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人工智能

曼孚科技:以数据智能驱动的新一代基础架构,破局AI落地难

2018年以来,人工智能行业经历了一波三折的见顶、俯冲、回升的发展轨迹。

行业从初期的狂热,到中期的遇冷,以及到现阶段的重焕生机,人工智能产业逐渐趋于理性,进入寻找合适商业落地途径的新阶段。

然而,人工智能商业价值彰显之路却走得并非一帆风顺。新技术、新业务模式带来了明显的“碎片化”效应。人工智能应用在千行百业中,仅与部分行业完成有效结合,在通用能力与场景适应性方面问题凸显,人工智能进入产业落地的深水区。

AI基础架构升级刻不容缓

人工智能落地难的核心原因可以简单总结为:“应用场景无限性与算法有限性之间的矛盾。”

现阶段,人工智能产业链的应用逻辑大致为:确定需求-算法训练-模型应用。这样的产业模式下,一旦落地场景发生改变,就需要重新走一遍上述流程,这就产生了一个很严重的问题:

应用场景越细分,场景越趋于无限,与之相对应就是趋于无限的算法需求。但目前AI算法具有局限性,欠缺通用能力与场景适应性,只能维持AI产业短期繁荣。因此如何构建起支撑大规模算法应用的基础设施就成为破解当前人工智能应用落地难的关键。

在人工智能产业链中,基础层、技术层与应用层构成了产业链的核心。其中,技术层一直处于焦点位置,行业向其倾斜了大部分资源。但这些资源在加速支撑技术演进的同时,并没有探索出一条可复制的商业应用之路。行业在洗去浮躁以后,逐渐从聚焦技术层,向应用层与基础层方向延伸,AI基础层价值逐渐凸显。

在人工智能产业链中,基础层为行业提供了软硬件设施以及数据服务支持。通过构建起通用的AI基础架构,为产业链提供高效率、低成本的支撑服务,可大大降低算法训练成本与应用难度,为商业落地保驾护航。

数据智能是AI基础架构的核心

AI落地场景向细分领域延伸的同时,也诞生了大量多源异构数据。这些数据在理论上可以反哺AI行业,为AI应用的调优与场景适配做出更多贡献。但AI基础层在数据处理能力方面的欠缺,导致这些数据的价值未被有效挖掘,数据生产力被严重浪费。

现阶段AI基础层面对的首要问题已是数据生产效率与数据产出质量无法满足大规模算法训练的需求。而解决这一问题的关键就在于数据智能平台的升级。

数据智能平台是大数据与数字化转型时代诞生的一个新名词。现阶段,数据智能已逐渐从“以人为主导”进化到“以数据为主导”。从算法模型构建到上线应用,需要经历数据采标、算法训练、模型调优等多维流程,其中数据服务行业为产业链供应了基础但重要的数据生产要素。

因此,赋在数据智能平台身上的使命就是从生产端解决数据供给问题,以更高效率、更低成本满足AI落地、迭代对于多源异构数据的海量需求。

曼孚科技SEED数据服务平台

作为行业领先的AI基础架构与数据智能平台服务商,曼孚科技专注为AI企业提供从战略到技术落地的一站式数据解决方案。

曼孚科技核心产品——SEED数据服务平台,作为数据智能平台体系的重要组成部分,是实现重构AI基础架构的关键。

SEED数据服务平台

作为曼孚科技第三代数据智能平台产品,SEED平台除拥有目前市面上主流第二代平台的“多场景标注能力+有限项目管理能力”以外,还创新性的大量引入生命周期管理、AI增强等模块,形成了覆盖“数据全生命周期管理能力+供应链管理+项目协同+AI人机协同+自定义权限+全场景标注”的多维立体数据处理能力。

在这些功能模块的加持下,平台数据标注效率平均提升10倍以上;AI辅助筛查下,数据精准度可达99.99%级别,直击AI企业数据需求痛点,从源头端解决AI应用场景持续拓展对于多源异构数据的海量需求。

未来,曼孚科技将持续聚焦AI基础架构建设,专注企业级数智化运营能力搭建,为人工智能应用的商业落地增添更多助力。

责任编辑:徐恒


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