金山云苏驰:云+AI深度融合加速产业智能化升级
2020-10-08 12:39 收藏(0) 阅读(31493) 评论(0)

“AI已经成为新一轮产业变革的重要驱动力量,正在创造新技术、新业态、新商业,是加速产业智能化升级、提升企业竞争力的重要手段,”金山云AI首席算法架构师、人工智能产品中心负责人苏驰在2020西安全球硬科技创新大会上发言讲到。云与AI深度融合,已经成为云厂商未来发展的重要战略和关键指标,金山云将充分发挥自身在云计算、AI等方面的优势,为产业升级发展注入新动能。

作为全球硬科技领域的年度盛会,2020西安全球硬科技创新大会于近日正式召开,本届大会以“硬科技推动高质量发展”为主题,邀请知名科学家、企业家、投资家等各界精英共聚一堂,重点围绕“AI+硬科技”等前沿技术议题进行研讨交流。苏驰受邀出席了本次会议,发表了《云计算与AI深度融合加速产业智能化升级》的演讲,分享对于AI发展趋势的思考,展示金山云新近技术成果和AI落地实践。

提前布局 深耕AI技术研发

近年来,随着云计算、IoT、5G等技术的进一步深入发展,AI正在从突破期走向爆发期。据全球权威调研机构IDC最新发布的《中国人工智能软件及应用市场半年度研究报告(2019H2)》报告显示,到2024年,中国AI市场规模将达到127.5亿美金,2018-2024年复合增长率达39.0%。算法、数据、算力的不断突破,使得AI在各行业的应用价值进一步凸显。

云计算具备覆盖网络、存储、计算等强大的基础资源能力,能为企业数字化升级提供低成本、安全、多种应用接入的一体化服务,为AI迅速发展提供基础,苏驰讲到,“金山云属于业内较早布局AI的云厂商之一,积极进行AI技术研究和商业化应用探索。”

2017年6月,金山云正式推出人工智能云,通过将AI所需的各层能力封装,以服务的形式提供给客户,适用于各行业的多种组合型AI解决方案和服务。

2018年1月, 金山云深度学习平台KDL被知名调研机构IDC评为首个实现商用的人工智能云PaaS平台,KDL在产品类别、算法、本地部署及定制化方面提供了全面和丰富的支持,通过开放学习平台,赋能用户快速释放数据价值。

2019年12月, IDC发布的《IDC MarketScape:2019中国AI云服务市场厂商评估》显示,金山云凭借优秀的技术能力和商业化服务表现入选该报告,与AWS、微软等共同成为该领域的主要玩家。

以云服务为基础,构建开放的AI能力体系

云计算和AI的持续发展,AI的很多应用都开始向云平台靠拢,直接使用云端的AI服务成为行业大趋势。目前,很多厂商将 AI 作为它们的顶级战略并与云计算放在一起,AI本身需要强大的基础设施支撑,如CPU、GPU等算力资源,这是云厂商天然具有的优势。

作为中国AI市场上的主要玩家之一,金山云基于计算、存储等强大云计算能力,构建了覆盖IaaS层、PaaS层、SaaS层以及行业解决方案的AI能力。重点打造了金山云AI平台,利用中台策略,实现向不同客户群提供多种平台交互方式、场景的快速落地能力,并由此形成自身在AI平台上的竞争力。

金山云的一体化AI平台具备五大特点,首先,具备统一的AI基础设施支持,可以提供一致的计算资源的调度和分配;第二,面向不同客户群的多种平台交互方式,满足不同开发人员的应用需求;第三,计算与存储分离,按需使用;第四,运用云原生的架构,可以通过微服务的方式在容器中调用组件;第五,提供企业的运维、安全、权限和资源管理服务。

据苏驰介绍,金山云AI平台致力于为用户提供全方位的AI模型生产和模型推理服务能力,覆盖数据集管理、模型开发、模型训练、模型管理和模型服务5大功能,是AI全生命周期管理的一站式AI平台,为用户提供完整、易用的AI服务,助力企业快速高效地实现产品、业务升级。

深度学习平台KDL与机器学习平台KML通过打通底层数据,针对不同的用户、使用场景及问题类型,为用户提供了三个模型开发平台。KDL主要针对深度学习工作场景,用户可通过notebook或图形化深度学习网络结构设计进行深度学习网络的设计及训练;KML主要针对传统机器学习工作场景,内置工作流及notebook引擎,用户既可以选择托拉拽进行机器学习模型设计,也可选择notebook进行机器学习模型创建。

在介绍AI平台时,苏驰以平台上的模型开发组件为例做了说明,该组件可以为AI模型提供算法编译环境,算法工程师可以基于自己擅长的AI框架和语言来开发算法,也可以从预置代码库里拉取现成的算法代码修改优化,还可以通过图形化界面拖拽、连接算法组件、配置参数,然后导入准备好的训练数据集,实现训练资源的高效配置,执行模型训练和调优。

AI走向自主化智能,加速产业升级

当前,一个具备万亿规模的企业级数字化转型市场正徐徐展现在人们面前,AI将以智能化应用解决方案的形式,深入融合到企业数字化转型中的各个流程中。在应用方面,金山云AI打通数据、算法、业务应用全流程,助推AI服务的快速搭建,并通过模拟流水线化的生产方式提高效率,实现AI的规模化落地。

谈到金山云AI的核心优势,苏驰表示,金山云的云+AI融合,可以说是从商用落地出发的“从上至下”——以云服务为主体,在其框架下提供一系列支持具体问题解决的AI能力。云+AI融合的本质是服务链条的深度整合,通过将技术、数据、框架等有机结合,才能更好地满足客户在各类复杂场景中的AI使用需求。目前,金山云全场景一站式AI解决方案,已经覆盖公共服务、金融、医疗、工业、教育等多个领域,积累了丰富的成熟应用案例。

在金融领域,以某金融机构的大数据云平台为例,金山云为其提供统一的数据加工及数据全生命周期管理,既提供一站式开箱即用的数据分析环境,又同时提供服务接口供第三方应用进行应用的生态集成,帮助企业提升内部AI的建设效率,统筹管理全局业务,助力AI应用快速更新迭代。

在工业领域,除了云平台IaaS、PaaS、SaaS三大层面通用技术外,金山云还拥有如AI机器视觉、IoT等平台级技术优势,通过AI、IoT、边缘计算等技术,实现设备的自动化和智能化,从而提升智能决策能力,全面提高产品质量和企业效益。

不论是以互联网为代表的万物互联时代,还是以AI为动能的万物智联时代,云计算都是数字化发展变革中最重要的基础设施。AI云服务已经成为公有云服务中不可或缺的一部分,全面渗透到各行各业。对于AI未来的发展趋势,苏驰认为,AI将可实现自学习、自适应、自提高能力,即可根据行业里用户行为偏好、用户画像、生产环境等各类信息和数据进行主动分析,从而更智能、主动的帮助企业提升效率,加速行业转型升级。