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ai的出现,为企业提供了一条提升效率、降低成本的新途径。“2017年的时候,ai就已经受到了全社会的广泛关注,人们看到了它与各行各业的结合点,并将它视为未来智能化时代的一个普适性、基础设施般的技术。”智易科技创始人兼ceo李杰表示。

图 | 智易科技创始人兼ceo李杰

然而,在企业“智能变革”的步伐越来越紧凑的当下,掉链子的情况出现了——市场有需求,但是作为“供给”存在的“ai人才”却跟不上了。从企业的角度而言,他们的变革需求是较为急切的,并没有数年时间来等待高校培养的ai人才。

ai门槛太高,落地行业需进一步降低技术门槛

“从终局进行倒推,就如同现在的互联网技术,ai将会是一个非常重要的底层设施,而在推动人工智能普及的过程中,通用化工具起到非常关键的作用。”李杰称。

他也表示,ai是一项门槛非常高的技术,若要让它能够在各行各业进行落地,让更多的人能够利用好ai技术,需要进一步的降低技术门槛,才能为各行各业输出更多、更好地解决方案。

在这方面,智易科技的做法是打造一款超低门槛的“一站式ai研发和应用saas平台”——深思平台,用ai替代部分ai人才,解决企业智能变革过程中招不到人、投入成本高、研发周期长等问题。

“我们的愿景是让ai触手可及、让智能无处不在。因此,我们认为必须要让大多数人都能够很快、很轻松地掌握使用我们的平台工具,继而搭建各行各业的ai智能化应用,不需要再经过一个痛苦的学习过程。”这其中的关键技术在于automl(机器学习)。

基于自研的automl,客户可通过可视化操作导入数据,平台将自动化进行清洗、筛选、调整等操作(平台接入多个数据库,支持结构化数据和图像数据),并针对特定的数据集和模型训练目标,进行大量迭代式的计算,从几十种主流机器学习算法中挑选出性能最优、准确度最高的模型。李杰表示,“平台在此期间,会进行大量的自动化调参,最终将以api的形式输出模型。”这一过程中,客户不需要了解任何ai相关的技术名词、复杂算法、模型参数配置等。

这时候,或许会有人会发出质疑:ai基于数据最终选择和优化的模型值得令人信服吗?

对此李杰表示,目前业界已经有了标准的评估方式,会依据准确率等多个指标进行评估。从客户的角度出发,他们只需要准备一些测试数据集对automl最终输出模型的结果进行对比验证,便能以最直观的方式对模型进行判定。“面对客户对模型准确率的怀疑和顾虑,我们通常会直接采取poc(proof of concept,针对客户具体应用的验证性测试)的方式。”

打造ai时代的“操作系统”,不与应用层直面竞争

可以明显看出,在用ai赋能企业这一件事情上,智易科技走了一条不寻常的路。

从外部着手,企业若想利用ai进行智能化升级的一般做法是寻求各类ai解决方案服务商的帮助,由后者基于前者的系统、数据等搭建一套“定制化”系统解决方案。从市场角度出发,这类公司似乎与智易科技之间存在着“竞争”的关系。

对此,李杰则给出了不一样的看法。

“我们做的事情其实类似于在pc时代搭建操作系统。”他表示。“操作系统毫无疑问属于偏向底层基础设施的工具层,而我们打造系统的目的并不是为了在将来跟应用层面去做竞争。”

在pc时代,微软搭建并推出了windows系统这一基础设施。在这之后,微软并没有做过多的上层应用,而是基于系统打造了一个生态,并邀请各行各业的开发者针对性其操作系统展开应用程序的开发,从而才有了后来pc时代应用的大爆发。

“我们希望智易深思平台能让ai技术使用者的覆盖面由技术专家扩展至普罗大众一般,基于ai低门槛平台,让大众能够很方便的针对行业进行智能化开发。”李杰称。

与此同时,他也表示现在行业内还谈不上“竞争关系”,整个市场蛋糕将是越做越大,且ai的各个行业的渗透与落地也在不断加速。

“‘ai时代操作系统’这一概念已经引起了大家足够的重视,这在未来必将是商业层面的一个必争之地。”国内这方面,包括巨头、创企在内的不少公司在去年一年已经开始有所投入,水平也正趋近于国外。

最后

自ai第三波浪潮出现以来,“ai+”的口号就不绝于耳。“但现在ai的商业化落地还处于非常早期的阶段。”李杰表示。“ai操作系统的搭建将会是一个浩大的工程,需要经过多年的积累和打磨。”

“在国内做这样一个偏技术型、偏底层的ai平台需要更多的耐心、更长期的投入和积累。”据他透露,去年下半年开始,智易科技已经开始基于产品进行商业上的探索,并取得了令人满意的进展,而他们的新一轮融资计划也已经正式启动。

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