人工智能是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)。近兩年，中國AI進(jìn)入了深度融合的發(fā)展期，開始運用于各個領(lǐng)域。但從技術(shù)研發(fā)到商業(yè)化落地，才是業(yè)內(nèi)的一道“難關(guān)”。

Gartner發(fā)布的《2022年Gartner新興技術(shù)成熟度曲線的發(fā)展動向》指出：“AI正在日益普及并成為產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案的一個重要組成部分。

11月16日，在深圳舉辦的“OFweek2022（第七屆）人工智能產(chǎn)業(yè)大會”上，共達(dá)地創(chuàng)新技術(shù)（深圳）有限公司（以下簡稱“共達(dá)地”）產(chǎn)品總監(jiān) 劉榮杰出席會議并發(fā)表《AutoML－AI商業(yè)化落地的加速引擎》主題演講。

圖：共達(dá)地創(chuàng)新技術(shù)（深圳）有限公司產(chǎn)品總監(jiān) 劉榮杰

如今，AI技術(shù)跟各行各業(yè)的結(jié)合越來越緊密，從單點落地到規(guī)�；瘧�(yīng)用，AI應(yīng)用的重要特點就是場景的碎片化，盡管AI產(chǎn)業(yè)已經(jīng)擁有了豐富的應(yīng)用場景，但要在多樣的場景里要實現(xiàn)商業(yè)落地似乎并非一件容易的事情。

AI企業(yè)往往需要投入大量的人力、時間、資源去做定制化的系統(tǒng)開發(fā)，才能滿足市場大量增長的碎片化需求。

劉榮杰表示，長尾算法種類多、需求大，市場供應(yīng)難滿足，碎片化AI需求落地仍有巨大提升空間。

圖：共達(dá)地創(chuàng)新技術(shù)（深圳）有限公司產(chǎn)品總監(jiān) 劉榮杰

傳統(tǒng)算法生產(chǎn)效率低下，無法應(yīng)對超大規(guī)模需求量的爆發(fā)，成為阻礙AI規(guī)�；�商用的核心原因。

劉榮杰認(rèn)為，市場需求指數(shù)級增長和傳統(tǒng)生產(chǎn)方式之間的矛盾，成為AI超大規(guī)模與精細(xì)化落地瓶頸。

對此，劉榮杰分享到，傳統(tǒng)的算法生產(chǎn)耗時數(shù)月，項目所需AI工程師數(shù)量15個，而共達(dá)地自主打造的AutoML自動化AI訓(xùn)練平臺，通過全自動數(shù)據(jù)工程，可以在數(shù)小時內(nèi)完成AI模型訓(xùn)練，面向行業(yè)提供規(guī)�；�的AI算法定制能力。過往實踐經(jīng)驗顯示，共達(dá)地AuotML自動化AI訓(xùn)練平臺可在2周內(nèi)從0到1定制算法并完成交付，精度超出行業(yè)平均水平。

據(jù)了解，共達(dá)地為行業(yè)提供自動化、平臺化的人工智能開發(fā)服務(wù)，通過擁有的核心技術(shù)以及產(chǎn)品化落地經(jīng)驗，使得AI由人工開發(fā)模式，轉(zhuǎn)變?yōu)榘胱詣踊�、自動化開發(fā)模式，大幅降低客戶AI的開發(fā)成本、周期和使用門檻，促進(jìn)和加速AI的產(chǎn)業(yè)化和規(guī)模化。針對不同場景與用戶類型，共達(dá)地提供全棧式AI as a Service

目前，共達(dá)地已與智慧城市、智能制造、智慧農(nóng)業(yè)以及AIoT行業(yè)的諸多企業(yè)達(dá)成合作。

作為面向AI規(guī)�；瘧�(yīng)用時代的新一代AI生產(chǎn)平臺，共達(dá)地自動化AI開發(fā)訓(xùn)練平臺為企業(yè)打通了AI算法生產(chǎn)的完整流程，涵蓋從數(shù)據(jù)分析、模型設(shè)計、超參調(diào)節(jié)、模型訓(xùn)練、模型部署到性能評估的所有環(huán)節(jié)。

此外，平臺還率先支持針對行業(yè)各類主流芯片的全棧式開發(fā)，可針對芯片特點自動搜索設(shè)計最佳AI模型結(jié)構(gòu)，最大化發(fā)揮芯片算力，目前已支持超100種芯片的AI模型一鍵下發(fā)與部署，真正實現(xiàn)高效率、低成本的應(yīng)用落地。

雖然近年來人工智能發(fā)展火熱，但目前的國內(nèi)人工智能依舊存在落地難，商業(yè)閉環(huán)尚未完全構(gòu)建的問題，尤其是中小企業(yè)。

劉榮杰表示，希望共達(dá)地助力中小企業(yè)通過AI實現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級，讓每一家公司都可以成為AI公司，低門檻高效的實現(xiàn)一個想法，推動良性產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。