波士顿咨询最近在《产业智能化——中国特色AI平台模式》报告中指出，全球范围内，人工智能平台凭借其独特优势赋能产业发展，已成为重要趋势。
由于人工智能仍处于产业发展的初期阶段，应用和底层技术的闭环十分重要，这意味着底层平台需要应用落地，以支持底层技术演进。而应用层平台则需要发展底层技术以提升应用功能，因此平台参与者有向全堆栈层拓展的趋势。报告同时指出，与国外人工智能平台更注重技术开发不同，以百度为代表的中国人工智能平台更注重商业化支持以及AI人才的培养。
强控制VS更开放 谷歌百度开放平台路径各异
报告指出，虽然谷歌和百度都开放了各自的AI平台，帮助AI企业、从业者低门槛进入，但二者在合作路径上确有较大差异，谷歌采用较为谨慎的强把控策略；而百度则更为开放，为构建广泛的生态系统而共享各种技术能力。
以自动驾驶平台为例，在和技术合作伙伴英特尔、汽车OEM厂商菲亚特克莱斯勒、捷豹路虎以及大出行生态伙伴来福车（Lyft）、安飞士租车（Avis）、汽车国度（AutoNation）等的合作上，谷歌都对核心技术采取了端到端的控制。
百度Apollo平台则以更开放的方式共享各种技术能力，汇集国内外车企、自动驾驶解决方案提供商以及大出行服务提供商等157家合作伙伴，构建了广泛的生态系统。Apollo生态的开放性帮助生态伙伴快速获取重要能力，有效缩短了产品落地时间，实现了“弯道超车”。
中国AI开放平台发展特色：更贴近市场与用户
中国独特的市场环境使企业面临多方面挑战，如何满足用户需求快速获得市场认可，成为我国企业发展人工智能技术时考虑的重要因素之一。此外，中国AI人才总体数量的限制，加上头部企业对人才形成的虹吸效应，也成为掣肘国内人工智能产业快速发展的原因。
因此，以百度为典型代表的国内AI开放平台，除在技术端通过开放代码等方式对开发者、企业提供支持外，其“商业化”特点也十分明显。
以自动驾驶为例，数家厂商通过Apollo开放平台降低研发、生产和销售门槛，比时间表提前两年推出100辆无人车。Apollo包括云端服务平台、开源软件平台、硬件开发平台以及车辆认证平台，从数据、软件和硬件多层面提供了自动驾驶的关键技术能力。智行者打造的无人环卫车蜗小白已经获得1000+订单，新石器推出的无人零售车已经完成16万个订单，而金瑞麒打造的无人观光车也即将驶入43个景区。
我国的AI发展偏向于应用与政策引导密切相关。2017年7月，《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中明确表示：“坚持应用导向，突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用。”今年8月1日，科技部印发《国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引》，提出建设开放创新平台的四项原则：以应用为牵引；以企业为主体；市场化机制；协同化创新。
因此，以百度为代表的国内人工智能开放平台都有着较为鲜明的学习门槛低、易上手的特点，同时在技术扶持之外，还会为产业赋能，从技术研发到市场，平台在整个产业链条给予多环节支持。
“平台化”“接口化”易在竞争中占得先机
早在2013年李彦宏就曾表示，随着时代的变化以及移动互联网时代的到来，靠自己开发的封闭思路已成明日黄花，只有将技术、服务都做成平台化、接口化，让任何人都可以平等快捷地接入，才能在未来的竞争中占据创新先机。
“平台化”是指建立一个共同的互联网应用平台，对任何人都平等无障碍，平台既是可以对内也可以对外，从而减少重复工作、提高效率；“接口化”指将能力开放，直接调用服务，保护背后的用户数据、源代码，同时保护知识产权。
百度从2012年就开始研究和应用深度学习技术，在2016年正式开源了国内唯一开源开放、功能完备的深度学习平台飞桨，集深度学习训练和预测框架、模型库、工具组件和服务平台为一体，拥有兼顾灵活性和高性能的开发机制、工业级应用效果模型、超大规模并行训练、高效推理引擎多端部署以及系统化技术服务支持的五大优势。
截至目前，百度飞桨深度学习平台也已累计服务150多万开发者，仅定制化训练平台就有超过6.5万企业用户，共发布16.9万个模型。
实际上，不仅在人工智能行业，整个社会也需要通过平台化、接口化的方式，将边界定义清楚，然后通过一个或者多个平台提供更多元和专业的能力。
百度不仅通过人工智能开放平台赋能中国产业智能化发展，还注重AI人才培养，先后联合深度学习技术及应用国家工程实验室打造“AI黄埔学院”、与东软教育进行战略合作，进行人工智能与大数据产业人才培养，补充我国AI人才缺口。作为中国AI的“头雁”，百度凭借深厚的技术优势和快速布局的场景优势，通过开放平台，全面赋能中国产业智能化发展。
