简介：今天，首席执行官注意到与您分享如何与人工智能平台运营产品。如果您能解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
中国云计算开源行业联盟认为，云计算是过去20年中IT行业的最大变化。如果这种变化如火如荼，它将带来什么变化，它将带给IT行业。在第四届世界互联网会议（Wuzhen Summit）的黑人技术展览会上，中国资深互联网企业NetEase的子公司云计算和大数据品牌NetEase Cloud向参与者展示了参与者。计算服务以更好地支持企业的数字化转型。。“
NetEase Cloud Safety人工智能Jian Huang，减轻了直播和视频行业的负担
作为人类最基本的欲望之一，随着人类社会的发展，色情始终以不同的形式证明。互联网时代的到来也为色情表现带来了巨大的机会。此外，诸如视频，直播和其他业务等服务的爆炸性增长。大量数据导致人工审计机器会自动审查解放人力的解决方案。
Netase Cloud紧随人工智能的技术繁荣。机器学习系统的最早研究和开发并取得了重大结果。近年来，基于深度学习的神经网络模型在各种图像识别竞赛中取得了突破性的进步。NetEase Cloud Security Team（Yi dun）选择了CNN（卷积神经网络），Googlenet，Resnetnetwork）三个深网模型结构作为研究的基础。计算得更有效地。在连续迭代和算法枯萎后，我们达到了99.9或更高的准确性。”NetASE Cloud Security CTO Zhu haoqiexplain。
据报道，NetEase Cloud Security（Yi Dun）一直面临公司市场，并将过滤大约1亿个有害信息，以供中国互联网。除了智能识别，NetEase Cloud Security（YI DUN）同时开放内容安全服务例如广告过滤，恐怖分子认可和谣言检测，验证代码，营销反作用，应用程序加强和其他业务安全服务以及DDOS保护，SSL证书管理网络安全服务的SSL证书管理。
NetEase Yunquan智能云客户服务节省了客户的30％的劳动力成本
在新零售和公共服务领域的服务咨询场景中，80％的咨询问题是简单而重复的场景。因此，大多数公司希望通过智能客户服务解决无聊和重复性问题的问题，从而提高效率。
NetEase Yunquan智能云客户服务（七只鱼）使用第四代人工智能客户服务系统。与前三代人不同，第四代人工智能机器人不再受关键字和语言学的影响。对话方面，第四代人工智能客户服务机器人基于深度学习模型，可以大量学习和训练数据，打破人工配置的规则，具有更好的自我学习能力和语义理解能力，包括处理更多口头提问方法
根据NetEase Yunquan Smart Cloud客户服务的官方信息，自媒体E -Commerce e -Commerce Rice Cake Mother访问NetEase Quan Smart Cloud客户服务服务以来，国内母亲和婴儿领域的领先内容已节省了大约30％的人力资源。
NetEase Cloud Cloud客户服务的高级行业建筑师Wu Bibin还使用了几个场景，例如飞行查询，CAR 4S服务点查询，作为解释机器人在垂直业务场景中在客户服务领域的应用的示例。：“这些智能服务方案使用netease qiyu智能机器人的重要模块”，包括服务先知，逻辑识别和直接服务等功能简单的互动。”“达到一触感”，植根于NetEase人工智能平台。它的智能应用程序类别从服务领域扩展到E -Commerce和Education等多个行业，并将进一步扩展到逐渐形成一个基于数据的运营系统。
NetEase具有个性化的智能建议，这使信息流动有趣且预期
移动互联网时代的信息分裂很严重，用户很容易被互联网中的杂乱信息散布，这对于想要依靠内容吸引流量的公司来说是非常不利的。目前，该行业的一般解决方案是该行业的一般解决方案解决此问题的方法是使用大数据个性化的内容建议来解决“难以调整”的问题，从而实现吸引用户的目的。
据负责NetEase的负责人说，NetEase预计将基于NetEase的大数据，并以智能建议作为核心，为信息流提供内容和货币化方法，这实际上是内容的建议系统。通过技术手段跟踪用户的行为，分析数据以建立用户肖像，并建议用户根据用户的爱好感兴趣的内容。在进一步记录用户的行为数据后，用户肖像会不断修改。变得越来越完整，对用户的系统建议越来越接近用户的兴趣，以实现改善产品日常工作的目标。
在个性化的建议信息流中，可以给用户留下深刻印象的内容是必不可少的部分。能够生产和分发高质量的内容。”Netease说。
据了解，自推出以来，NetEase Cloud作为云计算和大数据品牌的NetEase Cloud迅速发展。客户涵盖了互联网公司，例如财务，电子商务，社会业务，教育，游戏，文化和娱乐，医学和生物学以及传统企业。新企业首先提出了“场景云服务”和“独家云的开发策略”“这是行业中的第一次。云服务的一系列场景，大数据管理和应用程序开发平台（NetEase Mengxun），企业 - 级别的大数据视觉分析平台（NetEase是计数）和其他大数据产品。在安全性，功能，成本，弹性以及操作和维护方面，“ NetEase Cloud Cloud”比私有云是全面的。就安全性，性能和成本而言，它比公共云更好。该行业认为，它是中型和大型企业的应用程序方案最合适的云计算形式。
在人工智能很热之后，商业模式和利润问题开始引起人们的关注。这是一个非常危险的阶段，因为它被吹捧在前面。如果您现在无法解决利润，将会有各种各样的错误来打破泡沫。
人工智能确实是一件繁荣的东西。结果，只有拥有大资本的公司才能负担得起，但我不得不说这些大公司必须投资。人工智能无法成为未来的趋势。人工智能的投资等同于投资公司在公司未来的投资。
简而言之，AI行业中有三个模型：
1.人工智能创业
这种类型的初创公司专门从事专业化，即在小领域中的突破性或核心技术。智能与其他企业家方向不同。创业技术的门槛很高，这也确保了创业公司有机会在特定领域分享份额。
2.人工智能平台（AI平台）
技术巨头的一般布局在基本平台服务上。例如，以前的云计算平台不再是核心吸引力。现在，越来越多的巨人也将资源投资到AI领域，例如Microsoft具有成熟的AI平台。
技术巨头的主要能量用于布局基础架构。在成熟度中，Microsoft = Amazon = Google，但实际上，感受基本上是相似的。从商业模型的角度来看，这些巨头的人工智能平台都是基于这些巨头的人工智能平台在API上赚钱。您称呼的API越多，收费就越高。在调用这些API时，我们通常需要其他服务，例如服务器，虚拟机，数据库等。这条龙的服务和收入是AI中这些技术巨头的收入模型。
3.人工智能咨询和定制服务（AI咨询和定制服务）
简而言之，根据企业/客户的需求进行定制的人工智能解决方案。在此阶段，人工智能解决方案对于大多数公司而言仍然是“奢侈的”，甚至有点先进。技术的进一步成熟度以及概念，价格和阈值的普及也将下降。越来越多的中小型企业也可以负担得起，并且愿意升级人工智能。
作为人工智能的领导者，Hkust Xunfei可以描述为风中的猪！
HKUST XUNFEI是中国一家相对领先的语音技术研发和解决方案公司。目前，它主要具有三种技术：中国语音综合，语音识别和语音评估。
简单地说：语音综合技术是指自动通过机器将文本信息转换为语音的技术。声音识别技术是指自动通过计算机将语音信号转换为文本和相关信息的技术。voice评估技术是指自动评估的技术通过机器的发音级别的声音以及校正指导的技术。
HKUST XUNFEI当前收入主要来自三个业务：
语音支持软件，行业应用产品/系统以及信息工程以及操作和维护服务。
1.语音支持软件收入语音支持软件收入使用授权的许可来提供由应用程序开发人员提供的语音核心技术产品。将电信分为电信 - 级别的语音平台和嵌入式语音软件。TeleCom-用于电信，银行，银行，银行，银行，银行，银行，银行，银行，银行，，银行，，级别的语音平台电力，政府和其他需要大规模并发服务和高稳定服务的行业。典型的开发人员包括华为，中兴通讯，贝尔·阿尔卡特（Bell Alcatel）等。用于手机的嵌入式语音软件，移动电话的导航终端，导航终端，学习机，MP3/MP4/PMP和其他数字终端产品。典型的开发人员包括联想，海尔，日立等，并逐渐进入新兴应用程序，例如玩具，家用电器和互联网电视。在同一时间，该公司发布了移动互联网智能互动平台“ Xunfei Voice Cloud”和第一个平台的演示应用程序“语音输入方法”支持在移动互联网中各种终端应用中使用语音服务（估计新的耕种业务估计收入仍然很小，当然，想象空间集中在这里！）。除了输入方法和口头新闻外，Xunfei语音技术的开放界面还以控制接口和基础API表单的形式进行接口。合作伙伴包括：Sina Weibo，Sohu Weibo，Kailide，Gaode Map，Navigation Dogs，Navigation Dogs，Mapbar Map，Voice 360，Airi中国语音助手，Ciriis中国语音助手，91 Panda See，See，挖掘财富？
2.行业应用产品/系统收入行业应用产品/系统是指以应用系统或应用程序产品的形式为行业应用提供语音解决方案。它主要包括语音电信价值价值 - 增值的业务收入和其他行业应用程序/系统收入。语音电信价值添加的业务是指公司为软件设备提供的合作业务，电信运营商提供通信网络和客户资源。双方根据协议分为获得的语音通话收入。对于extplecai ling/xuanling语音搜索系统。它还包括一个由计算机辅助的普通话评估系统，面临普通话 - 级考试申请；和大型企业/政府的应用系统，整合智能语音和语言技术，以及诸如协作，交流和互连的关键支持服务，蒙古人和其他地方的合作，互联网和其他地方，并成功地在北京的十个省和城市中成功驾驶，江苏。2010年的这一业务为2.1647亿元，是最快的年度增长率，91.7％，占总收入的49.6％，毛利率为76.1％。
原始链接
研究：Li Yan Guan Lei Ni Xianhao
写作：ni Xianhao
互联网和移动互联网之后，物联网是另一种信息技术变化。
自2015年新的智能硬件开始以来，经过两年多的开发，网络和遥控器已成为智能硬件的标准配置。越来越多的与语音交互的产品正在增加。播放还有助于开发新的智能硬件。
杭州出生的涂鸦智能是一个连接主要设备和语音交互的智能平台。它致力于为国内外客户提供一种停滞的产品智能解决方案。
在建立涂鸦情报之前，王Xueji在阿里巴巴工作，并且是阿里巴巴云的第一人。2014年，王Xueji和陈亚汉（涂鸦情报公司的共同创始人）离开了阿里并创立了涂鸦情报。
在成立的第一年，涂鸦情报的主要任务是完成团队建立和产品建设。随后，通过与不同行业的客户的业务交流，涂鸦情报总结了基于不同行业的应用程序和不同行业的应用程序，并总结了标准化计划。然后完成平台的构建并实现了生产化。
2015年3月，涂鸦情报组成了AI团队，并澄清了AI+制造业的定位。从实际情况下，它更专注于大型/小型家用电器，电工，照明，安全，安全和其他行业。
截至2017年底，涂鸦情报已经完成了A系列和B融资，并为Bound B融资了数亿元人民币。
模块+应用程序+云，为行业构建标准化计划
目前，涂鸦情报为企业提供的产品是用于软件和硬件包装和交付的解决方案。其中，云一次被充电，用于终身，并且硬件部分在设备数量上收取。
具体而言，涂鸦智能首先使网络访问客户的传统设备。采用的方法是使用网络模块完成网络。特定的WiFi，蓝牙，BLE网格，GPRS，Zigbee和其他方法与多个协议兼容。
其次，结合客户需求的相应场景，例如语音控制，使用嵌入式系统，传感器，与AI相关的技术（语音识别，计算机视觉等），以完成产品的智能化。嵌入产品中的传感器构成无线传感器网络（WSN），并且通过网关的部署完成了访问Internet（Internet）的方式。
涂鸦智能业务流程图
完成硬件的智能后，产品中嵌入的传感器将进行数据收集和上传数据中心（PAAS平台），例如设备的数量，设备操作数据，用户行为数据等。
上面的累积数据有利于智能改进AI算法和改进的产品。在同时，数据中心提供的用户行为分析能力也可以帮助客户决策。
作为整体解决方案的一部分，涂鸦智能还提供了客户拥有的品牌应用程序定制。相应地，涂鸦智能还为客户提供了一个操作平台，使客户与消费者的产品进行信息互动。特定的互动方法是推动品牌，使用技能，使用技能和使用技能和信息其他信息，以及消费者意见和建议的建议和建议的及时反馈。
技术和数据积累有更多优势
通过提供的解决方案，涂鸦智能支持许多应用程序方案，例如语音控制，温度调整，功率统计，水质提醒，照明和深色调整等。从应用程序频率的视角，实现了更多的语音交互功能对于客户，平均每日语音互动超过600万次。
就产品而言，在当前行业的布局中，网络和语音控制是标准的，涂鸦情报已经标准化了行业的普遍需求，例如电气行业的社会标准化解决方案。随着行业案例的增加，生产率增加了。
从行业分销的角度来看，客户主要是在大型家用电器，小型电器，电工，照明和安全性的行业中分发的。Eliminate云费用，一些客户为嵌入式AI选择高费用。涂鸦智能控制控制中的单件设备的低控制。将来，它可以通过大型生产能力来复制。
在客户获取方面，涂鸦智能销售人员占整体的比例较低。R＆D占团队总数的70％以上，其余的是市场，行政和销售人员。采用直接销售模式。
从技术上讲，涂鸦智能团队出生于阿里巴巴云，对人工智能，云计算和大数据有深刻的了解。从实用的角度来看，涂鸦智能目前具有累积的访问设备，该设备在数百万级的级别上，这表明技术团队在高稳态和高可用性方面具有强大的响应能力。此外，涂鸦智能在平台上实现生产的能力以及云和嵌入式AI的能力已经实现了独立的研究和开发。这些方面都反映了强大的技术能力。
在数据方面，在AI相关技术（例如算法）中，涂鸦智能（例如算法）带来的设备访问总数所带来的大量数据是为了提高潜力的巨大潜力。当前收集的数据是设备的数量，用户与设备进行交互。目前，每日处理设备请求超过200亿倍，累积数据量已达到1pb。
这些数据可能会对改进AI算法和用户行为的分析产生积极影响，并且最明显的好处反映在可以在更多应用程序场景中帮助智能涂鸦智能的产品的应用中。
最近，AI分析采访了Graffiti的创始人兼首席执行官Wang Xueji，现在分享了部分内容的一部分。
柔软而硬包装和交付，缩短智能硬件交付周期
爱分析：将涂鸦产品分为多少类别？什么是产品交付表？
Wang Xueji：由于涂鸦产品为2B，因此涉及许多技术要点和客户需求，因此实际上向客户提供了包装解决方案。
从操作的角度来看，它可以分为五个主要功能：单链，短网络智能周期；一模块，统一网络模块标准；单应用，其自己的应用程序自定义；提供单操作中心；数据中心提供的一对一数据。
当前的交付表是软件和硬件集成的集成。
爱分析：完成生产后，您认为有什么改进？
Wang Xueji：首先，在平台之后，该产品被标准化。我们向各个行业的客户交付的平台产品的稳定性和安全性得到了很好的保证。
第二个是实施周期的改进。在需要客户需求之后，可以在同一天将涂鸦智能传递给演示。通过客户验证后，可以在三到三周内实现质量生产。
爱分析：除了控制和网络功能外，涂鸦智能支持哪些功能？
Wang Xueji：它可以分为两类：我们所有的设备都支持智能语音功能，并且对危险动物和危险行为有认可。这可能类似于专门用于语音识别和图像识别的公司的服务，但是有不同的关注领域。
爱分析：我们将专注于未来哪些行业？
Wang Xueji：主要是大型和小型家用电器，电工，照明设备，安全性和其他田地。
爱分析：涂鸦智能的战略定位是“ AI+制造”。你怎么理解？
王Xueji：从产品表格的角度来看，涂鸦智能产品属于物联网（IoT）。但是，其中，更倾向于使用AI技术为制造业服务，即Aiot。
自PC Internet和移动Internet以来，物联网是另一个新兴领域。未来物联网开发的技术支持是AI。在同一时间，AI的开发也与各种设备上物联网的数据积累密不可分。
与其他行业中物联网的应用相比，涂鸦情报对制造业的巨大市场规模更加乐观，这对涂鸦智能的长期发展更有帮助。
累积客户拥有10,000多个，数据积累是AIOT开发的关键
爱分析：涂鸦的客户群如何智能？
王Xueji：目前，涂鸦没有对客户的要求。只要客户的需求，我们就会从事业务。当然，随着市场的发展，它并不排除客户需求的未来需求将被定位在特定类型的客户上。
爱分析：产品硬件交付期间的决定性因素是什么？
Wang Xueji：这主要取决于控制供应链的能力。一些硬件外包给合作伙伴，其中一些负责涂鸦情报。
爱分析：自从发展以来，涂鸦智能积累了什么竞争优势？
Wang Xueji：最重要的是数据的降水和积累。涂鸦智能的技术发展与过去不同，并且开始依靠大量数据来完善，这适用于AI。
爱分析：产品的充电模型是什么？
Wang Xueji：目前，客户的产品根据设备数量收费，并且一次使用云的使用，并用于终身使用。
爱分析：如果客户需要增加AI的功能，例如语音识别，那么单个设备的价格如何变化？
Wang Xueji：这取决于AI类型。如果是云AI，它一次被充电并使用它来终身。如果它是嵌入式AI，则根据每个设备的实现，成本将比云AI的实现高得多。
爱分析：现在有多少客户？
Wang Xueji：为10,000多个客户提供的累积情报服务，设备总数已达到数千万。
爱分析：团队结构如何？研发人员怎么样？
Wang Xueji：研发比例为70％，其余的是平台运营，销售和其他人员。销售人员不多。未来，团队的扩张还集中在研究和开发上。
爱分析：销售模式是直接还是渠道？
Wang Xueji：直接销售。
爱分析：您如何做这么多销售的客户？
Wang Xueji：首先，自业务发展以来，由于基于涂鸦的产品和平台服务，我们几乎没有市场预算，涂鸦具有良好的客户声誉，我们的合作伙伴将愿意向我们推荐更多用户.low-阈值平台在线注册过程也使许多用户更加方便使用，并且更容易使客户成功。
爱情分析：许多公司现在开始陷入事业互联网。您认为这个行业的障碍是什么？
Wang Xueji：首先，AI的算法以及市场首次输入客户的积累，连接的设备的数量等，最重要的是数据的积累。
爱分析：您对物联网行业的发展趋势和驱动力的判断是什么？
Wang Xueji：支持物联网行业发展的最大技术支持是AI。通过使用具有各种字段的AI，可以输出各种IoT设备，并且特定的表达式是AIOT产品，可以输出应用程序场景和输出行业变化。
例如，在语音方面，通过智能转换扬声器，部署传感器捕获信息，并为流程需求提供分析功能，从而输出智能扬声器。这样的产品甚至有可能成为社交产品的入口，例如Echo等。这就是所有这些。这些都是这些。这些是Allit是AI作为物联网行业的推动力所带来的行业变化。
总体而言，AI类产品可以大致分为两类：
对于推荐的算法产品经理，算法本身是产品。产品经理的责任主要是为了帮助用户通过选择适当的数据和算法来更好地解决个性化需求和大量信息之间的匹配问题。与其他产品相比，单个和参考指标（例如点击率，浏览率等）是清晰的（例如，浏览率，浏览率等），算法产品必须对技术实施和基础算法逻辑有更清晰的了解，这可以方便。与技术人员合作以完成转型率。
对于终端产品经理而言，如果产品表格仅是算法，则需要考虑的内容应类似于推荐的算法产品。随着家庭互联网产品的兴起，越来越多的公司开始提供硬件产品。常见的包括：在流行时期，AI智能扬声器，安全摄像机和温度测量工具。对物流供应链的高要求和更高的产品集成，产品经理需要考虑该算法是否可以适应当前场景，还应专注于对产品的集成测试和竞争分析（尤其需要掌握大师电位入口），以确保产品的整体可用性和市场竞争力。
非人格建议算法的重点是一群人的共性。
典型的应用程序场景包括“音乐热歌曲排名”，初始Google的“搜索引擎”等。
由于非个人建议的结果取决于公众的点击，因此很容易呈现强大且弱弱的效果较强。新内容。为了考虑到冷启动的问题，您可以考虑采用“最近的时间窗口”策略来维持内容的新鲜感，同时考虑到公众的偏好。
个性化推荐算法的重点是少数人的个性。
适合非个人建议算法的场景主要具有以下两个特征：
1.大量数据；
2.有收集用户信息的渠道。
其中，用户信息的收集方法可以分为以下两个：
1.它来自Web Cookie信息，访问地址信息；
2.从用户登录帐户中的操作日志记录。
个性化建议中有两个重要的算法设计思想，它们是（1）基于向量相似性的建议算法，以及（2）用户协作过滤建议算法。通过在预集维度处获得用户的兴趣向量作为基本向量，相同的坐标系具有相同的坐标系。受试者之间的相似性（特别是如图1所示）。后者侧重于测量用户之间的相似性。假定具有良好相似性的用户对特定目标具有相似的偏好（特定于图2所示）。
在产品开发到一定数量的DAU之后，为了进一步提高DAU人群的效率，有必要通过精致的建议协助实现更高级别的目标。
尽管它也是推荐的产品类别，因为推荐的方案略有不同，因此E -Commerce推荐的产品和内容建议产品在业务指标方面略有差异。通常将转换率设置为建议指标；内容推荐的产品更关心用户的保留和使用。因此，将Jingdong和Toutiao作为一个例子，因为前者是“大坝”用户组的产物，因此更关心推荐系统的时间转换的效果以促进及时转换；后者是“小空闲”的用户组，因此，更关心哪种功能会导致用户体验和产品依赖性。
广告建议的几个共识：
1.产品价值交换：为用户创建价值的使用并获得交换价值。
2.几乎所有的广告需求都是反向需求，对经验产生负面影响。
广告形式主要分为（1）横幅；（2）插入屏幕；（3）本地人。由于屏幕广告以整个屏幕的形式出现，因此它将吸引用户的全部注意力。尽管产品体验降低了，但广告显示的效率在一定程度上得到了提高；本机广告嵌入了用户产品（如真实显示结果）中的使用。用户体验是最好的，但是转换率低于屏幕。在正常情况下，建议使用插头和本机广告来避免使用横幅广告。
由于广告具有一定的商业性质，只有尽可能多以确保广告推荐的效率，我们是否可以有机会获得足够的广告收入成本。从以下两个角度来看，广告是否有效：
1.高暴露频率；
2.显示效率很高，可以从以下三个方面测量显示效率：（1）显示器的时机；（2）用户状态和（3）可见区域。
在正常情况下，在产品刚刚进入市场的阶段，应重点关注DAU。仅通过使用户群更大，随后的交通货币化量表就足够了。索引显示广告曝光与广告收入之间的正线性关系。一方面，这也意味着广告的暴露与用户体验之间的逆关系。广告点击的大小取决于互动数据的应用以及推荐算法的构建。广告推荐的准确性开始变得越来越成熟的产品水平将逐渐获得更好的议价能力，并有望获得更多的收入。
除了产品开发人员本身还可以征求广告位置外，广告生态系统中仍然有这样的第三方，该广告被称为广告网络。作为中间聚会，通过协调和协调广告资源，将广告位置和广告商连接起来，并配制相对较高的广告。通用广告算法可以确保广告显示数量上的广告客户数量同时，它可以帮助产品提供商充分满足其余的广告位置资源。对于大型工厂，交通货币化已成为最大的工厂。重要收入。除非广告资源稀缺，否则不会将它们移交给第三党管理。一方面，专注于产品研发的开发是两件事。
在广告分析中，通常使用以下五个指标来分析广告显示的效率。在顶级过程的过程中，每个级别都有交通损失。以下情况将以两种情况为例，以分析场景的潜在改进两个方案。
1.一般来说，广告请求率应保证尽可能100％。您可以考虑优化用户访问的请求率；
2.当广告对用户方面的请求时，缺乏与用户当前情况相匹配的广告，填充率很容易出现。可以认为可以适当地增加广告的来源并进一步提高填充率；
3.广告显示率低意味着，在广告匹配成功之后，由于网络带宽，用户停留时间和广告资源，显示正确的显示机会是不合适的。对于分析特定分析是必要的。您可以采用预摘要和选择适当的显示时间等方法来提高显示的成功率；
4.点击率与广告内容，显示时间和广告大小等因素密切相关。通过在文章的上下文中选择广告来源，增加广告位置的规模，并筛选高质量的广告，您可以进一步提高广告的期望。
5.但是，在设置广告基本价格以选择高质量广告之后，这也意味着降低了广告资源的数量（即填充率的降低）。总体策略适合当前产品。
除上述AI产品外，还有一种特殊类型的AI产品，通常由AI Header Company创建。通过整合相关算法和数据，它为开发人员提供了相对免费的基本培训模型，可提供SDK开发包中的SDK开发软件包。相关领域，例如自然语言处理，图像识别和VR以及针对各种行业的定制特殊解决方案。参考AI平台产品主要包括：
1. Baidu Brain -AI Open Platform（）
2. Tencent AI Open Platform（）
3. Aligenie（）
4. NetEase人工智能平台（）
5. Amazon AI（）
6. IBM AI开发人员程序（）
7. Jingdong人工智能打开平台（）
8. Hikvision Open Platform（）
9.面部++人工智能开放平台（）
10. Sogou AI Open Platform（）
（PS：随后的独立章节将成立以分析顶级AI开放平台，因此请继续关注?）
结论：以上是首席CTO注释引入的人工智能平台的所有内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。