阿里视觉AI开放之路：从公共云走向端云协同-31页_17mb

阿里视觉AI开放之路总结

核心内容

阿里视觉AI开放平台致力于通过平台化、工具化的方式，让更多的开发者和企业能够便捷、高效地使用先进的视觉AI技术，实现AI能力的普惠化。平台从公共云走向端云协同，提供全生命周期的AI能力体验，涵盖从模型训练到部署的完整流程，满足多样化、碎片化的市场需求。

主要观点

• AI平台化：通过提供核心AI能力和工具，缩短供需之间的差距，使AI技术更易用、更高效。
• 端云协同：结合云端训练与端侧推理，实现低延时、高效率的AI应用，支持多种设备和平台。
• 普惠与低成本：通过定额免费和高性价比的商用能力，降低中小企业的AI使用门槛。
• 全生命周期支持：提供从能力体验、使用流程到平台基础设施的全方位支持，提升开发者效率。
• 生态建设：构建AI流量入口和开发者阵地，推动中长尾用户的发展与创新。

关键信息

平台定位

• 视觉AI能力开放中心：提供多样化、标准化的视觉AI能力。
• 视觉AI能力再生产中心：支持能力的迭代优化与再生产。
• 场景应用和孵化中心：推动AI能力在实际场景中的应用与落地。

平台发展历程

平台能力

• 能力大类：15个
• API能力：200+
• 日均调用：亿级
• 支持平台：包括Android、iOS、RK/海思系列等
• 核心能力：文字识别、内容安全、图像理解、分割抠图、视觉生产、视频理解、视觉搜索、3D视觉、行业视觉能力等

OpenSDK 1.0

• 端云协同框架：支持云端训练与端侧推理，实现高效、低延时的AI应用。
• 技术架构：包括端侧任务框架、端侧训练框架、可信执行环境、任务沙箱等。
• 核心特征：30FPS实时处理效率、1080p高清视频增强、云上大模型增强效果、低功耗长续航保障、云端一体全场景适配。

应用示例

• 智能修图：支持全自动、高品质、低成本的图像处理，包括面部/身体液化、肤质优化等。
• 智能存储：支持TB级数据的准实时处理，兼容隐私合规措施。
• AI体育：基于关键点和人体姿态估计，实现体育动作自动计数和姿态匹配打分，精度高，鲁棒性强，支持千元级机型。
• 老片修复：核心技术开源，支持视频修复与增强。

未来展望

• AI平台演进：从单一能力到全栈能力，从工具到生态，持续优化和扩展平台功能。
• AI生态构建：打造AI流量入口，推动开发者和中长尾用户的发展。
• AI机制创新：探索市场驱动的AI研发与使用模式，推动AI能力的在线进化与迭代。

结论

阿里视觉AI开放平台通过不断的技术创新与生态建设，正逐步实现从公共云到端云协同的转变，为开发者和企业提供高效、易用、低成本的视觉AI能力，推动AI技术的广泛应用与持续发展。