有平台、被使用 ， 平台自然而言也在不断地得到推动和升级 。 可以说 ， 百度大脑每一次升级的背后离不开平台上开发者的长期使用 。

文章插图

新护城河
百度大脑是百度AI的集大成者和技术底座 ， 百度大脑的每一次升级都会强调对外开放的能力 。
如何体现对外开放这一层次的能力深度呢？
“技术本身的应用深度越深 ， 实际对于技术的应用门槛要求需要更低 。 ”
降低门槛主要通过百度大脑的核心基座——飞桨深度学习平台来实现 ， 而经观察 ， 有很多企业合作伙伴已不仅仅是个人的尝试阶段 ， 而是在验证效益后 ， 开始转变成以企业团队、组织形式 ， 进行大量的AI应用 。
吴甜描述了这样一个场景 。
一家来自工业制造领域的企业研发部AI团队在应用AI的过程中存在不同层次的需求：从团队到企业使用AI的层次来看 ， 可以划分为几个阶段：一是从无代码、可视化的界面；二是提供场景类套件；三是算法类套件进行配置 ， 主要面向专业开发人员；四是基于模型库进行改写；五是可基于核心框架完全自研 。
也就是说 ， 仅仅在AI这个场景 ， 百度AI可以提供的是面向从非专业开发者到一般IT人士 ， 再到具备一定AI技术背景的工程师 ， 具备多层次产品结构的能力帮助企业实现AI应用创新 。 这还不包括 ， 在教育、资金支持、场景流程注入、活跃产品等方面 ， 为AI开发者社区所做出的尝试和贡献 。
值得一提的是 ， 低代码在今年成为软件开发领域的一大热词 。 通过可视化的模块化拖拽 ， 低代码的应用场景十分广泛 ， 从过去二十年到如今 ， 低代码/无代码开发呈现出越来越重要的作用 。
尽管吴甜向雷锋网表示 ， 这仅还是个例 ， 无法代表当前所有企业的应用情况 ， 但她向雷锋网肯定了低代码对AI开发带来的价值 。


文章插图

当前 ， AI在企业级软件的应用创新仍需要漫长的路径 。 但有一点值得肯定的是 ， 随着企业数字化转型的力度不断加深 ， 企业客户对技术驱动业务创新的投资仍具备足够的驱动力 。 而百度大脑首先已经在能源制造、医疗等行业逐步渗透了进入 ， 并且吃透该领域的客户需求 ， 离客户需求越来越近 。 对于AI公司而言 ， 懂需求与技术实现一样重要 。