AI MIDDLE PLATFORM SOLUTION

机遇和挑战

企业早期烟囱式的智能应用建设、导致AI能力无法共享,造成了系统间的割裂。随着业务智能化需求的激增、AI能力复用难、建设成本高等问题愈发突出;加之AI技术使用门槛较高,创新技术不能敏捷地支撑业务数智化升级,AI推广应用遇到瓶颈。 而AI中台能够帮助企业整合和优化AI资源、提高开发效率、促进协同合作,从而推动业务创新和提升竞争力,是企业在人工智能领域中不可或缺的重要组成部分。


行业痛点
  • 数据质量和可用性

    企业面临数据质量不高、缺乏标注的问题,或者数据存储和访问不便的挑战,容易导致训练出的模型表现不佳或无法满足实际业务需求

  • 技术和架构复杂性

    AI应用涉及复杂的算法和技术,需要集成不同的算法框架和大数据处理框架,因此面临技术选型困难、系统集成复杂、架构设计不合理等挑战

  • 资源算力需求

    AI模型的训练和部署通常需要大量的计算资源和存储资源,企业面临硬件设备投入成本高、计算资源限制、数据传输和存储困难等问题,对企业的预算和基础设施产生一定的压力

  • 持续迭代和更新

    企业可能面临模型更新和部署的复杂性、版本控制和管理的问题。此外,一些AI应用需要实时更新和反馈,对系统的实时性和稳定性提出了挑战

解决方案

凯发网站 AI中台解决方案打破烟囱式的能力割裂局面,增强跨平台的能力融合,在健全AI工程化的同时。该方案能够打通能力孤岛、构建统一、安全、高效、互通的AI能力体系,全面支撑AI资产共享共建、敏捷业务赋能、AI治理运营等方面的建设。其统一AI工程化平台以通用建模平台为基底。全面支撑业务赋能AI建模需求,构建AI中台完备的MLOps体系,丰富的专业建模平台为补充。统一服务纳管平台对底层的AI能力服务进行统一纳管、实现自建、社区、第三方不同模型能力的统一纳管和编排,提供服务注册、服务编排、服务监控等功能。

方案优势
  • 高性能算力管理

    采用统一云化集群化方案和超融合计算引擎,实现计算资源的统一纳管以及多源异构数据、多模型、多语言、多算法的统一计算,并通过大规模分布式训练,快速提升模型训练效率

  • 敏捷业务赋能

    面向业务的自动建模为业务人员提供了自由组合建模的能力,在技术支撑上应用了可组合的业务架构和可组合的技术。实现了短线操作,更为敏捷地实现智能探索与智能应用

  • 开放的云原生架构

    具备灵活性和可扩展性,弹性计算和存储能力。平台具备开放的架构和接口,支持与内部和外部的数据源、服务和应用进行连接和交互,实现数据的共享和协作

  • 成熟的AI资产管理经验

    在技术层面可以解决整个业务和模型的全生命周期管理和支撑,同时在技术之上的数据应用层面,满足企业知识沉淀、知识融合的需求

方案价值
  • 数据整合与共享

  • 算法与模型统一管理

  • 加速创新与应用落地

  • 提升智能决策能力

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