来源：机器之心Pro2020-07-11 12:26:00 热度：

WAIC2020企业AI架构专场成功举办，行业专家共话AI落地挑战与未来

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随着人工智能技术的发展和成熟，越来越多的企业都希望拥抱人工智能来开展业务创新，实现企业的智能化发展。如何构建一套可靠、有效且安全的人工智能技术栈，便成为了充满机遇与挑战的事情。

在7月11日上午，在WAIC 2020开发者日企业级AI架构专场中，多位来自工业、医疗、金融等不同领域的行业专家，共同探讨了企业级AI在落地过程中的技术挑战与难题。

知乎是当下非常热门的内容社区，包括有问答、热榜、知识服务、圈子、直播、会员等产品功能和业务板块。2017年，知乎成立了专门的AI团队，基于海量内容和用户行为数据，通过数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术，将基础算法能力以标准统一的形式输出给各个业务，为业务赋能。在《内容社区的AI架构搭建和应用》主题分享中，知乎合伙人、CTO李大海展示了知乎基础AI架构的体系。

李大海表示，在工业界真实的生产环境里面，AI应用必须同时兼顾数据、算法、架构三者的投入，三者的关系好像食材、菜谱、厨具，想要把AI应用的用户体验这道菜做得色香味俱全，三样东西每样都要做好、做足、做精。

360金融首席科学家张家兴分享了《金融领域的数据AI融合中台》相关实践经验。他特别强调了「数据+AI融合中台」的概念。对于任意一个科技公司来说，数据是特别重要的。中台的职责应该是把不同的业务和数据打通。要想深刻挖掘数据中的价值，还要在数据基础之上构建很多的模型，通过机器学习的方法探索数据中真正深层的规律。

谈到360金融在金融科技领域搭建的数据AI中台架构，张家兴表示，面对海量的互联网用户，需要形成「智能金融的全链路」，从最初触达用户的获客到存量用户经营、风险控制，再到最后的贷后管理，形成整个链路。另外，构建了一个数据智能平台矩阵，对智能金融全链路的每一个环节都有专有的平台去支撑，将AI能力输出到各个业务环节。

医渡云首席人工智能科学家闫峻分享的主题是《AI新基建在医疗健康领域的基础架构与解决方案》。当前，在医院管理、健康管理、医学影像、电子病历处理与分析，以及临床辅助决策支持乃至整个健康生态中，都有AI技术的身影。但其中仍存在一些挑战，一是数据问题，二是应用场景问题。

他分享了医渡云在这方面的两个案例：第一个是Eywa平台，这是一个与医院、政府合作的大数据平台。Eywa平台是一个很好的能够面向AI开发者的技术平台，把数据的环节全部打通、全部做好，让AI开发者可以非常轻松、快速地实验和部署AI模型和应用。另外一个是城市免疫解决方案，新冠病毒已经给全球的医疗健康领域、社会民生、经济发展带来许多困扰，医渡云也在构建一整套的解决方案的框架，AI开发者可以联合研究、联合产出模型，做出对整个领域乃至全球范围内的技术贡献。

思贤科技联合创始人兼CTO段建钢分享的主题为《企业AI，数据先行》，他介绍说，近年来，人工智能进入了一个蓬勃发展的阶段，而「数据」恰恰是人工智能的基础。如果将机器学习、人工智能引擎、深度学习这些算法当作发动机的话，好的数据是这个发动机正常工作的燃料。

但企业在开发人工智能应用的时候，常常会遇到几大数据问题：来源不清、检索不易、变化不知、质量不高、流向不明、理解不透、洞察不足。此时，数据治理工作就显得尤为重要，核心步骤有三：一是梳理组织架构（确权），二是建立标准、确定流程，三是通过元数据采集进行企业数据盘点，建立精细的数据地图，从而通过数据质量来分析报表、定位问题，实现有的放矢的治理。

领规科技创始人CEO黄康分享的是《面向安全生产和产品质量管控的AI技术架构》。从现状来看，当前AI技术的发展尚不能全方位满足传统工业企业的要求，从业务角度出发，整个企业级AI的技术应用是一件技术需要与业务结合非常紧密的事情，这也是AI未能战胜原有生产系统的原因。

他详细介绍了领规科技在这方面的一些探索，同时也提到在目前的安全生产和产品管控相关的AI领域，数据治理与迁移和端侧实时计算方面仍然存在不小的挑战。

最后一位分享的嘉宾是Skymind子公司Konduit首席执行官&联合创始人Adam Gibson，他介绍的主题为《AI at the Edge》，关于TinyML和在边缘/终端设备导入AI技术的相关思考。TinyML指的是在边缘设备上运行机器学习分析，这也要求所用到的小型设备必须具备效率高和功耗低的特点。与此同时，研究者们也常常使用权重剪枝和浮点运算等方法来实现运行目标。