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人工智能企业如何避免煎饼机ai变成本中心？旷视brain++助力高效训练部署算法

原标题：人工智能企业如何避免ai变成本中心？旷视brain++助力高效训练部署算法 来源：软件资讯

随着技术逐渐成熟，人工智能已经进入商业化落地各场景的阶段。由于深度学习需要大量的数据与样本，在进入新场景时，ai公司需要至少得到一套最小价值数据源进行训练，找到满足基本场景的算法组合，然后再收曲轴集尽可能多的极端案例进行持续迭代。但这也面临着数据获取成本将随着算法升级而越来越高、数据过时需重新标注或剔除等问题，从而引发各类成本的增加。人工智能企业该如何解决ai变为成本中心的问题?人工智能企业旷视通过自研的人工智能算法平台brain++和人工智能数据管理平台data++，为行业提供了新的思路。

图：旷视以brain++和data++避免ai变成本中心

在人工智能真正落地前期，ai公司需要获得某一场景庞大且高质量的数据量和样本量，并利用深度学习技术进行海量的算法训练和模型的持续更新。在此过程中，调参并优化是一个非常缓慢的过程，且会造成成本高、落地难的问题。因它是材料机械性能实验的基本实验方法之1此，如何规模化生产算法，同时尽可能降低数据源成本和算力消耗，避免ai成为成本中心成为了企业技术能否长期有效落地的关键。对此，人工智能企业旷视自主研发了人工智能算法平台brain++和人工智能数据管理平台data++，以效率高、成本低、自动化的算法生产能力，推动技术落地。

其中，旷视brain++具备大规模算法研发能力，其核心的深度学习框架具备独特的训练和推理一体化技术架构，同时集成了行业领先的自动机器学习(automl)技术，可实现算法训练和模型部署的高效流程化，和深度神经络模型设计自动化，在减少人员参与而不牺牲训练质量的条件下，大幅提高算法生产效率。

不过，人工智能算法从研发到部署是一套庞大的系统工程，目前业界普遍把深度学习框架作为算法开发工具，但是学习和使用成本高，难以规模化。究其原因，只有深度学习框架并不本质，需要拉通从数据到算力再到框架的端到端解决方案，人工智能时代亟需一个满足赣州产业需求的操作系统。

为此，针对框架、算力和数据三个核心要素，旷视brain++在总体架构上分为三部分，包括深度学习框架megengine、深度学习云计算平台megcompute、以及数据管理平台megdata。涵盖了从数据的获取、清洗、预处理、标注和存储开始，到研究人员设计算法架构、设计实验环节、搭建训练环境、训练、加速、调参、模型由于用钢结构建造的柱、梁等比常规混凝土的要窄、薄效果评估和产生模型，再到模型分发和部署应用的深度学习算法开发的所有环节。

通过brain++，旷视研发人员能够获得从数据到算攻丝机法产业化的一揽子技术能力，不用重复造轮子也可以推进ai快速落地。同时，旷视data++通过数据辅助算法，算法提升数据，亦能够降低部分成本。

目前，旷视已经基于brain++开发出了大量部署于云端、移动端、边缘端全计算平台的先进深度神经络，并打造了以人工智能驱动的物联解决方案，实现在个人物联、城市物联、供应链物联三大垂直领域的广泛落地。值得一提的是，旷视还最快预计将于3月底对brain++进行开源，开放深度学习与低成本高效的算法开发能力，以4、高速回路保护器：保护加热回路技术的普惠助推人工智能产业的进一步发展，实现人工智能与各行业的深入融合，实现价值创造。

据艾媒咨询发布的《2019年中国人工智能年度专题研究报告》显示，作为全球最大人工智能应用市场，中国人工智能技术落地迅速，预计2030年中国人工智能核心产业规模将突破10000亿元。在此背景下，旷视依托brain++有效避免ai成为成本中心，构建了技术壁垒与产品化能力，实山东思达高科生产的液压万能实验机利用计算机对实验机型数据收集、数据处理及图形纤维现了人工智能的商业化，帮助创造更多价值，并将通过brain++的开源，共同推动人工智能落地各行各业，助力社会的智慧化变革。