华为ModelArts也提供从数据标注到模型推理全流程的开发工具， 其中“自动学习”的功能模块基本对标百度EasyDL， 提供重训练级别的模型生成， 但暂时没有按照需求层级进行产品拆分 。
AI支撑平台比起AI开发平台， 更类似业务平台， 比如内容审核、智能对话等 。 围绕的是一个核心算法， 通过配置提升这个算法/能力的通用性 。
下图举个内容审核平台作为栗子～横向是发布图片的业务流程， 纵向是审核平台的功能， 可见审核平台是和业务紧密结合的 。
审核平台的核心其实就是分类问题（把输入的图片分为合规、不合规）， 外部输入是图片， 输出是图片是否合规、违规类型、准确率等信息， 而审核策略的制定、验证则是为了支撑图像分类算法在内容审核这个场景下work， 说到底“支撑”就是配置、设置 。
从用户的角度看：用户需要的是以尽可能低的成本（时间及费用）获取所需的AI能力 。 AI平台提供的开发工具、预置模型都可以减小用户获取AI能力的投入 。
从AI平台公司的角度看：AI平台提供的是一套标准化的工具/流程， 80%的需求可以由标准化的产品来满足， 而非每个需求都单独定制解决方案 。 通过AI平台这样的标准化产品来提升ROI， 从而实现盈利 。
不论是从用户角度， 还是从提供AI平台的公司角度， 其实AI平台的存在都是为了提升投入产出比 。
但个人感觉， 目前AI平台公司对AI平台的需求是要大于用户的， 这就造成了产品多用户少的囧境 。 用户对AI平台的不认可， 一方面可能是对AI能力带来的收益的不确定；另一方面可能是对AI平台提高ROI的不确定（有可能使用了AI平台但还是无法节约人力投入） 。 所以如何让用户发现AI能力的价值， 进而发现AI平台的价值还是个值得思考的问题 。
市面上那么多AI平台， 如何做到让用户选择你的产品呢？差异化 。
怎么做到差异化呢？不同用户对AI能力或应用的需求侧重各不相同， 但是无外乎数据、算力、模型三要素 。
1）数据入手的差异化
当前很多行业还是存在缺乏数据积累的事实的， 所以数据对于这部分公司来说就是最大的痛点 。 从数据角度入手的AI平台， 最直接的是可以主打提供行业数据 。 如果数据不可获取， 可以退一步和大数据平台结合提供数据采集、清洗、标注（自动、人工）等功能， 解决用户数据方面的痛点 。
前边提到的basicFinder， 就是由标注平台逐步发展出来的AI平台 。
2）算力入手的差异化
不论是训练阶段还是推理阶段， AI模型对算力都是强依赖的， 因此从算力入手的AI平台也是发展最早的一种， 一般都和云平台紧密结合， 最后的收益落脚点都是云资源 。
随着AI芯片发展， 以嵌入式设备为载体的边端智能也越来越多， 所以算力入手也可以指嵌入式算力 。 华为算是以算力为核心的代表公司 。
3）模型入手的差异化
虽然大多AI算法都有开源的版本， 但开源模型往往是通用模型， 没有针对特定场景优化， 没有一般没法直接应用 。 比如图像识别在医学领域和在自动驾驶领域可能用同样的算法， 但需要喂不同的数据， 进行不同的参数优化， 最后得到适用于不同场景的模型 。 比如face++就对人脸识别相关的各类模型都做了优化 。
一个热门方向AI+行业， 就是在数据和模型角度都针对本行业进行差异化的设计 。 比如针对医药领域的医渡云， 针对税务领域的慧算账等等 。
个人感觉现在做AI平台是件很难的事情了， 本身这类产品就已经有点供大于求了， 做差异化也需要结合已有的积累（无论是数据、算力还是模型）， 所以从头做一个成功的AI平台真的非常困难， 留给AI平台的机会可能只有+行业了 。

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