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本篇内容将通过四个部分来介绍阿里视觉AI开放之路：从公共云走向端云协同。
一、AI平台化之路
二、阿里云视觉智能开放平台
三、发布：云端协同框架OpenSDK
四、进化与未来
一、AI平台化之路
AI开放平台一定要满足两个核心诉求。第一，提供标准化的AI能力和典型案例。第二，缩短需求和供给间的差距。
构建AI供给和需求的有效路径。会遇到三个问题：第一，如何一站式、最大程度满足用户的主流AI需求？包括识别，检测，分割，分类，生成，编辑等能力。
第二，如何快速接入、低门槛、稳定的使用？第三，如何低成本的使用能力，实现较高ROI？
AI平台上的商品特性主要分为：实物商品，服务商品，能力商品以及AI能力。其中AI能力主要分为公有AI能力和专有AI能力。
AI平台能给需求，供给，和平台方能带来哪些价值？对需求方来说，能够实现高性价比，降本提效，助力创新，快速试错。对供给方来说，体现了达摩院的算法专家的价值。大家通过平台获得真实需求的同时，让算法能力持续向前。对平台方本身而言，它不断能增强业务的竞争力，而且可以营造互利互惠的生态环境。
二、阿里云视觉智能开放平台
为了让更多的人用到更好的AI，我们将以下几点作为出发点。第一，有的用。我们提供覆盖视觉基本面的多样化、多粒度、标准化的能力，完善的供应链体系，一站式满足用户主流AI需求。第二，有人用。阿里云的常态化运营，成为开发者、中小用户的机遇之地。第三，专业好用。我们的平台经过汇阿里巴巴的科学家和工程师的沉淀，拥有从海量实际场景，反复锤炼的最佳案例，极具实战价值。第四，易用。我们提供全生命周期的体验，有稳定高效的基础支撑，快速接入低门槛使用AI能力，省心省力。第五，通过定额免费满足中小用户的AI需求，高性价比的商用能力。
视觉智能开放平台的主要功能有两个，提供核心AI能力和典型案例和缩短供给与需求GAP的工具。
经历了两年多的时间，从2019年8月份阿里视觉技术小组发起发起，到V1.0发布上线。2020年10月份发布了V2.0。每一个版本都有数量级的提升。这也是公共云平台的优势所在。
接下来我们说一下平台的基本架构。我们的基础设施包括算法管理，算力管理，持续集成等等。第二层是我们的能力中心。主要有通用能力，行业能力以及SDK。在这个基础上，我们有多种的交付形态。最后，我们也构建了一系列的应用场景。包括智能存储，互娱营销矩阵，增强修复等等。
在这个基础上，目前已经达到的规模数有15个大类，有200多个的API能力。每天的调用已超过一亿起了。我们给所有的开发者提供入门级的免费使用。
我们的平台有很多能力，基本上分为以下几类。第一，必须要有的基本面能力，确保满足主流AI需求。第二，有竞争力的特色能力，自研优势AI能力。第三就是根据业务需要的场景化能力，我们提供了开箱即用的完整AI能力簇。
当满足不了需求，需要再生产时。我们可以做能力的组合编排。因为我们有一百两百个能力，所以把某些能力组合起来，就完成了一个新的场景。如果没有这种能力，可以重新生产，再次进化。
比如我们在视觉分割上，可以对发丝识别分割，其次是我们首创的去杂质能力，对运动模糊鲁棒的支持，而且可以支持各个场景。
第二个例子是对老片的修复。我们把这个能力开源，是业界或者学术界经常使用的效果，它可以做到比较好的人脸修复增强算法。
第三个例子是智能存储。依靠平台的弹性架构实现TB级数据的准实时处理，支持大规模存储。可视化配置事件订阅；面向事件数据编程，无需感知API差异，实现低接入成本。兼容BYOK、HTTPS传输等安全措施；支持租户隔离和灵活授权机制。
三、发布：云端协同框架OpenSDK
由公有云到端云协同。我们把单个能力放上去，称作原子能力。当一个原子能力满足不了用户的需求时，我们把某些原子能力聚在一起，形结构化的分子能力。之后，为了满足端侧离在线能力，切入更广泛的AI场景，由云端API到端云一体，普惠AI到各类终端。
接下来我们举几个例子。我们通过段云协同实现了，富交互。当客户需要更高效安全的场景，我们去做端云协同，实现实时高效的AI。
在这个基础上，我们构建了基本技术架构，端侧的训练开发框架和可信执行环境的技术设施。我们的SDK基于这个技术框架，满足这么大家的诉求。
接下来我们讲讲OpenSDK示例的实例。第一个，分割。我们支持1280*720大图实时处理，并且覆盖低端机。支持跨平台部署，支持window x86/64、Macos、Android、IOS等等。我们的先进分割技术，基于多篇顶会论文及创新专利，支持云API服务大规模调用。
第二个，增强。OpenSDK的核心特征有高效的实时处理效率，1080p高清视频增强，低功耗长续航保障，云端一体全场景适配以及智能调色等等。
第三个，AI体育。通过关键点和人体姿态的估计，进行姿态打分、动作纠正。而且它还可以实现体育动作的自动计数，计数平均准确度95%以上。
四、进化与未来
平台最早可能是聚合平台，把供求方的需求放上去，让人购买，第二，在搜索算法的基础上，把推荐算法放上去了，在需求的匹配之后，让用户参与更多信息。第三，用户可以再次开发，增加用户黏性。最后，用户生态，大家基于这个平台，发现新的机会，产生新的价值。
我们希望AI开放平台汇集业界，学术界的优秀能力。提供一系列的最佳案例模板，做到拿来即用。在生态上面，成为流量入口及开发者阵地中长尾AI用户普惠和机遇之地。能够完成市场驱动的AI研发方式，提供在线，可进化的AI能力。
