伴随着ai大模型风口崛起,人工智能技术的企业级应用百花齐放,成为当代商业效率升级的重要手段之一。然而对于很多企业来说,庞大的数据规模和算法研发门槛仍然如同天堑,行业期待数据与智能齐备的新型ai服务。
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天云数据是国内鲜有的,能同时提供数据基础设施和数字原生全产业服务链的科技公司。秉承“数据+智能”的理念,致力于AI-Native数据库和人工智能软件的研发与创新,以推动企业向数字原生迈进,赋能产业数字化转型。
在第二届光合组织AI解决方案大赛上，天云数据的通用PaaS化AI建模平台产品——MaximAI，在企业AI能力建设方面表现出色，成功脱颖而出，成为众多参赛方案中的佼佼者，并获得大赛奖项
MaximAI是一个综合了机器学习、研发和运营的平台，我们可以利用这个平台为企业提供全方位的人工智能支持。天云数据的首席数据科学家吕慧介绍说，MaximAI的目标是突破Hadoop/Spark的使用限制，进一步降低人工智能应用的成本，实现人工智能模型的标准化、流程化和批量化生产，让每家企业都能够轻松使用人工智能能力
基于用户的AI应用需求,MaximAI在场景实践中带来多重产品价值:比如平台利用分布式架构,支持进行海量数据的全量数据无偏建模,保证数据价值得到深度挖掘;不熟悉编程的普通业务人员也可操作建模,大幅降低建模人员门槛;通过拖拉拽的方式即可完成模型流水线化上线,避免不同团队之间的知识壁垒与矛盾,加速知识应用;支持对数据的统计分析和可视化探查等功能,实现建模流程可回溯,模型可复用等。
对于企业的生产制造、供应链、营销与销售、交付与服务等价值链的每个环节来说，都存在着可以利用人工智能来改善的空间。而MaximAI在业务线上的应用可以降低成本、提高效率，满足了业务爆发的需求。从更长远的角度来看，MaximAI可以提升模型性能、可扩展性、可解释性和准确度，还能优化资源配置，提高模型开发效率和业务敏捷度，这无疑实现了人工智能价值的最大化
“要让AI走进千行百企并不简单。”天云数据数据库研发负责人乔旺龙表示,天云数据为客户提供的是一站式的建模流程,这要求平台不仅要在功能上做到横向的全覆盖,同时也要在行业领域上进行纵向的扩深。
在金融服务领域，天云数据根据银行、券商等各类客户的需求场景，在工程平台上一次性开发了数百个量化算子。随后，在为其他客户提供服务时，这些积累的量化算子可以帮助天云数据快速进入新用户的场景，并再次进行复用，实现价值的释放
在连接用户业务场景的过程中,软硬件之间的兼容问题也变得更加突出。尤其对于金融等信创领域,能否适配到性能可用的国产硬件底座,是AI迈向千行百业的关键。对于天云数据来说,海光为MaximAI的落地提供了很好的支撑。
“我们早在2017年就与海光开展了项目上的合作,并在2020年完成产品的兼容性适配。”吕慧指出,在兼容性以及设备性能方面,海光产品的友好度非常高。“比如服务器性能方面,根据前端技术人员的反馈,海光服务器性能比其它服务器起码提升了10%。”
值得一提的是，当天云数据与海光进行产品认证时，还得到了多项软硬件资源的支持和技术支持，包括安排专人为天云数据提供技术答疑和专项资源对接等。吕慧表示：“由于数据库对硬件设备的要求非常高，有时还需要在底层技术上做一些调整，这样才能更好地运行在该设备上。因此，海光对我们的支持非常重要。”
目前,MaximAI已经可以支持云原生 AutoML、多算法框架的训练和发布、多国产芯片支持、云边一体的应用发布部署。天云数据业已为超过50+家五百强及上市公司提供服务,涉及金融、科技、石油、电力、生物医药等多个领域。“
作为第二届光合组织AI解决方案大赛奖项得主,非常感谢大赛为MaximAI提供了一个展示成果的舞台,同时也让天云数据与海光等生态伙伴的合作更加深入。”吕慧对接下来的赛事非常期待。
