1. 1956年夏季，一场历史性的会议在美国达特茅斯学院举行，这次会议被称为AI领域的“创世纪”之会。参会的学者和科学家对AI的基础理论和算法进行了深入讨论，为AI技术的发展奠定了基础。

2. LISP语言诞生：是AI领域的标志性语言之一，是由美国麻省理工学院（MIT）的John McCarthy在20世纪50年代发明的。LISP语言的出现为AI算法的实现提供了支持，LISP语言具有灵活、强大和可扩展性等特点，至今仍被广泛使用。

3. Symbolics公司是一个专门从事AI算法研究的公司，它在20世纪70年代研制出了LISP机器，是专门用于AI算法研究的硬件设备。LISP机器具有极高的计算能力和存储容量，被广泛用于AI研究和开发。

在AI开发平台的萌芽期（20世纪50年代至80年代），AI技术尚未得到广泛应用和发展。AI技术行业缺乏标准化的开发平台、硬件资源有限、缺乏实际的应用场景、算法的理论基础也不够成熟。因此，开发平台的需求也较为有限。在这个阶段，主要是在计算机硬件和软件领域进行研究。

1. 1993年，MathWorks公司推出了MATLAB软件MathWorks公司推出了MATLAB软件，这是一款专业的数学计算软件，为AI开发提供了更为便捷的环境和工具。MATLAB支持矩阵计算、图形绘制和数据可视化等功能，可以帮助AI研究者进行模型训练和实验。

2. NVIDIA公司在1996年推出了第一款GPU显卡，这种新型显卡的并行处理能力非常强，成为AI计算和训练的重要工具。GPU的高性能和低成本使得AI技术得以更加广泛地应用，开发平台也得以快速发展。

3. 2002年，Python编程语言的发布。Python编程语言是一种简单易学、高效灵活的编程语言，也成为了AI开发的重要工具之一。Python语言具有丰富的库和模块，支持常用的AI算法和技术，如神经网络、机器学习、自然语言处理等。

AI开发平台的启动期大约可以追溯到2000年，当时AI技术刚刚开始受到广泛关注。AI开发平台的出现为AI技术的发展提供了基础设施和工具支持。开发人员可以使用这些平台来快速创建和训练模型，通过提供可视化的工具和易于使用的API，降低了AI开发的门槛，使更多的人可以参与到AI开发中来。AI开发平台在启动初期也面临着诸多困难。例如，AI开发平台的基础设施不够完善，很多功能需要开发人员自己实现；AI开发平台的标准化程度不高，各平台之间的兼容性和互操作性存在一定的问题； AI开发平台面向的主要是专业开发人员，对于非专业人士来说使用起来较为困难。

1. 2006年，谷歌推出了MapReduce和Google File System。MapReduce和Google File System是谷歌公司开发的分布式计算和存储系统，为大规模数据处理提供了基础。这些技术的出现使得AI开发平台可以更好地处理大规模数据，支持更加复杂和深度的AI应用。

2. 2015年，谷歌发布了TensorFlow深度学习框架。TensorFlow深度学习框架是谷歌公司发布的开源AI平台，具有高效、灵活和可扩展的特点，可以支持各种类型的AI算法和技术。TensorFlow的出现推动了AI开发平台技术的进一步发展，也促进了AI技术的广泛应用。

3. 由百度公司开发的“百度AI开放平台”，于2017年正式上线。该平台涵盖了包括语音识别、自然语言处理、人脸识别、图像识别等在内的多个AI领域，提供了丰富的API和SDK，以及数据处理、模型训练等全方位的AI开发支持。

AI开发平台的高速发展期是AI技术应用逐渐普及、平台功能更加丰富、竞争激烈、开放合作成为主流的时期。在这一时期，各种AI开发平台迅速涌现，为越来越多的行业提供了AI解决方案，同时也加速了AI技术的商业化进程。AI开发平台的功能越来越丰富，支持更多的算法和模型，并提供更加便捷、易用的开发环境和服务。同时，随着市场的逐渐成熟，竞争也日益激烈，开放合作成为AI开发平台的主流趋势，各平台开始加强合作、整合资源，提高用户体验。