隨著AI技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展，人工智能技術(shù)已經(jīng)開始普遍地進(jìn)入中國企業(yè)與政府的視野，并將其廣泛應(yīng)用于各個環(huán)節(jié)。從認(rèn)知到探索再到規(guī)?；?jīng)營，人工智能市場正在呈現(xiàn)指數(shù)級增長。自去年以來，由于疫情防控、“新基建”的提出與落地、國際貿(mào)易摩擦等因素，國內(nèi)市場對于人工智能及其相關(guān)技術(shù)關(guān)注度再推新高。尤其是在2020年下半年，相關(guān)部門提出了國企數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能計算中心等一系列政策，不少城市“城市大腦”“數(shù)字城市”建設(shè)如火如荼，推動AI相關(guān)市場也一片火熱。需求推動供給，5月18日，距離上一次B+輪融資不到1年時間，九章云極DataCanvas再獲3億人民幣C輪融資，進(jìn)一步夯實公司在人工智能平臺領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。盡管AI技術(shù)落地與應(yīng)用場景大幅度增長，隨之而來的新問題也不斷出現(xiàn)。諸如企業(yè)自身技術(shù)基底薄弱、專業(yè)領(lǐng)域的復(fù)合型人才稀缺、相關(guān)資源重復(fù)建設(shè)且無法兼容、業(yè)務(wù)響應(yīng)速度與敏捷度低等，都成為智能化轉(zhuǎn)型升級上的重重障礙。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，只有53%的項目能夠順利將AI原型轉(zhuǎn)化為實際產(chǎn)出。面對此種困境，部分著力于人工智能技術(shù)核心算法層的公司，再一次發(fā)揮了互聯(lián)網(wǎng)共享精神，以平臺思維，協(xié)助AI市場中的“后進(jìn)生”與“新人”們快速掌握運用AI技術(shù)之道，機器學(xué)習(xí)平臺也由此應(yīng)運而生。在解決AI模型開發(fā)耗時費力花錢多的同時，更借助企業(yè)與政府用戶在新AI系統(tǒng)同舊有業(yè)務(wù)系統(tǒng)在兼容與配合上更加順滑流暢。九章云極DataCanvas董事長方磊認(rèn)為，作為一種必然趨勢，數(shù)字化的全面鋪開必然會將企業(yè)中除卻科技或信息管理部門之外的，越來越多的部門與業(yè)務(wù)拉入其中，“所有的公司都將仰賴人工智能技術(shù)建立核心競爭力，所有的部門都有數(shù)據(jù)科學(xué)團隊——這樣的局面正在加速實現(xiàn)”。據(jù)《艾問人物》（iask-media.com）了解，目前BAT三巨頭已率先布局，第四范式、九章云極DataCanvas、美林?jǐn)?shù)據(jù)等新生代技術(shù)公司也不斷跟進(jìn)，從多個角度建設(shè)機器學(xué)習(xí)平臺。據(jù)IDC預(yù)測，中國人工智能軟件及應(yīng)用市場中，以機器學(xué)習(xí)為主的軟件及應(yīng)用市場規(guī)模預(yù)計將達(dá)11.3億美元。
開發(fā)效率的提升、開發(fā)成本的減少以及開發(fā)過程的便捷，使越來越多的傳統(tǒng)企業(yè)與政府開始擁抱與信任機器學(xué)習(xí)平臺，并主動與行業(yè)內(nèi)公司尋求合作。也正因為如此，IDC在《2021-2025中國人工智能市場十大預(yù)測》中，將AutoML（自動機器學(xué)習(xí)）列于十大預(yù)測第一。IDC認(rèn)為，AutoML將降低AI開發(fā)門檻以實現(xiàn)AI普惠，預(yù)計到2023年，使用AutoML技術(shù)封裝、提供從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型部署的端到端機器學(xué)習(xí)平臺的數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家數(shù)量將增加兩倍。譬如此次獲得C輪融資的九章云極DataCanvas，其核心產(chǎn)品線——DataCanvas數(shù)據(jù)科學(xué)平臺家族——為企業(yè)客戶自主研發(fā)AI應(yīng)用提供堅實基礎(chǔ)架構(gòu)的同時，通過ModelOps為客戶提供云原生、可解釋、大規(guī)模、直擊業(yè)務(wù)痛點的AI模型全生命周期管理服務(wù)。借助這一平臺，不僅能夠助力客戶實現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化的快速升級，同時也大大提升了其自主創(chuàng)新、高效協(xié)同、加快AI生產(chǎn)化以及業(yè)務(wù)收益增長的能力。深耕人工智能核心算法層，為客戶AI“減負(fù)”目前大多數(shù)機器學(xué)習(xí)平臺將實現(xiàn)過程分為兩個階段。一是AI數(shù)據(jù)建模與AI模擬，在提供大數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載能力之后，支持機器學(xué)習(xí)模型的建立與調(diào)試；二是負(fù)責(zé)實時AI的達(dá)成，支持模型應(yīng)用，實時流數(shù)據(jù)處理，將業(yè)務(wù)規(guī)則和AI模型結(jié)合起來共同為企業(yè)提供自動化決策支持。隨著大量數(shù)據(jù)可獲取性的便利化，及不少合作企業(yè)自身的數(shù)據(jù)累積，第一階段的難點在于AI模型的建立與調(diào)試。對此，行業(yè)中部分平臺采用的是容器技術(shù)、微服務(wù)和Devops等在內(nèi)的云原生技術(shù)，這使得企業(yè)可以更加靈活、方便地開發(fā)及部署落地AI模型。一方面，使用基于Docker的容器技術(shù)，能夠?qū)悩?gòu)框架下的不同模型進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化封裝，并將模型與底層運行環(huán)境解耦之后，使企業(yè)可以混合使用多種常規(guī)數(shù)據(jù)分析程序和機器學(xué)習(xí)框架，也可以自動化地對模型、計算任務(wù)及資源進(jìn)行動態(tài)管理、部署及調(diào)用；另一方面，發(fā)布后的模型可以通過API的調(diào)用，使AI模型與企業(yè)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的交互使用更為便捷與順滑。除去上述這些標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)之外，不少企業(yè)也有著自己的獨家秘笈。譬如九章云極DataCanvas，為客戶提供專屬的“四庫全書”，幫助企業(yè)突破知識融合瓶頸。分別為解決行業(yè)問題、融入業(yè)務(wù)知識的特征倉庫，解決場景化、知識遷移問題的場景倉庫，提供機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的算子倉庫以及降低企業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)人才與技術(shù)依賴的AutoML倉庫。據(jù)《艾問人物》（iask-media.com）了解，九章云極DataCanvas將會把此次C輪融資的3億元用于進(jìn)一步完善AI基礎(chǔ)架構(gòu)軟件版圖。不久后其將會推出新一代HSAP實時數(shù)據(jù)庫，以滿足人工智能時代對新一代數(shù)據(jù)庫的需求，使公司向AI數(shù)據(jù)庫定義者與領(lǐng)導(dǎo)者的目標(biāo)更進(jìn)一步。與此同時，九章云極DataCanva也將通過對AutoML、AutoDL等技術(shù)的創(chuàng)新，強化自己在金融、通信、政務(wù)等行業(yè)的應(yīng)用優(yōu)勢，為行業(yè)數(shù)字化升級持續(xù)提供強勁新動能。此外，同友商們一般采取的“黑盒”算法庫不同，九章云極DataCanvas提供的是開箱即用的“白盒”算法庫。當(dāng)客戶AI能力不充沛時，可直接在DataCanvas平臺中調(diào)用包含了AutoML、統(tǒng)計分析、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、運籌優(yōu)化等企業(yè)常需的100多種算法模型，涵蓋機器學(xué)習(xí)建模全過程。同時這些算法代碼對用戶完全開放，并可進(jìn)行優(yōu)化與自定義。
為了解決在建模過程中目前主要存在的痛點——專業(yè)領(lǐng)域的復(fù)合型人才稀缺，數(shù)據(jù)的屬性不同，造成建模工作的不確定性。九章云極DataCanvas的研發(fā)團隊將多年以來服務(wù)于各個行業(yè)客戶所積累的經(jīng)驗，沉淀于DeepTables深度學(xué)習(xí)工具之中，以自動機器學(xué)習(xí)工具包的形式提供解決方案為企業(yè)尋求解決和突破。九章云極DataCanvas數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)品部資深架構(gòu)師楊健表示，在DeepTables里面主要通過四種類型的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)件——Embedding、特征交互層、特征提取層、GBM模型的融合，來提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上的學(xué)習(xí)能力。值得一提的是，憑借DeepTables這一開源項目，九章云極DataCanvas在齊聚1萬3千多家參賽隊伍的全球數(shù)據(jù)科學(xué)頂級Kaggle競賽中，摘獲第一名，為深度學(xué)習(xí)技術(shù)在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域賦予了全新價值。目前，九章云極DataCanvas已積累200多件自主知識產(chǎn)權(quán)，其中包含50多件發(fā)明專利。而第四范式則在2020年發(fā)布了企業(yè)級AI操作系統(tǒng)Sage AIOS、全自動AI規(guī)?；呒夐_發(fā)工具Sage HyperCycle ML、一站式智能運營平臺天樞以及面向全生命周期的AI算力平臺SageOne，形成了覆蓋算力、操作系統(tǒng)、生產(chǎn)平臺到業(yè)務(wù)系統(tǒng)的全棧AI產(chǎn)品矩陣。在第二階段，更考驗AI模型的是實時計算能力、實時指標(biāo)加工能力、實施規(guī)則決策能力、以及實時模型預(yù)測能力。它要求在具體的實際應(yīng)用中，實施決策中心能夠做到“四項全能”，一是提供流數(shù)據(jù)處理能力、實時計算能力、敏捷實時決策引擎，二是毫秒級響應(yīng)、高吞吐、高并發(fā)計算，三是可實行大規(guī)模并行交易處理，四是能夠?qū)崿F(xiàn)快速在線模型預(yù)測。為各種可預(yù)見的普遍性問題提供相應(yīng)、及時且合理的解決之道。就具體場景而言，目前金融、通信、零售、制造、交通、政府等更需要智能化轉(zhuǎn)型升級，同時也最快能夠看到AI賦能效果的傳統(tǒng)行業(yè)與領(lǐng)域，已經(jīng)開始普遍采用機器學(xué)習(xí)平臺來解決實際問題。在這一市場中，第四范式、華為云、九章云極DataCanvas的機器學(xué)習(xí)平臺已經(jīng)成為“排頭兵”。行業(yè)報告顯示，BATH在公有云以及線下部署兩方面發(fā)力，第四范式、九章云極DataCanvas、美林?jǐn)?shù)據(jù)均在部分行業(yè)有顯著優(yōu)勢。以九章云極DataCanvas為例，其在金融、通信、航空、制造、交通、政務(wù)等領(lǐng)域已攬獲眾多頭部客戶，各項業(yè)務(wù)保持高速增長。此外也有專精于某一行業(yè)的公司開始崛起，如聚焦于驅(qū)動金融智能決策的氪信科技、星云Clustar、探智立方等。據(jù)《艾問人物》（iask-media.com）獲悉，如今在全國各地普遍開展的智慧城市建設(shè)，一個足夠智慧的“城市大腦”是建設(shè)核心。它能讓城市總體態(tài)勢和局部信息實時呈現(xiàn)。通過城市大數(shù)據(jù)分析，支持智慧化的決策，通過城市事件管理的流程對績效進(jìn)行科學(xué)公正的評價，最終實現(xiàn)跨部門聯(lián)動指揮、協(xié)同調(diào)度和管理。尤其是在如今的“后疫情時代”，由于城市各種資源和外部條件劇烈變化，往往出現(xiàn)超出個人處理信息和決策的能力的緊急事件，運用好“城市大腦”成為最佳的解決方案。通過接入越來越多維度的高頻數(shù)據(jù)、大屏投放的直觀可視化，幫助各級政府適應(yīng)了基于海量數(shù)據(jù)決策的模式，也推動對智慧城市正向發(fā)展。在交通領(lǐng)域，作為最容易被C端用戶感知的行業(yè)領(lǐng)域，也最能夠考驗機器學(xué)習(xí)平臺的技術(shù)能力與實時決策能力。在今年春運中，成都雙流機場通過由華為、云從科技以及中航信云從科技聯(lián)合華為技術(shù)、中航信合作開發(fā)的包括“3D全真實景VR導(dǎo)航”、“佩戴口罩智能識別算法”、“零接觸無感式登機”旅客服務(wù)項目，用智慧技術(shù)手段打造“零接觸”出行體驗。再如最早開展機器學(xué)習(xí)平臺應(yīng)用的金融行業(yè)，部分國有銀行及股份制銀行都有著極為清晰的AI規(guī)劃，涉及上百個實際應(yīng)用場景，而城商行與農(nóng)商行的AI滲透率也在不斷提升中。譬如，九章云極DataCanvas為客戶提供端到端的金融解決方案，實現(xiàn)了精準(zhǔn)營銷、用戶行為分析、智能反欺詐、智能信貸風(fēng)控、投后預(yù)警等多個場景下的AI技術(shù)落地。從而使金融行業(yè)客戶實現(xiàn)了生產(chǎn)效率、成本等多方面優(yōu)化。數(shù)據(jù)顯示，制造業(yè)是應(yīng)用AI技術(shù)感知最強的環(huán)節(jié)，占比近60%。這不僅能夠極大地提升企業(yè)生產(chǎn)效率，優(yōu)化產(chǎn)品與服務(wù)質(zhì)量，作為行業(yè)中的“老大哥”，對機器學(xué)習(xí)平臺持友好、積極態(tài)度的制造業(yè)，也將成為傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要力量。有消息顯示，目前九章云極DataCanvas已經(jīng)與海信集團達(dá)成合作，攜手打造“信智AI平臺”，預(yù)計將為海信降低超60%的建模時間與成本。九章云極DataCanvas董事長方磊表示，以九章云極DataCanvas為代表的AI平臺公司，將以自主研發(fā)的“硬科技”立身，以標(biāo)準(zhǔn)化AI基礎(chǔ)架構(gòu)軟件為基石，通過將AI技術(shù)從研發(fā)到生產(chǎn)過程中各個環(huán)節(jié)的自動化，持續(xù)開拓多行業(yè)各類業(yè)務(wù)的場景落地；同時也將不斷發(fā)展AI生態(tài)，通過提供統(tǒng)一的開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)則，加速跨行業(yè)AI應(yīng)用研發(fā)及AI能力沉淀。作為目前的一大熱點，從中國制造到中國“智”造已經(jīng)成為一種必然，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)蓬勃發(fā)展數(shù)年之久，物聯(lián)網(wǎng)也方興未艾，多樣化的AI模型勢必也將如同今天的互聯(lián)網(wǎng)一樣，成為企業(yè)發(fā)展道路上的“剛需”。《艾問人物》（iask-media.com）認(rèn)為，隨著機器學(xué)習(xí)平臺的不斷發(fā)展與進(jìn)步，越來越多的廠商選擇了開放、兼容、純軟件的價值取向。這對于客戶而言，提供了“千企千面”的AI能力建設(shè)，無需再掣肘于特定硬件生產(chǎn)商或算法供應(yīng)商，讓客戶擁有自主AI建設(shè)能力；對于國內(nèi)的AI平臺生態(tài)而言，可謂互贏之舉，在這一平臺之中，各合作方都能夠共享價值鏈?；ヂ?lián)網(wǎng)的共享合作精神，在這里又一次得到了印證與尊重。2021年「科技力量」影響力100強榜單評選正式啟動，將誕生「最具科學(xué)價值全球創(chuàng)始人」50 強榜單和「最具潛力硬科技品牌」50 強榜單兩大榜單。
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