共達地AutoML“直擊”AI商業(yè)化落地痛點
人工智能是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)。近兩年,中國AI進入了深度融合的發(fā)展期,開始運用于各個領(lǐng)域。但從技術(shù)研發(fā)到商業(yè)化落地,才是業(yè)內(nèi)的一道“難關(guān)”。
Gartner發(fā)布的《2022年Gartner新興技術(shù)成熟度曲線的發(fā)展動向》指出:“AI正在日益普及并成為產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案的一個重要組成部分。
11月16日,在深圳舉辦的“OFweek2022(第七屆)人工智能產(chǎn)業(yè)大會”上,共達地創(chuàng)新技術(shù)(深圳)有限公司(以下簡稱“共達地”)產(chǎn)品總監(jiān) 劉榮杰出席會議并發(fā)表《AutoML-AI商業(yè)化落地的加速引擎》主題演講。
圖:共達地創(chuàng)新技術(shù)(深圳)有限公司產(chǎn)品總監(jiān) 劉榮杰
如今,AI技術(shù)跟各行各業(yè)的結(jié)合越來越緊密,從單點落地到規(guī)模化應(yīng)用,AI應(yīng)用的重要特點就是場景的碎片化,盡管AI產(chǎn)業(yè)已經(jīng)擁有了豐富的應(yīng)用場景,但要在多樣的場景里要實現(xiàn)商業(yè)落地似乎并非一件容易的事情。
AI企業(yè)往往需要投入大量的人力、時間、資源去做定制化的系統(tǒng)開發(fā),才能滿足市場大量增長的碎片化需求。
劉榮杰表示,長尾算法種類多、需求大,市場供應(yīng)難滿足,碎片化AI需求落地仍有巨大提升空間。
圖:共達地創(chuàng)新技術(shù)(深圳)有限公司產(chǎn)品總監(jiān) 劉榮杰
傳統(tǒng)算法生產(chǎn)效率低下,無法應(yīng)對超大規(guī)模需求量的爆發(fā),成為阻礙AI規(guī);逃玫暮诵脑。
劉榮杰認為,市場需求指數(shù)級增長和傳統(tǒng)生產(chǎn)方式之間的矛盾,成為AI超大規(guī)模與精細化落地瓶頸。
對此,劉榮杰分享到,傳統(tǒng)的算法生產(chǎn)耗時數(shù)月,項目所需AI工程師數(shù)量15個,而共達地自主打造的AutoML自動化AI訓練平臺,通過全自動數(shù)據(jù)工程,可以在數(shù)小時內(nèi)完成AI模型訓練,面向行業(yè)提供規(guī);腁I算法定制能力。過往實踐經(jīng)驗顯示,共達地AuotML自動化AI訓練平臺可在2周內(nèi)從0到1定制算法并完成交付,精度超出行業(yè)平均水平。
據(jù)了解,共達地為行業(yè)提供自動化、平臺化的人工智能開發(fā)服務(wù),通過擁有的核心技術(shù)以及產(chǎn)品化落地經(jīng)驗,使得AI由人工開發(fā)模式,轉(zhuǎn)變?yōu)榘胱詣踊、自動化開發(fā)模式,大幅降低客戶AI的開發(fā)成本、周期和使用門檻,促進和加速AI的產(chǎn)業(yè)化和規(guī);。針對不同場景與用戶類型,共達地提供全棧式AI as a Service
目前,共達地已與智慧城市、智能制造、智慧農(nóng)業(yè)以及AIoT行業(yè)的諸多企業(yè)達成合作。
作為面向AI規(guī);瘧(yīng)用時代的新一代AI生產(chǎn)平臺,共達地自動化AI開發(fā)訓練平臺為企業(yè)打通了AI算法生產(chǎn)的完整流程,涵蓋從數(shù)據(jù)分析、模型設(shè)計、超參調(diào)節(jié)、模型訓練、模型部署到性能評估的所有環(huán)節(jié)。
此外,平臺還率先支持針對行業(yè)各類主流芯片的全棧式開發(fā),可針對芯片特點自動搜索設(shè)計最佳AI模型結(jié)構(gòu),最大化發(fā)揮芯片算力,目前已支持超100種芯片的AI模型一鍵下發(fā)與部署,真正實現(xiàn)高效率、低成本的應(yīng)用落地。
雖然近年來人工智能發(fā)展火熱,但目前的國內(nèi)人工智能依舊存在落地難,商業(yè)閉環(huán)尚未完全構(gòu)建的問題,尤其是中小企業(yè)。
劉榮杰表示,希望共達地助力中小企業(yè)通過AI實現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級,讓每一家公司都可以成為AI公司,低門檻高效的實現(xiàn)一個想法,推動良性產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
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