MLOps落地開花，AI資產(chǎn)沉淀和治理成為實踐新風(fēng)向。隨著業(yè)界對人工智能研發(fā)效率、團(tuán)隊協(xié)作、安全保障等需求進(jìn)一步提升，整個MLOps產(chǎn)業(yè)實踐呈現(xiàn)出“內(nèi)涵很明確、落地很困難”的現(xiàn)狀。
從技術(shù)內(nèi)涵來看， MLOps的核心和要求已明確，即圍繞“一個基礎(chǔ)、兩個關(guān)鍵、三個提升”，逐步建設(shè)從需求、開發(fā)、交付到模型運營的全生命周期運營管理機制。一個基礎(chǔ)是指持續(xù)交付，通過搭建工廠流水線式的模型生產(chǎn)方式，提G規(guī)模化生產(chǎn)效率。許多頭部企業(yè)都已開始實踐模式的持續(xù)交付，部分企業(yè)模型研發(fā)效率提升超過40%。兩個關(guān)鍵是指持續(xù)訓(xùn)練和持續(xù)監(jiān)控，通過持續(xù)訓(xùn)練和持續(xù)監(jiān)控搭建G效閉環(huán)的運營管理體系，提G機器學(xué)習(xí)可觀察性，保證模型質(zhì)量，增加賦能效果。
三個提升是指數(shù)據(jù)管理、特征管理、模型管理能力的提升。對數(shù)據(jù)、特征和模型等AI資產(chǎn)加以沉淀、安全管控和風(fēng)險治理，提升企業(yè)JAI治理能力，已成為MLOps新風(fēng)向。
從落地現(xiàn)狀來看，持續(xù)交付、持續(xù)訓(xùn)練、持續(xù)監(jiān)控和模型治理難度依次提升，產(chǎn)業(yè)界當(dāng)前尚處在提升持續(xù)交付和持續(xù)監(jiān)控能力過程中，模型治理等僅有少量探索，未來仍然是AI工程化的重點方向。
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此外，MLOps的工具市場持續(xù)火熱，端到端的MLOps一體化工具和細(xì)分場景的專項工具都非�；馃幔说蕉斯ぞ咦非蟠蠖墓δ芗�，專項工具在局部或某些場景下功能和性能較好，例如流水線編排、模型監(jiān)控、特征存儲、可觀測等工具，未來MLOps相關(guān)工具可能會成為AI軟件市場的重要賽道。
規(guī)�；侵刚狭素S富的人工智能開發(fā),部署,測試,運維等能力,標(biāo)準(zhǔn)化是指將異構(gòu)的軟硬件環(huán)境封裝為標(biāo)準(zhǔn)化的界面,可擴(kuò)展是指可以不斷適配新的技術(shù)和工具
器人流程自動化,智能流程管理,低代碼應(yīng)用平臺,流程挖掘等工具和平臺,銜接起了企業(yè)級各類復(fù)雜業(yè)務(wù)場景,其綜合應(yīng)用,互使能是超級自動化發(fā)揮效能的重要手段
知識和數(shù)據(jù)雙輪驅(qū)動的人工智能技術(shù)路線展現(xiàn)了強勁的發(fā)展?jié)摿?知識的融合應(yīng)用有效地提升了智能問答,智能推薦,大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型等人工智能技術(shù)中的效果
AI與傳統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域的深度融合,極大拓展該領(lǐng)域解決問題的能力;傳統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)步和對AI技術(shù)的需求加速了AI本身的發(fā)展;AI4S的研究范圍也擴(kuò)展到了更多基礎(chǔ)問題領(lǐng)域
生成式AI借助生成對抗學(xué)習(xí)等技術(shù),能夠生成更加真實,更有創(chuàng)意,更有趣味的內(nèi)容,生成式AI既是生產(chǎn)要素,也是生產(chǎn)工具,在寫作和編程等方面也取得進(jìn)展。
大模型的更新迭代速度不斷加快,開始從“可用”的基礎(chǔ)大模型轉(zhuǎn)向為“好用”的行業(yè)大模型,為支撐應(yīng)用方更便捷地開發(fā)和部署大模型,多家頭部企業(yè)發(fā)布了行業(yè)大模型及開發(fā)工具
AI創(chuàng)新的步伐正在加速;AI研發(fā)工具傳播更加廣泛;AI正在改變?nèi)藱C關(guān)系;AI帶來的顛覆性創(chuàng)新;機器與人的關(guān)系方面都將面臨現(xiàn)實的倫理挑戰(zhàn)
發(fā)展和應(yīng)用人工智能首先要體現(xiàn)出四大價值,即尊重,保護(hù)和提升人權(quán)及人類尊嚴(yán),構(gòu)建和平,公正與相互依存的人類社會
隨著人工智能時代的到來，智能化也成為家電業(yè)發(fā)展的一大趨勢，智能電視占比最大達(dá)55%，智能空調(diào)、智能洗衣機、智能冰箱，分別占比24%
不斷強化無監(jiān)督/弱監(jiān)督學(xué)習(xí)由量變到質(zhì)變，將助推企業(yè)從前期的迅速擴(kuò)張到穩(wěn)定期高效化運作的新階段；AI與數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的深度耦合，構(gòu)筑數(shù)字內(nèi)容生成新范式
覆蓋了百年以來人工智能的總體情況，目標(biāo)是基于數(shù)據(jù)來推動人工智能的廣泛交流和有效對話，從多個角度觀察和解讀了人工智能領(lǐng)域的動態(tài)和進(jìn)展
報告從數(shù)據(jù)和技術(shù)進(jìn)展、業(yè)務(wù)場景、行業(yè)應(yīng)用、未來趨勢四個方面梳理數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)近期的發(fā)展情況，為業(yè)界了解數(shù)據(jù)智能行業(yè)發(fā)展情況提供一份有價值的借鑒
