繼百度去年11月宣布推出定制化圖像開放平臺之后不久，北京時間1月18日凌晨，谷歌宣布推谷歌CloudAutoML云開放平臺，并發布AutoMLVision，即用于建立機器視覺模型的工具，用戶可利用該工具自動生成定制化的圖像模型，不論是工程師還是技術“小白”。

值得關注的是，這兩家人工智能領域的巨頭公司，都不謀而合地率先開放了圖像定制平臺或工具。用戶通過簡單的界面，上傳定制訓練數據，進行少量標注，系統就可自動生成特定圖像識別的AI模型，從而惠及更多的開發者，促進AI技術的推廣使用。而這或許也意味著人工智能機器視覺技術的發展，已經進入了一個全新的階段。

機器視覺一直以來被認為是人工智能的關鍵基礎能力，圖像識別則是機器視覺的核心研究方向之一，也被視為人工智能最具應用前景的技術之一。然而，目前的行業現狀是圖像識別技術門檻較高，研發難度大，不僅需要AI專家、AI工程師們投入大量的時間與精力去搭建模型，而且成本極其昂貴。百度、谷歌能夠相繼構建并開放“傻瓜式”的圖像識別技術平臺，無疑具有深刻的意義。

利用百度定制化圖像平臺或谷歌AutoMLVision，每個開發者、企業、普通個人用戶都能夠在自己的電腦上通過鼠標點擊、在線上傳照片等行為，根據自己的需求定制專屬的圖像模型，識別特定領域的圖片內容，不需要編寫一行代碼，幾乎零成本獲取百度、谷歌的圖像識別能力。

公開信息顯示，百度圖像識別技術處于國際領先水平，基于深度學習及大規模圖像訓練，能夠準確識別圖片中的物體類別、位置、置信度等綜合信息，并在多個領域率先應用，比如和中國食品藥品檢定研究院合作，實現了對40多種易混淆中藥材及飲片的區分，識別準確率達95%以上，超過人工識別的準確度，能夠有效協助檢驗人員快速鑒別中草藥。除此以外，百度圖像識別技術有望幫助科研機構進行動植物物種的識別和分類，協助科研人員進行多樣性的研究。去年11月，百度正式推出定制化圖像開放平臺，在行業內率先向所有用戶開放定制化圖像識別能力。定制化圖像開放平臺是真正的從數據到服務的一站式平臺，開發者可在1-2天時間內快速獲得屬于自己的定制圖像識別服務和調用API，其簡便的操作和強大的性能廣受好評。上線后，定制化圖像開放平臺至今已經沉淀上千個模型，用戶覆蓋工業、農業、零售、金融、安防、醫療等多個行業和場景。

同樣的，谷歌CloudAutoMLVision的基礎是Google領先的圖像識別方法，包括遷移學習和神經結構搜索技術（neuralarchitecturesearchtechnology）。李飛飛提到，谷歌圖像識別技術AI模型可應用于醫療領域，醫生可以通過AutoML建立的AI模型來解決罕見疾病和特殊案例的識別、判斷等。不過，目前CloudAutoML還處在Alpha免費測試階段。

據知名咨詢公司德國羅蘭貝格發布《中國人工智能創新應用白皮書》預測，到2030年，人工智能將在中國產生10萬億元的產業帶動效益。人工智能技術商業爆發潛力巨大，百度、谷歌選擇開放人工智能圖像識別技術，不僅帶動AI產業的發展，也將加速人工智能技術落地速度，讓AI技術真正“飛入尋常百姓家”。