“大數據”+“AI工程化”新牌 幫助開發者及企業客戶構建新場景業務

2021-07-06 16:32:55

企業數字化轉型進入深水區,需要供給側進一步升級其產品與服務。如果說前幾年各云計算廠商的核心是“云”,那么進入2021年,“數”+“智”就成為各家云廠商產品與服務的“主力軍”。近日,阿里巴巴副總裁、阿里云計算平臺負責人賈揚清在媒體溝通會上表示:“要想真正把數據用起來,需要‘大數據’+‘AI工程化’。”

大數據大家并不陌生,各廠商已經推動數年,而“AI工程化”則是新趨勢。去年年底,Gartner將“AI工程化”列為2021年度九大重要戰略科技趨勢之一。Gartner認為,目前只有53%的項目能夠把AI技術轉化為生產力。由于缺乏創建和管理生產人工智能管道的工具,AI項目的擴展難度很大。為了將AI轉化為生產力,就必須轉向人工智能工程化這門專注于各種人工智能操作化和決策模型治理與生命周期管理的學科。

推進AI工程化,目前不同廠商有不同的理解和不同的路徑。賈揚清認為,“AI工程化”從供給角度看,它是數據和算力的云原生化;從核心技術角度看,它是調度和編程范式的規?;?從需求或者出口的角度看,它是開發和服務的標準化普惠化。

為此,阿里云機器學習平臺PAI構建了靈活、易用和功能豐富的機器學習全棧產品:PAI-Studio(可視化建模平臺)、PAI-DSW(云原生交互式建模平臺)、PAI-DLC(云原生AI基礎平臺)、PAI-EAS(云原生彈性推理服務平臺)。

對企業來說,工程化已經超越算法,成為AI落地的更大瓶頸。日前,阿里巴巴與清華大學合作發布了超大規模中文多模態預訓練千億參數模型M6。該模型的數據集包含超過1.9TB圖像和292GB文本,參數規模達到1000億,可完成產品描述生成、視覺問答、問答、中國詩歌生成等跨模態任務。目前,M6已經用于業務場景里。“我們希望將M6的場景化服務能力開放給所有企業。”賈揚清表示。

要把AI轉化為生產力,不僅要懂AI更要懂行業。阿里云機器學習平臺PAI以電商、金融、游戲、直播等業務為起點,在智能推薦、用戶增長、金融風控、音視頻文本等多模態場景積累了豐富的實戰經驗,沉淀了大量成熟算法、框架及工程化組件等“原子能力”,幫助開發者及企業客戶更快地孵化和構建新場景業務。

“大數據和AI密不可分,結合在一起,更能幫助企業在數字時代從容應對不確定性。”賈揚清表示。從大數據的維度看,經過近20年的發展,大數據已從早期的數據挖掘進化為承載數據分析、數據管理、數據協同功能的綜合治理平臺。

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