数字经济时代，AI、云计算技术的应用成为各行各业发展的共识，随着人工智能与产业结合的进一步深入，AI开发一时成了时代显学。
近日，百度智能云发布“云智一体”技术与应用解析系列白皮书，为未来企业AI技术开发方向，画下了一张清晰的“地图”，
对于企业智能化升级中如何上云、如何利用AI赋能的问题，白皮书给出了“最优解”：云智一体的大趋势下，构建企业AI开发全栈模式。
清华大学的一项产业研究表明，一项新技术要想长久的发展下去，需要嵌入到已有的生产要素中，并且能够持续创造价值。
企业开发AI技术也是如此。一项新技术能不能持续发展下去，商业上的自洽是前提。从企业端来看，这也是开发AI技术的目的：赋能具体业务。
百度发布的“云智一体”白皮书也揭示了这一点。
白皮书提到：“根据业务场景对于需求的定义，是成功进行AI算法模型开发的基础。”百度在服务企业的过程中发现，有超过80%的需求都需要根据实际应用场景进行定制。
反映在AI技术的开发上，一个好的AI开发平台，需要考虑到与应用场景相匹配的技术开发环境。
我们以百度AI开发平台为例，对于质检、巡检、OCR、遥感图像分析、文本分类处理以及商品检测等实际业务场景，百度配套建设了一系列的算法、工具以及组件，帮助企业在AI开发的过程中，建立起以场景以及业务为导向的AI开发。
这样的AI开发，可能会使AI技术开发到业务端的应用路线更短，AI技术的投入也可能会更直观的看到效果。
实际上，因为场景的多样性和复杂性，企业对于AI技术开发需求非常分散，因为企业需要与具体的业务相融合。这也是为什么很多企业都在尝试搭建自己的AI开发能力，因为只有技术开发自主，在业务应用上才能有足够的灵活性和适应性。
为了满足这样的灵活性和适应性需求，百度飞桨核心开源框架对于产业中需要的深度学习技术做了很多优化。比如对于企业的开发需求，百度智能云推出了飞桨企业版，通过零基础的EasyDL开发平台以及全功能的BML开发平台，来满足企业多元的AI开发需求。
从云智一体白皮书来看，目前百度AI开放平台上有两类开发者，一类是AI应用开发者，另外一类是AI算法开发者。
AI应用开发者，可能相对更加熟悉企业自身的业务，而对AI技术了解反而不够深入，因此更需要EasyDL这样的零门槛开发平台来满足开发需求。比如，能够通过EasyDL做出一个能够简单提取业务数据、自动特征提取的AI模型，并且能够部署在不同的硬件平台上，从而满足企业端的应用需求。
对于AI算法开发者而言，相比技术开发到应用的过程，他们可能更关注算法的效果，因此，在全功能的BML开发平台上，可以通过预置模型、可视化建模等方式，满足对于开发效率的需求。
实际上，像百度飞桨这样的AI技术开发平台，不仅要满足企业AI开发的灵活需求，AI开发效能也同样被企业看重。因为AI技术的开发与应用对企业来说不仅是一个技术问题，有些时候也是一个成本的问题。这意味着开发平台需要从AI开发的底层架构上考虑效能的问题。
同样以百度飞桨企业版为例，在企业AI开发的数据标注环节，通过飞桨企业版智能清洗以及自动标注能力，可以大幅降低数据标注成本。再比如，飞桨企业版基于数据闭环实现模型的持续迭代优化能力，也能使得企业AI开发效率进一步提升。
企业开发AI技术意味着一定的成本投入，因此，提升AI开发的“费效比”就显得很重要。而提升“费效比”的关键，其实就在于选择一个优质的AI技术开发平台。那么，什么样的开发平台才算优质？
比企业更懂企业的实际技术开发需求的平台。
拿百度来说，AI技术在各个领域的落地颇为顺畅。比如在能源领域与国家电网、南方电力都有合作，在通信领域，百度AI也在联通、移动企业顺利落地。
目前来看，AI商业化顺畅，说明百度对AI理解够深。对技术的理解越深，也就意味着百度更懂企业AI技术开发的痛点。因此，在技术上以及对商业化的理解上，百度可能会更好的帮助企业开发、应用AI技术。
企业AI技术的开发，离不开AI技术演化的大趋势。
当下AI技术的发展和演变有三个主要的特征，第一个是在低成本高效率的企业需求导向下，AI能力从单点模块化发展，到多业务场景的技术开发和应用。
在AI技术发展的第一阶段，企业AI技术的开发多处在应用探索阶段，在找到业务场景后AI技术开发进一步深化。这是因为企业端的AI开发既需要低成本高效率的解决方案，也需要为未来AI技术的全面应用打下技术开发基础。
这就要求AI技术开发平台不仅能够满足企业模块化AI开发需求，也需要满足未来全面智能化升级的需要。
比如说，在AI技术从单点应用向多个业务场景升级的过程中，企业难免会遇到的AI能力的开发、应用以及运维等管理问题，比如不同业务之间的AI数据的共享，在企业内部形成搞数据孤独岛等问题。
对此，百度的解决方案是，为企业构建起一套AI能力生产和集中化管理平台，构建起企业智能化升级的基础设施。这样的好处在于，企业能够形成了从AI开发到运维管理的一个能力中台。
而百度智能云，则是这套基础设施的基座。这其实也引出了未来AI技术发展的第二个特征：云作为大厂对外输出AI能力的平台，AI与云之间具有耦合性。
举个例子，某个行业需要AI视觉能力以及AI知识图谱，通过云智一体就可以满足企业对AI能力的需求，这里面体现的其实就是AI与云的耦合性。
以具体的案例来看，国家电网与百度智能云合作中，在云智一体的基础上，基于知识图谱，百度智能云为国网电力构建起一套电网故障处理系统，实现了电网故障处理的自动推理判断以及知识检索等能力，使得电网故障判断以及处置效率提升20%以上。
云智一体AI开发过程中，百度大脑集成软硬一体的AI大生产平台，云则是百度AI能力输出的平台，这样的AI技术能力下，AI成为了企业的智能中枢，打通企业内部的数据、知识以及业务，并能够推动更多的智能化业务创新。
之所以拥有这样的AI技术开发、应用的能力，是因为百度有着全栈AI技术以及完整的开发生态做基础支撑。
耦合性之外，当下AI技术发展的第三个特征，就是技术开发的全栈化。
百度智能云为什么能够在云智一体的体系下，为企业AI技术开发提供这么多的支持？核心原因在于百度有全栈化的AI技术和能力。
全栈的技术能力反映在AI开发基础设施搭建上，带来的上性价比更高的AI技术开发方案。
作为基础设施，云智一体能够满足企业端未来对AI第二层设施的高性能、高性价比以及高利用率的需求。其次是要提供全流程的优化和开发效率调优，另外针对企业定制需求，提供解决方案。
比如，百度智能云通过AI计算、存储、容器三层基础设施，软硬一体的AI开发架构下，AI与云不是简单的加法，而是底层上的融合，因此计算层的性能更高，数据处理速度更快，储存层数据处理更快，容器层的资源管理更为高效。
我们以国家电网的人工智能平台为例，基于全栈AI能力，国家电网打造了包括图像识别、人脸识别、语音文本识别以及知识图谱等相关通用的AI能力。
在开发端，国网实现了全流程协同的开发模式，使得模型开发人员、应用开发人员、业务应用人员通过百度开发生态提供的开发工具以及各种接口服务具备了电力智能化的服务能力。
从企业端来看，企业需要的是按需定制AI开发解决方案，因此要求AI厂商有足够的技术能力做支撑，也需要有部署上的灵活性。企业的AI能力需求不是一成不变的，而是随着业务的变化不断调整的。
举个例子，一个产品用户200万与2亿，不仅意味AI的算力需求增加了，AI算法的侧重可能是不一样的。因此AI云是一个更加“弹性”的解决方案，更能满足于企业需求。我们假设，这家企业用户到2亿之后，需要对用户进行身份识别，那么就不仅需要到AI的数据处理，也可能需要AI图像处理的能力。
这就意味着AI开发平台也需要有全栈的AI能力作为底层支撑，从而满足企业未来的发展对于不同AI能力的需求。
目前，在全栈AI开发上，百度以及有了很多成功的案例，这些案例背后的经验，不仅对于未来企业AI开发是一笔财富，对于未来企业全栈AI能力的开发，也许会有更大的帮助。
写在最后：
巨头的科技企业抢的是大赛道，比如百度、微软等企业，旨在构建智能经济时代的基础设施，成为“水、电、煤”。传统企业的姿势是“背靠大树好乘凉”，用别人的技术为自己高效赋能。
因此，企业在智能化升级，选择AI“大树”的时候，不仅仅要关注当下，更要考虑未来。白皮书揭示了未来AI发展的大趋势，未来AI技术将进一步融合产业，为各个领域带来技术红利。
