波士頓咨詢最近在《產業智能化——中國特色AI平臺模式》報告中指出，全球范圍內，人工智能平臺憑借其獨特優勢賦能產業發展，已成為重要趨勢。

由于人工智能仍處于產業發展的初期階段，應用和底層技術的閉環十分重要，這意味著底層平臺需要應用落地，以支持底層技術演進。而應用層平臺則需要發展底層技術以提升應用功能，因此平臺參與者有向全堆棧層拓展的趨勢。報告同時指出，與國外人工智能平臺更注重技術開發不同，以百度為代表的中國人工智能平臺更注重商業化支持以及AI人才的培養。

強控制VS更開放 谷歌百度開放平臺路徑各異

報告指出，雖然谷歌和百度都開放了各自的AI平臺，幫助AI企業、從業者低門檻進入，但二者在合作路徑上確有較大差異，谷歌采用較為謹慎的強把控策略；而百度則更為開放，為構建廣泛的生態系統而共享各種技術能力。

以自動駕駛平臺為例，在和技術合作伙伴英特爾、汽車OEM廠商菲亞特克萊斯勒、捷豹路虎以及大出行生態伙伴來福車（Lyft）、安飛士租車（Avis）、汽車國度（AutoNation）等的合作上，谷歌都對核心技術采取了端到端的控制。

百度Apollo平臺則以更開放的方式共享各種技術能力，匯集國內外車企、自動駕駛解決方案提供商以及大出行服務提供商等157家合作伙伴，構建了廣泛的生態系統。Apollo生態的開放性幫助生態伙伴快速獲取重要能力，有效縮短了產品落地時間，實現了“彎道超車”。

中國AI開放平臺發展特色：更貼近市場與用戶

中國獨特的市場環境使企業面臨多方面挑戰，如何滿足用戶需求快速獲得市場認可，成為我國企業發展人工智能技術時考慮的重要因素之一。此外，中國AI人才總體數量的限制，加上頭部企業對人才形成的虹吸效應，也成為掣肘國內人工智能產業快速發展的原因。

因此，以百度為典型代表的國內AI開放平臺，除在技術端通過開放代碼等方式對開發者、企業提供支持外，其“商業化”特點也十分明顯。

以自動駕駛為例，數家廠商通過Apollo開放平臺降低研發、生產和銷售門檻，比時間表提前兩年推出100輛無人車。Apollo包括云端服務平臺、開源軟件平臺、硬件開發平臺以及車輛認證平臺，從數據、軟件和硬件多層面提供了自動駕駛的關鍵技術能力。智行者打造的無人環衛車蝸小白已經獲得1000+訂單，新石器推出的無人零售車已經完成16萬個訂單，而金瑞麒打造的無人觀光車也即將駛入43個景區。

我國的AI發展偏向于應用與政策引導密切相關。2017年7月，《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》中明確表示：“堅持應用導向，突出企業在技術路線選擇和行業產品標準制定中的主體作用。”今年8月1日，科技部印發《國家新一代人工智能開放創新平臺建設工作指引》，提出建設開放創新平臺的四項原則：以應用為牽引；以企業為主體；市場化機制；協同化創新。

因此，以百度為代表的國內人工智能開放平臺都有著較為鮮明的學習門檻低、易上手的特點，同時在技術扶持之外，還會為產業賦能，從技術研發到市場，平臺在整個產業鏈條給予多環節支持。

“平臺化”“接口化”易在競爭中占得先機

早在2013年李彥宏就曾表示，隨著時代的變化以及移動互聯網時代的到來，靠自己開發的封閉思路已成明日黃花，只有將技術、服務都做成平臺化、接口化，讓任何人都可以平等快捷地接入，才能在未來的競爭中占據創新先機。

“平臺化”是指建立一個共同的互聯網應用平臺，對任何人都平等無障礙，平臺既是可以對內也可以對外，從而減少重復工作、提高效率；“接口化”指將能力開放，直接調用服務，保護背后的用戶數據、源代碼，同時保護知識產權。

百度從2012年就開始研究和應用深度學習技術，在2016年正式開源了國內唯一開源開放、功能完備的深度學習平臺飛槳，集深度學習訓練和預測框架、模型庫、工具組件和服務平臺為一體，擁有兼顧靈活性和高性能的開發機制、工業級應用效果模型、超大規模并行訓練、高效推理引擎多端部署以及系統化技術服務支持的五大優勢。

截至目前，百度飛槳深度學習平臺也已累計服務150多萬開發者，僅定制化訓練平臺就有超過6.5萬企業用戶，共發布16.9萬個模型。

實際上，不僅在人工智能行業，整個社會也需要通過平臺化、接口化的方式，將邊界定義清楚，然后通過一個或者多個平臺提供更多元和專業的能力。

百度不僅通過人工智能開放平臺賦能中國產業智能化發展，還注重AI人才培養，先后聯合深度學習技術及應用國家工程實驗室打造“AI黃埔學院”、與東軟教育進行戰略合作，進行人工智能與大數據產業人才培養，補充我國AI人才缺口。作為中國AI的“頭雁”，百度憑借深厚的技術優勢和快速布局的場景優勢，通過開放平臺，全面賦能中國產業智能化發展。

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