作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
2017年，谷歌公司宣布了TensorFlow 2.0版本，带来了许多改进，包括支持更加灵活的模型构建方式、更快的训练速度等等。在这个版本之前，开发者需要自己编写复杂的代码，并且学习新的机器学习框架的API。而随着人工智能的发展，越来越多的人希望快速的适应变化，寻求最佳解决方案。但如何能够提升协同效率、降低沟通成本，则成为企业面临的主要挑战。如何能够有效地开展AI项目并获得良好结果？此时，基于人工智能的协作团队就显得尤为重要。
在过去十几年里，基于人工智能的协作团队逐渐形成。举个例子，百度的“语音识别”，就是一个典型的协作团队的案例。它的内部由各个AI研究机构以及众多AI工程师组成，包括语音识别专家、图像识别专家、自然语言处理专家等。相互之间的交流、合作可以极大地促进技术的发展和进步。然而，国内的团队管理比较传统，没有很好地利用AI协同。因此，如何设计、实施、运营这样的AI协同团队成为研究热点之一。
基于协同团队的研发模式，最近的研究表明，协同的几个方面已经取得了长足的进步。首先，产品性能和可用性的提升。根据网友统计，有超过90%的参与者表示他们的产品获得了不错的效果。其次，缩短项目周期，节省人力物力。经过时间考验，每完成一轮迭代，团队成员的工作量缩减一半以上。第三，改善团队间的沟通。通过虚拟会议工具，协作者们可以密切的沟通，互相学习、分享，进而促进项目的顺利执行。第四，更好的业务拓展能力。公司还可以利用协同的方式吸引更多的客户，扩展产品的使用场景。
2.基本概念术语说明
1）多元化研发：是指基于