2018年以來，人工智能行業經歷了一波三折的見頂、俯沖、回升的發展軌跡。
行業從初期的狂熱，到中期的遇冷，以及到現階段的重煥生機，人工智能產業逐漸趨于理性，進入尋找合適商業落地途徑的新階段。
然而，人工智能商業價值彰顯之路卻走得并非一帆風順。新技術、新業務模式帶來了明顯的“碎片化”效應。人工智能應用在千行百業中，僅與部分行業完成有效結合，在通用能力與場景適應性方面問題凸顯，人工智能進入產業落地的深水區。
AI基礎架構升級刻不容緩
人工智能落地難的核心原因可以簡單總結為：“應用場景無限性與算法有限性之間的矛盾。”
現階段，人工智能產業鏈的應用邏輯大致為：確定需求-算法訓練-模型應用。這樣的產業模式下，一旦落地場景發生改變，就需要重新走一遍上述流程，這就產生了一個很嚴重的問題：
應用場景越細分，場景越趨于無限，與之相對應就是趨于無限的算法需求。但目前AI算法具有局限性，欠缺通用能力與場景適應性，只能維持AI產業短期繁榮。因此如何構建起支撐大規模算法應用的基礎設施就成為破解當前人工智能應用落地難的關鍵。
在人工智能產業鏈中，基礎層、技術層與應用層構成了產業鏈的核心。其中，技術層一直處于焦點位置，行業向其傾斜了大部分資源。但這些資源在加速支撐技術演進的同時，并沒有探索出一條可復制的商業應用之路。行業在洗去浮躁以后，逐漸從聚焦技術層，向應用層與基礎層方向延伸，AI基礎層價值逐漸凸顯。
在人工智能產業鏈中，基礎層為行業提供了軟硬件設施以及數據服務支持。通過構建起通用的AI基礎架構，為產業鏈提供高效率、低成本的支撐服務，可大大降低算法訓練成本與應用難度，為商業落地保駕護航。
數據智能是AI基礎架構的核心
AI落地場景向細分領域延伸的同時，也誕生了大量多源異構數據。這些數據在理論上可以反哺AI行業，為AI應用的調優與場景適配做出更多貢獻。但AI基礎層在數據處理能力方面的欠缺，導致這些數據的價值未被有效挖掘，數據生產力被嚴重浪費。
現階段AI基礎層面對的首要問題已是數據生產效率與數據產出質量無法滿足大規模算法訓練的需求。而解決這一問題的關鍵就在于數據智能平臺的升級。
數據智能平臺是大數據與數字化轉型時代誕生的一個新名詞。現階段，數據智能已逐漸從“以人為主導”進化到“以數據為主導”。從算法模型構建到上線應用，需要經歷數據采標、算法訓練、模型調優等多維流程，其中數據服務行業為產業鏈供應了基礎但重要的數據生產要素。
因此，賦在數據智能平臺身上的使命就是從生產端解決數據供給問題，以更高效率、更低成本滿足AI落地、迭代對于多源異構數據的海量需求。
曼孚科技SEED數據服務平臺
作為行業領先的AI基礎架構與數據智能平臺服務商，曼孚科技專注為AI企業提供從戰略到技術落地的一站式數據解決方案。
曼孚科技核心產品——SEED數據服務平臺，作為數據智能平臺體系的重要組成部分，是實現重構AI基礎架構的關鍵。
SEED數據服務平臺
作為曼孚科技第三代數據智能平臺產品，SEED平臺除擁有目前市面上主流第二代平臺的“多場景標注能力+有限項目管理能力”以外，還創新性的大量引入生命周期管理、AI增強等模塊，形成了覆蓋“數據全生命周期管理能力+供應鏈管理+項目協同+AI人機協同+自定義權限+全場景標注”的多維立體數據處理能力。
在這些功能模塊的加持下，平臺數據標注效率平均提升10倍以上;AI輔助篩查下，數據精準度可達99.99%級別，直擊AI企業數據需求痛點，從源頭端解決AI應用場景持續拓展對于多源異構數據的海量需求。
未來，曼孚科技將持續聚焦AI基礎架構建設，專注企業級數智化運營能力搭建，為人工智能應用的商業落地增添更多助力。
