产品价值
AI中台致力于解决 目前企业智能应用研发过程中存在的响应缓慢、效率低下问题 ,包括但不限于:
“烟囱式”开发,项目成本高、不易集成,过程重复,缺乏能力沉淀;
研发环节繁多,缺少优化、协同、自动化辅助,业务响应缓慢;
模型研发缺乏标准指导,服务接口混乱,难以维护管理;
缺少统一的数据访问渠道,数据获取难、标准不一致,重复的数据预处理与特征工程;
缺少统一的模型运行、监控平台,以及更新、维护机制;
基础资源分散管理,未得到充分利用,造成浪费。
平台定义
AI中台是一套完整的智能模型全生命周期管理平台和服务配置体系,基于数据平台服务,通过对智能服务的共享复用、对智能服务研发相关角色进行管理,以及研发流程的标准化、自动化,对前台业务提供个性化智能服务的迅速构建能力支持。
平台能力图谱
AI中台总体架构图
产品优势
多层次可复用
对于算法、模型的标准化研发指导,以及可复用服务封装能力;
服务统一化
统一的服务接口规范,支持服务的动态编排组合;
流程角色优化
研发流程拆分优化,清晰的研发角色定义,支持任务并行与角色协作,构建AI产品研发流水线;
自动化迭代
具备研发环节内部、环节之间的自动化迭代、流转功能;
对接数据平台
数据中台或其他基础数据服务对接,迅速接入标准化数据,乃至预处理数据;
运行监控、资源管控
提供统一的模型运行环境和监控能力,以及模型更新机制;统一资源管理,包括计算资源、存储资源等,支持资源弹性调度。
核心价值
应用使能
提供全流程服务(ModelArts),分层API和预集成方案。
框架
支持端、边、云独立的和协同的统一训练和深度学习推理框架。
芯片使能
芯片算子库和高度自动化算子开发工具。
IP和芯片
基于统一、可扩展架构的系列化AI、IP和芯片。
AI能力引擎
涵盖了人脸识别、OCR、语音识别、NLP、图像识别、知识图谱、深度学习等多项成熟的AI能力。
智能服务赋能
括数据管理、服务管理、权限管理、资源管理和运维管理等模块,升级企业智能化开发能力的同时,也在帮助企业集约化管理AI能力和资源,可以说是名符其实的智能化“基础设施”。
核心场景
AI中台提供模型设计训练、模型/算法库、复用标注管理、监控服务等一系列相关AI紧耦合的能力支持
并且可集成智能硬件设备、移动终端、物联网应用、虚拟现实产品等
智能语音交互
人脸识别
图像识别
图像搜索
自然语言处理
内容安全
数据可视化
大数据应用
印刷文字识别
机器翻译
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