2020-2021中国人工智能API经济研究报告.pptx

2020-2021中国人工智能API经济研究报告,1、API发展历程与现状,2、人工智能API经济发展,4、人工智能开发者调研,5、人工智能API经济发展趋势与建议,3、人工智能API经济主要参与者,概念界定API经济：企业间通过API建立合作关系而产生的经济活动,APIAPI是“应用编程接口(Application Programming Interface）”的缩写，它由一 组定义和协议组合而成，通过API，一方以特定方式发送远程请求，而无需了解对 方内部系统的逻辑，即可访问对方开放的资源，实现企业内外部产品和服务的互动， 资源即服务，API已成为企业内外部系统集成的重要手段。API经济API经济是指企业间通过API建立合作关系而产生的经济活动，是一种商业理念。如今，商业 环境的变化更加快速，对企业快速响应外部环境提出更高要求，跨界融合创新不断发生，通过 API快速构建产品和服务，迅速响应客户需求成为优秀企业的必备技能，对API的使用亦更加 广泛，API经济应运而生。人工智能API经济在人工智能领域，技术领先企业正通过API将自身能力和资源开放出去，建立AI开放平台，聚合合作伙伴，扩大影响力并实现技术下沉，打造产业生态。而开发者们也可借助AI开放平台灵活调用API来 打造自己的产品和服务，而无需以大量的投入进行基础设施建设。天时地利人和，形成了以AI开放 平台为核心的人工智能API经济。,2000,2004,2006,2008,20102012,2014,2016,2018,时间,优点：分布式框架，可灵活调用、,敏捷部署。缺点：数据安全性降低。,API1.0时代内部服务调用,优点：提出服务重用和消息总线概念，一 定程度上避免了重复调用的情况。缺点：集中化的总线部署，导致后期运维 升级困难，不符合灵活敏捷的架构需求。,优点： 单体应用直接使用分层结构， 业务逻辑的实现有着清晰的IT 结构。 缺点： 调用关系复杂， 存在重复调 用，影响整体服务进程。,API服务的发展历程,内部系统集成到开放平台，API从1.0时代步入3.0时代API服务的发展历程也可以看做企业数字化过程中系统集成需求不断变化的过程。21世纪初期随ERP、CRM等企业内部管理系统的普及，各类系统沉淀了海量的关联数据，基于早期的数据库和http1.0通信协议，API开始在企业内部数据打通展 露头角，系统集成进入API1.0时代。2007年前后，随web2.0时代到来，企业信息和资源跨出企业内部，各企业系统不再 是孤立状态，系统资源和数据的整合需求也扩散至外部，进而出现了UDDI技术规范和基于SOAP协议的API接口，系统集 成步入API2.0时代。2015年后，云服务主导了企业服务市场，大型企业在内部系统集成理顺的基础上，将企业核心资源 以带有适当安全和监管措施的“API+云服务”形式向合作伙伴、客户、乃至普通大众输出。基于此，RESTful API开始被 大量应用，API服务正式步入3.0时代。API3.0时代，客户和普通大众可以利用企业通过API输出的资源来完成各自的产品,和服务的开发，最终延伸出庞大的价值链。 API服务发展历程与技术演变云平台对接分布式应用构架API3.0时代开放平台时代跨平台系统对接明确定义服务接口API2.0时代面向服务的构架企业内部系统集成服务器和浏览器短暂连接,API服务发展的驱动因素,RESTful API的崛起在API服务产品不断演进的过程中，基于SOA设计思想的ESB（企业服务总线）模式在很长一段时间主导了系统集成和数 据调用服务的市场。由于基于SOAP协议因而其在调用响应效率和安全性上存在优势，但其昂贵的部署成本和后期运维的 困难，导致该类接口目前主要应用在大型企业的内网和对数据隐私性较高的行业中（金融、司法等主流采用私有云的行 业）。随着移动端和Web端应用的差异化和多样化，中小企业开发者逐步在应用开发市场上显现出更高的活跃度，对于API服务也追求更灵活的调用和更低的运维成本。而在供给侧基于开源思潮，ROA设计思想下的微服务构架逐步兴起并被大型企业采用，RESTful API正式成为了API服务市场的主流。RESTful API由于其面向资源（基于微服务构架将能力分割成较小的资源包）的特性，极大降低了API开发的难度，让应用的开发效率得到了一定提升。其次，RESTful API更适配于 http协议，可以灵活适配于硬件终端、桌面、移动应用及云端等多种运行环境。基于以上特征，RESTful API被广泛的应用 于开源和半开源的环境中，为API经济奠定了技术基础。,ESB模式下的API服务,Web服务,管理系统,支撑系统,分析系统,其他外部 系统,业务 流程,服务 监控,信息 流程,协议ESB资源接入总线注册,业务服务,数据资源 （ Oracle 、SQLServer、JMS）,目录服务,订单服务,搜索服务,邮件服务,推荐服务,DB,RESTful APICACHE评价服务,安全监测,DB,CACHE,DB,CACHE,DB,CACHE,安全监测,DB,CACHE,安全监测,DB,CACHE,消 息 队 列,配 置 管 理,监 控 系 统,微服务集群,私有网络,安全监测,公有网络,API网关,负载 均衡,安全访问 控制,Web浏览器移动App桌面客户端,微服务模式下的API服务OpenA,PI,APIs,RESTful API,RESTful API,RESTful API,安全监测RESTful API,安全监测RESTful API,APIs,APIs,APIs,API服务发展的驱动因素,伴随着云服务兴起而爆发如果说REST风格API为API经济奠定了技术基础，那么云计算则为API经济提供了环境支持。通过在公用网络端的接口， 企业向外开放IT能力并提供服务时需要将一部分的应用部署在企业之外，目的是为了将执行内部逻辑的应用和系统跟执行 外部互动的应用分开。出于这样的需求，API+云服务开始为部署在企业之外的服务能力提供支持，来保证外部应用不会对 内部系统的稳定性、数据安全性和运维的支持性带来负面的影响。由于API调用量的弹性区间较大，服务提供方通过API工 具+云平台形式对API接口和应用运行中的计算和存储资源进行配置，来保证API接口服务的稳定性。最终在云服务的基础 上，开放平台模式诞生，为整个API经济生态的发展提供了环境支持。云服务为API发展提供环境支持,APPLICATION,应用,数据库,网络服务器,服务器,储存互联网,IAAS,PAAS,SAAS,DATABASE,SERVERS,WEBSERVER,STORAGE,NETWORKING,APPSERVER,APP服务器,端,移动APP端,外部防火墙,内部防火墙,负载平衡器,服务器集群,信息配置数据库,内网资源服务器集群,内网,云,PC客户端,浏览器,APIs-访问请求APIs-能力输出,API产品的生命周期,围绕设计、运维两大周期；安全、稳定、可管理为核心API已从单纯的开发工具演进成为了数字产品，API的全生命周期管理亦关乎开放平台在API市场中的竞争力。API项目的 生命周期主要由设计周期和运维周期两大部分构成。设计周期中，API的模型定义为核心（RESTful API建模标准主要为 RAML和Swagger）；API的运维周期是API的落地阶段：从API模型的定义出发，配合相应的业务逻辑和流程，将API塑 造成完整、可运行的软件。后期通过两者生命周期的循环，让API产品不断迭代更新，为使用者提供更多的开放资源。整个生命周期中，安全性、稳定性和可管理性是三大核心。在为客户进行API定制时，API开发者会通过“日志监控”“容 灾备份”“加密&安全认证”等技术方法来保障API产品的稳定运行，给用户带来更良好的服务体验。,API设计 生命周期,API运维 生命周期,API产品的生命周期,API产品的三大核心,安全性,可管理性,稳定性,API产品三大核心,负载均衡器&Token验证，加密 数据传输，灵活调配算力资源。,API产品开发者,API产品用户,API产品用户,API经济生态,供给端,需求端,技术服务语音技术 计算机视觉数据服务天气数据 经济数据解决方案行业方案AIoT方案,云服务,大数据,异步计算,现代服务业商业服务 信息技术轻工制造业 智能家居 消费品装备制造业汽车,API经济生态的构成API经济指企业间通过API建立合作关系而产生的经济活动。API产品供给端、需求端和API经济得以发展的生态设施支持， 构成了API经济生态。API产品供给端主要是掌握了一定数据、内容、技术资源的企业及政府机构建立的开放平台；需求 端则极其广泛，按需求主体维度，包括开发者、企业用户和个人用户；按产品维度，则囊括了各行各业各类产品和系统， 如网站、汽车、家电、可穿戴设备等等，可接入互联网的设备或系统都可使用API；此外，API经济的发展也离不开云服 务、大数据、异步计算等技术发展的生态设施支持。API经济生态构成生态 设施,API经济生态,主要业务载体开放平台企业间通过API实现了资源和服务的快速共享和集成，而输出API的主要载体就是开放平台。国内最早的开放平台的提倡者 人人网在2008年便发起了开放平台战略，其盈利模式主要是通过接入第三方网络公司开发的大批量的网页版互联网应用小 程序和游戏，获得的分成收入。在商业需求不断变化的移动时代，开放平台所能提供的能力不再局限为网页插件的接口， 而是延伸出了终端设备、行业场景解决方案、技术能力调用、移动数据查询等多元化的服务，其业务模式也主要分成了四 类：1.分成收费模式；2.交易型盈利模式；3.产品&解决方案型盈利；4.间接获利模式。,面向企业/ 个人开发者,数据调用&查询,技术能力调用,NLP,推荐引擎,机器学习,计算机 视觉,面向企业,智能终端设备,行业场景解决方案,智能城市,智慧农业,智慧工业,支付识别 终端,智能音箱,智能家居,股市数据,训练数据 标注,社交用户 数据,天气数据,开放 平台,智慧金融,服务机器人,开放平台主要服务类型,开放平台主流业务模式,分成收费,交易型盈利,产品& 解决方案,间接获利,主要应用于提供数据和技术能力 调用的服务。收费维度以调用次数、时长、并发QPS等为主,流量共享型开放平台为主，如微信、 微博的开放平台等。基于合作伙伴在平台中嵌入应用 取得的收入进行抽成。,主要应用于AI赋能行业场景和智能 终端设备，提供通用或者定制类 算法和方案。根据项目整体情况收费。,产品本身不收费，但能够增加品牌影响力以及间接获客。,API发展历程与现状,1,人工智能API经济发展,2,人工智能开发者调研,4,人工智能API经济发展趋势与建议,5,人工智能API经济主要参与者,3,发展背景,金融,医疗,汽车,房产,智慧城市,智慧交通智慧医疗智慧政务智慧教育智慧养老智慧环保智慧司法智慧安防智慧财政智慧城建智慧口岸,多元人工智能应用,通用型机器 学习算. 法,通用型行 业数据,人工智能 共性技术,云计算,训练数据 标注,科技公司,AI开 放 平 台,个人 开发者,企业级 开发者,多 元 AI应 用 开 发 生 态,“AI+”需要技术与行业Know-How的跨界融合人工智能这场科技革命正加速着产业的变革，与传统行业、场景的融合及赋能，成为人工智能科技革命的核心要义。AI与 传统行业的邂逅已经无处不在，如金融、零售、教育在“AI+”的技术浪潮中，各行业、场景Know-How成为AI真正 规模化落地的关键要素。吸引更多合作伙伴加入，共同赋能传统产业是必由之路。技术领先企业通过AI开放平台将自身能 力和资源开放出去，合作伙伴则通过API快速进行产品和服务的创新，打造产业生态。AI+行业Know-How，帮助AI在各行业规模化落地,驱动因素：供给端,AI开放平台,通用AI技术训练数据标注,需求方,AI市场数据及AI能力API发布,技术、,数据,交通政务,零售,边际 成本,API调用量,AI企业通过API输出资源实现规模经济，打造产业生态AI的落地需要与场景的深度融合，智能化时代产品和服务的个性化、定制化特征愈发明显，即使科技巨头也无法为所有行 业的全部需求来定制应用产品和服务。这一趋势下，大型AI企业将平台与应用分离，开发通用类的AI算法，挖掘并标注通 用型行业数据，并通过API向外开放，推动下游企业开发更多样化的智能应用，利用开发者的创新应用来反哺开放平台。 随着通用类技术和数据的大量积累，以及更多的开发者汇聚到开放平台，将形成庞大的规模经济效应。此外，除了直接的 经济收益外，API也成为企业扩大品牌影响力、获取外部创新、保持市场敏锐度、实现企业能力和技术的下沉并获得更广 泛的受众群体的重要渠道。AI企业通过API输出资源API边际成本随调用量增多而递减,API调用交易收入 API上传分成收入各领域开发者,驱动因素：需求端,中小企业难以承担从0到1的研发成本和技术定制成本在人工智能时代，传统产品和服务正面临着智能化升级的机会与挑战，企业应对智能化转型的速度，以及创造智能化产品、服务和体验的能力，不仅将决定其未来的发展，还将决定其未来的生存。而人工智能技术的开发需要有大量的基础设施（算力、数据、算法）投入，大部分中小企业是没有能力也没有必要从0到1研发人工智能技术的。从我国人工智能企业层 级分布上看，基础层与技术层企业占比也相对较小，大部分企业集中在应用层。对于中小企业，专注自己的核心领域，通 过API将AI能力集成到自己的产品与服务，快速响应市场需求，是更合理的选择。,不同AI技术获取方式下的投入对比,应用层企业：以AI技术集成与应用开发为主。技术层企业：以CV、智能语音、NLP等应用算法研发为主。 基础层企业：以AI芯片、计算机语言、算法架构等研发为主。,2018年中国人工智能企业层级分布5.4%,77.7%,17.9%,驱动因素：需求端,开发者需要聚焦核心能力，在巨人的肩膀上快速创新随着人工智能应用范围不断扩大，AI应用层的市场规模亦快速增长，预计到2022年，AI应用层市场规模将超千亿，庞大的 市场空间吸引着越来越多的开发者加入到AI相关产品和服务的开发，AI开放平台的出现也大幅降低了人工智能市场的参与 门槛，开发者无需大量的基础设施投入，直接调用开放平台的API接口即可实现能力和资源的集成和部署。开发者利用其在特定场景的Know-How并结合外部API接口快速构建应用的解决方案，获得人工智能应用市场更多的商业 机会，人工智能开放平台也成为了AI开发者们“获得外部资源支持，深化核心技术能力，快速响应用户需求”的制胜法宝。,196,292,384,524,757,1,127,2017,2018,2022e,20192020e2021e人工智能应用层产业规模（亿元）,2017-2022年中国人工智能应用层产业规模 快速增长,开发者可对API进行快速集成开发应用,系统资源层：旧系统改造、SaaS应用 连接、Webservice、RESTful API,业务流程层：功能协作、产品设计、 组合式API、微服务调用,用户体验层：用于数据请求、解决方案输出等应用开发API,应用开发,商务应用 开发,IT部门,SaaS应用,大型数据库 AI算法引擎 业务系统 文件管理系统、FTP,开放,平,解决,API 方 案,API,数据& 台,技术服务,科 技 企 业第 三 方 ISV,25.7%,24.3%,20.0%,18.6%,14.3%11.4%,8.6%,8.6%,7.1%,7.1%,7.1%,7.1%,5.7%,5.7%,5.7%,驱动因素：需求端,样本：N=70,于2020年9月通过讯飞开放平台CTO调研得到。,11.4%,27.1%,18.6%,18.6%,5.7%,5.7%,8.6%,4.3%,42.9%,24.3%,21.4%,4.3%,7.1%,10人及以下,11-20人,21-50人,51-100人,100人以上,被调研CTO所在公司开发的产品应用的领域,例证：AI开放平台上聚集了各领域的不同规模开发者我们随机调研了讯飞开放平台上的70位企业级开发者的CTO，调研结果显示，76%的CTO所在公司为人员规模在300人以 下的中小型公司，其中又以11-50人的企业最多。这些企业中，超四成AI开发人员规模在10人以下，但他们开发的产品却 应用在互联网、教育培训、智慧城市等各行各业。通过API调用的方式集成AI开放平台的资源并做改进和创新，成为中小 型企业参与AI市场，分享科技发展红利的重要渠道。被调研CTO所在公司人员规模被调研CTO所在公司AI开发人员规模,68.6%,35.7%,通过API/SDK等调用第三方开放平台 的AI技术,自主研发,15.2%,30.4%,13.0%,17.4%,0-10%,10-20%,20-30%,30-40%,驱动因素：需求端,例证：近七成CTO表示API/SDK为其获取AI技术的主要渠道CTO调研结果显示，近七成企业将通过API/SDK方式获得的第三方开放平台AI技术作为其AI技术来源的主要渠道之一。但 从技术采购比例来看，通过API和SDK形式获得AI技术支持的投入金额占到技术采购预算的比重在50%以下的企业占到样 本的76%。因此从行业整体上可以推测，开发者对于AI开放平台的认知和接受程度比较高，但由于开放平台目前仍旧处于 比较初级的阶段，相应的通用型AI技术的场景适配度仍旧达不到预期，随着API经济生态参与者的不断增加，开放平台提 供的垂类场景更加丰富，开放平台的收入规模也将有大幅的提升。,样本：N=70,于2020年9月通过讯飞开放平台CTO调研得到。,样本：N=70,于2020年9月通过讯飞开放平台CTO调研得到。,被调研CTO所在公司人工智能技术获取的主要渠道,通过API/SDK方式获得的AI技术占总AI技术采购预算比重,驱动因素：政策推动,开放平台被纳入新一代人工智能发展规划重点任务2017年7月，国务院发布新一代人工智能发展规划（国发【2017】35号，下称35号文），人工智能正式被定义为国 家经济发展新引擎，并提出了人工智能发展三步走战略。35号文中，“开源开放”被确立为基本原则之一，并提出“构建 开放协同的人工智能科技创新体系“的重点任务。同年11月，科大讯飞、阿里巴巴等5家企业被科技部评为首批国家人工 智能开放创新平台。基于35号文，充分发挥人工智能行业领军企业、研究机构的引领示范作用，促进人工智能与实体经济的深度融合，进一步 推进国家新一代人工智能开放创新平台建设，推动我国人工智能技术创新和产业发展，2019年8月，科技部正式发布国 家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引（国科发高【2019】265号），将“协同式创新”确立为基本原则之一， 并提出了围绕人工智能开源开放建设的四大重点任务。政策端自上而下地推动着人工智能开放平台的发展。,第二阶段,第三阶段,人工智能产业竞争力达到国际领先水平。人工智 能在生产生活、社会治理、国防建设各方面应用 的广度深度极大拓展，形成涵盖核心技术、关键 系统、支撑平台和智能应用的完备产业链和高端 产业群，人工智能核心产业规模超过1万亿元， 带动相关产业规模超过10万亿元。,链，培育若干全球领先的人工智能骨干企业， 人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相 关产业规模超过1万亿元。,人工智能产业进入全球价值链高端。新一代人 工智能在智能制造、智能医疗、智慧城市、智 能农业、国防建设等领域得到广泛应用，人工 智能核心产业规模超过4000亿元，带动相关 产业规模超过5万亿元。,新一代人工智能发展规划三步走战略人工智能产业竞争力进入国际第一方阵。初步 建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态,第一阶段2017-2020,2020-2025,2025-2030,国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引 重点任务,（一）开展细分领域技术创新,（二）促进成果扩散与转化应用,（三）提供开放共享服务,（四）引导中小微企业和行业开 发者创新创业,依托开放创新平台推动人工智能相关 基础理论、关键核心技术、软硬件支 撑体系及产品应用开发，形成具有国 际影响力和广泛覆盖面的人工智能创 新成果。,开放创新平台面向细分领域建设标准 测试数据集，促进数据开放和共享， 形成标准化、模块化的模型、中间件 及应用软件，以开放接口、模型库、 算法包等方式向社会提供软硬件开放 共享服务。,在细分领域打造知识共享和经验交流社 区，引导科技型中小微企业和创新创业 人员基于开放创新平台开展产品研发、 应用测试，降低技术与资源使用门槛， 营造全行业协同创新创业的良好氛围。,以人工智能重大应用需求方向为牵引， 积极探索开放创新平台成果转化与应用,机制，以创新成果为牵引，有效整合相 关技术、产业链和金融资源，汇聚上下 游创新力量，构筑完整的技术和产业生 态，推动经济社会高质量发展和民生改 善。,人工智能API经济商业逻辑,开放协同，形成飞轮效应在商业环境瞬息万变，企业间竞合加深的大背景下，API经济对于API资源提供方和生态合作伙伴都有巨大的商业价值。对 于以AI开放平台为主的API资源供给方，其可以开放基础设施给更多的开发者，随着开发者数量和应用产品的增多，也将 形成相应的网络效应带来更多的用户和盈利，形成增长飞轮，让基础设施自身带来技术红利。对于生态合伙伙伴，其亦可 借助平台的优质基础设施及生态资源支持，开拓属于自身的利基市场，获得相应经济收益。,AI开放平台,基础设施,AI能力和 体验提升,更多开发者基于 提供的API资源 开发智能产品 及服务,反哺其它内外部AI应用场景,API资源供给方AI开放平台的飞轮效应,利用现有资源进行快速集成 和创新，降低成本，缩短开发周期,将自己的能力通过API 开放，获得客户和收益,快速响应商业环境变化,获得开放平台的 生态资源、资金 和技术支持,融合不同API，推动 业务创新,灵活选用API，用 低成本获得领先 技术能力,生态合作伙伴生态合作伙伴收益,人工智能API产业生态图谱,从产业结构上来看，大型科技企业通过API平台层为下游的开发者提供相应的AI服务，但API消费层与平台层并不是单向 的供应关系。企业级和个人开发者可以将调用API形成的新的AI能力与解决方案上传至开放平台，或者通过API网关进行 封装向其他用户进行开放，从而形成大型科技企业和开发者共建的AI平台体系。主流的大型科技企业更多注重通用型AI 技术与能力的开发或与下游企业合作共创，开发特定场景AI能力，下游的开发者一般较为聚焦某些细分场景。利用开放 平台的桥梁关系，上下游形成了闭环的API产业生态。人工智能API产业生态图谱API服 务 提供 层API平 台 层,中国人工智能开放平台市场规模,注释：未统计集团企业内部生态之间的API调用结算收入。,2019年市场规模104亿，预计未来5年CAGR41%据咨询统计核算，2019年人工智能开放平台市场规模达104.1亿且正处于高速增长期，预计到2024年市场规模有望达 到579.9亿，未来5年CAGR高达41%。人工智能开放平台及相应的API服务正成为实现AI技术下沉，“飞入寻常百姓家” 的重要渠道。对于开放平台而言，除直接的经济收益外，开放平台API服务亦为技术厂商带来了打造产业生态、聚拢合作 伙伴、扩大市场影响力、加速创新等巨大的隐形收益。2019-2024年中国AI开放平台市场规模579.9463.5366.6286.8221.7104.1,2019,2020e,2023e,2024e,20201e2022eAI开放平台市场规模（亿）,单点能力54.6%,解决方案45.4%,计算机视觉44.2%,语音技术30.0%,NLP（自然语言,理解）13.6%,2019年人工智能开放平台收入结构,CV和语音技术合计贡献74%收入，单点能力贡献更大但解决 方案增速更高咨询核算数据显示，按技术需求维度划分，2019年，计算机视觉、语音技术、NLP对开放平台收入贡献的比重分别为44.2%、30%和13.6%，计算机视觉贡献最大。一方面，相较于语音技术，计算机视觉技术价格更高；另一方面，计算机 视觉技术当前应用领域更广泛，且在安防、智慧园区、智慧城市等领域有了相对成熟的落地场景。从能力输出方式上看，2019年单点能力贡献的收入比重更高，达54.6%，但判断，大金额采购以及AI的更快速落地还 在解决方案层面，从增速上看，解决方案类的增速会高于单点能力增速，2020年解决方案贡献的收入或将超过单点AI能力。,2019年中国AI开放平台收入结构：能力需求维度其他12.3%,2019年中国AI开放平台收入结构：输出方式维度,API发展历程与现状,1,人工智能API经济发展,2,人工智能开发者调研,4,人工智能API经济发展趋势与建议,5,人工智能API经济主要参与者,3,参与者类型与特征,综合参与者背景和开放技术类型，可分为四类目前，我国人工智能开放平台参与者众多，综合参与者背景和开放技术类型，可大体分为四类：通用全面的智能云计算下 属AI开放平台，如阿里云、百度云、腾讯云等下属的AI开放平台；通用全面的独立人工智能开放平台，如讯飞开放平台； 提供垂直技术的人工智能开放平台，如专注计算机视觉的旷视科技Face+、商汤科技等；以及提供垂直场景技术的人工 智能开放平台，如安防场景的海康威视、大华股份乐橙开放平台、教育场景的好未来AI开放平台等。人工智能API参与者类型与特征,通用全面的智能云服务下属AI开放平台,通用全面的独立人工智能开放平台,提供垂直技术的人工智能开放平台,提供垂直场景技术的人工智能开放平台,场景解决方案,AI通用类共性技术,讯飞开放平台,AI营销,智慧商务,智慧城市,AI大赛,户.,技术赋能,成长赋能,市场赋能,解决方案,语音技术,NLP,内容审核,医疗服务,计算机 视觉A.I.开发栈,AI大学1024开发 者大会,资金支持,智能客服,智能硬件,智能媒体,智慧医疗,品牌资源,AI服务市场需求对接,供应链厂商创业扶持,十年耕耘，构建闭环开放生态体系，多维度赋能开发者2010年，科大讯飞上线国内首家人工智能开放平台“讯飞语音云”，经过10年培育和发展，开放平台生态不断完善，并成 为首批国家新一代人工智能开放创新平台。除开放多项领先的AI技术外，还通过平台生态多方面为AI开发者和爱好者赋能。 平台致力于降低开发者使用AI技术的门槛，并建立AI服务市场对接供需双方需求，为开发者提供上游的软硬件厂商、营销 支持等资源，帮助开发者打造更好的产品并能够实现商业增量。截至目前，讯飞开放平台已开放超300项AI能力及解决方案， 连接超200万生态合作伙伴，已形成较大规模的平台生态闭环。讯飞开放平台AI服务市场 销售渠道,生态伙伴开发者AI爱好者,需求方终端用户 企业需求方,讯飞开放平台已对外 开放超300项AI能力 及解决方案连接超200万生态合 作伙伴,阿里云AI开放平台,以云服务为核心，以AI能力为附加，秉承“平台战略”阿里巴巴AI开放平台隶属于阿里云，从目前的服务模式上看，其业务重心仍以IaaS层的云服务为主，同时提供价格优惠的 通用AI能力，即以云服务为核心和赢利点，以AI能力为附加，继续秉承“平台战略”。阿里云目前主要的AI开放平台包括视觉智能开放平台、NLP自学习平台、机器学习平台PAI和IoT事业部下的AliGenie开放 平台。从任务的分配上，阿里云AI开放平台主要提供通用的AI能力，对于需要定制的解决方案服务，则主要由ISV及已有 相应产品/服务的合作伙伴来完成。阿里云AI开放平台生态,开放能力,语音技术,NLP,机器翻译,印刷文字识别,人脸识别,图像识别,图像搜索,三维视觉,多媒体AI,数据智能,解决方案,NLP自学习平台,视觉智能开放平台机器学习平台PAI,开放平台,云市场,阿里云大学开发者大会、大赛,平台生态 合作伙伴ISV、垂类产品/服务提供商、解决 方案交付商,上下游产业链资源,API,阿里云AliGenie,个 人 开 发 者,企 业 开 发 者,开放平台（API网关）,AI开放平台,IoT接入平台,/,阿里云消费级AIoT开放平台2017年10月，阿里云栖大会上首发AliGenie开发者平台。目前，AliGenie已更新至5.0版本，提供的能力从最初的语音交 互扩展至目前的多模态交互下的全场景和云应用。2019云栖大会上，阿里AI实验室发布“家庭大脑”战略，以AliGenie为 连接器，打造5G时代的智慧家庭；今年的云栖大会上，天猫精灵事业部总经理库伟表示，天猫精灵今年要投入百亿元，建 立AIoT及内容生态，并与阿里云IoT联合建立阿里AIoT创新中心，扩大应用AliGenie的SKU品类，丰富生态。AliGenie开放平台布局内 部半 内 部,环 境（ 供 给端 ）,API/SDK,API/SDK,API/SDK,外 部 环 境（ 需 求 端）,华为云EI企业智能,聚焦产业：行业Know-How+AI，助力企业智能转型2017年9月，华为云提出EI企业智能，主要聚焦B端市场，即主打“行业+AI”。面向开发者的一站式AI开发平台ModelArts， 为机器学习与深度学习提供从数据到模型部署的全周期AI工作流；为企业级AI应用打造的专业开发套件如NLP套件等可以帮 助企业快速将AI落地。基于华为云的大数据平台和AI算法，叠加行业专家Know-How，华为云EI企业智能已落地多个智能体。华为云EI智能体架构,基 础 平 台,升腾AI处理器310/910,鲲鹏处理器,ModelArtsModelArtsPro,自动学习引擎ExeML,图引擎GES,深度学习 机器学习DLSMLS,Batch,推理平台UPredict,强化学习RLS,企业级专业 开发套件,TTS,Image,CBS对话机器人,ImageSearch,VCM视频内容管理,VCM视频标签,GPU/X86,Data Lake,IDS入侵检测系统VCR视频内容分析,高级APIs,通用APIs,智 能 体,交通智能体,医疗智能体,地理智能体,园区智能体,水智能体,供暖智能体,工业智能体,网络智能体,腾讯云AI开放平台,To C到To B，“双引擎+双轮”驱动AI落地2017年，腾讯提出AI in All战略；2018年，以“930”组织架构调整为重要标志，腾讯正式开启了消费互联网+产业互联 网的双轮驱动战略。平台布局上，以腾讯云等基础产品为支撑，打造腾讯AI实验室（AI Lab、优图实验室、微信AI）和前 沿科技实验室（量子计算、区块链、5G等）技术双引擎，并打造AI开放平台、AI服务平台向外开放及输出技术能力，连接 产业与技术。同时，推出AI加速器，连接与扶持生态伙伴，共同赋能AI在产业的落地。腾讯云AI开放平台布局,AI实验室,前沿科技,AI Lab,优图实验室,微信AI,量子计算,区块链,5G,文字识别,人体识别,人脸识别/特效,图像识别,语音技术,NLP,腾讯AI开放平台智能机器人,AI平台服务云智天枢平台TI Matrix智能钛机器学习音视频字幕平台 智能对话平台IP虚拟人,生态支持,AI加速器,外部：智能硬件、传媒、营销、客服、娱乐、美妆,智慧楼宇/园区,城市超级大脑,工业智能制造,虚拟主播/客服/教师等,自动驾驶,智慧医疗/教育/安防,消场费 互景联内部生态：微信、QQ音乐、天天快报、腾讯地图、 网QQ浏览器、游戏,平台,技术,产 业 互 联 网,旷视科技Face+开放平台,专注于计算机视觉领域，为个人物联网提供解决方案Face+为旷视科技旗下人工智能开放平台。目前，旷视科技主要针对以下三大场景提供基于计算机视觉的包括软件、算 法和AI赋能的传感器/机器人在内的解决方案：个人物联网、城市物联网和供应链物联网。城市物联网目前为旷视科技主 要收入来源，占收入比重在70%左右。个人物联网层面，包括基于Face+开放平台提供的SaaS服务和个人设备解决方案。SaaS服务2018年、2019年1-6月收入分别为1.73亿和1.25亿元，占总收入比重在12%-13%左右，业务模式以云端身份验 证为主，商务模式主要为按调用量收费；个人设备解决方案包括计算摄影和设备解锁，2018年、2019年1-6月收入分别为0.18亿和0.83亿，占收入比重不足9%，商务模式包括固定授权费和按设备出货量计算的专利费。旷视科技Face+开放平台业务,开放能力,人脸识别,人体识别,人像处理,文字识别,图像识别,FaceIDKYC验证,美业云,金融行业,