幾乎每一項新興技術在真正成熟之前，都有一段曲折的經曆。技術經過不斷疊代，其經營模式，方法論經過幾代的演進，技術産生的利益與潛力才會最終被市場接受。人工智能的發展曆程可分為三個階段，伴随着網際網路時代積累起來的海量資料，深度學習技術的成熟和計算機運算速度的大幅增長，現階段人工智能迎來爆發期。
但資料表明，53%的企業還處于無資訊化或基礎資料化階段，已采用AI技術或AI驅動的企業，占比還不到15%。如何打通AI技術與行業場景之間的壁壘無疑是第三次人工智能浪潮的關鍵。
9月18日上午，2018年世界人工智能大會騰訊分論壇上，騰訊移動網際網路事業群副總裁、開放平台總經理侯曉楠釋出騰訊AI開放平台（AI.QQ.COM），聯合騰訊AI Lab、WeChat AI，騰訊計算機視覺研發中心三大實驗室，向全行業提供騰訊全方位的AI能力接口，推動AI技術在細分領域中的落地應用。
值得注意的是，在前兩次人工智能浪潮中，多是學界主導并不斷提出問題，但在這次，商業需求開始主導，不斷的應用技術解決問題成為主流，換言之，誰能運用AI解決問題，誰能拔得頭籌。
隻争朝夕是亂象，厚積薄發才是開放
開放這個詞在我國的發展中具有裡程碑式的意義，它在我國的網際網路企業的發展中同樣重要。當網際網路公司發展到了一定量級，就會開始構築自身的開放生态，伴随着AI的崛起，提出AI開放平台的也不在少數，包括BATJ科大訊飛等，如果問哪一家企業自帶開放的血液，那麼毫無疑問，騰訊榜上有名。
騰訊在3Q大戰之後，面臨着巨大的輿論壓力的騰訊提出開放戰略，聚焦于“兩個半”的核心業務：一個是社交平台，一個是數字内容，還有半個則是金融業務。而核心業務以外的領域，都開放給合作夥伴，開放政策造就了如今雙馬格局。開放不是一朝一夕的事，開放所帶來的影響也不能立竿見影。騰訊的開放生态分為三個階段：
第一階段：PC生态。2011年騰訊正式開啟PC生态，到2012年，第三方總收益超過20億。2013年底，應用寶正式融入騰訊開放平台體系，騰訊開放平台正式打通了應用寶、QQ、QQ空間、朋友網等騰訊全平台資源，實作一點接入全平台分發。當應用開發者做出應用送出到騰訊開放平台後，這個應用便會相應被推送到應用寶，QQ，QQ 空間，朋友網等所有騰訊平台，僅在當年，26款應用流水便超過了1000萬。
第二階段：移動生态。伴随着智能手機的興起，移動端成了當年的兵家必争之地。2014年騰訊開啟移動生态，微信公衆号就在此期間崛起。開啟之初，合作公司總估值2000億，第三方總收益超過100億。随後，在大衆創業萬衆創新的呼聲下，騰訊衆創空間在全國29個城市建立了34個衆創空間，第三方收益總額超過230億。
第三階段：AI生态。馬化騰在騰訊開放初期反複強調，開放是一種能力，而不是一種姿态。開放的能力，包含了一個産業鍊條的建設，比如前期使用者抵達，中期資訊擴散，後續投資，底層技術儲備等等。2018年，騰訊正式釋出AI生态，騰訊前期對開放生态鍊的建設，在AI生态上将不斷賦能于企業，産生深遠的行業變革。騰訊AI加速器作為騰訊人AI開放生态抓手，在各行業挑選了最有潛力的AI創業項目，從技術賦能、思維更新、管道合作幾個方面加速企業成長。騰訊AI加速器一期的25個國内優質AI創業項目，已于今年4月畢業。在9個月的加速期内，整體估值從70億增至260多億，翻了近3倍，并最終形成15個行業解決方案。
騰訊如今的AI開放生态所取得的成果，是長久開放政策的積累，也是其技術優勢下的必然結果，絕非一朝一夕鑄成。更重要的是，騰訊的AI生态開放，正在不斷加快步伐。
技術推動開放，騰訊AI有的放矢
AI開放平台想要真正賦能企業，最基本的要求還是技術過硬，否則别說打破技術與行業場景之間的壁壘，連打臉的資格都沒有。推動AI開放平台開放，首要推動技術進步與變革。
第三次人工智能浪潮引起人們的關注，無疑是AlphaGo以4：1的戰績大敗李世石。事實上，人機對弈在三次人工智能浪潮中都是熱點，1962年，IBM的阿瑟·薩缪爾開發的西洋跳棋程式戰勝了一位盲人跳棋高手，報紙開始大肆報道人工智能。而在1997年，IBM的深藍戰勝卡斯帕羅夫後，人們對人工智能的關注也是屢創新高。
據此，李開複說，這一方面是因為棋類遊戲代表着一大類典型的、有清晰定義和規則、容易評估效果的智能問題；另一方面是因為具備一定複雜性的棋類遊戲通常都會被公衆視為人類智慧的代表，一旦突破了人機對弈算法，也就意味着突破了公衆對人工智能這項新技術的接受門檻。
在今年的UEC圍棋比賽中，騰訊AI lab的AI絕藝戰勝了日本DeepZenGO在内的多隻AI，奪得了冠軍。此後，絕藝一枝獨秀，棋聖聶衛平在大盤講解中也感歎“絕老師”的厲害。但和李開複所說的不同，騰訊沒有将“絕藝“用來秀肌肉，他們的步伐沒有停歇。
騰訊AI Lab已經從圍棋AI“絕藝”等單個AI的完全資訊類遊戲，轉移到下一個攻堅堡壘——規則不明确、任務多樣化、情況複雜的（Uncertainty、Diversity、Complexity）遊戲類型，如《星際争霸》和《Dota2》等複雜的即時戰略類RTS遊戲或多人線上競技類MOBA遊戲。
遊戲是人們在虛拟世界裡意識的延申，也是現實與虛拟的接口。是以，AI應用于虛拟世界裡的經驗，可以複制于現實場景中，實作對現實問題的解決。
除了遊戲，騰訊在内容、社交、醫療、零售等領域，都實作了技術落地，騰訊三大實驗室在各自的領域深耕，步履不停，僅騰訊AI Lab，在成立兩年多來，就已在CVPR、ACL、ICML和NIPS等四大頂級學術會議上發表共240多篇論文，位居國内企業前列。而在此次大會上，首次對外公開亮相的騰訊Robotics X實驗室表示，将緻力攻克ABC基礎能力——人工智能（AI）、機器人本體（Body）與自動控制（Control），并探索代表機器人智能趨勢的D到G能力——進化學習（Developmental Learning）、情感了解與拟人（EQ）、靈活彈性（Flexibility），最後實作成為人類守護天使（Guardian Angel）的終極目标。
當企業在說開放的時候，其實在說生态
上世紀80年代，邁克爾·波特将企業的競争力來源歸結于“價值鍊理論”：企業與企業的競争，不隻是某個環節的競争，而是整個價值鍊的競争，整個價值鍊的綜合競争力決定企業的競争力。随後，普拉哈拉德和哈默爾提出“核心競争力”：企業所特有的、能夠經得起時間考驗的、具有延展性，并且是競争對手難以模仿的技術或能力，開始着眼于企業本身。但現階段，毫無疑問是生态。
人工智能從業人士都有一個基本的共識，那就是人工智能不是一個行業，AI隻有加上某個行業才有意義，但AI應用領域太廣泛，沒有一家公司有足夠多的資料，隻有把更多的資料彙集在一起，AI隻能才能釋放更大的潛力，因而企業的發展路徑必然是推動AI開放的生态。
企業僅僅隻是生态中的一個個體，想要實作生态的良性發展，與使用者和合作夥伴有着密不可分的關系。比如騰訊AI開放平台的AI技術為某市規劃局提供手寫體OCR、圖檔識别等技術接口，幫助其智能識别手寫表格并自動分類，提升文檔辦公效率5倍以上。一家服裝集團借助騰訊AI智能算法，對工藝制造環節進行高效的自動識别，減少人力投入、降低誤判損失，提高整體生産效率20%。
AI通過賦能傳統行業，不僅改變了傳統行業的格局，也開拓了全新的應用場景。同時，随着網際網路人口紅利已經到了盡頭，人們開始不斷探索AI的邊界。正如世界人工智能大會上，馬化騰的發言所說的，連接配接人與人的極限就是幾十億個節點，但是，如果連接配接人和物，人與服務，那麼這個規模将會增長到幾百億，甚至幾千億的的量級。而人與物，人與服務連接配接的關鍵就在于人工智能。
從2011年開始就在緻力于搭建開放生态的騰訊來說，這波浪潮他無疑是弄潮兒，而這一輪變革下，将會發生如何的行業變革，答案靜待揭曉。