2018年以來，人工智能行業(yè)經(jīng)歷了一波三折的見頂、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)階段的重煥生機，人工智能產(chǎn)業(yè)逐漸趨于理性，進入尋找合適商業(yè)落地途徑的新階段。
然而，人工智能商業(yè)價值彰顯之路卻走得并非一帆風順。新技術(shù)、新業(yè)務模式帶來了明顯的“碎片化”效應。人工智能應用在千行百業(yè)中，僅與部分行業(yè)完成有效結(jié)合，在通用能力與場景適應性方面問題凸顯，人工智能進入產(chǎn)業(yè)落地的深水區(qū)。
AI基礎架構(gòu)升級刻不容緩
人工智能落地難的核心原因可以簡單總結(jié)為：“應用場景無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)鏈的應用邏輯大致為：確定需求-算法訓練-模型應用。這樣的產(chǎn)業(yè)模式下，一旦落地場景發(fā)生改變，就需要重新走一遍上述流程，這就產(chǎn)生了一個很嚴重的問題：
應用場景越細分，場景越趨于無限，與之相對應就是趨于無限的算法需求。但目前AI算法具有局限性，欠缺通用能力與場景適應性，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)模算法應用的基礎設施就成為破解當前人工智能應用落地難的關(guān)鍵。
在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中，基礎層、技術(shù)層與應用層構(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)演進的同時，并沒有探索出一條可復制的商業(yè)應用之路。行業(yè)在洗去浮躁以后，逐漸從聚焦技術(shù)層，向應用層與基礎層方向延伸，AI基礎層價值逐漸凸顯。
在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中，基礎層為行業(yè)提供了軟硬件設施以及數(shù)據(jù)服務支持。通過構(gòu)建起通用的AI基礎架構(gòu)，為產(chǎn)業(yè)鏈提供高效率、低成本的支撐服務，可大大降低算法訓練成本與應用難度，為商業(yè)落地保駕護航。
數(shù)據(jù)智能是AI基礎架構(gòu)的核心
AI落地場景向細分領域延伸的同時，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應用的調(diào)優(yōu)與場景適配做出更多貢獻。但AI基礎層在數(shù)據(jù)處理能力方面的欠缺，導致這些數(shù)據(jù)的價值未被有效挖掘，數(shù)據(jù)生產(chǎn)力被嚴重浪費。
現(xiàn)階段AI基礎層面對的首要問題已是數(shù)據(jù)生產(chǎn)效率與數(shù)據(jù)產(chǎn)出質(zhì)量無法滿足大規(guī)模算法訓練的需求。而解決這一問題的關(guān)鍵就在于數(shù)據(jù)智能平臺的升級。
數(shù)據(jù)智能平臺是大數(shù)據(jù)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型時代誕生的一個新名詞?，F(xiàn)階段，數(shù)據(jù)智能已逐漸從“以人為主導”進化到“以數(shù)據(jù)為主導”。從算法模型構(gòu)建到上線應用，需要經(jīng)歷數(shù)據(jù)采標、算法訓練、模型調(diào)優(yōu)等多維流程，其中數(shù)據(jù)服務行業(yè)為產(chǎn)業(yè)鏈供應了基礎但重要的數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素。
因此，賦在數(shù)據(jù)智能平臺身上的使命就是從生產(chǎn)端解決數(shù)據(jù)供給問題，以更高效率、更低成本滿足AI落地、迭代對于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的海量需求。
曼孚科技SEED數(shù)據(jù)服務平臺
作為行業(yè)領先的AI基礎架構(gòu)與數(shù)據(jù)智能平臺服務商，曼孚科技專注為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)服務平臺，作為數(shù)據(jù)智能平臺體系的重要組成部分，是實現(xiàn)重構(gòu)AI基礎架構(gòu)的關(guān)鍵。
SEED數(shù)據(jù)服務平臺
作為曼孚科技第三代數(shù)據(jù)智能平臺產(chǎn)品，SEED平臺除擁有目前市面上主流第二代平臺的“多場景標注能力+有限項目管理能力”以外，還創(chuàng)新性的大量引入生命周期管理、AI增強等模塊，形成了覆蓋“數(shù)據(jù)全生命周期管理能力+供應鏈管理+項目協(xié)同+AI人機協(xié)同+自定義權(quán)限+全場景標注”的多維立體數(shù)據(jù)處理能力。
在這些功能模塊的加持下，平臺數(shù)據(jù)標注效率平均提升10倍以上;AI輔助篩查下，數(shù)據(jù)精準度可達99.99%級別，直擊AI企業(yè)數(shù)據(jù)需求痛點，從源頭端解決AI應用場景持續(xù)拓展對于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的海量需求。
未來，曼孚科技將持續(xù)聚焦AI基礎架構(gòu)建設，專注企業(yè)級數(shù)智化運營能力搭建，為人工智能應用的商業(yè)落地增添更多助力。
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