作者：欧应刚 | 小编：阿软
在互联网领域，一般的套路是先通过系列功能吸引大量用户，然后再慢慢将自己平台化，整个历程少说也得十年以上。AI的发展历史比较悠久，但真正进入大面积的商业化应用也就这两年才开始。互联网领域的平台化演进过程正在AI领域重演，并且以快得多的速度进行。本文试图来分析AI平台的一些特点，并对其发展趋势做出一些预测。
什么是AI平台
要研究AI平台，首先就要搞清楚它是什么。在此，我尝试给AI平台一个定义：具备较强实力和技术积累的厂商，通过SDK、API等方式开放其部分AI能力和资源，吸引开发者和合作伙伴所搭建的AI开发与赋能平台。
要构建这样一个AI平台，首先厂商的技术实力要足够雄厚，尤其是通用、底层技术实力比如机器学习技术、深度学习技术要领先；在某个细分领域的通用、底层技术实力雄厚，比如在计算机视觉、语音识别、自然与然理解、无人驾驶等领域具有业内领先的技术实力和大量的技术积累。厂商将其积累的AI技术，以API或者SDK的形式开放给合作伙伴、开发者，让其不用进行基础技术研发，能够“站在巨人的肩上”，直接开发面向用户和应用场景的系统。这样开放出技术的厂商就构建了一个“插座式”的AI平台，基于这个平台，合作伙伴可以开发出丰富的AI应用。
为什么要构建AI平台
古语云“知其然，更要知其所以然”，上面简单介绍了AI平台是什么，现在我们来分析下厂商为什么会争相构建AI平台。
具体来看，我们认为有以下几个方面的原因：
第一， 很多基础算法在开源社区都能找到，厂商在算法领域的优势无非是算法模型的选择、融合以及模型参数的调整。从本质上来看，厂商之间的技术（或者说算法）壁垒是不牢固的。很多基础算法不是你发明的，你没有相关专利，不能排除其他人对该算法模型的使用。既然在技术层面不能构建稳固的竞争壁垒，何不换个思路干脆把一些技术开放出来得了。
第二， 在AI领域，比算法模型更大的竞争壁垒是数据。数据就是厂商的资产，并且这个资产是很难获取的。AI技术是算法模型与数据的融合产物，谁的数据量更大、数据质量更高，其模型的准确度就越高，也就是所谓的技术更领先。厂商构建AI开放平台，非常关键的一个诉求就是通过开放平台来获取数据。
第三， 厂商开放出AI能力，当然也不是全部免费的，会通过各种方式来获取收益。开放API接口，为合作伙伴提供AI能力，平台方一般通过收入分成或者服务付费等方式，可以分享合作伙伴相应的业务收入。具体的盈利模式上，AI平台大多设置一定的免费额度，在一定限度内免费，超过该限度就收费。
第四， 通过开放AI能力，带动云业务发展。对于互联网巨头而言，云计算是一块不能失去的蛋糕，如何提升云计算业务意义重大。目前领先的云计算厂商都将“云AI”作为其一个重要的卖点，强调其在AI方面的技术实力。通过构建AI开放平台，厂商可以吸收大量的云计算客户，即使AI平台本身不挣钱，也可以通过提供云服务来收费。
第五， 平台效应本身，就可以为厂商带来收益。互联网的发展经验告诉我们，要想走的远就必须要有自家的平台，能聚集的伙伴和用户越多，平台就越值钱。即使目前还不能找到很好的盈利方式，聚集大量用户后，厂商也有足够的时间来寻找盈利模式。
基于上面的讨论可知，构建AI平台对于厂商来说，有多方面的好处。可以说，AI平台是接下来巨头们“跑马圈地”的重要战场，并将深刻影响未来整个AI市场格局的走向。
如何构建AI平台
接下来一个问题，我们来探讨下如何构建AI平台，以及整个AI商业闭环是如何运作的。
厂商通过构建一个云平台，开放其部分AI技术，比如图像识别、语音识别、自然语言理解等。当然，厂商不会将其积累的AI技术和能力全部开放出来，一般是选取部分技术进行打包，并且开放出来的是“阉割版”。比如语音识别、图像识别的准确率会有所降低，尤其是跟自身有一定业务重合度的伙伴，这些策略能确保AI厂商在开放技术能力的同时依然具有一定的领先优势。AI厂商也会根据其伙伴的合作等级，开放出不同的能力，对于高战略等级的合作伙伴，可能会拿到更好的AI资源。AI技术和资源的开放程度，也取决于AI厂商与合作伙伴的收入分配机制，能分到更多的业务收入当然会开放更多的技术能力。
AI算法模型可以零成本复制，但是厂商能够提供的计算能力是有限的。所以，AI厂商一般会对合作伙伴能够同时支撑的终端数量会有所限制，也就是对计算资源进行限制。正如上面所说，AI平台厂商一般会限定一个免费额度，比如免费同时支撑1万个终端，超过这一个限度，就要通过付费来获得。这也是通过AI平台来拉动云计算业务的基本逻辑：免费开放AI技术，对提供的计算资源收费。
最重要的是，厂商通过AI平台来获取合作伙伴的数据。合作伙伴接入一个AI平台，其业务数据也就通过该平台来承载，这样AI厂商就能通过平台上的数据来优化其算法模型，而这正是其进一步提升AI技术能力的关键。AI厂商通过平台上获取的大量业务数据来提升技术能力，然后再将升级后的AI能力开放出来提供给合作伙伴，如此反复，形成一个持续不断的正向循环。
节选自《2017中国AI应用、平台与生态洞见报告》
基于这样的平台路径，AI厂商得以不断提升其技术能力，扩大其技术领先优势。同时，这技术优势又能帮助AI平台吸引更多的合作伙伴和开发者，慢慢形成一个AI生态。
应用、平台、生态的演进历程
把视角放远一点，我们将整个AI发展进程分为三个阶段，分别是技术资本阶段、应用阶段和平台生态阶段。
节选自《2017中国AI应用、平台与生态洞见报告》
技术资本阶段
AI技术获得突破，技术领先的企业获得资本亲睐，并在资本推动下获得快速发展。竞争的焦点是技术的领先性，以及融资的速度和规模。AI应用较少，处于尝试和验证阶段，AI厂商业务营收较少，主要依赖资本输血。
领域应用阶段
通过AI技术赋能各个行业，通过前期的验证找到一些适合AI应用的领域，快速商业化和规模化。应用领域拓展、行业深耕和客户资源的抢夺成为AI厂商的当务之急。部分实力雄厚的AI厂商，开始搭建AI平台，初步实现生态化发展，“跑马圈地”式的竞争日益激烈。AI厂商已经实现较好的业务营收，“超级马太效应”日益明显。
平台、生态阶段
被验证的AI应用市场大部分被瓜分，多数大的应用领域呈现寡头垄断格局。出现3~5家大的AI平台，横跨多个应用领域，各自形成AI商业生态。在计算机视觉、语音语义、智能硬件、无人驾驶等细分领域，实力较强的AI厂商构建该领域专用平台，并形成对应的小生态。值得提出的是，AI应用发展与平台、生态建设是同步进行的，以上的划分是以该阶段的主要特征为依据的。2018年~2025年，主要是进行AI应用落地，具有实力的厂商同步进行平台与生态建设，2025年左右，AI生态基本成型，“跑马圈地”基本结束。
AI平台不是孤立的，而是整个AI生态的核心环节。厂商通过构建AI平台，来逐渐聚集大量的合作伙伴、用户，最终形成一个完善的AI应用生态，为客户提供丰富完善的AI服务。可以预见的是，未来几年AI巨头们之间的平台之战将愈演愈烈。
【报告】
《2017中国AI应用、平台与生态洞见报告》
经过快速的发展，中国AI市场重心已经由技术、资本，逐渐地向商业应用以及平台、生态建设演进。在这个阶段，国内AI厂商应用情况如何，存在哪些问题，客户最关注哪些方面，市场未来往哪走，有哪几个细分应用领及其发展情况如何？这些问题非常关键。目前市场上大部分AI报告都侧重于技术和融资，对AI应用以及AI平台、生态建设的关注不够。为此，中国软件网组织撰写《2018中国AI应用、平台与生态洞见报告》，致力于理清AI应用思路，分析AI应用现状与痛点，为中国AI产业的发展贡献微薄力量。
【活动】
2018中国AI应用、平台与生态峰会
AI产业发展到今天，其重心已经从技术、资本逐渐向商业应用倾斜，只有通过落地应用才能检验AI技术的实际价值，企业的资金流入也由融资转向业务运营。谁能找到更好的应用场景，并首先获得客户的认可，谁就能在接下来的竞争中占据优势；相反，长期无法找到好的应用场景，在融资耗尽之时，也是退出市场之日。所以，应用成为AI厂商接下来竞争的焦点。那么，有哪些典型的AI应用领域，各自具有哪些特点，有哪些需要避免的“坑”，厂商如何快速切入该领域，如何规模化扩展并形成良好的商业循环？这些问题是亟需解答的。
另一方面，部分具有实力的AI厂商已经在着手搭建开放平台和生态，其平台构建路径和思路是什么，其他企业如何利用其平台获得发展，如何借力AI生态获得资源和客户？这些问题也需要大家坐下来一起探讨。
为此，中国软件网于举办“2018中国AI应用、平台与生态峰会”，邀请在各个应用领域领先的AI厂商共聚一堂，分析有潜力的AI应用场景和可行的商业路径，交流各自的经验和教训，分享对于AI平台和生态的看法，共同促进我国共赢AI生态的发展。
会议时间：2018年3月7日9:00~17:00
会议地点：北京中关村软件园国际会议中心
更多关于报告和活动的信息，可以与作者联系（微信：oyg0001）
中国软件网
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作者
欧应刚
人工智能、大数据、云计算和AR领域
致力于做一个有态度、有洞见、有策略的产业观察者
微信：微信oyg0001
邮箱：oyg@soft6.com
作品概览
【人工智能】
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