在《粵港澳大灣區將成為國家數字經濟產業的新中心》一文中，筆者認為，無論是TOG、TOB或TOC，雖然三者的基礎系統在構建主體上有一些不同，當前的用戶群屬性比較垂直單一，但從深層次看，每個維度產生的數據大部分又同步具有另外兩個維度的屬性，用戶對象也可以交叉。所以，一旦將TOG、TOB或TOC的數據界線打通，相互實現融合應用，這些數據首先在本身屬性的維度將產生巨大的數字經濟價值，在TOG、TOB、TOC三個維度的融合應用下，還會產生新的更豐富的數字經濟業態。

發展數字經濟可產生的潛在價值巨大，但在實現數據價值的深度挖掘與應用之前， 需要解決開源與使能的問題，這是建設數字經濟的關鍵鑰匙。而數字經濟建設的一個關鍵領域就是AI應用的落地，它同樣需要開源與使能這把關鍵鑰匙。

開源是使能的前提和基礎，是一個任重道遠的建設歷程

如一些政策規劃文件和企業的宣講文件中所講，目前存在煙囪式的數據基礎系統建設模式，而條塊化、單元化的行業及項目應用也是常態，甚至單一行業內的系統與應用也上下不通，或橫向不暢。

以視頻監控在交通行業的場景建設應用為例，城市ITS、高速公路、鐵路、地鐵、機場、港口，無論哪一個場景都或多或少存在場景項目中各單元系統間縱向或橫向不通、不暢的問題。更不用說各類型交通視頻監控系統相互間的融合問題，或視頻與IoT，IT等系統的融合問題。在AI、大數據、AIoT、云技術等推動下，數據將噴涌而出，這些數據需要縱向打通、橫向交互。在完成各交通板塊的數據開源暢通基礎上，還要將這些數據流在TOG、TOB、TOC三個維度開源打通，從而進一步挖掘數據價值，加深應用內涵，才能構建出各種創新業態來。

在一個行業內，即使是一個子系統單元內，AI落地項目會出現圖片、視頻、聲音、信息，文字等多維數據（跨媒體數據或多維AI）的識別需求，如何將這些數據提取出來，并開源打通相互間的界線實現融合，這是一個大難點。目前各類企業在不同程度的針對跨媒體智能（多維AI）開展研究工作，例如BAT、科大訊飛、依圖、紫為云等人工智能企業。

在一個地域內（城市或城市群），即使融合了交通各個板塊的數據還不夠，還有政府各類部門、公安、教育、醫療、能源、環保、智能建筑等諸多行業需要開源打通界限，融合數據，包括社會公眾的數據需要與之開源打通和交互，進而推進數字城市、城市大腦的建設進程。這一工程目前只有阿里云、騰訊云等極少數企業在局部探索當中。

在具體的項目建設過程中，因為上游企業的不同，會以核心企業（如某家AI算法商）為首形成不同的企業鏈條群組，進而形成不同品牌產品與系統落地到行業與項目中去，雖然這些不同品牌的產品系統在大的層面上是可以共生交融的，但在技術標準、數據接口、應用指標、工程驗收等細節上卻有或多或少的交互梗阻現象。尤其在當前AI等新技術開始落地各類行業時，這種梗阻現象會更明顯，也就更需要做開源。

基于以上分析可見，以數字城市或城市大腦的高度來推動數字經濟的建設，需要打通和交互的行業特別多，且牽涉的數據維度，子系統分類也特別多，這是一個龐大的工程。但只有通過這種打通和融合，才能實現開源的目標。而開源，是一切AI應用使能的前提和基礎。

當然，在推進各維度、各行業數據全面開源的時候，一定要注意數據的安全保護工作。筆者在《AI項目大量落地，人臉數據安全防護工作卻嚴重缺失》一文強調，要在數據的安全界限、采集準入門檻、應用過程、存儲系統、包括基礎系統構建等環節做好安全防護。

AI使能是數據應用價值實現的關鍵路徑之一

開源可以打通數據的界限，把各維度各行業的數據采集出來，交互融合起來，并通過AI、大數據等新技術實現數據價值的深度挖掘，從而推動應用與創新，實現產業“智能+”戰略，建設數字城市。所以，開源工作和規劃必須走在前面。目前一些AI平臺在推動相關的開源代碼，但只在這一環節開源，是遠遠不夠的，真正的開源應是涉及數據的所有環節開源，才能打通相關的瓶頸，避免梗阻現象發生。

各行業、各企業，包括相關政府主管部門都需要規劃使能發展戰略。只有把使能工作展開，建立各維度、各行業的使能生態圈，才能讓數據價值得到實現，而數據價值獲得政府部門、行業/企業、社會大眾與個人（TOG、TOB、TOC）三方的多維應用，尤其是創新應用并形成新的產業業態和經濟業態，包括政府部門的社會治理業態，這才是建設數字經濟的根本目的，也是AI落地的根本動力。

目前一些云平臺在推進開源的工作，同時兼具一定的使能，例如阿里云。也有一些AI企業直接提出了AI使能平臺的發展思路，例如紫為云。

開源+使能兩者聯動，才能構建AI應用生態圈

開源和使能不是各自孤立的，而是緊密聯動，相互促進的關系。

建設數字經濟是一個龐大的工程，而不是局限于一個項目或一個行業，也不是某一個維度的建設，甚至不止一城一域。AI生態圈建設同樣如此，因此，需要各維度、各行業、各企業全面參與其中。同時，承擔基礎建設、系統構建、創新應用的企業將不會是幾家領頭企業，即使巨頭企業也不可能壟斷這個建設（如出現巨頭壟斷，本身也是風險），一定是一個龐大的參建企業群體。如果按照傳統的從上到下的長鏈條模式來建設，是不能滿足數字經濟建設的要求的，也會延遲建設的進程。

因此，需要關鍵節點上的企業有擔當，以開放的心態，支持更多的企業建立起某一環節或某一維度的建設能力，應用能力，這需要核心企業以“開源+使能”的聯動共生思路，推動建設各環節的數據生態圈、產品/系統生態圈、應用生態圈、行業生態圈、城市生態圈、企業生態圈等等，包括TOG、TOB、TOC三者相互間的生態圈，如此才有利于構建數字經濟生態圈，并形成各種層次的生態共享大格局。這種局面，預計以視頻為核心的跨媒體AI（多維AI）應用所形成的生態圈會率先成為一個典范。

賦能授人以魚，使能授人以漁

要建AI應用生態圈，還要理清兩個概念，即賦能與使能是有根本區別的。

在視頻應用領域的AI落地項目中，目前不少AI企業是以自己在技術或產品鏈條上打通的基礎上，與合作伙伴在項目或行業上以AI賦能的形式展開合作。實質上合作伙伴就是該類企業的下線打工伙計，是其AI產品、技術或系統的高大上搬運工，其實質和以前做產品系統的套路是一樣的。下線伙伴在AI的技術與應用能力上得不到成長與提升，這里的賦能是授人以魚，是依靠上游AI企業的單兵作戰來拉動整個合作鏈條的成長，一旦領頭的AI企業拉不動了，整個鏈條就會斷裂。或者是領頭的企業能吃魚吃肉，其合作伙伴卻要看其臉色行事才能落得一點湯喝，這種合作形態的基礎是非常脆弱的。

使能則不同，它是基于AI核心技術，以多維度的方式，向產業鏈條上的企業釋放技術，推動并協助合作伙伴具備單個或多個層面的技術能力，從而實現其技術與應用能力的提升。然后不同行業，不同鏈條，不同維度上的企業相互促進，協作，推動形成縱橫交叉的產業生態圈，這樣的生態圈是共生互利的，也是相互成就、相互成長的。所以，使能更有利于合作伙伴的AI應用創新能力培育和提升，在產業圈能催生更多的AI產品、系統及應用創新企業。所以，使能是授人以漁，進而形成生態群作戰，與賦能模式的優劣一目了然。

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