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近日，中国国内服务贸易交易会（以下简称“服贸会”）在京隆重举办，在服贸会“2023 中国 AIGC 翻新倒退论坛”和“2023 中国金融科技论坛”两大论坛的成绩公布环节，九章云极 DataCanvas 公司与 IDC 重磅公布「AIFS 人工智能根底软件」和「MLOps 机器学习工程引擎」两大技术畛域钻研报告，洞察智能时代两大 AI 核心技术最新趋势，解析行业数智化实际前沿案例。
01 人工智能根底软件倒退报告——筑基智能经济底座，赋能产业利用实际
大模型技术的爆发式倒退为以机器学习、深度学习技术为代表的人工智能带来新的技术浪潮和翻新反动，人工智能根底软件这一占据外围根底位置的 AI 根底“软”设施再度被市场聚焦。此次公布的《人工智能根底软件倒退报告——筑基智能经济底座，赋能产业利用实际》（以下简称《人工智能根底软件倒退报告》），以行业利用为最终目标，输入 AI 根底软件的产业倒退现状，硬件计算、算法生态、全周期开发、云原生 AI 等关键技术趋势，寰球 AI 根底软件优良厂商剖析，以及金融、制作、政务、交通行业经典案例解读等前瞻内容。
《人工智能根底软件倒退报告》干货速递：
“根底应用服务仍放弃快速增长，开发平台领有较大市场空间。2022 年 IDC 钻研显示，机器学习开发平台市场出现头部厂商规模化效应。将来随着企业数字化转型的深刻以及人工智能技术在交融利用广度和深度的降级，为企业服务提供全周期全流程服务的开发平台将会领有更大的增长后劲。”
——《人工智能根底软件倒退报告》
IDC 提出人工智能根底软件五大关键技术趋势
● 硬件异构和减速计算
夯实底层算力撑持，推动产业疾速降级分析业务场景需要，交融先进算法构造
● 凋谢软件算法生态
AI 根底软件作为智能经济底座，凋谢兼容的生态成为必然兼收并蓄，自主翻新是晋升软件品牌价值的要害
● 全周期敌对的开发流程
保障式全周期开发服务，增益式敌对型业务优化
● 数据模型平安可解释
可解释的内核是数据的可靠性与关联性联邦学习、差分隐衷、同态加密、硬件加密为次要形式
● 云原生 AI 重塑业务价值
连贯 AI 利用和 IaaS 的桥梁，减速 AI 工程化落地
云原生 AI 平台能力架构
人工智能根底软件代表厂商当先实际案例
九章云极 DataCanvas 以自主研发的标准化 AI 基础架构软件为基石，推动 AI 技术从研发到生产化过程中各个环节自动化，建设以“凋谢、主动、云原生”为外围的智能数据迷信产品体系，为用户提供灵便、自主、牢靠的高性能高协同工具，减速企业数智化转型。
九章云极 DataCanvas AI 根底软件行业经典案例
围绕“凋谢、主动、云原生”的产品理念，九章云极 DataCanvas 以后产品体系已笼罩 AI 根底软件产品体系（AIFS）、数据领航员产品体系（DataPilot），并在下层打造通识大模型和行业 / 畛域模型，以更全面、更麻利的服务能力反对多行业 AI 解决方案落地。《人工智能根底软件倒退报告》通过金融、制作、政务、交通四大行业的 6 个经典业务场景实际案例，全面解析九章云极 DataCanvas AI 根底软件的利用能力。
AIFS 将来趋势及倡议
IDC 在报告中指出，AI 根底软件为企业翻新和社会提高提供外围驱动力。人工智能产业在经验多轮热点算法技术利用落地后，面临产业规模化、技术交融化、开发麻利化、老本可控化等问题，AI 根底软件依靠本身产品劣势和上下游及行业交融特色，可无效解决上述问题。
AI 根底软件 ACES 四方能力
放眼将来，AI 根底软件厂商应聚焦打造“ACES”四方能力，即能力翻新（Ability Innovation）、企业转型（Company Transformation）、生态构筑（Ecology Construction）、社会变革（Society Transformation）, 从技术、产品、生态、利用、策略、产业链等方向进行继续迭代翻新，助力实现“智能产业和美好生活”的社会愿景。
02 机器学习工程引擎 MLOps 倒退报告——破壁全赛道，落地工程化
人工智能进入工程化和规模化利用落地的黄金阶段，MLOps 机器学习工程引擎将施展外围加速器作用，是驱动企业走向将来智能的要害。《机器学习工程引擎 MLOps 倒退报告——破壁全赛道，落地工程化》（以下简称《机器学习工程引擎 MLOps 倒退报告》），通过联合前瞻的行业瞻望、前沿的 AI 技术创新和当先的 MLOps 多行业利用实际，全方位展现人工智能技术规模化落地的时机、挑战，MLOps 工程引擎的四大核心技术劣势，以及九章云极 DataCanvas 在多个行业实现的 MLOps“翻新链 - 价值链 - 产业链”三链协同翻新利用实际。《
机器学习工程引擎 MLOps 倒退报告》干货速递：
“IDC 预测，MLOps 将迎来全面采纳，到 2024 年 60% 的中国企业将通过MLOps/ModelOps 来运作其 ML 工作流程，并通过 AIOps 性能将 AI 注入 IT 基础设施经营过程。MLOps 工程引擎施展承前启后的关键作用，与上下游产品造成耦合榫卯构造。”
——《机器学习工程引擎 MLOps 倒退报告》
MLOps 工程引擎八大外围因素、CASA 四大能力 IDC 定义下，MLOps 平台整体性能架构包含八大外围因素，即顶层设计、数据筹备、模型开发、训练测试、部署运维、流程治理、平安保障、软硬协同。笼罩业务模型全生命周期开发治理的同时，MLOps 平台还从低开发上手难度、简创立翻新步骤、少训练经营老本、易协同治理流程、高决策监管效率的指标进行继续优化。
MLOps 平台核心技术能力
IDC 还提炼出 MLOps 工程引擎四大核心技术能力，别离是：高水平全场景算法库、全栈式 AutoML 自动化机器学习、数据模型平安可解释、云原生技术撑持。九章云极 DataCanvas 的 AIFS 人工智能根底软件和 DataPilot 数据领航员产品体系全线产品均以云原生根底构建，自主研发的白盒 Alaya 元识大模型矩阵、BAP 面向业务主动建模平台、YLearn 因果学习软件等独立产品更匹配各项突出的核心技术能力。
九章云极 DataCanvas 行业利用赋能：“翻新链 - 价值链 - 产业链”三链协同
九章云极 DataCanvas 以机器学习工程引擎为外围打造的多行业解决方案，从翻新链、价值链、产业链三方面推动智能利用工程化落地。
九章云极 DataCanvas“翻新链 - 价值链 - 产业链”三链协同
《机器学习工程引擎 MLOps 倒退报告》从三链维度登程，甄选九章云极 DataCanvas 在金融、制作、航空等行业的六个企业级 MLOps 实际案例，验证 MLOps 在减速企业数值化降级方面的弱小能力。
MLOps 将来趋势及倡议
IDC 指出，机器学习工程引擎 MLOps 是驱动企业走向将来智能的要害，将从“平台化能力、高水平技术、全自动监管”三方面来推动生产的疾速迭代。面向未来，企业将从技术能力翻新、产品利用摸索以及生态单干布局三方面继续晋升服务水平，继续夯实工程引擎能力。
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