企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入深水區(qū)，需要供給側(cè)進(jìn)一步升級其產(chǎn)品與服務(wù)。如果說前幾年各云計(jì)算廠商的核心是“云”，那么進(jìn)入2021年，“數(shù)”+“智”就成為各家云廠商產(chǎn)品與服務(wù)的“主力軍”。近日，阿里巴巴副總裁、阿里云計(jì)算平臺負(fù)責(zé)人賈揚(yáng)清在媒體溝通會上表示：“要想真正把數(shù)據(jù)用起來，需要‘大數(shù)據(jù)’+‘AI工程化’。”

大數(shù)據(jù)大家并不陌生，各廠商已經(jīng)推動數(shù)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(zhàn)略科技趨勢之一。Gartner認(rèn)為，目前只有53%的項(xiàng)目能夠把AI技術(shù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。由于缺乏創(chuàng)建和管理生產(chǎn)人工智能管道的工具，AI項(xiàng)目的擴(kuò)展難度很大。為了將AI轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，就必須轉(zhuǎn)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(xué)科。

推進(jìn)AI工程化，目前不同廠商有不同的理解和不同的路徑。賈揚(yáng)清認(rèn)為，“AI工程化”從供給角度看，它是數(shù)據(jù)和算力的云原生化;從核心技術(shù)角度看，它是調(diào)度和編程范式的規(guī)?；?從需求或者出口的角度看，它是開發(fā)和服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化普惠化。

為此，阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺PAI構(gòu)建了靈活、易用和功能豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)全棧產(chǎn)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(chǔ)平臺)、PAI-EAS(云原生彈性推理服務(wù)平臺)。

對企業(yè)來說，工程化已經(jīng)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(xué)合作發(fā)布了超大規(guī)模中文多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練千億參數(shù)模型M6。該模型的數(shù)據(jù)集包含超過1.9TB圖像和292GB文本，參數(shù)規(guī)模達(dá)到1000億，可完成產(chǎn)品描述生成、視覺問答、問答、中國詩歌生成等跨模態(tài)任務(wù)。目前，M6已經(jīng)用于業(yè)務(wù)場景里。“我們希望將M6的場景化服務(wù)能力開放給所有企業(yè)。”賈揚(yáng)清表示。

要把AI轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，不僅要懂AI更要懂行業(yè)。阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺PAI以電商、金融、游戲、直播等業(yè)務(wù)為起點(diǎn)，在智能推薦、用戶增長、金融風(fēng)控、音視頻文本等多模態(tài)場景積累了豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，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(fā)者及企業(yè)客戶更快地孵化和構(gòu)建新場景業(yè)務(wù)。

“大數(shù)據(jù)和AI密不可分，結(jié)合在一起，更能幫助企業(yè)在數(shù)字時(shí)代從容應(yīng)對不確定性。”賈揚(yáng)清表示。從大數(shù)據(jù)的維度看，經(jīng)過近20年的發(fā)展，大數(shù)據(jù)已從早期的數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)化為承載數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)協(xié)同功能的綜合治理平臺。

標(biāo)簽： 大數(shù)據(jù) 新牌 AI 業(yè)務(wù)