2019年12月13日，中國軟件技術大會以“聚焦技術實踐 洞見軟件未來”為題在京成功舉辦，大會匯聚一千多位國內頂尖軟件企業、互聯網企業的技術大咖，共同盤點云計算、大數據、人工智能等熱門技術及實踐經驗，展望新技術未來發展。金山云云智能解決方案總經理賴開文受邀出席大會，并發表《人工智能應用新趨勢：平臺化與工業化》的主題演講。

人工智能應用迎來爆發期，平臺化、工業化是大趨勢

“人工智能正在從突破期走向爆發期。”賴開文在演講中表示，自上世紀50年代，人工智能概念提出到現在已有63年歷史，經歷了上個世紀的理論的萌芽和專家系統盛行的發展期， 2006年至今算法、數據、算力不斷突破，使得智能應用場景在部分業務領域應用并取得很好的效果。從今年開始，人工智能逐步進入各大行業，與多個場景、技術和業務持續融合，適用于復雜環境的、復合應用場景的智能機器不斷涌現，可以說，人工智能作為未來的核心關鍵技術將會迎來更大的爆發。

金山云云智能解決方案總經理賴開文發表演講

與此同時，過去以單個應用場景為主導的豎井式AI應用面臨諸多挑戰，一方面重復功能建設容易造成結構混亂，能力冗余和維護成本增高，另一方面豎井式結構造成信息分散，項目制協作壁壘較高，對于人員技能要求較高，同時，延長了建設開發流程和業務響應的時間。在此背景下，人工智能應用試圖通過構建具備通用性，低難度，快速創新和應用的能力，朝著平臺化和工業化發展。

端到端一體化AI平臺，助力企業快速搭建AI應用

作為全球公有云前十廠商和中國AI市場的主要玩家，金山云基于計算、存儲等強大云計算能力，重點打造AI學習平臺，利用中臺策略，實現向不同客戶群提供多種平臺交互方式，場景的快速落地的能力，并由此形成自身在人工智能平臺的強大競爭力，從而解決人工智能平臺化和工業化進程中的問題。

金山云的一體化AI平臺具備五大特點，首先，具備統一的AI基礎設施支持，可以提供統一的計算資源的調度和分配，第二，面向不同客戶群的多種平臺交互方式，滿足不同開發人員的應用需求。第三，計算與存儲分離，按需使用。第四，運用云原生的架構，可以通過微服務的方式在容器中調用組件。第五，提供企業的運維、安全、權限和資源管理服務。

賴開文介紹到： “大數據是人工智能的原料，通過人工智能引擎層這個大工廠進行加工優化，加工出來的組件通過AI中臺的市場輸出，進而提供業務落地解決方案的商品，最終形成從云端到終端的一體化平臺，幫助企業快速搭建AI應用。”

在數據引擎層，金山云擁有強大的數據存儲和計算能力，同時利用多分布式框架及智能調度策略，通過CPU、GPU、FPGA、NPU等多種異構計算資源的管理，滿足不同場景的推理和訓練需求，幫助企業獲得大規模分布式的高性能計算能力和深度學習研發的強勁動力，使得計算資源得以充分利用。

在AI的價值在落地，如何讓AI更貼近行業支持業務，脫離小作坊步入工業化呢？賴開文認為：“工業化=非專業化+流水線化，這意味著降低AI使用門檻，通過模擬流水線化的生產方式提高效率降低成本，從而實現規模化、可復制的落地。”金山云通過圖形化開發、開放的模型和多種協作方式，可視化的結果呈現及企業級管理組件規范AI建設方式，結合中臺策略，靈活對接上下游系統，打通數據、算法、業務應用全流程，實現應用快速搭建。

金山云人工智能平臺已在多個行業落地

目前金山云的人工智能平臺已經在多個傳統行業得到應用，在金融行業，以某國有四大行大數據云平臺為例，金山云為其提供統一的數據加工及數據全生命周期管理，既提供一站式開箱即用的數據分析環境，又同時提供服務接口供第三方應用進行應用的生態集成。該平臺幫助建行內部AI建設的效率，統籌管理全局業務，助力AI應用快速更新迭代。

在能源行業，某電力能源科學研究院打造KingAI科研平臺，基于金山云人工智能服務平臺形成如負荷預測、深度學習、實體識別等多應用體系，通過簡化易用的人工智能的應用，使其可以直接對外提供服務，降低科研應用難度，提高科研效率。

IDC《IDC MarketScape：2019中國AI云服務市場廠商評估》顯示，金山云憑借卓越技術能力和優秀的商業化服務表現入選該報告，與AWS、微軟等共同成為該領域的主要玩家。金山云是國內最早推出基于云計算的PAML解決方案的廠商之一，率先推出金山云機器學習平臺KML以及業界最早商用的深度學習平臺KDL。

正如IDC在本次報告發布時提到的，AI云服務已經成為公有云服務中不可或缺的一部分，AI云服務已經開始滲透到各行各業。金山云未來將繼續發揮自身在云計算行業的優勢，持續深化AI平臺能力，推動AI加快工業化。