數字經濟時代，AI、云計算技術的應用成為各行各業發展的共識，隨著人工智能與產業結合的進一步深入，AI開發一時成了時代顯學。
近日，百度智能云發布“云智一體”技術與應用解析系列白皮書，為未來企業AI技術開發方向，畫下了一張清晰的“地圖”，
對于企業智能化升級中如何上云、如何利用AI賦能的問題，白皮書給出了“最優解”：云智一體的大趨勢下，構建企業AI開發全棧模式。
清華大學的一項產業研究表明，一項新技術要想長久的發展下去，需要嵌入到已有的生產要素中，并且能夠持續創造價值。
企業開發AI技術也是如此。一項新技術能不能持續發展下去，商業上的自洽是前提。從企業端來看，這也是開發AI技術的目的：賦能具體業務。
百度發布的“云智一體”白皮書也揭示了這一點。
白皮書提到：“根據業務場景對于需求的定義，是成功進行AI算法模型開發的基礎。”百度在服務企業的過程中發現，有超過80%的需求都需要根據實際應用場景進行定制。
反映在AI技術的開發上，一個好的AI開發平臺，需要考慮到與應用場景相匹配的技術開發環境。
我們以百度AI開發平臺為例，對于質檢、巡檢、OCR、遙感圖像分析、文本分類處理以及商品檢測等實際業務場景，百度配套建設了一系列的算法、工具以及組件，幫助企業在AI開發的過程中，建立起以場景以及業務為導向的AI開發。
這樣的AI開發，可能會使AI技術開發到業務端的應用路線更短，AI技術的投入也可能會更直觀的看到效果。
實際上，因為場景的多樣性和復雜性，企業對于AI技術開發需求非常分散，因為企業需要與具體的業務相融合。這也是為什么很多企業都在嘗試搭建自己的AI開發能力，因為只有技術開發自主，在業務應用上才能有足夠的靈活性和適應性。
為了滿足這樣的靈活性和適應性需求，百度飛槳核心開源框架對于產業中需要的深度學習技術做了很多優化。比如對于企業的開發需求，百度智能云推出了飛槳企業版，通過零基礎的EasyDL開發平臺以及全功能的BML開發平臺，來滿足企業多元的AI開發需求。
從云智一體白皮書來看，目前百度AI開放平臺上有兩類開發者，一類是AI應用開發者，另外一類是AI算法開發者。
AI應用開發者，可能相對更加熟悉企業自身的業務，而對AI技術了解反而不夠深入，因此更需要EasyDL這樣的零門檻開發平臺來滿足開發需求。比如，能夠通過EasyDL做出一個能夠簡單提取業務數據、自動特征提取的AI模型，并且能夠部署在不同的硬件平臺上，從而滿足企業端的應用需求。
對于AI算法開發者而言，相比技術開發到應用的過程，他們可能更關注算法的效果，因此，在全功能的BML開發平臺上，可以通過預置模型、可視化建模等方式，滿足對于開發效率的需求。
實際上，像百度飛槳這樣的AI技術開發平臺，不僅要滿足企業AI開發的靈活需求，AI開發效能也同樣被企業看重。因為AI技術的開發與應用對企業來說不僅是一個技術問題，有些時候也是一個成本的問題。這意味著開發平臺需要從AI開發的底層架構上考慮效能的問題。
同樣以百度飛槳企業版為例，在企業AI開發的數據標注環節，通過飛槳企業版智能清洗以及自動標注能力，可以大幅降低數據標注成本。再比如，飛槳企業版基于數據閉環實現模型的持續迭代優化能力，也能使得企業AI開發效率進一步提升。
企業開發AI技術意味著一定的成本投入，因此，提升AI開發的“費效比”就顯得很重要。而提升“費效比”的關鍵，其實就在于選擇一個優質的AI技術開發平臺。那么，什么樣的開發平臺才算優質？
比企業更懂企業的實際技術開發需求的平臺。
拿百度來說，AI技術在各個領域的落地頗為順暢。比如在能源領域與國家電網、南方電力都有合作，在通信領域，百度AI也在聯通、移動企業順利落地。
目前來看，AI商業化順暢，說明百度對AI理解夠深。對技術的理解越深，也就意味著百度更懂企業AI技術開發的痛點。因此，在技術上以及對商業化的理解上，百度可能會更好的幫助企業開發、應用AI技術。
企業AI技術的開發，離不開AI技術演化的大趨勢。
當下AI技術的發展和演變有三個主要的特征，第一個是在低成本高效率的企業需求導向下，AI能力從單點模塊化發展，到多業務場景的技術開發和應用。
在AI技術發展的第一階段，企業AI技術的開發多處在應用探索階段，在找到業務場景后AI技術開發進一步深化。這是因為企業端的AI開發既需要低成本高效率的解決方案，也需要為未來AI技術的全面應用打下技術開發基礎。
這就要求AI技術開發平臺不僅能夠滿足企業模塊化AI開發需求，也需要滿足未來全面智能化升級的需要。
比如說，在AI技術從單點應用向多個業務場景升級的過程中，企業難免會遇到的AI能力的開發、應用以及運維等管理問題，比如不同業務之間的AI數據的共享，在企業內部形成搞數據孤獨島等問題。
對此，百度的解決方案是，為企業構建起一套AI能力生產和集中化管理平臺，構建起企業智能化升級的基礎設施。這樣的好處在于，企業能夠形成了從AI開發到運維管理的一個能力中臺。
而百度智能云，則是這套基礎設施的基座。這其實也引出了未來AI技術發展的第二個特征：云作為大廠對外輸出AI能力的平臺，AI與云之間具有耦合性。
舉個例子，某個行業需要AI視覺能力以及AI知識圖譜，通過云智一體就可以滿足企業對AI能力的需求，這里面體現的其實就是AI與云的耦合性。
以具體的案例來看，國家電網與百度智能云合作中，在云智一體的基礎上，基于知識圖譜，百度智能云為國網電力構建起一套電網故障處理系統，實現了電網故障處理的自動推理判斷以及知識檢索等能力，使得電網故障判斷以及處置效率提升20%以上。
云智一體AI開發過程中，百度大腦集成軟硬一體的AI大生產平臺，云則是百度AI能力輸出的平臺，這樣的AI技術能力下，AI成為了企業的智能中樞，打通企業內部的數據、知識以及業務，并能夠推動更多的智能化業務創新。
之所以擁有這樣的AI技術開發、應用的能力，是因為百度有著全棧AI技術以及完整的開發生態做基礎支撐。
耦合性之外，當下AI技術發展的第三個特征，就是技術開發的全棧化。
百度智能云為什么能夠在云智一體的體系下，為企業AI技術開發提供這么多的支持？核心原因在于百度有全棧化的AI技術和能力。
全棧的技術能力反映在AI開發基礎設施搭建上，帶來的上性價比更高的AI技術開發方案。
作為基礎設施，云智一體能夠滿足企業端未來對AI第二層設施的高性能、高性價比以及高利用率的需求。其次是要提供全流程的優化和開發效率調優，另外針對企業定制需求，提供解決方案。
比如，百度智能云通過AI計算、存儲、容器三層基礎設施，軟硬一體的AI開發架構下，AI與云不是簡單的加法，而是底層上的融合，因此計算層的性能更高，數據處理速度更快，儲存層數據處理更快，容器層的資源管理更為高效。
我們以國家電網的人工智能平臺為例，基于全棧AI能力，國家電網打造了包括圖像識別、人臉識別、語音文本識別以及知識圖譜等相關通用的AI能力。
在開發端，國網實現了全流程協同的開發模式，使得模型開發人員、應用開發人員、業務應用人員通過百度開發生態提供的開發工具以及各種接口服務具備了電力智能化的服務能力。
從企業端來看，企業需要的是按需定制AI開發解決方案，因此要求AI廠商有足夠的技術能力做支撐，也需要有部署上的靈活性。企業的AI能力需求不是一成不變的，而是隨著業務的變化不斷調整的。
舉個例子，一個產品用戶200萬與2億，不僅意味AI的算力需求增加了，AI算法的側重可能是不一樣的。因此AI云是一個更加“彈性”的解決方案，更能滿足于企業需求。我們假設，這家企業用戶到2億之后，需要對用戶進行身份識別，那么就不僅需要到AI的數據處理，也可能需要AI圖像處理的能力。
這就意味著AI開發平臺也需要有全棧的AI能力作為底層支撐，從而滿足企業未來的發展對于不同AI能力的需求。
目前，在全棧AI開發上，百度以及有了很多成功的案例，這些案例背后的經驗，不僅對于未來企業AI開發是一筆財富，對于未來企業全棧AI能力的開發，也許會有更大的幫助。
寫在最后：
巨頭的科技企業搶的是大賽道，比如百度、微軟等企業，旨在構建智能經濟時代的基礎設施，成為“水、電、煤”。傳統企業的姿勢是“背靠大樹好乘涼”，用別人的技術為自己高效賦能。
因此，企業在智能化升級，選擇AI“大樹”的時候，不僅僅要關注當下，更要考慮未來。白皮書揭示了未來AI發展的大趨勢，未來AI技術將進一步融合產業，為各個領域帶來技術紅利。
