發(fā)現(xiàn)科技公司這邊的負責人感觸比我們還深。

種種隔閡的存在，讓原本有價值的智能化案例、行業(yè)智慧留在了產(chǎn)業(yè)深處。這是應(yīng)該改變的事情，也是我們會繼續(xù)努力的方向。

無聲潮漲

在海邊玩的時候，有時候會突然發(fā)現(xiàn)海水竟然漲上來這么高。在拍攝記錄了一些案例之后，如果讓我們描述對“智能中國”的第一印象，那應(yīng)該是一場悄無聲息的漲潮。

如果只在網(wǎng)上讀一些智能化的報道和分析，你可能會覺得要么是官樣文章，要么是企業(yè)軟文，似乎都有點“樣板房”的味道。但真正了解過一些案例，溝通過一些人之后，摸著良心說智能技術(shù)在中國的普及度是高于初始認知的。果園、農(nóng)田、高速路口、小區(qū)物業(yè)，這些地方都可能已經(jīng)具備了很完善的AI解決方案，并且真實服務(wù)于民生。不知不覺間我們已經(jīng)身處水面以下，在無聲息中感受著智能世界的壓強。

智能技術(shù)沒有多么神奇，也沒有多么不堪，它只是一個不可逆的工業(yè)化過程而已。就像在很多企業(yè)中探訪時，我們都會問企業(yè)管理者智能帶來的最大改變是什么。得到最多的答案不是“提質(zhì)增效”這類的套話，而是非常簡單的一句話：人用得少了。

在一個水務(wù)相關(guān)的案例中，原本一個水泵站需要三到五個人看守，智能化之后兩三個人可以看住一個城區(qū)的水泵站。這帶來的改變當然很大。在煤礦中，負責人告訴我們“對于煤礦什么是安全？不下礦少下礦就是最大的安全”。智能技術(shù)就負責這件事，對于社會生產(chǎn)力它當然是好的，但對于個人來說恐怕就取決于你所處的位置了。

很多人面對AI都有兩個好奇：一是AI復雜難用嗎，二是AI會不會替代自己的工作。我們的實際探訪經(jīng)驗是，大多數(shù)AI并不復雜，尤其對于產(chǎn)業(yè)工人來說并不比此前的設(shè)備更難。但AI確實會極大縮減很多崗位的用人需求。這也給這些職位上的人帶來了選擇題。

我們發(fā)現(xiàn)了一個有趣的現(xiàn)象：AI到底是剝奪了人的價值，還是給人帶來更多可能，很大程度上都取決于從業(yè)者自己。有些崗位在智能化之后很清閑，那么從業(yè)者就真的去享受清閑了；也有的工人心思很活絡(luò)，去琢磨怎么發(fā)展，怎么創(chuàng)造更多價值。AI把一些崗位從飽和的“流水線”式工作中解放了出來，既是一種取代，也是一個機會。

對于AI與人的關(guān)系，我們有個直觀感受：AI是一個全新的，跨領(lǐng)域的學習過程。

前文提到的張大姐，她們和寧波本地一所高校的張博士有“農(nóng)業(yè)+AI”方面的合作。張博士外表非常斯文，你絕對不會想到這樣一位AI領(lǐng)域的學者，每天都要下到稻田里去查看AI捕蟲燈。他如今已經(jīng)對各種稻田里的害蟲了如指掌。AI落地的價值，就是靠技術(shù)專家雙腳埋到泥土里去實現(xiàn)的。

智能中國，正在改變著太多人。流水線工人、礦工、企業(yè)主、博士、工程師、老年人、殘疾人，這些角色都出現(xiàn)在我們這個小小的，不怎么成熟的節(jié)目里，這可能就表達了某種現(xiàn)實。

跟互聯(lián)網(wǎng)革命的電閃雷鳴、刀光劍影不一樣，我們發(fā)現(xiàn)智能中國的到來是無感的，不知不覺間的。但有一件事我們覺得極大概率會發(fā)生：今天看著AI干活和琢磨AI怎么干活的，將迎來不同的命運。

暗潮洶涌，其實更甚。

結(jié)束語：幾幅畫面

這半年的旅程，其實還有挺多內(nèi)容值得分享。但這次總結(jié)就姑且到這吧，等記錄了更多再考慮怎么發(fā)感慨。

最后有幾個印象特別深刻的畫面，想要送給大家。智能中國在哪里？智能中國可能就在這里：

一、上文提到的那位礦山的攝影師，他聊智能化三個階段時的興奮神情，很像是小男孩談?wù)撟冃谓饎偂?/p>

二、在某個智能化工廠的辦公室，只有兩位員工看著面前的屏幕。他們什么也不用做，他們只是AI算法背后的一重保障。

三、到寧波的那天下著雨。張博士帶著我們和某科技大廠的PR去看田里的AI捕蟲燈。一側(cè)是稻田，一側(cè)是鄉(xiāng)村。當時的情形是，兩邊是中國的農(nóng)民，中間是中國的科技企業(yè)和AI博士。

不管怎么說，智能中國，還是值得。

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