近日，美国企业管理咨询公司波士顿咨询发布《产业智能化——中国特色AI平台模式》报告，通过观察百度、谷歌、亚马逊等国内外领先科技企业在推动自身人工智能基础技术发展的策略和进展，重点以百度和谷歌作为对比样本，分析AI平台在底层技术与应用落地之间打通闭环、赋能产业的重要价值。
报告分析，谷歌和百度这两家公司在人工智能领域布局较早。2011年谷歌建立Google Brain，布局人工智能领域，形成了从Waymo、Google Assistant到TensorFlow、Cloud AI再到Cloud TPU、Edge TPU——从应用到技术再到硬件的平台矩阵。百度在2013年建立深度学习研究院，也形成了从Apollo、小度助手到飞桨、百度大脑再到百度鸿鹄、昆仑的平台矩阵。而在无人车领域，谷歌和百度采用了不一样的平台思路。在平台管理上，谷歌采用了较为谨慎的强把控策略；而百度则更为开放，共享各种技术能力，构建广泛的生态系统。
为了加速无人车的产业智能化，中国平台选取了不同的路径。百度Apollo平台为了实现“弯道超车”，用开放的方式共享各种技术能力，汇集了国内外车企、自动驾驶解决方案提供商以及大出行服务提供商等157家合作伙伴，构建了广泛的生态系统。Apollo生态的开放性帮助生态伙伴快速获取重要能力，有效缩短了产品落地时间。在伙伴赋能方面，谷歌强调技术能力全面和广泛，关注AI技术开发的全流程支持。百度则强调技术易用和全面，提供商业化支持、人才培养等产业化赋能。两者也体现了完全不同的思路。
报告分析认为，AI平台为四大类生态合作伙伴（内容和技能开发方、产品和方案开发商、解决方案开发商、上游模组供应商）提供产品创新、成本节约和商业赋能三大价值，对实体经济的高质量发展具有重要的战略意义。如智能设备提供商BroadLink借助百度小度助手（DuerOS）平台的技术、产品和服务能力，总体成本优化约50%。传统企业金龙客车，通过与Apollo平台合作，快速打通从研发、量产到销售、运营、售后的完整链条，实现全球首款L4级量产自动驾驶巴士落地运营。使用百度平台提供的操作系统和计算框架等资源能够大幅缩短开发时间；借助量产工具，自动驾驶系统批量化标定效率提升，实现2018年量产百台；同时又借助百度的销售、服务和运营体系，支持产品快速销售到25个城市和地区，实现稳定运营，接待6.3万人次。
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