还记得那年某天，你第一次登录QQ时候激动而复杂的心情吗（00后朋友们请自动忽略这句话，你们不会懂的，谢谢）？
回想一下，当QQ给我们连上第一扇通往互联网世界的大门时，我们为什么会激动呢？当时说不清道不明的想法，今天看来大体是这样的：QQ以近乎无技术门槛的方式，在人与人之间构筑了连接效应，并为这种连接提供了若干工具，支撑起社交、游戏、工作等价值关系的发生。
新的连接与工具，意味着新的效率与想象力。这个在人类身上印证过的历史，如今也发生在机器、工厂、企业、行业中，而连接的介质也不再是互联网，而是AI。
9月18日上午，刷屏的世界人工智能大会，迎来了以以“AI无界智未来”为主题的腾讯分论坛，现场发布了腾讯AI开放平台。这个平台的意义，在于让企业和行业用户更快捷直接地调取AI能力，用AI来提高连接能力，降低成本增加生产效率。
有意思的是，腾讯AI开放平台的域名叫做AI.QQ.COM。你的企业、行业第一次登录QQ的日子，好像是不远了。
场景屏障：AI与万千业态间的最后几公里
对于三百六十行来说，AI有用吗？答案基本已经不用讨论了，当然有用。但是对于县城里的老工厂、县城里的连锁店、北上广初出茅庐的创业者来说，AI依旧是那么可望而不可及。
很大层面上，这已经不是AI技术本身的问题，而是AI与行业融合的产品化、服务化，以及商业体系的问题。本次分论坛上，腾讯移动互联网事业群副总裁、开放平台总经理侯晓楠就表示，当前各行业对AI的需求越发深入和广泛，但AI技术与行业场景间仍然存在壁垒。
总结起来，今天AI与各行各业的壁垒主体存在与三个层面：
1、落地对接困难。一般来说，AI平台提供的是基于技术逻辑的API售卖，但如何把这些能力调试改装成自己的行业应用，对于大部分实体经济企业来说都是困难的。
2、服务流程冗长。今天大多数AI能力提供商，提供的AI输出是杂糅在各种企业服务、云计算服务当中的。经常会导致企业无法针对性、快速采买部署某种AI能力，而是要在复杂的服务流程中选择性部署，甚至造成大量算力浪费。点对点的AI能力提供，已经成为中小企业为代表的AI行业需求刚需。
3、部署与训练成本高。调用AI能力，再制作成自身的AI产品，中间要经历漫长的训练、部署、测试过程，而整个过程都涉及时间、经济、技术成本。对于大部分企业来说，在未来不明的情况下贸然尝试AI，有非常大的成本忧虑。
这些现象背后，总结起来今天在AI与行业应用融合进程中，核心问题是技术类目的通胀，伴随着AI工具化程度的严重匮乏。
而腾讯AI开发平台，切中的也就是AI+产业壁垒中浮现的“工具箱机遇”。
工具箱理论：企业应用AI时，需要握在手中的东西
无论中国人外国人，搬进新居之后都有一个习惯，就是赶紧买一个工具箱。因为不知道接下来自己要面对什么问题。在居家问题出现的时候，耗费大量成本去请工人会导致成本失控，当时去找五金店是不利于效率的，自己造工具那就更尴尬了——唯一的合理解决方案，就是自家有个随时可用的工具箱。
这个理论也出现在今天的AI世界。
当企业应用AI时，购买复杂的技术服务和高成本聘请第三方团队来解决问题都不符合成本效率要求，而自己研发AI技术则是从头造轮子。品类够多、能够直接应用、经受过产业检验的AI工具箱，或许才是破局AI+行业壁垒的关键。
基于此，腾讯发布了自己的AI工具箱：腾讯AI开放平台AI.QQ.COM。目前该平台现已开放项以上AI能力接口，覆盖超过00家合作伙伴，在测试期日均调用已过亿次，累计调用百亿次。
腾讯AI开放平台的特点，是可以直接有效调用到针对性AI能力，而不必经历一些意义上复杂的技术向应用产品转化过程。很多AI基础行业也能顺利部署，例如目前所知的案例中，腾讯AI开放平台为某市规划局提供手写体OCR、图片识别等技术接口，帮助其智能识别特定手写表格，并自动分类，提升文档办公效率5倍以上。而一家服装集团借助AI智能算法，对工艺制造环节进行高效的自动识别，减少人力投入、降低误判损失，提高整体生产效率达到20%。
行业需要的AI能力，是以应用场景为基准的，不能买来一大堆不会用的参数。我们可以有趣地发现，腾讯AI开放平台所提供的能力，大部分以应用场景来进行区分。这当然得益于腾讯拥有大量可检测技术的应用空间与训练数据，也有赖底层技术的颗粒化和高部署率。比如腾讯AI开放平台所提供的人脸识别能力，包括多人脸检测、人脸对比、跨年龄人脸识别、五官定位这些很有用，但大部分AI平台不提供的能力。
当然，好的工具箱只是产业良性循环的开始，能不能用AI实现各行各业二次激活，还在于AI开放平台上下游的持续有序。
上下游耦合效应：腾讯AI开放平台的初步生态化
今天的AI服务产业，既要突破很多传统行业的接受壁垒，又要持续加大自身竞争优势，可以说是相当不容易了。
因此，建立良好的AI能力输送体系，不仅是平台本身产品特征的布局，还要在上下游两方面搭建持续耦合能力：上游有源源不断的技术输入，支撑平台迭代，因需而动，自我升级；下游需要有出口，将技术能力转化为应用案例，在实践中加强产品认知，不断深化对各行各业的渗透效率。
对于AI开放平台这个刚刚诞生的事物来说，上下游链条当然建立在腾讯的整体AI布局上。
比如我们看到，AI开放平台的上游，是由腾讯AILab、优图、