2018年以來(lái)，人工智能行業(yè)經(jīng)歷了一波三折的見(jiàn)頂、俯沖、回升的發(fā)展軌跡。
行業(yè)從初期的狂熱，到中期的遇冷，以及到現(xiàn)階段的重?zé)ㄉ鷻C(jī)，人工智能產(chǎn)業(yè)逐漸趨于理性，進(jìn)入尋找合適商業(yè)落地途徑的新階段。
然而，人工智能商業(yè)價(jià)值彰顯之路卻走得并非一帆風(fēng)順。新技術(shù)、新業(yè)務(wù)模式帶來(lái)了明顯的“碎片化”效應(yīng)。人工智能應(yīng)用在千行百業(yè)中，僅與部分行業(yè)完成有效結(jié)合，在通用能力與場(chǎng)景適應(yīng)性方面問(wèn)題凸顯，人工智能進(jìn)入產(chǎn)業(yè)落地的深水區(qū)。
AI基礎(chǔ)架構(gòu)升級(jí)刻不容緩
人工智能落地難的核心原因可以簡(jiǎn)單總結(jié)為：“應(yīng)用場(chǎng)景無(wú)限性與算法有限性之間的矛盾。”
現(xiàn)階段，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的應(yīng)用邏輯大致為：確定需求-算法訓(xùn)練-模型應(yīng)用。這樣的產(chǎn)業(yè)模式下，一旦落地場(chǎng)景發(fā)生改變，就需要重新走一遍上述流程，這就產(chǎn)生了一個(gè)很?chē)?yán)重的問(wèn)題：
應(yīng)用場(chǎng)景越細(xì)分，場(chǎng)景越趨于無(wú)限，與之相對(duì)應(yīng)就是趨于無(wú)限的算法需求。但目前AI算法具有局限性，欠缺通用能力與場(chǎng)景適應(yīng)性，只能維持AI產(chǎn)業(yè)短期繁榮。因此如何構(gòu)建起支撐大規(guī)模算法應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施就成為破解當(dāng)前人工智能應(yīng)用落地難的關(guān)鍵。
在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中，基礎(chǔ)層、技術(shù)層與應(yīng)用層構(gòu)成了產(chǎn)業(yè)鏈的核心。其中，技術(shù)層一直處于焦點(diǎn)位置，行業(yè)向其傾斜了大部分資源。但這些資源在加速支撐技術(shù)演進(jìn)的同時(shí)，并沒(méi)有探索出一條可復(fù)制的商業(yè)應(yīng)用之路。行業(yè)在洗去浮躁以后，逐漸從聚焦技術(shù)層，向應(yīng)用層與基礎(chǔ)層方向延伸，AI基礎(chǔ)層價(jià)值逐漸凸顯。
在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中，基礎(chǔ)層為行業(yè)提供了軟硬件設(shè)施以及數(shù)據(jù)服務(wù)支持。通過(guò)構(gòu)建起通用的AI基礎(chǔ)架構(gòu)，為產(chǎn)業(yè)鏈提供高效率、低成本的支撐服務(wù)，可大大降低算法訓(xùn)練成本與應(yīng)用難度，為商業(yè)落地保駕護(hù)航。
數(shù)據(jù)智能是AI基礎(chǔ)架構(gòu)的核心
AI落地場(chǎng)景向細(xì)分領(lǐng)域延伸的同時(shí)，也誕生了大量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)在理論上可以反哺AI行業(yè)，為AI應(yīng)用的調(diào)優(yōu)與場(chǎng)景適配做出更多貢獻(xiàn)。但AI基礎(chǔ)層在數(shù)據(jù)處理能力方面的欠缺，導(dǎo)致這些數(shù)據(jù)的價(jià)值未被有效挖掘，數(shù)據(jù)生產(chǎn)力被嚴(yán)重浪費(fèi)。
現(xiàn)階段AI基礎(chǔ)層面對(duì)的首要問(wèn)題已是數(shù)據(jù)生產(chǎn)效率與數(shù)據(jù)產(chǎn)出質(zhì)量無(wú)法滿足大規(guī)模算法訓(xùn)練的需求。而解決這一問(wèn)題的關(guān)鍵就在于數(shù)據(jù)智能平臺(tái)的升級(jí)。
數(shù)據(jù)智能平臺(tái)是大數(shù)據(jù)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代誕生的一個(gè)新名詞?，F(xiàn)階段，數(shù)據(jù)智能已逐漸從“以人為主導(dǎo)”進(jìn)化到“以數(shù)據(jù)為主導(dǎo)”。從算法模型構(gòu)建到上線應(yīng)用，需要經(jīng)歷數(shù)據(jù)采標(biāo)、算法訓(xùn)練、模型調(diào)優(yōu)等多維流程，其中數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)為產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)了基礎(chǔ)但重要的數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素。
因此，賦在數(shù)據(jù)智能平臺(tái)身上的使命就是從生產(chǎn)端解決數(shù)據(jù)供給問(wèn)題，以更高效率、更低成本滿足AI落地、迭代對(duì)于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的海量需求。
曼孚科技SEED數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)
作為行業(yè)領(lǐng)先的AI基礎(chǔ)架構(gòu)與數(shù)據(jù)智能平臺(tái)服務(wù)商，曼孚科技專(zhuān)注為AI企業(yè)提供從戰(zhàn)略到技術(shù)落地的一站式數(shù)據(jù)解決方案。
曼孚科技核心產(chǎn)品——SEED數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，作為數(shù)據(jù)智能平臺(tái)體系的重要組成部分，是實(shí)現(xiàn)重構(gòu)AI基礎(chǔ)架構(gòu)的關(guān)鍵。
SEED數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)
作為曼孚科技第三代數(shù)據(jù)智能平臺(tái)產(chǎn)品，SEED平臺(tái)除擁有目前市面上主流第二代平臺(tái)的“多場(chǎng)景標(biāo)注能力+有限項(xiàng)目管理能力”以外，還創(chuàng)新性的大量引入生命周期管理、AI增強(qiáng)等模塊，形成了覆蓋“數(shù)據(jù)全生命周期管理能力+供應(yīng)鏈管理+項(xiàng)目協(xié)同+AI人機(jī)協(xié)同+自定義權(quán)限+全場(chǎng)景標(biāo)注”的多維立體數(shù)據(jù)處理能力。
在這些功能模塊的加持下，平臺(tái)數(shù)據(jù)標(biāo)注效率平均提升10倍以上;AI輔助篩查下，數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度可達(dá)99.99%級(jí)別，直擊AI企業(yè)數(shù)據(jù)需求痛點(diǎn)，從源頭端解決AI應(yīng)用場(chǎng)景持續(xù)拓展對(duì)于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的海量需求。
未來(lái)，曼孚科技將持續(xù)聚焦AI基礎(chǔ)架構(gòu)建設(shè)，專(zhuān)注企業(yè)級(jí)數(shù)智化運(yùn)營(yíng)能力搭建，為人工智能應(yīng)用的商業(yè)落地增添更多助力。
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