‌降低AI技术应用门槛的关键在于提供易用工具、简化开发流程、加强教育培训和优化基础设施。‌ 通过预训练模型、低代码平台、云服务和行业解决方案，企业和个人可以快速部署AI应用，无需深厚的技术背景。

1. ‌采用预训练模型和开源框架‌
   预训练模型（如BERT、GPT）和开源框架（如TensorFlow、PyTorch）大幅降低了AI开发的技术门槛。用户无需从头训练模型，只需微调即可适配具体场景，节省时间和算力成本。

2. ‌利用低代码/无代码平台‌
   低代码平台（如百度的PaddlePaddle、Google的AutoML）提供可视化界面，让非技术人员通过拖拽组件完成AI模型构建。这类工具特别适合中小企业快速实现智能化升级。

3. ‌依托云计算和AIaaS服务‌
   云计算平台（如百度智能云、AWS）提供即用型AI服务（如语音识别、图像分析），用户按需调用API，无需自建算力基础设施，显著降低部署和维护难度。

4. ‌加强行业合作与标准化‌
   通过行业联盟和标准化协议（如ONNX模型格式），不同AI工具和平台能够兼容互通，减少技术碎片化，帮助用户更灵活地选择解决方案。

5. ‌普及AI教育与技能培训‌
   高校、在线课程（如Coursera、百度AI Studio）和企业内训计划帮助从业者掌握基础AI知识，培养更多“AI+行业”复合型人才，推动技术落地。

AI技术正变得越来越“平民化”，未来随着工具和生态的完善，更多领域将实现低成本、高效率的智能化转型。