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砍柴网 2021-12-06

柏睿数据 AIworkflow 通过中国信通院 AI 软件检测,「AI 低代码」破茧成蝶

11 月 30 日,工业和信息化部重磅发布《" 十四五 " 软件和信息技术服务业发展规划》。《规划》强调,软件是新一代信息技术的灵魂,是数字经济发展的基础,是制造强国、网络强国、数字中国建设的关键支撑。强化国家战略科技力量,柏睿智能数据算力正当时!

近日,中国信通院对柏睿数据 AIworkflow 进行功能验证性检测,本次《AI 软件平台检测报告》显示,AIworkflow 完成了 " 建模引擎管理 "、" 实验管理 "、" 项目管理 "、" 模型管理 "、" 部署管理 " 五大检验项目、26 个细分指标严格测评,并通过了全部验证性检测项目。

柏睿数据 AIworkflow 是一个智能化、低代码的全流程机器学习建模管理 ( MLOps ) 平台,为用户提供低门槛、方便快捷的机器学习建模和管理能力,实现建模流程 " 省、准、精、快 ", 加速 AI 工作生命周期,帮助用户加速企业数字化转型、智能化升级。

本文聚焦 AIworkflow 的优势特性之一—— "AI 低代码 "。

WHAT|什么是低代码?从火神山医院说起

在 2020 年疫情期间,2700 万网友心系火神山医院建设,化身 " 云监工 " 见证了这座从下命令到最终验收移交仅用了 10 余天,总建筑面积 7.5 万平方米、拥有 1500 张床位的大型医院的落成。这样的工程速度与质量,得益于一种新型建筑方案—— " 装配式建筑 ",即工厂加工制作好集装箱病房,运输到现场进行装配连接。比起传统的现场建造,装配式建筑的大幅压缩了施工周期,更好的控制了产品质量,同时降低了对现场施工人员在建造方面的能力要求,整体生产效率大幅提升。

专注于 AI 工作的柏睿数据 AIworkflow 的 "AI 低代码 " 特性与装配式建筑有异曲同工之妙:

过去需要专业开发团队才能完成的应用开发工作,现在业务人员基于柏睿数据 AIworkflow 无需编码,换之可视化拖拉拽、高性能一键部署,就可以自主完成模型搭建,大大缩短系统开发时间,并减少因开发技术而产生的质量与稳定性问题,提升开发效能,加速 AI 生命周期。

至此," 低代码开发平台(LCDP,Low-Code Development Platform)" 概念已呼之欲出,即无需编码(0 代码)或通过少量代码就可以快速生成模型的开发平台。其背后的思想是让不精通编码的用户(这样的用户其实占据绝大多数)能够低门槛、快速灵活地执行某些任务,而不需要依赖于开发,以便企业能够对不断变化的市场需求做出快速反应,迅速适应新的市场环境,在竞争中取胜。

低代码开发平台已经成为产业数字化时代先进的生产力工具。AI 低代码平台将进一步满足 AI 驱动智能化升级的核心诉求。

WHY|为什么低代码在今天备受瞩目?产业数字化的必然选择

今天,以数据作为关键生产要素的经济形态——数字经济已然全面到来,技术创新、场景变化与经营需求驱动企业躬身入局产业数字化大潮,一场数智化转型的技术革命在各行各业蔓延开来。

但转型之路并非一蹴而就。2021 年,德勤咨询对中国 145 家企业做了在线调查,发现 70% 的公司认为自己的数字化转型成果一般。究其原因,技术门槛和人才缺口成为首要原因。

以柏睿数据 AIworkflow 专注的 AI 应用领域为例,生产级别的 AI 应用非常复杂,在建模之前,数据科学家需要进行系统配置、数据获取、统计分析、特征抽取等步骤,建模之后则有数据验证、分析、监控、流程管理和机器资源管理等,这个过程中会运用到很多工具与技术,而大部分企业并不具备实现 AI 所需要的知识或工具。

因此,AI 技术发展越快,对技术掌握越少或者无法将业务知识与智能系统相结合的企业就被甩的越远,这就造成了 " 数智化鸿沟 "。

如何弥合这个 " 鸿沟 "?需要对症下药,即降低系统技术门槛,让人重新成为主角,让业务与技术充分融合,让系统平台更好的服务业务。答案直指 AI 低代码开发的新模式,帮助企业实现降本增效、快速迭代的刚性需求。

HOW|如何实现 AI 低代码?AIworkflow 应需而生

那么,柏睿数据 AIworkflow 如何解决以上问题?

AIworkflow 整合了生产环境中 AI 应用所包含的全流程工具和技术,大大降低 AI 工作者学习各类工具与专业技术的时间成本;集成多种机器学习和深度学习计算框架,提供统一建模方式,降低计算框架的学习成本;并提供高性能一键部署和完整的可再现性功能,无论是数据科学及还是不具备丰富 AI 专业知识的业务人员,AIworkflow 都可以在短时间内实现 AI 建模。

其功能组件包括:

管理计算框架:提供机器学习、深度学习、树模型等多种框架选择、配置及测试;支持逻辑回归、随机森林、卷积神经网络、递归审计网络等算法。

拖拽式建模:可视化、简易的交互界面,在具备基本建模知识的基础上,根据自身业务理解和业务需求,自助完成数据探索和模型建立,便可以在轻量级的浏览器图形界面中透视数据所蕴含的商业价值。

建模流程管理:提供数据加载、清洗、训练、评估、部署以及预测的建模流程统一管理,支持模型模块联动,以便进行调参与迁移。

模型管理:提供模型的统一管理,支持模型及参数对比,使得用户更方便进行调参并投入生产环境,极大地简化的建模实验中挑选算法及调整模型参数的工作繁琐程度,并增加流程的可复用性和可移植性。

柏睿数据 AIworkflow 能够高效赋能企业数字化智能化转型,在金融领域应用于信用风险预测、股票行情波动预测等;在能源领域应用于生产制造状态监控、设备设施负荷预测等;在运营商领域应用于广告投入产出预测、产品营销组合分析等;在工业互联网领域应用于物流运输效率评估、生产工艺再造等,同时支撑国家宏观经济预测、企业经营风险预测、社会网络舆情分析等,助力智慧城市、政务大数据建设。

根据 Gartner 预测,2021 年全球低代码开发技术市场总额将达到 138 亿美元,到 2024 年,低代码应用开发将占应用开发总数的 65% 以上,将有 3/4 的大型企业会使用至少 4 个低代码平台进行 IT 应用开发。目前来看,中国低代码市场仍处于发展早期,市场渗透率不足 1%,但市场潜力巨大。

旭日初升,臻于至善。柏睿数据 AIworkflow 将继续凭借可视化快速开发模式、企业级架构支撑、全面支持国产化环境等突出优势,迎接百亿级蓝海市场,助力企业按下数字化、智能化转型加速键,抢占未来技术战略高地,助力我国现代产业体系建设。

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