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中国智能制造网“AI后浪”愈涌愈烈 机器学习开发平台广阔蓝海待挖掘


当今时代 ， 几乎所有的产业都融入了AI体系之中 。 高效生产、安全协作、技术驱动、应用创新等 ， 也让各行业从业者开始重新认识和考量AI相关技术所具备的价值 。
【中国智能制造网“AI后浪”愈涌愈烈 机器学习开发平台广阔蓝海待挖掘】
中国智能制造网“AI后浪”愈涌愈烈 机器学习开发平台广阔蓝海待挖掘
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毫不客气地说 ， 人工智能(AI)和机器学习(ML)已然“渗透”到了各行各业 ， 企业们期待通过机器学习基础架构平台 ， 以推动人工智能在业务中的利用 。 在机器学习加快推进的过程中 ， 却是有喜也有忧 。
近日 ， 国际数据公司(IDC)发布了《中国人工智能软件及应用(2019下半年)跟踪》报告 。 据该报告显示 ， 中国机器学习开发平台市场2019年市场规模达2.05亿美元 。
机器学习开发平台的部署 ， 包括数据获取、数据准备、模型训练、应用程序集成、模型运维、生产监控以及有明确KPI的业务治理过程 。 在这个过程中 ， 由框架、算法模型、开发语言等各种工具赋能 ， 由数据科学家、业务分析师、数据架构师和专业人员协作 ， 基于数据建模 ， 不断的进行概念验证 ， 将好的模型部署到生产环境 ， 协作以管理模型运维的全生命周期 。
算力不断提升、算法模型创新、开源技术发展、厂商加大投入 ， 已经成为了机器学习产业实现快速发展的重要驱动力 。 其中 ， 算力的提升 ， 对于AI技术的进步与成熟、相关智能产业的应用模式创新等 ， 无疑提供了强大的支撑 。
受益于加速计算技术的不断突破 ， 机器学习、深度学习模型训练和推理速度持续提升 ， 加快推动了AI应用产业化的进程 。 从厂商情况来看 ， 2020年GTC、英伟达发布了将算力再度提升数十倍的安培架构的A100 GPU 。 此外 ， Intel华为昇腾系列 ， Xilinx Alveo系列、寒武纪等也在特定领域为AI负载提供加速能力 。
单就商业化机器学习开发平台而言 ， 2018年包括硬软服在内的中国机器学习市场达到10亿元人民币 ， 预计2018-2023年五年复合增长率将达到62.0% 。 当前的机器学习开发平台基本可以提供30种以上的经典机器学习算法 ， 且基本已支持TensorFlow、PyTorch、Caffe等主流框架 。 不仅是深度学习、机器学习 ， 图算法也开始走向市场 ， 现阶段应用十分普及的是经典机器学习 。
从市场空间来看 ， 对于还没有成熟的AI软件产品的领域 ， 机器学习、深度学习开发平台建设将成为一大趋势 ， 相关头部厂商将借助已有的软件、硬件、系统等技术优势 ， 致力于为行业系统性机器学习体系的完善与健全贡献更大力量 。
虽然机器学习是“显学” ， 但其发展还是存在不少阻力 ， 其一 ， 人工智能、机器学习等知识相对高深 ， 相应的 ， 掌握这些知识的人也就比较少 ， 因此 ， 各行业发展对于机器学习、图像识别等的人才十分迫切 。
此外 ， 机器学习的部署实施其实是一项非常复杂的工作 。 例如 ， 对数据进行可视化、转换和预处理 ， 算法的优化、模型的训练 ， 而所有这些工作都需要大量的专业知识 ， 并耗费庞大的算力、数据存储和时间成本 。 在较短的时间内 ， 要达到相当的机器学习部署和推进能力实属不易 。
机器学习平台底层 ， 可以简单地理解成是把数据治理、算法与算力合在一起 ， 第四范式叫之为先知平台 。 它既是一种科技平台 ， 也是产品研发系统 。 它的目标是能够有更好的企业级适配效果 ， 更大的延展性和更强的计算水平 。 在先知平台获得突破 ， 已经成为许多企业的目标 。


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