长尾理论中的“头”(head）和“尾”(tail）是两个统计学名词。正态曲线中间的突起部分叫“头”;右边相对平缓的部分叫“尾”。人们通常只能关注重要的人或重要的事，如果用正态分布曲线来描绘这些人或事，即关注曲线的“头部”，而忽略曲线的“尾部”，因为这需要更多的精力和成本才能关注到。但在网络时代，由于关注的成本大大降低，人们有可能以很低的成本关注正态分布曲线的“尾部”，关注“尾部”产生的总体效益甚至会超过“头部”。这里的长尾有两个特点:一是细，这是因为长尾是份额很少的市场，在以前不被重视的市场;二是长，即市场虽小，但数量众多。所有非流行的市场累加起来，在网络上可以形成比流行市场还大的市场。

长尾理论(TheLongTailEffect）由美国《连线》杂志主编克里斯·安德森在2004年10月提出，用来描述诸如亚马逊和Netflix之类网站的商业和经济模式。他认为，“如果把足够多的非热门产品组合到一起，实际上就可以形成一个堪与热门市场相匹敌的大市场。”

挖掘应用市场中的长尾应用无论对用户还是对企业都有巨大的价值。随着人工智能与大数据时代的到来，长尾应用被发掘的几率越来越大。由于用户和商品越多，单个用户和商品均摊到的成本就越少，边际成本趋于零。因此，互联网自然希望更多的用户、更多的商品、更多的服务出现在平台上。

安防产品的跨行业应用是个碎片化的市场，如智能视频技术在物联网领域的应用，尾部的需求是非流行的、个性化的、零散的、小量的，但累计的数量需求是很大的，将所有非流行的尾部市场累加起来就会形成一个比流行市场还大的市场，所以，“尾部市场”越来越被重视。

大量的碎片化的市场对算法的需求都是个性化的。为了解决个性化的问题，不断地要把算法训练的能力落实到碎片化市场里去，单靠一两家公司的资源投入来解决这么多碎片化的市场的算法需求，是比较困难的，市场也不能做的很大。在“泛安防视频应用”的定制模型过程中，企业用户和开发往往会面临缺少模型训练经验、数据采集和标注成本较高、模型适配与部署流程较为繁琐、模型优化迭代周期长等难点，从而会造成整个项目的成本高、周期长、且在前期对项目效果无法准确预期。

随着近几年AI逐渐走向落地，一大批企业开始加快使用AI技术进行智能化升级的步伐。越来越多的企业和个人有了“低成本、高效率、定制化”开发高精度AI模型的需求，华为、百度、亚马逊等顺势推出了低门槛AI开发平台，覆盖从数据采集与标注、模型训练、服务部署的端到端全流程功能，旨在帮助越来越多的企业搭上AI的高速列车。在安防领域的海康、大华等企业也推出了AI开放平台。

推出AI开放平台，通过开放平台的力量来实现AI技术赋能、产业供需交流，以及产业生态圈的构建是很多开放平台的基本出发点。安防企业的AI开放平台立足于其AI智能产品的应用领域，众多的企业参与有利于产品市场的迅速扩大。AI开放平台用的人越多，有利于算法在不断的迭代，不断的优化。我们可以看看大华对AI开放平台的一些考虑与海康AI开放平台的实际应用情况。

大华认为：合作、增值、共盈利、共成长是对AI开放平台生态圈设立的目标。客户带来需求，寻找到生态圈启动合作，期望需求能够实现和落地，这是生态圈形成的原动力。整个生态圈里，有需求发掘、增值开发、测试验证、生产制造和实施运维。通过各方优势互补、资源共享和业务协同，生态圈将会被坚若磐石的经济学比较优势原理所激活，发展出市场经济般的蓬勃生命力。

从云边端三级架构来看，大华的AI开放平台可以实现端的二次开发和增量开发；边缘域的增强使用；云端的大数据、大存储、大智能的全方位资源和技术的赋能，并可以基于平台的开放式架构，联合算法、设备、平台等厂商达成战略合作，共建安防生态圈。

基于大华的AI开放平台进行的增值开发，最终会得到整体增值的效果。典型的增值现象会在两个视角集中呈现。一个视角是从单个系统的视角，第二个是从多个个系统的视角。在单个系统内部，增加或增强局部，达到增值的效果。在多个系统之间，增加或加强互联互通，达到增值的效果。增值开发的成果，经过开放平台的互补性测试后，达到可以稳定发布的状态。稳定发布的增值开发成果，客户可以直接安装到目标设备或系统，此适合小范围和小规模项目。当遇到大规模应用项目时，可切换为量产安装模式，即将增值开发成果直接打包进量产设备的固件，或者打包进量产系统的预装软件体系，进行生产线级别的大规模量产，实现效率的目标。

总的说来，AI开放平台的开放式架构，既能轻松增加或增强一个系统的能力，又有机会去促进不同能力系统的互补，将这些增值成果放回到开发平台生态圈实现增值闭环，可以发挥更多后续的增值效果。

海康在2019年推出了AI开放平台，这个平台主要用来解决智能应用场景化、碎片化的问题。用户可以自己来做数据的样本，平台将样本训练的特征提取以后，自动加载到应用系统中。中间不需要海康的介入，海康免费提供算法训练的能力。AI开放平台是一个主要面向中小微企业和开发的免费平台，根据海康2019年报披露的数据，AI开放平台上线的通用功能大约有40多项，平台的日均调用次数是3,500万次，累积的训练模型超过1万个，其中超过95%以上是垂直行业的碎片化模型场景。

AI开放平台用的人越多，学习的越多，算法训练的越多，后续使用的用户都是在前面已经训练好的算法的基础上，再增加新的能力，海康的算法在不断的迭代，不断的优化，对于后面累积起来的使用量来讲，大家就会觉得越来越好用。平台用的越多，就越好用；用的越多，用户接受度等各方面都会做的比较好。随着用户的增加，海康、大华这些企业的相关产品市场也会较快增长。