引领数据领域AI工程化落地，为什么会是云测数据？

在2020年，全球权威咨询公司Gartner发布了《2021年重要战略技术趋势》报告，其中指出AI工程化（AIEngineering）是即将深度挖掘的趋势。到了2021年底，其在《2022年十二大重要战略技术趋势》中进一步明确了AI工程化在未来三到五年将是企业数字业务创新的加速器。

几乎与此阿里巴巴推出了名为“灵杰”的一体化大数据和AI产品体系，旨在推动AI落地范式的升级，引领AI产业迈向新的发展阶段。不久前的服贸会上，人工智能数据企业云测数据发布了面向AI工程化的新一代数据解决方案，致力于实现企业所需数据的高效流转和持续处理，提高规模化生产效率。即将到来的AICON2022大会也将设立AI工程化的专项论坛，足以看出行业对AI工程化的高度重视。

那么，究竟什么是AI工程化呢？按照Gartner的官方定义，AI工程化是使用数据处理、预训练模型、机器学习流水线(MLOps)等开发AI软件的技术统称，旨在帮助企业更高效地利用AI创造价值。而“智能相对论”则认为，AI工程化是软件工程在扩展到AI领域后的适配与进化。它通过系统化、规范化和可度量的工程方法和工具的使用，确保AI软件能够达到预期效果。

以云测数据的AI数据解决方案为例，该方案通过成熟的数据管理和标注平台，与企业完成系统集成，支持企业自定义预标注算法接口，构建人员管理及项目管理体系，并提供安全交付的软硬件支持。这一方案在保证数据隐私安全的实现了企业所需数据的高效流转和持续处理，提高了生产效率。

为什么从权威机构、互联网大厂到数据服务创新企业都普遍重视AI工程化呢？这要从AI发展的阶段性需求谈起。AI的落地需要算法、算力和数据的三要素，但在实际场景中，仅有这三要素并不足以保证AI应用的成功落地。Gartner的研究表明，仅有53%的项目能够从AI原型有效转化为生产。这意味着在当下场景落地成为主流的阶段，AI场景应用的实现需要更多的技术和工具支持。而AI工程化提供了专门适配AI开发的一系列方法、工具和实践的集合，解决了模型开发、训练、预测等全链路生命周期的问题。在当下阶段，大规模落地需要AI工程化的支持。目前市场上主要有两种面向AI工程化的做法：一种是基于深度学习框架的开发框架型做法；另一种是如Google、meta等科技巨头以及国内华为百度等企业的实践案例等创新方法方式结合做法形成丰富的落地成果和技术进步成效的思路相结合做法值得关注借鉴和推广复制扩大发展。同时市场还存在更多的新兴主体和发展可能性也值得关注研究和期待取得更大进展实现更加智能化赋能社会生产生活的新局面。随着AI技术的不断进步和企业需求的日益增长，AI服务平台型的企业逐渐崭露头角。它们原先主要是为企业提供算力、算法和数据相关服务，如今正专注于提供面向AI工程化的解决方案。阿里的“灵杰”和云测数据都是这一趋势的生动体现。

面向AI工程化的数据解决方案，是AI开发服务不断成熟的结果。Gartner在《2022年十二大重要战略技术趋势》中预测，到2025年，实现AI工程化最佳实践的企业将从AI创新中获得超过三倍的价值。这表明AI工程化已成为企业追求的重要目标，催生出广阔的产业链机遇空间。

在这一趋势中，云测数据推出的面向AI工程化的新一代数据解决方案引领了数据领域的AI工程化发展。这一解决方案涵盖了丰富的数据标注工具、闭环的数据流转管理体系等关键内容，为AI企业提供了整体化的服务。这一解决方案并非轻易可模仿，而是基于云测数据多年的AI开发实践和服务积累。

除了平台工具模块，云测数据的解决方案还包括数据安全模块的部署。这些安全措施源于过去对数据安全风险的规避经验，形成了一套安全交付的标准和多个ISO企业安全体系认证。云测数据在硬件配置、网络安全、物理安全、人员安全管理等方面进行了全面的能力设置，以系统化布局来确保数据安全。这种全面的数据安全体系正是AI工程化的体现。

云测数据的解决方案还为AI工程化带来了数据安全提升的直接效益。通过统一的管理体系，数据存储、标注和传递等环节的效率得到了显著提升，减少了人为失误的风险。云测数据的人才库和项目管理经验也为这一解决方案提供了支撑，包括招聘、培训、项目管理和责任安全等模块。这使得云测数据能够更好地理解客户需求并提供适配的解决方案。

面向AI工程化的数据服务机遇主要属于有行业经验的企业。它们能够基于过去的经验进行更多业务合作的探索，并考虑不同企业的适配问题。云测数据通过API集成、标准协议接口、数据处理工作台等手段解决了这一问题，使得其解决方案能够广泛适应不同的企业需求。

值得注意的是，AI工程化不仅优化了AI开发过程，还促进了大模型的快速发展。云测数据等领域的领先企业在推动AI“工业化大生产”方面发挥了关键作用，将数据领域的AI工程化与大模型率先汇流，共同推动了AI技术的飞速发展。从宏观视角来看，AI工程化趋势与当前热门的AI大模型都在推动着AI向“工业化大生产”方向迈进，旨在实现高效率的批量化AI落地，而非作坊式的小规模生产。这两者相辅相成，一个聚焦于整个开发流程的工程化，另一个则着眼于模型本身的优化。

AI工程化与大型模型的协同合作，表现在多个层面。在大型模型的研发阶段，即“预训练”时期，AI工程化的理念和方法已经深度融入。以NLP领域的大型模型GPT-3为例，其模型复杂度极高，需要庞大的数据量和超强的计算能力。背后是31位专业人士组成的团队，他们各司其职，在数据处理、模型设计、代码编写、参数调试等领域协同工作，确保项目的顺利进行，这正是AI工程化的精髓所在。

大型模型的场景应用优化，也就是“微调”阶段，也离不开AI工程化的助力。在这个时代，许多场景只需在基础大模型上进行微调，便能产生优质的应用。云测数据总经理贾宇航认为，AI工程化在这一阶段将发挥重要作用，确保场景应用的高效、高质量交付和持续优化。随着云测数据推出面向AI工程化的数据解决方案，以及行业内众多典型大模型开始落地应用，AI工程化与大型模型的融合已经在数据领域开始显现。

值得一提的是，市场上已有一些如阿里的“灵杰”这样的服务，它既能构建超大规模模型，也能在垂直场景中实现小模型的“蒸馏”，即模型压缩与转化。无论是哪种情况，数据领域的AI工程化与大型模型的融合都在推动AI应用加速落地，为更广泛的行业带来便利和机遇。这不仅意味着新的商业合作模式的出现，更预示着在工程化开发与预训练优势的结合下，AI将逐步走进各行各业，实现真正的普惠化。这将是一次深刻的技术和商业变革。