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雷鋒網(wǎng)消息，近日，第四范式推出了為企業(yè)提供視覺應用通用服務的AI Prophet AutoCV“范式視界”智能視覺平臺。
成立于2015年的第四范式，致力于將人工智能賦能到各行各業(yè)，企業(yè)的口號“AI for Everyone”已經(jīng)表明這樣的意圖。
要賦能，當然就要建立平臺。此次推出的“范式視界”，是繼"先知”平臺之后，又一個為企業(yè)賦能的AI平臺。
該產(chǎn)品負責人黃纓寧向雷鋒解釋，該平臺可以通過數(shù)據(jù)驅動的方式對CV應用進行自動部署。從視覺圖像數(shù)據(jù)的接入、存儲到視覺模型的構建、優(yōu)化，直至將模型應用于線上，為視覺業(yè)務場景提供在線服務。
該平臺解決了傳統(tǒng)人工視覺處理模式的以下難點:
純?nèi)斯⑴c的視覺系統(tǒng)人工成本高、標準不一、效率低下；
逐個解決方案響應時間慢、難以配合業(yè)務邏輯，且具有長尾效應；
借助器智能工廠模式，“第四視界”智能視覺平臺滿足企業(yè)便捷高效應對視覺場景的同時，能夠做到：
降本增效：節(jié)約人力成本，標準化評價標準，提高效率；
數(shù)據(jù)驅動：數(shù)據(jù)積累奠定業(yè)務效果；
掌握主動：業(yè)務演進匹配、長尾效應都可以通過平臺+數(shù)據(jù)解決；
響應快速：自建應用、數(shù)據(jù)驅動更新方便快捷；
整合優(yōu)化：模型遷移、算法融合加速業(yè)務；
2016年，第四范式發(fā)布人工智能開發(fā)平臺“先知”，對先知設置了參數(shù)自動化的算法，并搭建了比Spark快數(shù)百倍的機器學習的基礎架構，降低了人工參與的特征工程和模型訓練過程，還能提供自動或半自動的特征工程、模型選擇調參工具，降低了對數(shù)據(jù)科學家的依賴。
2017年，第四范式發(fā)布了全新升級的“第四范式先知”3.0 產(chǎn)品，對“先知”平臺進行了優(yōu)化，升級為以“機器學習圈” 為基礎架構的的企業(yè) AI 核心系統(tǒng)。
該系統(tǒng)包含了過程數(shù)據(jù)采集、反饋數(shù)據(jù)采集、高維機器學習平臺、實時模型服務平臺等模塊，涵蓋了機器學習、決策的全過程，可以幫助各行業(yè)打造自己的認知智能。采用“第四范式先知”企業(yè)AI核心系統(tǒng)的企業(yè)用戶，能夠通過認知智能來輔助人做大量商業(yè)分析與決策。
在AI+金融領域，第四范式已經(jīng)積累頗深。今年1月，第四范式宣布完成B＋輪融資，獲得了來自中國工商銀行、中國銀行、中國建設銀行三家國有銀行及所屬基金的聯(lián)合戰(zhàn)略投資。這是國有銀行業(yè)第一次大規(guī)模集體投資一家人工智能企業(yè)。
今年6月20日，第四范式與北京中關村銀行達成戰(zhàn)略合作協(xié)議，雙方合力發(fā)布了第四范式供應鏈“AI+ 金融”服務平臺。該平臺的內(nèi)核，依然是第四范式此前已經(jīng)推出的一站式企業(yè) AI 核心系統(tǒng)——第四范式先知，它包括 Prophet OS 和 Prophet Studio 兩大組件，擁有數(shù)據(jù)、算法和生產(chǎn)三個方面的核心。
實際上，在正式成立之前，第四范式供應鏈“AI+金融”服務平臺已經(jīng)先行聚集了多家供應鏈企業(yè)、金融機構、保理公司、擔保公司、征信機構等合作伙伴，截止到 2018 年 5 月底，已經(jīng)為上萬家中小微企業(yè)提供了智能融合的金融服務和 AI 賦能。
降低AI的使用門檻，讓AI對盡可能多的開發(fā)者、研究者和商業(yè)用戶變得觸手可及，是AI企業(yè)的美好愿景。
國際AI巨頭Google是這方面的先行者。2018年1月，Google推出了機器學習產(chǎn)品 Cloud AutoML。到目前為止，只有一個公開可用的服務AutoML Vision，這款產(chǎn)品可以用 AI 設計 AI，讓更多對機器學習了解有限的人，把 Google 級的 AI 技術運用到產(chǎn)品打磨中，從而降低使用機器學習的門檻。
對于企業(yè)來說，能簡單高效通過AutoML產(chǎn)品創(chuàng)建自己的人工智能軟件，而無需花費高額費用專門聘請人工智能專家，也無需耗費大量時間構建自己的機器學習系統(tǒng)，無疑具有巨大價值。
雷鋒網(wǎng)認為，AutoML技術實現(xiàn)還是有很多難點，一位中科院機器學習領域的專家告訴雷鋒網(wǎng)，AutoML把很多模型封裝了起來，可以自動遍歷一遍，逐個試出來最優(yōu)的，但自動參數(shù)優(yōu)化這件事本來就很難。但是，國內(nèi)做AutoML產(chǎn)品的公司還比較少，如果能在這個領域迅速打開市場會具有很大優(yōu)勢。
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