AI生態建設自去年來，在各行各業中進行得如火如荼。近期安防巨頭海康威視對外宣布要建立自身的AI生態，昨日京東也對外宣布AI開放平臺NeuHub發布，加上之前存在的BAT平臺，這場在人工智能背景下的平臺之戰已經“高手云集”，大戰看似一觸即發。

2017年，百度發布面向開發者和生態合作伙伴的重要計劃，釋放生態勢能。起步較早的百度占有先天的優勢，但就像百度自身的定位一樣，面向的是AI賦能各行各業，擁有DuerOS開放平臺、Apollo開放平臺，在看似樣子“平凡無奇”的背后，百度已經與政府在深度學習技術及應用國家工程實驗室、自動駕駛國家新一代人工智能開發創新平臺上進行深度合作，另外與河北省合作，率先在智能城市、智能出行、對話式AI應用、云基礎設施等多個領域開展合作，打造AI-city。

在2017杭州云棲大會上，阿里巴巴人工智能實驗室發布AliGenie開放平臺，主要包括三大部分：精靈技能市場、硬件開放平臺、行業解決方案，全面賦能智能家居、新制造、新零售、酒店、航空等服務場景。

目前主要集中在深度學習、自然語言處理、搜索/推薦算法和知識表示及推理問答系統，區隔性特征不強。

騰訊AI開放平臺依托騰訊AI Lab、優圖實驗室、WeChat AI等團隊強大的技術能力和騰訊云的計算能力，已全面開放超過60個API接口，提供自然語言處理、計算機視覺、語音識別能力支持。平臺以騰訊AI加速器為橋梁，連接產業合作伙伴，推動AI技術在細分領域中的落地應用。

落后于百度及阿里后，騰訊奮起直追，平臺強調場景化應用，具有區隔性，展開與廣東醫院的合作，通過計算機讀取患者的CT圖像，輔助醫生做早期篩查，當前查出肺癌的準確率達到63%，排除肺癌的準確率達到78%。

京東致力于業務價值前景廣闊的具體行業，提供整體的解決方案，來賦能傳統行業，幫助合作伙伴在人工智能的新世界里找到自己的位置是該平臺的初衷。

在技術深度上，擁有頂級技術領軍人物加盟，驗證多項落地性的技術，開展了國家戰略級產學研合作項目。在受眾廣度上，作為普惠性開放平臺，不同角色均可找到適合自己的場景，例如用簡單代碼即可實現對圖像質量的分析評估。在業務寬度上，科研人員、算法工程師不斷設計新的AI能力以滿足用戶需求，并深耕電商、供應鏈、物流、金融、廣告等多個領域應用，探索試驗醫療、扶貧、政務、養老、教育、文化、體育等多領域應用，聚焦于新技術和行業趨勢研究，孵化行業最新落地項目。因此源源不斷的京東AI能力持續建設，讓平臺勢能不斷積聚，最終達到參與者之間的相互賦能，碰撞出無限可能。

與其他平臺不同的是，京東AI平臺的布局是由內向外，因此其聚焦性會更加好，例如京東電商、京東金融等領域，相信未來的方向是零售、物流、金融，但這些領域同樣是阿里的方向，“新生牛犢”能否超過“虎”，現在下定論仍為時尚早。

從以上互聯網大咖們的布局，相信不僅僅市場會感受到平臺趨向同質化，甚至用戶也會開始產生“選擇困難癥”。當前只要擁有技術及資金能力的企業，為了爭奪更多的用戶，提升產品覆蓋率，打造AI生態圈已經成為共識。但隨著跟進者越來越多，在同質化的競爭中，難道也只能打起“價格戰”才能結束這種混亂的局面嗎？

騰訊AI加速器戰略

當然不是。生態平臺的賣點是開放，如果行業都一樣或者成為標配，這樣的平臺是不足以吸引到市場的關注。如果說AI商業戰的第一站是開放平臺，那么第二站必然是AI加速器——除了開放技術給用戶，還必須扶持用戶加速成長，現在這種方式顯然更能贏得市場。

在引入加速器的模式之后，如果說之前的開放平臺是“拉客”的模式，現在則變成“創客”的方式。對于AI創業者而言，“猝死率”遠遠要高于互聯網創業，如果加入生態等著用戶上門，那么更多的優秀創意及潛力的公司都會“胎死腹中”。針對這種現象，AI加速器的意義便是能夠提前甄選到這些優質用戶并加以扶持，除了豐富平臺用戶量獲得生態優勢，更重要的是“一手扶持”下獲取的用戶很容易成為平臺的核心用戶并帶來更為緊密的生態效應，例如騰訊AI開放平臺上的慧川智能、Bello智能招聘、追一科技等歸屬度極強的用戶都來自于AI加速器，最終，創造伙伴讓它們與平臺先天聯結，高替代成本造就了高用戶忠誠。

百度AI加速器戰略

鈦媒體總結出，AI加速器前景可期，但也對玩家的要求更加高，除了技術與資金之外，它需要達到以下幾點要求：

1：AI架構要為加速器留“接口”

如果科技企業內部的AI架構的延展性本身不佳，與AI加速器這種技術+開放+扶持+眾創多重復雜屬性活動可能存在無法銜接的問題，其開展的效果肯定會受到影響。

2：不只是“強資源”，更需要高匹配度

做乘法加速自然比做加法孵化需要更強的資源支持力度，況且能夠進入AI加速器的項目本身就不是初生牛犢，力度不夠的資源已經無法推動了。但是，加速器提供的資源更需要匹配度。對普通孵化器來說，資金、人才、運營、技術等支持是通用的，而加速器所需要的資源帶有濃烈的AI“個性”。從騰訊的案例來看，這種“個性”體現在：

1）技術資源層面，僅僅IT技術、云計算等支撐是不夠的。騰訊AI加速器提供的技術能力來自騰訊AI Lab、優圖實驗室、WeChat AI以及騰訊云，提供約60+項AI技術能力，以及10+AI技術課程。除此之外，加速器還為項目提供定制化的開發及輔導，一些時候甚至需要采用1V1的模式，幫助技術找到應用場景；

2）創投資源層面，不是“給錢就行”，對資本與AI的契合度也有一定的要求。因此，騰訊AI加速器找到的資本合作伙伴包括騰訊投資、英諾天使、藍馳創投、松禾遠望、金沙江、北極光 、IDG 、創新工場等在AI領域投資比較活躍的投資方；

3）導師資源層面，不只是那些能夠對互聯網“指點江山”的所謂大咖，AI加速器更需要對AI有深度認知的“導師”，它不是一種能夠泛泛指導的技術門類。騰訊為此配備了產業、學術、工業、設計、投資界與AI相關的輔導人，提供數月的指導；

4）渠道資源層，要求加速器給予的渠道資源對AI變現價值明顯，這方面沒什么可說的，誰場子大誰更好說話，例如騰訊用開放平臺、云、互聯網+等渠道能力幫助項目觸達行業大客戶。

3：賦能而非控能

選擇AI加速器模式也就意味著要一定程度上犧牲發展的獨立性。例如，以色列知名AI加速器Elevator傾向于讓進入項目在五個月內就必須進入市場，尤其是能夠出售技術方案獲利，這與Elevator偏向強控制有關。

但并不是任何加速器都能這么做，以色列本身就喜歡輸出技術而非創造企業。加速器模式遠比孵化器更容易介入到企業內部產生影響，但當前階段的AI項目可能需求大量時間打磨和完善，“賦能”比“控能”更恰當，畢竟，越是成熟產業，控能的價值才越重要，盲目要求商業價值很容易殺雞取卵。

但說到這里就不能不提當前各行各業的共同特征“跟風”，一旦所有的AI開放平臺都開始做AI加速器時，差異化將再次消失。畢竟AI加速器對于玩得起AI開放平臺的企業而言并不會太困難，接口搭設、資源匹配、賦能玩法將大同小異，當前或許只存在時間長短或先后的問題而已。

雖然從商業本質上而言，加速器模式仍然是大平臺“拉幫結派、搶客戶”與捆綁創業者的方式，但從行業發展上而言，卻是推動行業進步的不二選擇，筆者相信未來安防行業中也會出現“AI加速器”的模式，讓AI開發如同堆積木的方式，盡可能發揮企業自身的創造力即可，這一天或許會比相信中來得更加快。