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深度解读企业级人工智能开发平台的架构演进及落地

发布时间:2021-09-29 12:01 所属栏目:[大数据] 来源:互联网
导读:根据IDC预测,企业直接用于数字化转型的投入在2020~2023年间将达到17.5%的年复合增长率,到2023年超过7万亿美元。2021年全球会有5.5万亿美元投资在数字化转型。 这次疫情加速了各行业数字化、智能化的转型速度,企业数字化、智能化转型已不再是锦上添花,而
根据IDC预测,企业直接用于数字化转型的投入在2020~2023年间将达到17.5%的年复合增长率,到2023年超过7万亿美元。2021年全球会有5.5万亿美元投资在数字化转型。
这次疫情加速了各行业数字化、智能化的转型速度,企业数字化、智能化转型已不再是锦上添花,而是在竞争中存活的必然选择。那么传统企业如何快速转型?已经拥抱数字化、智能化的企业如何在疫情下保持强有力的竞争力?
事实上,从计算机视觉到NLP,不管用例的差异有多大,它们的共同点都是数据。数据是核心,企业需要为AI部署做好充足的数据准备,本文我们将围绕“转型”、“演进”、“趋势”三个点为大家分享企业如何通过一站式数据处理、分析平台,更好的拥抱AI。
企业如何加速完成智能化转型的步伐?
现在很多企业都开始了数字化转型、智能化转型,国内企业信息化进程大概可以分为以下四个阶段:
业务决策智能化是一种新学术理论,它又分为辅助智能、增强智能及自主智能三步。自主智能阶段将是企业未来的发展方向。在企业内外部因素的驱使下, 智能化转型会给传统产业带来诸多益处,这其中包括:更敏捷的运营、更智能的决策、全新的价值主张及外部实现业务转型、创新和增长。
但对于传统企业,AI落地相对更难。据调查显示,在推进智能化转型中, 40%企业进展相对顺利, 这其中仅有13%的企业取得比较可观的效果,剩余的27%效果一般。另外60%的转型企业尚没有进入智能化转型的良性路径,这里面甚至有26%的企业智能化转型成为了吞噬企业资源的陷阱, 给企业造成了损失。目前来看AI落地还有很长的路要走。 困难和挑战主要来自于以下几方面:
所以企业想要成为真正的智能型组织,应考虑在每个核心业务流程和企业运营中系统地部署AI开发平台和其他认知工具,以支持数据驱动的决策,推动产品和商业模式创新。不同行业对于智能化转型的具体准备不同,但又有如下几个相同点:
百度BML给各行业带来了哪些创新应用?
百度作为AI的领军企业,自2016年以来,逐渐把积累多年的人工智能技术全面对外开放,打造了一套整体的人工智能开放生态,帮助企业、业界能够更快速的使用、应用人工智能的技术去发展。
最近百度智能云全面升级,融合了云计算、大数据、百度大脑等百度的核心技术,希望将人工智能输送到千行万业,促进各行各业的智能化升级。近期在云智峰会上,王老师提出以云计算为基础, 人工智能为抓手,聚焦重要赛道的战略来实现这个目标。
支撑这个战略的架构分为三层:底层百度大脑、 中层两大中台、AI中台、知识中台。其中中层的AI中台包括AI能力引擎、AI开发平台两部分核心能力以及管理平台,BML是AI 开发平台的一部分,其特点有三个,分别为:自主可控的飞桨、自主可控的BML、国际领先的模型和架构。
因其充分考虑没有深厚AI人才积累的公司的需求,BML内置了大量经过优化的场景解决方案和案例,用户可以快速构建自己的AI应用。同时BML也提供了模型产线和拖拽式建模低门槛的建模方式,用户可通过界面简单的点击就可以完成从模型训练到模型上线的AI全流程。与此同时,BML 对外提供AI 相关的培训赋能,平台产品结合业务,帮助用户尽快上手,落地场景。
金融行业是BML目前智能化转型做的最为成熟的行业之一,已在智能营销、智能风控、日常运营等业务场景中落地。其支持飞桨 、TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、XGBoost、SparkM-Llib等主流开发框架;具备多种建模方式;拥有全工作周期的模型管理;交付方式灵活;产品接口友好,充分支持被集成。
我们了解到,大家一直比较关注大量算力的管理。BML针对AI作业类型特点,开发了经过高度优化的调度器,减少调度产生的碎片,提升资源使用率。同时BML调度充分考虑底层的硬件拓扑,保证作业能够充分发挥底层硬件能力。最后针对GPU使用率普遍不高的问题,BML开发了GPU共享的功能,通过显存隔离,多作业复用GPU算力,提升GPU使用率。
百度BML未来的发展趋势如何?
谈到BML的下一步发展方向,百度智能云机器学习平台BML高级产品经理李鸽滔表示:“我们会继续强化百度的差异化,提升产品核心竞争力,进一步集成飞桨、ERNIE、AIStudio模型积累等技术能力,创新AI开发产品体验,同时也会推出更加贴近应用需求的应用定制化产品。”
谈到BML的下一步发展方向,百度智能云机器学习平台BML高级产品经理李鸽滔表示:“我们会继续强化百度的差异化,提升产品核心竞争力,进一步集成飞桨、ERNIE、AIStudio模型积累等技术能力,创新AI开发产品体验,同时也会推出更加贴近应用需求的应用定制化产品。”

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