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脑极体|华为云ModelArts的新成绩单，机器学习的产业化变革中

北京联盟_本文原题为：机器学习的产业化变革中 ， 华为云ModelArts的新成绩单
如果说 ， 企业应用人工智能是刀枪剑戟、马上步下的整套功夫 ， 那么基础机器学习模型开发 ， 可以说是最基本的扎马步 。
基础不牢 ， 地动山摇 。 AI模型开发是企业智能化的入门环节 ， 却也在很大程度上决定了企业智能化水准的上限 。 根据IDC发布的《中国人工智能软件及应用跟踪》 ， 中国机器学习开发平台市场在2019年达成了2.05亿美元的市场规模 ， 并将在未来五年保持38%以上的年复合增长率 。
机器学习平台的意义远不止于其市场规模本身 ， 作为企业应用AI的基础 ， 机器学习平台是开发与部署AI模型的基础 ， 同时也是牵引云计算、大数据、机器视觉等技术的重要动能 。
而机器学习平台在不断发展的过程里 ， 本身也发生着巨大的变化 。
刚刚 ， 国际著名数据机构Forrester发布了《TheForresterWave?:PredictiveAnalyticsAndMachineLearningSolutionsInChina,Q42020》报告 ， 对中国市场的预测分析和机器学习解决方案厂商从战略、产品和市场表现三个维度进行了评估 。 报告显示 ， 中国机器学习平台的市场空间中 ， 一个很重要的变化是华为云进入了“领导者(Leaders)”象限 。
如果你是开发者或者关注AI产业 ， 一定会知道华为云在机器学习领域的差异化优势 ， 一方面在于全栈全场景AI提供的云边端一体化能力；另一方面则是以ModelArts为代表的一站式AI开发平台 ， 指向的产业化、智能化的AI应用能力 。
脑极体|华为云ModelArts的新成绩单，机器学习的产业化变革中
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华为云在机器学习平台的向上攀升 ， 受到市场更广泛认可 ， 其实可以作为一个标尺：机器学习平台的发展 ， 正在从基础算法开发 ， 走向产业化、落地能力为主导的强应用时代 。
变化的时代 ， 蕴育着变化的规则 。 从华为云在机器学习市场中的领导者表现 ， 以及ModelArts3.0的产业特性中 ， 我们可以凝视一个正在变化的未来 。
当AI时代 ， 划过工业大门
Forrester在报告中对预测分析和机器学习平台进行考量时 ， 综合了主流算法兼容程度、部署兼容性、AutoML能力几个主要维度 。 从中可以发现 ， 业界对预测分析和机器学习（PAML）厂商的评价标准 ， 已经逐步从“开发者能否用这个平台开发出算法” ， 变成了“开发者是否可以借助平台获得产业价值” 。
通俗一点来讲 ， 这个变化意味着机器学习的开发需求 ， 已经从实验室、个人开发者代表的手工业时代 ， 来到了各行业、各企业的工业化时代 。 而时代翻篇的最主要特征 ， 就是机器学习开发能否满足工业化效率 。
脑极体|华为云ModelArts的新成绩单，机器学习的产业化变革中
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什么样的PAML厂商才能满足工业化效率下的AI落地需求？Forrester在报告中主要考虑了三个方面：
1、开发门槛是否足够低 ， 能适应不同企业、不同部门的AI开发需求 。
2、平台能否帮助用户快速完成应用部署 ， 达成工业级的应用效率 。
3、平台提供的分布式架构是否具备足够的兼容性 ， 能够满足企业用户多元化的需求 。
工业级的AI开发 ， 需求开发效率、部署效率、运维效率都能达成生产成本与价值回馈的合理性 ， 这就让机器学习平台的产业化需求满足能力成为了竞争主线 。 而就在这个思路下 ， 华为云脱颖而出 ， 走到了领导者象限当中 。
ModelArts3.0 ， 象牙塔融于千家灯火
从Forrester的评价体系出发 ， 我们可以发现大家已经非常熟悉的ModelArts平台具有鲜明的产业化特质 。 而与以往版本不同的是 ， ModelArts3.0不仅展现出独特的产业工具与自动化平台特性 ， 还将学术界先进的算法能力反向融合于AI开发 ， 实现了产业工具的深度进化 。


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