伴隨著AI大模型風口崛起,人工智能技術的企業級應用百花齊放,成為當代商業效率升級的重要手段之一。然而對于很多企業來說,龐大的數據規模和算法研發門檻仍然如同天塹,行業期待數據與智能齊備的新型AI服務。
天云數據是國內鮮有的,能同時提供數據基礎設施和數字原生全產業服務鏈的科技公司。秉承“數據+智能”的理念,致力于AI-Native數據庫和人工智能軟件的研發與創新,以推動企業向數字原生邁進,賦能產業數字化轉型。
在第二屆光合組織AI解決方案大賽上,天云數據的通用PaaS化AI建模平臺產品——MaximAI,為企業AI能力建設交出新的答卷,并在眾多參賽方案中脫穎而出,錄入大賽獲獎榜單。
“MaximAI是一個涵蓋機器學習、研發、運營的一體化平臺,我們可以用這個平臺為企業提供全方位的AI賦能。”天云數據首席數據科學家呂慧介紹,MaximAI旨在突破 Hadoop/Spark 的使用瓶頸,進一步降低 AI 落地成本,實現 AI模型標準化、流程化、批量化生產,讓每家企業都擁有開箱即用的AI能力。
基于用戶的AI應用需求,MaximAI在場景實踐中帶來多重產品價值:比如平臺利用分布式架構,支持進行海量數據的全量數據無偏建模,保證數據價值得到深度挖掘;不熟悉編程的普通業務人員也可操作建模,大幅降低建模人員門檻;通過拖拉拽的方式即可完成模型流水線化上線,避免不同團隊之間的知識壁壘與矛盾,加速知識應用;支持對數據的統計分析和可視化探查等功能,實現建模流程可回溯,模型可復用等。
從企業的生產制造、供應鏈、營銷與銷售、交付與服務等價值鏈,每個環節都存在可利用 AI 改善的空間,而MaximAI可以在業務線上降本增效,滿足了業務爆發的需求。更長遠看,MaximAI 可提升模型性能、可擴展性、可解釋性和準確度,還能優化資源配置,提升模型開發效率和業務敏捷度,這無疑實現了 AI 價值的最大化。
“要讓AI走進千行百企并不簡單。”天云數據數據庫研發負責人喬旺龍表示,天云數據為客戶提供的是一站式的建模流程,這要求平臺不僅要在功能上做到橫向的全覆蓋,同時也要在行業領域上進行縱向的擴深。
在服務金融領域時,天云數據根據銀行、券商等各類客戶需求場景,在工程平臺上一次性開發了幾百個量化算子。接下來在服務其它客戶時,這些積累的量化算子可以幫助天云數據快速切入到新用戶的場景中,再次進行復用并釋放價值。
在連接用戶業務場景的過程中,軟硬件之間的兼容問題也變得更加突出。尤其對于金融等信創領域,能否適配到性能可用的國產硬件底座,是AI邁向千行百業的關鍵。對于天云數據來說,海光為MaximAI的落地提供了很好的支撐。
“我們早在2017年就與海光開展了項目上的合作,并在2020年完成產品的兼容性適配。”呂慧指出,在兼容性以及設備性能方面,海光產品的友好度非常高。“比如服務器性能方面,根據前端技術人員的反饋,海光服務器性能比其它服務器起碼提升了10%。”
值得一提的是,天云數據與海光進行產品認證時,還得到了多項軟硬件資源的支撐以及技術支持,包括安排專人為天云數據提供技術答疑、專項資源對接等。“因為數據庫對于硬件設備的要求非常高,有時候還需要再底層技術上做一些變動,這樣才能在這個設備上運行的更好。所以海光對我們的支持非常重要。”呂慧表示。
目前,MaximAI已經可以支持云原生 AutoML、多算法框架的訓練和發布、多國產芯片支持、云邊一體的應用發布部署。天云數據業已為超過50+家五百強及上市公司提供服務,涉及金融、科技、石油、電力、生物醫藥等多個領域。“
作為第二屆光合組織AI解決方案大賽獎項得主,非常感謝大賽為MaximAI提供了一個展示成果的舞臺,同時也讓天云數據與海光等生態伙伴的合作更加深入。”呂慧對接下來的賽事非常期待。
