2019年8月1日科技部印发了《国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引》的通知。科技部等多部门经充分调研和论证，确定了首批国家新一代人工智能开放创新平台：分别依托百度、阿里云、腾讯、科大讯飞公司，建设自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音4家国家新一代人工智能开放创新平台。到2019年8月底在上海举办“2019世界人工智能大会”时，国家新一代人工智能开放创新平台的数量已增加到15家，覆盖自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音、智能视觉、基础软硬件、智能供应链、图像感知、视觉计算等多个领域的应用场景。这里面包括海康、华为、商汤、旷世、依图等以AI视频技术为主的公司。此后大华、中德宏泰等安防企业也推出了自有的AI开放平台。

为什么国家要提倡，众多AI企业要争相开放其应用平台呢？这与人工智能发展的核心三要素需要巨大的投入，以及人工智能的众多应用市场的碎片化密切相关。

人工智能是在深度学习出现之后才迅速发展起来的，而深度学习需要海量的计算能力和丰富的相关数据信息。海量的计算要求处理芯片有高速运算能力，而且通常采用云计算的方式。自从深度学习取得突破性进展以后，由于应用场景的不同，需要不同的、高效的算法，并且能够使用开源平台进行算法的迭代。而数据是AI系统落地的核心，是产业化的土壤，是新业务场景创新的基础。算法、算力和数据成为人工智能发展的核心三要素。

AI开放平台针对各个行业提供算力、算法、训练等服务，具体包括AI算力云、算法超市、开放训练平台等。AI算力云给算法厂家提供强大且“便宜”的AI算力；算法超市可以给应用厂家提供各种类型和各个行业更有针对性的AI算法及其开放API，满足不同行业用户在算法方面的针对性应用需求；开放训练平台则是当行业应用厂家提供满足需要的应用场景数据，可以针对该行业训练出有针对性的算法给行业应用厂家，特别是细分行业更加实用的算法。持续收集大量特定应用场景的数据，然后在应用中进行持续迭代优化才能不断提高水平。

目前的前端芯片性能有限，更多更复杂的AI算法还是需要在后端来完成，高级的AI算法同常需要依赖平台来展现价值。当前许多AI算法都是数据驱动的，需要持续收集大量特定应用场景的数据，然后在应用中进行持续迭代优化。强大的算力和开发通用化好、高效的算法需要大量的投入，这不是一般的企业都具有的能力。如在一些标准化的场景中，人脸识别等AI技术应用拥有很高的成熟度，应用效果很好，在非标场景，角度、距离、光线、装扮等都会对识别分析的效果产生影响。这也反映出AI算法模型泛化能力不够，主要以定制化为主，限制了大范围推广。人工智能的众多应用市场与安防市场类似，是一个高度碎片化的市场，任何一个场景、任何一个用户都可能有不同的需求，而标准产品还不能完全满足所有的需求，非标准化场景的定制需要耗费极大的精力和时间。

当前很多厂商已经开始智能化前移，不过前端智能化的路依然比较漫长。许多用户本着分层解耦的建设思路，更希望前端厂商，算力算法厂商以及应用层厂商相互协同，融合各自长处提供整体解决方案。

随着视频AI市场从局部热点向广度和深度同时发展，落地才是重中之重。为了解决场景化落地的难题，必须深入用户业务逻辑，合纵连横建立生态协同。而人工智能开放创新平台是发挥用户对场景和应用的深入了解，主流AI企业强大的算力、算法开发和迭代优化的能力的一个媒介。

由于深度学习用到的多层神经网络仍是“黑箱”型，即技术人员很难彻底了解深层网络的内核，也无法完全掌握输入与输出、各参数间相互影响等关系，因此调参并优化是一个非常缓慢的过程；需要采购丰富且必要的第三方数据用以模型训练，数据的“网络效应”体现在当数据量越多时，训练出来的AI算法质量将越高，体现为识别效果越好或准确率越高，最后投入到实际应用中产生的商业价值就越大。

无论任何技术还是要跟行业结合起来才能最终使其技术覆盖面最大化；要把整个产业链全部打通，才能覆盖整个行业的诉求。而且AI技术行业的下游需求极其分散，应用场景广泛，市场的碎片化及对产品特性需求的多样化，使得规模化生产难度很高。

在互联网时代，对于广大中小型企业来说，SaaS（Software-as-a-service，软件即服务）是采用先进技术实施信息化的最好途径，用户从购买产品转向购买服务已经成为一种趋势。人工智能开放创新平台就是为有关企业提供技术服务的平台。通过这个平台企业获得服务费并不是它们的主要目的，更主要的是基于AI开放平台对许多行业企业赋能的过程中汇聚众多的合作伙伴，合作伙伴也能带来包括数据、项目、以及相关技术在内的资源，形成良性的产业生态圈，共同把市场做大。

AI开放平台的推出首先使客户快速进入AI领域，提升了产品和系统的水平；同时平台的所有者拥的有相关的产品和系统也扩大了销售。

除了企业，一些院校也开放了自己的AI使能平台。在清华大学建校108周年之际的2019年4月，由清华大学电子工程系主办的“清华大学108周年校庆AI高峰论坛暨AI使能平台发布”会议在清华大学罗姆楼隆重召开。清华大学电子系教授、媒体大数据认知计算研究中心主任、中国图象图形学学会视频监控与安全专委会主任王生进教授在“在人工智能＋的机遇中，让AI更使能”的主题讲演中提出，AI使能不再是单点技术，而是系统工程，由以往中心控制、中心管理为主的AI模式，向增强用户AI能力、构建用户AI技术中心的使能模式转换，使用户成为具有AI技术能力的企业。AI使能是希望将AI能力分享给用户企业，服务企业实现AI＋产业升级，提升企业AI核心技术竞争力。

海康威视解决方案部李亚亚总裁认为，在海康威视看来，AI这项工作不是哪一个企业或几个企业可以做好的事情，一定是一个开放式的、共生的体系。过去开放是合作的游戏规则，未来开放是共赢的生存之道。视频技术+人工智能技术构建视觉感知能力，视觉感知能力是可以赋能各个行业的。因此海康威视提出了的智能化的开放体系，其目标是做到开放融合。

为此，海康做了一个AI开放平台，专注释放AI能力，把算法、训练、应用服务体系、产品开放体系全都搬到了互联网上，可以实现边缘设备、算法、AI开放平台互联互通。海康公开地向合作伙伴释放这种能力。通过AI开放平台和行业应用平台，两者之间可以实现双轮驱动，通过AI开放平台持续进行算法优化，通过行业应用平台不停地实现持续素材输入，不停迭代算法能力。公司针对轻量级的应用场景推出AI开放平台，针对深度的应用场景则使用定制化AI服务的方式，加快布局。海康的目标是致力于双方成为用户场景物联和人工智能的合作伙伴。

通过AI开放平台和企业的信息化系统打通，实现物信融合产生新的数据价值，这样也降低了企业的生产安全风险，提高了生产效率。同时可以加速把视频+AI技术应用到视频物联网产业中，扩大其市场规模，把蛋糕尽快做大，使视频企业及其用户得到双赢的效果。

安防行业拥有的海量视频资源为深度学习提供了极佳的训练材料，成为人工智能产业化的最佳落地行业。通过视频智能分析技术，可以快速自动定位敏感信息，并进行结构化的存储，使安防由被动防御型转变为主动防御型。AI开放平台可以帮助众多的中小型安防企业进入AI时代。