数字化的趋势已经成为这个时代企业必须面对的问题，而走向智能化则是通向数字化企业的必由之路。所以，AI技术在企业数字化转型的过程中会扮演重要的角色。
那么AI对企业来说到底意味着什么？我认为应该是一种危机感。
十几年以前，互联网刚刚启动的时候，传统企业没有意识到互联网代表着一种新的生产力，所以传统企业开始不断被互联网所颠覆。互联网时代让企业学会了用未来的视角来思考当下。所以当AI时代被确立之后，企业反而因为这种怕被颠覆的危机感，选择更快地走向了AI。
可是，对于企业来说，走向AI的开发却并不简单。一方面，AI开发的成本很高，异构计算需要巨大的资源消耗，这不是普通企业能够负担得起的；另一方面，AI开发的整体周期很长，AI的应用落地需要算法与场景做更多的结合，也存在相当普遍的“最后一公里”难题。
很明显，解决高成本，获取高性价比计算资源的关键在云端，而解决开发高效的关键在于开发平台对算法能力和行业场景的沉淀和标准化。能够将这两个关键点融为一体的AI开发平台，就是适合企业走向AI，走向智能化的首选。
实际上，AI应用不存在放之四海皆准的标准模板，AI应用的实际落地，在每一个系统、每一处体验、每一段代码，每个不同的案例，都有不同的方法和价值。开发者其实就像是整个生态系统中的“毛细血管”，补齐了落地的最后一公里，让生态活起来。
但从开发者生态来看，最近几年AI热度不减，但AI技术研发和行业应用之间，总像隔着一道鸿沟；AI创业热情十足，但AI算力的缺失和工具缺失，让AI开发难以普及。AI开发总像是有一层神秘的面纱。
这就是百度推出飞桨企业版EasyDL首先所要解决的问题，零门槛、零代码的方式，对AI开发做到一种普及化，先普惠所有AI开发者，并进一步结合面向专业开发者的BML，两者结合缩短企业走向AI开发的路径。
企业构建AI开发平台，以支持技术团队能够充分将AI技术引入应用中，最需要关注三点：场景先行，自主创新，效能为要。
首先，场景与AI算法的结合是企业面临的最大痛点，泰康科技研究院院长刘岩博士曾告诉我，AI技术的应用要遵从“一事一议”，不存在一个成熟的产品，到所有的场景都适用。”如果说算法跑了1千米，产品化还有9千米。”这其实很好的解释了什么是场景先行。
其次，企业需要对AI开发有自己的远见，再好的平台只能帮你做到0-1的赋能，关键的创新在企业自身；第三，AI开发对资源的要求很高，如果没有合理的资源集约管理和调度，企业往往会发现AI开发像是一个无底洞。
《智能时代：大数据与智能革命重新定义未来》中预言，传统的行业都将采用智能技术实现升级换代，也会改变原有的商业模式。人工智能在应用端的创新如雨后春笋，无人驾驶、智能推荐等AI应用已经成为现实；在行业端，越来越多的企业将人工智能视为数字化转型的下一站。
