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AI智能平台

AI平台！”。

虽然平台产品也不是新概念了，随着AI技术的成熟，AI平台产品也越来越多，

但光凭做平台一句话，小李还是犯了难——大大小小的“平台”很多，究竟我

们要做什么样的AI平台呢？磨刀不误砍柴功，小李决定先研究下市面上已有的

AI平台找找灵感。

一、AI平台产品分类

AI平台大致可以分为AI开发平台和AI支撑平台（名字是小李瞎起的）两类。

1.AI开发平台

AI开发平台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、

标注、模型结构设计、模型训练、模型部署等阶段）提供工具。开发平台产品需

要对算法开发流程、算法种类丰富度都有较好的积累，因此大部分平台类产品是

由内功比较深厚的大厂推出的。

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BML功能架构）

）用户

都叫开发平台啦，用户想必应该是开发人员，使用AI开发平台的研发人员对人

工智能的了解程度不尽相同，他们可能是业务应用的开发人员（只需要调用某个

模型API），也可能是AI工程师（需要对模型调参数，甚至重新设计网络结构），

但归根到底AI开发平台是面向开发人员的B端产品。

2）场景

在需要AI能力支撑的时候，用户可以使用AI开发平台提供的不同层级的工具/

功能（嵌入级、API级、数据训练级、模型定制级、算法开发级），实现所需的

AI能力。

3）解决问题

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赋能其他产品。AI平台作为一个产品，想解决的核心问题是如何便捷的让其

他应用或产品获得智能化的能力。看到很多强调AI平台是为了让AI算法开发更

简单的说法，但归根到底，如果不是其他产品需要AI模型或者AI能力，自然也

不需要算法开发，更就没有必要有所谓AI开发平台存在了。

支撑平台

AI支撑平台大多是面向运营人员/业务人员，为某个AI应用提供能够使之work

的配置、管理等“支撑”功能。智能对话平台就是一种非常典型的AI支撑平台，

因为智能对话应用并非只依赖某个模型就能实现，所以需要根据业务场景进行技

能管理、对话设置等工作，智能对话平台就是这些配置功能的载体。

1）用户

主要是业务人员或者运营人员，也就是需要对某个应用的具体规则、具体内容进

行设置的工作人员。

2）场景

在使用某个智能应用时，用户需要根据实际业务场景对应用中的某些功能进行配

置，才能使应用按照需求运行起来。

3）解决问题

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那为什么这些应用需要配置呢？为什么不

能固化呢？因为应用的使用场景千差万别，比如在银行的智能客服和商场的智能

客服，虽然底层的技术途径一致，但具体客服面对的问题、使用的话术完全不一

样。

从产品角度看，为了使产品的通用性更强，我们往往会设计一个通用的应用框架，

然后把高频且重要的功能做成可配置项以适应更多用户的需求。也不是说把功能

固化下来不行，但那样的话产品就变成了定制化的项目，成本非常高且无法复用。

（AI开发支撑平台对比）

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AI开发平台