一、概念了解(what)
在说AI平台之前，首先可以对AI进行了一个大致的解释，AI即人工智能，是研究并模拟、延伸和扩展人脑复杂行为的一种技术科学，范围包括机器学习、计算机视觉等等；那么AI平台就是支持这种复杂科学研究的一种辅助工具，该工具可以进行智能化、体系化、自动化完成这一系列研究。
1）AI开发平台主要面向的是模型开发者，围绕AI模型/算法的生命周期（数据收集、数据标注、模型构建、模型训练、模型优化、模型部署）提供的工具。
2）AI支撑平台是面向应用者的，围绕集成好的AI服务进行部署应用，主要是进行应用的管理等相关操作的平台。
二、产品功能(How)
接下来将对AI平台的两种分类进行逐一的功能阐述
2.1 AI 开发平台
2.1.1 按AI模型生命周期拆解
AI模型的生命周期如下：
1）数据标注平台
面向进行模型训练的前置工作，包括数据导入、数据预处理、数据标注、数据增强等。这部分的数据工作与大数据的关联性比较强，有些标注平台甚至是大数据系统的组件。【basic Finder：做数据需求方和数据标注商的撮合生意并提供标注工具。】
对于AI标注来说，更多是进行数据智能/自动化进行处理，故此有些厂商推出数据采样、数据拆分、数据缺失值处理（数据预处理）、自动标注（数据标注）、对图片类型数据去雾、增雾、对比度增强等智能算法（数据增强），正是这些功能支撑起了数据标注平台。
2）模型设计平台
这个一般不会作为单独的产品，可能原因是模型结构设计门槛高、需求小，使用开源框架开发和使用平台提供的工具效率差别不大。
模型设计的功能大多是作为开发平台一个模块，通过可视化拖拉拽、notebook等方式进行模型结构设计。
3）模型训练平台
给模型训练的内容配置算力、环境，这个是AI平台中比较常见的产品，由于模型训练对硬件资源的高消耗，通常会租用云计算资源来完成模型训练，所以很多模型训练平台是与云平台捆绑的，完成包括负载均衡、并行训练等工作。
4）模型部署平台
提供把模型从训练环境部署到推理环境（云端、边缘端等）的工具。这个功能相对简单，较少单独作为一个产品，一般是也是作为开发平台的一个功能模块。
一个例外是边缘/嵌入式环境部署平台（如百度EasyEdge），由于硬件适配比较繁琐，所以目前看到百度是做成一个相对独立的产品的。
5）模型推理平台
提供各式各样的模型接口，供用户直接调用，一般还提供包括模型调用管理、接口管理等功能，这种推理平台主要是以模型作为核心竞争力的。另一种推理平台则以算力作为竞争力，类似云平台，用户将模型部署在平台上可获得弹性扩缩容等能力。
2.1.2 按业务需求拆解
AI平台按照不同层级的业务需求可以分为5级：功能嵌入、API调用、数据训练、模型定制、算法开发。
（1）功能嵌入：通过iframe等实现成本最低的手段，将某个功能模块嵌入到自己的系统中。
（2）API调用：直接调用平台提供的成熟API，比如调用身份证、驾驶证之类的OCR识别API。
（3）数据训练：平台的模型符合需求，但需要提供自己的训练数据来解决具体场景需求。
（4）模型定制：平台的现成模型不太符合要求，所以要对算法参数进行配置，然后训练出符合自己需求的新模型。
（5）算法开发：最高级的情况，就是业务方懂算法、要开发新算法。平台则提供“算法开发、数据管理、模型训练、模型测试和发布”等一系列深层次的能力，来提升算法研发的效率。
易知，需求越高级，追溯到的生命周期越靠前。功能嵌入和API调用级需求只涉及模型推理，数据训练级需求涉及数据标注、训练、部署以及推理过程，模型定制和算法开发级需求就涉及全流程的功能了。
2.2 AI 应用平台
AI支撑平台比起AI开发平台，更类似业务平台，比如内容审核、智能对话等。围绕的是一个核心算法，通过配置提升这个算法/能力的通用性。
通过下面一个例子进行详细解释：
横向是发布图片的业务流程，纵向是审核平台的功能，审核平台的核心问题就是图片分类，将符合审核政策规定的图片通过、违法的进行限制。
三、核心优势(Why)
AI平台带来的优势可以从用户、平台角度进行思考：
（1）用户：尽低层成本获取AI能力，提高工作效率，满足业务快速扩充的需要；
（2）AI平台：标准化的工作工具/流程，无需定制去解决，提高模型生产效率、降低工作成本，从而形成盈利；
不论是从用户角度，还是从提供AI平台的公司角度，其实AI平台的存在都是为了提升投入产出比。
但就目前来说，平台的需求是大于用户的需求，这跟AI的发展历史有关，目前还暂处于初期阶段，AI技术还不是很成熟，更多是对模型训练的一些需求，一种行业化解决方案标准化的过程；用户AI还持有观望态度（对提高ROI【投资回报率】不确定等）。
引申出目前需要不断的加强对AI能力的训练，更好的契合市场用户的需求是目前的必经之路，同时也需要不断的引导用户发现AI能力的价值，进而提高AI平台的价值。
四、市场状况(where)
AI开发平台市场是一个正在快速增长的市场，目前有很多公司进入了这个领域，以满足不断增长的企业和开发者对于AI开发工具和技术的需求。从一些AI开发平台产品中可以看到大部分产品其实都是提供全生命周期的功能的，提供一站式解决方案。
在目前推出的AI开发平台中，
百度的功能架构是最舒服、逻辑性最好的。百度的AI开发平台包括BML和EasyDL两个，BML是全流程的开发平台，覆盖了AI模型全生命周期，更注重高级用户的定制化需求；EasyDL定位是零门槛开发，更适合新手用户进行图像、语音等AI模型的快速构建，所以只支持到数据训练级别的开发。BML中相对独立的数据相关功能和边缘部署相关功能又都拆成组件/小平台，可以供用户单独调用，从而提高灵活性。
腾讯TI系列平台中，TI-ONE定位是一站式机器学习服务平台，其主要特点是提供了可视化的操作界面和大量的AI算法模板，方便用户进行AI模型构建和训练。但暂时没有看到关于数据标注方面的功能，数据处理只提供相对简单的数据接入和数据预处理功能。预置模型相对来说也比较少，大部分是机器学习方面的模型，深度学习模型较少。TI系列的其他两个平台TI-Matrix和Ti-EMS分别是“AI应用服务平台”和“无服务推理平台”，个人感觉都更偏向云服务一些，主要是服务调度、扩缩容等能力。
华为ModelArts也提供从数据标注到模型推理全流程的开发工具，其中“自动学习”的功能模块基本对标百度EasyDL，提供重训练级别的模型生成，但暂时没有按照需求层级进行产品拆分。ModelArts支持多种计算引擎和分布式训练，可以应对不同规模和复杂度的AI项目需求。
Amazon SageMaker是Amazon Web Services推出的AI开发平台，其主要特点是提供了全面的AI开发工具和服务，包括数据标注、数据集管理、模型构建、模型训练、模型部署等环节。SageMaker还支持多种计算引擎和分布式训练，同时也提供了多种预置的AI算法模型和可视化的操作界面。
下面以百度的BML和EasyDL和Amazon的SageMaker做竞品分析：
1.功能和特点：
·BML：BML提供了一个开放式、全面的AI开发平台，支持多种AI任务，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。该平台具有可扩展性和高性能，可以支持大规模的AI任务。
·EasyDL：EasyDL是一款基于深度学习的图像识别平台，可以帮助企业快速搭建和部署图像识别模型，无需编写代码。
·SageMaker：SageMaker是一个全面的机器学习平台，可以帮助企业从模型开发到模型部署和管理，实现整个机器学习工作流程的自动化。它支持多种机器学习算法和框架，并具有可扩展性和高性能。
2.用户体验和易用性：
·BML：BML的用户体验相对来说较好，界面简洁易懂，但需要一定的AI技术基础。
·EasyDL：EasyDL具有良好的用户体验，无需编写代码，适合初学者和非技术人员使用。
·SageMaker：SageMaker的用户体验相对较好，拥有直观的图形用户界面和一系列的预构建模型和算法，但需要一定的机器学习技术基础。
3.安全性和可靠性：
·BML：BML提供了多层次的安全保护措施，包括数据加密、身份认证、权限管理等，确保用户数据的安全性。
·EasyDL：EasyDL也提供了安全性和可靠性的保护措施，包括数据加密和数据备份等。
·SageMaker：SageMaker具有高度的可靠性和安全性，可以满足企业对于数据安全和隐私的需求。
4.定价和成本：
·BML：BML提供了多种不同的付费方式，包括免费试用和按需计费等，成本相对较低。
·EasyDL：EasyDL也提供了多种不同的付费方式，包括免费试用和按需计费等，成本相对较低。
·SageMaker：SageMaker的定价比较复杂，基于使用情况进行计费，成本相对较高。
综上所述，BML和EasyDL是两款功能相对较为专业的AI开发平台，适合有一定AI技术基础的用户使用。SageMaker则是一个全面的机器学习平台，拥有丰富的机器学习算法和框架，并且适合有一定机器学习技术基础的用户使用。此外，这三个竞品的定价策略和成本也不尽相同，用户需要根据自身需求和预算进行选择。值得一提的是，除了上述三款竞品外，市场上还有其他的AI开发平台，如Google的TensorFlow、Microsoft的Azure ML等。这些平台也拥有自己的特点和优势，用户可以根据自己的需求和技术水平进行选择。
·如何做到AI平台的差异化？
目前AI平台根据用户不同的需求点各有所侧重，但是基本都进行了一站式平台训练能力的部署，主要在对数据、模型、部署三个方面发力；
1）数据差异化：进一步与大数据平台吻合，提供数据采集、清洗、标注（自动、人工）等功能，解决用户数据方面的痛点。前边提到的basicFinder，就是由标注平台逐步发展出来的AI平台。
2）模型差异化：提供更多的强大预置算法进行模型训练，针对不同的业务场景去进行模型训练，针对不同的业务场景进行优化；其次需要充沛的算例资源，与云平台进行很好的衔接、协同处理。比如face++就对人脸识别相关的各类模型都做了优化。
3）部署差异化：方便快捷、快速搭建、灵活运用成为部署的需要攻克的一大难点，也是非常重要的竞争优势，节省时间、人力成本，也方便进行运维。
资料来源：
《人人都是产品经理》的推文
ChatGPT
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