重磅！AIFS+MLOps兩大AI基核技術前沿洞察報告出爐！
近日，中國國際服務貿易交易會（以下簡稱“服貿會”）在京盛大舉辦，在服貿會“2023中國AIGC創(chuàng)新發(fā)展論壇”和“2023中國金融科技論壇”兩大論壇的成果發(fā)布環(huán)節(jié)，九章云極DataCanvas公司與IDC重磅發(fā)布「AIFS人工智能基礎軟件」和「MLOps機器學習工程引擎」兩大技術領域研究報告，洞察智能時代兩大AI核心技術最新趨勢，解析行業(yè)數(shù)智化實踐前沿案例。
01 人工智能基礎軟件發(fā)展報告——筑基智能經濟底座，賦能產業(yè)應用實踐
大模型技術的爆發(fā)式發(fā)展為以機器學習、深度學習技術為代表的人工智能帶來新的技術浪潮和創(chuàng)新革命，人工智能基礎軟件這一占據(jù)核心基礎地位的AI基礎“軟”設施再度被市場聚焦。此次發(fā)布的《人工智能基礎軟件發(fā)展報告——筑基智能經濟底座，賦能產業(yè)應用實踐》（以下簡稱《人工智能基礎軟件發(fā)展報告》），以行業(yè)應用為最終目標，輸出AI基礎軟件的產業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，硬件計算、算法生態(tài)、全周期開發(fā)、云原生AI等關鍵技術趨勢，全球AI基礎軟件優(yōu)秀廠商分析，以及金融、制造、政務、交通行業(yè)經典案例解讀等前瞻內容。
《人工智能基礎軟件發(fā)展報告》干貨速遞：
“基礎應用服務仍保持快速增長，開發(fā)平臺擁有較大市場空間。2022年IDC研究顯示，機器學習開發(fā)平臺市場呈現(xiàn)頭部廠商規(guī)?；?。未來隨著企業(yè)數(shù)字化轉型的深入以及人工智能技術在融合應用廣度和深度的升級，為企業(yè)服務提供全周期全流程服務的開發(fā)平臺將會擁有更大的增長潛力。”
——《人工智能基礎軟件發(fā)展報告》
IDC提出人工智能基礎軟件五大關鍵技術趨勢：
●硬件異構和加速計算
夯實底層算力支撐，推動產業(yè)快速升級
剖析業(yè)務場景需求，融合先進算法結構
●開放軟件算法生態(tài)
AI基礎軟件作為智能經濟底座，開放兼容的生態(tài)成為必然
兼收并蓄，自主創(chuàng)新是提升軟件品牌價值的關鍵
●全周期友好的開發(fā)流程
保障式全周期開發(fā)服務，增益式友好型業(yè)務優(yōu)化
●數(shù)據(jù)模型安全可解釋
可解釋的內核是數(shù)據(jù)的可靠性與關聯(lián)性
聯(lián)邦學習、差分隱私、同態(tài)加密、硬件加密為主要方式
●云原生AI重塑業(yè)務價值
連接AI應用和IaaS的橋梁，加速AI工程化落地
云原生AI平臺能力架構
人工智能基礎軟件代表廠商領先實踐案例
九章云極DataCanvas以自主研發(fā)的標準化AI基礎架構軟件為基石，推動AI技術從研發(fā)到生產化過程中各個環(huán)節(jié)自動化，建立以“開放、自動、云原生”為核心的智能數(shù)據(jù)科學產品體系，為用戶提供靈活、自主、可靠的高性能高協(xié)同工具，加速企業(yè)數(shù)智化轉型。
九章云極DataCanvas AI基礎軟件行業(yè)經典案例
圍繞“開放、自動、云原生”的產品理念，九章云極DataCanvas當前產品體系已覆蓋AI基礎軟件產品體系（AIFS）、數(shù)據(jù)領航員產品體系（DataPilot），并在上層打造通識大模型和行業(yè)/領域模型，以更全面、更敏捷的服務能力支持多行業(yè)AI解決方案落地。《人工智能基礎軟件發(fā)展報告》通過金融、制造、政務、交通四大行業(yè)的6個經典業(yè)務場景實踐案例，全面解析九章云極DataCanvas AI基礎軟件的應用能力。
AIFS未來趨勢及建議
IDC在報告中指出，AI基礎軟件為企業(yè)創(chuàng)新和社會進步提供核心驅動力。人工智能產業(yè)在經歷多輪熱點算法技術應用落地后，面臨產業(yè)規(guī)?；?、技術融合化、開發(fā)敏捷化、成本可控化等問題，AI基礎軟件依托自身產品優(yōu)勢和上下游及行業(yè)融合特色，可有效解決上述問題。
AI基礎軟件ACES四方能力
放眼未來，AI基礎軟件廠商應聚焦打造“ACES”四方能力，即能力創(chuàng)新（Ability Innovation）、企業(yè)轉型（Company Transformation）、生態(tài)構筑（Ecology Construction）、社會變革（Society Transformation）,從技術、產品、生態(tài)、應用、戰(zhàn)略、產業(yè)鏈等方向進行持續(xù)迭代創(chuàng)新，助力實現(xiàn)“智能產業(yè)和美好生活”的社會愿景。
02 機器學習工程引擎MLOps發(fā)展報告——破壁全賽道，落地工程化
人工智能進入工程化和規(guī)?；瘧寐涞氐狞S金階段， MLOps機器學習工程引擎將發(fā)揮核心加速器作用，是驅動企業(yè)走向未來智能的關鍵?！稒C器學習工程引擎MLOps發(fā)展報告——破壁全賽道，落地工程化》（以下簡稱《機器學習工程引擎MLOps發(fā)展報告》），通過結合前瞻的行業(yè)展望、前沿的AI技術創(chuàng)新和領先的MLOps多行業(yè)應用實踐，全方位展示人工智能技術規(guī)?；涞氐臋C遇、挑戰(zhàn)，MLOps工程引擎的四大核心技術優(yōu)勢，以及九章云極DataCanvas在多個行業(yè)實現(xiàn)的MLOps “創(chuàng)新鏈-價值鏈-產業(yè)鏈”三鏈協(xié)同創(chuàng)新應用實踐。
《機器學習工程引擎MLOps發(fā)展報告》干貨速遞：
“IDC預測，MLOps將迎來全面采用，到2024年60%的中國企業(yè)將通過MLOps/ModelOps來運作其ML工作流程，并通過AIOps功能將AI注入IT基礎設施運營過程。MLOps工程引擎發(fā)揮承上啟下的關鍵作用，與上下游產品形成耦合榫卯結構?！?/p>
——《機器學習工程引擎MLOps發(fā)展報告》
MLOps工程引擎八大核心要素、CASA四大能力
IDC定義下，MLOps平臺整體功能架構包括八大核心要素，即頂層設計、數(shù)據(jù)準備、模型開發(fā)、訓練測試、部署運維、流程治理、安全保障、軟硬協(xié)同。覆蓋業(yè)務模型全生命周期開發(fā)管理的同時， MLOps平臺還從低開發(fā)上手難度、簡創(chuàng)建創(chuàng)新步驟、少訓練運營成本、易協(xié)同管理流程、高決策監(jiān)管效率的目標進行持續(xù)優(yōu)化。
MLOps平臺核心技術能力
IDC還提煉出MLOps工程引擎四大核心技術能力，分別是：高水平全場景算法庫、全棧式AutoML自動化機器學習、數(shù)據(jù)模型安全可解釋、云原生技術支撐。九章云極DataCanvas的AIFS人工智能基礎軟件和DataPilot數(shù)據(jù)領航員產品體系全線產品均以云原生基礎構建，自主研發(fā)的白盒Alaya元識大模型矩陣、BAP面向業(yè)務自動建模平臺、YLearn因果學習軟件等獨立產品更匹配各項突出的核心技術能力。
九章云極DataCanvas行業(yè)應用賦能：“創(chuàng)新鏈-價值鏈-產業(yè)鏈”三鏈協(xié)同
九章云極DataCanvas以機器學習工程引擎為核心打造的多行業(yè)解決方案，從創(chuàng)新鏈、價值鏈、產業(yè)鏈三方面推動智能應用工程化落地。
九章云極DataCanvas “創(chuàng)新鏈-價值鏈-產業(yè)鏈”三鏈協(xié)同
《機器學習工程引擎MLOps發(fā)展報告》從三鏈維度出發(fā)，甄選九章云極DataCanvas在金融、制造、航空等行業(yè)的六個企業(yè)級MLOps實踐案例，驗證MLOps在加速企業(yè)數(shù)值化升級方面的強大能力。
MLOps未來趨勢及建議
IDC指出，機器學習工程引擎MLOps是驅動企業(yè)走向未來智能的關鍵，將從“平臺化能力、高水平技術、全自動監(jiān)管”三方面來推動生產的快速迭代。面向未來，企業(yè)將從技術能力創(chuàng)新、產品應用探索以及生態(tài)合作布局三方面持續(xù)提升服務水平，持續(xù)夯實工程引擎能力。
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