概述：21屆畢業(yè)一直從事產(chǎn)品經(jīng)理相關(guān)職位罐盔，先后從事的行業(yè)有云端視頻編輯但绕、跨境電商等行業(yè)，目前正在轉(zhuǎn)型做云計(jì)算行業(yè)惶看，別的不說跨度真的還挺大捏顺，而且其實(shí)中間真的沒有什么很大的關(guān)系；但是興趣使然纬黎，最終還是得選擇一個(gè)自己最感興趣的行業(yè)去進(jìn)行深挖與提升自己草丧，深入業(yè)務(wù)場(chǎng)景去進(jìn)行需求的了解，與用戶共情莹桅，是我目前的目標(biāo)與方向昌执，接下來會(huì)零零碎碎分享一些烛亦，自己對(duì)AI產(chǎn)品進(jìn)階的一些知識(shí)或者干貨分享，歡迎各位大佬們批評(píng)指正懂拾，也歡迎跟我一樣處于初期的小姐妹們跟我一起共同成長(zhǎng)煤禽，互相交流~共勉之
第一篇：初識(shí)
quyc 2022/4/27
AI 平臺(tái)知識(shí)概述
一、概念了解(what)
在說AI 平臺(tái)之前岖赋，首先可以對(duì)AI進(jìn)行了一個(gè)大致的解釋檬果，AI 即人工智能，是研究并模擬唐断、延伸和擴(kuò)展人腦復(fù)雜行為的一種技術(shù)科學(xué)选脊，范圍包括機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等等脸甘；那么 AI 平臺(tái)就是支持這種復(fù)雜科學(xué)研究的一種輔助工具恳啥，該工具可以進(jìn)行智能化、體系化丹诀、自動(dòng)化完成這一系列研究钝的；
1）AI 平臺(tái)主要面向的是模型開發(fā)者，圍繞 AI 模型/算法的生命周期（數(shù)據(jù)收集铆遭、數(shù)據(jù)標(biāo)注硝桩、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練枚荣、模型優(yōu)化碗脊、模型部署）提供的工具。
2）AI 平臺(tái)是面向應(yīng)用者的橄妆，圍繞集成好的AI 服務(wù)進(jìn)行部署應(yīng)用衙伶，主要是進(jìn)行應(yīng)用的管理等相關(guān)操作的平臺(tái)。
二呼畸、產(chǎn)品功能(How)
接下來將對(duì) AI 平臺(tái)的兩種分類進(jìn)行逐一的功能闡述
2.1 AI 開發(fā)平臺(tái)
1）數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)
面向進(jìn)行模型訓(xùn)練的前置工作痕支，包括數(shù)據(jù)導(dǎo)入颁虐、數(shù)據(jù)預(yù)處理蛮原、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等另绩。這部分的數(shù)據(jù)工作與大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性比較強(qiáng)儒陨，有些標(biāo)注平臺(tái)甚至是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的組件。
對(duì)于AI 標(biāo)注來說笋籽，更多是進(jìn)行數(shù)據(jù)智能/自動(dòng)化進(jìn)行處理蹦漠，故此有些廠商推出數(shù)據(jù)采樣、數(shù)據(jù)拆分车海、數(shù)據(jù)缺失值處理（數(shù)據(jù)預(yù)處理）笛园、自動(dòng)標(biāo)注（數(shù)據(jù)標(biāo)注）、對(duì)圖片類型數(shù)據(jù)去霧、增霧研铆、對(duì)比度增強(qiáng)等智能算法（數(shù)據(jù)增強(qiáng)）埋同，正是這些功能支撐起了數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)。
2）模型訓(xùn)練平臺(tái)
給模型訓(xùn)練的內(nèi)容配置算力棵红、環(huán)境凶赁，這個(gè)是AI平臺(tái)中比較常見的產(chǎn)品，由于模型訓(xùn)練對(duì)硬件資源的高消耗逆甜，通常會(huì)租用云計(jì)算資源來完成模型訓(xùn)練虱肄，所以很多模型訓(xùn)練平臺(tái)是與云平臺(tái)捆綁的，完成包括負(fù)載均衡交煞、并行訓(xùn)練等工作咏窿。
4）模型部署平臺(tái)
提供把模型從訓(xùn)練環(huán)境部署到推理環(huán)境（云端、邊緣端等）的工具错敢。這個(gè)功能相對(duì)簡(jiǎn)單翰灾，較少單獨(dú)作為一個(gè)產(chǎn)品，一般是也是作為開發(fā)平臺(tái)的一個(gè)功能模塊稚茅。
一個(gè)例外是邊緣/嵌入式環(huán)境部署平臺(tái)（如百度EasyEdge）纸淮，由于硬件適配比較繁瑣，所以目前看到百度是做成一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的產(chǎn)品的亚享。
5）模型推理平臺(tái)
提供各式各樣的模型接口咽块，供用戶直接調(diào)用，一般還提供包括模型調(diào)用管理欺税、接口管理等功能侈沪，這種推理平臺(tái)主要是以模型作為核心競(jìng)爭(zhēng)力的。另一種推理平臺(tái)則以算力作為競(jìng)爭(zhēng)力晚凿，類似云平臺(tái)亭罪，用戶將模型部署在平臺(tái)上可獲得彈性擴(kuò)縮容等能力。
2.2?AI 應(yīng)用平臺(tái)
AI支撐平臺(tái)比起AI開發(fā)平臺(tái)歼秽，更類似業(yè)務(wù)平臺(tái)应役，比如內(nèi)容審核、智能對(duì)話等燥筷。圍繞的是一個(gè)核心算法箩祥，通過配置提升這個(gè)算法/能力的通用性。
通過下面一個(gè)例子進(jìn)行詳細(xì)解釋：
橫向是發(fā)布圖片的業(yè)務(wù)流程肆氓，縱向是審核平臺(tái)的功能袍祖，審核平臺(tái)的核心問題就是圖片分類，將符合審核政策規(guī)定的圖片通過谢揪、違法的進(jìn)行限制蕉陋。
三捐凭、核心優(yōu)勢(shì)(Why)
AI 平臺(tái)帶來的優(yōu)勢(shì)可以從用戶、平臺(tái)角度進(jìn)行思考：
用戶：盡低層成本獲取 AI 能力凳鬓，提高工作效率柑营，滿足業(yè)務(wù)快速擴(kuò)充的需要；
AI 平臺(tái)：標(biāo)準(zhǔn)化的工作工具/流程村视，無需定制去解決官套，提高模型生產(chǎn)效率、降低工作成本蚁孔，從而形成盈利奶赔；
但是就目前來說，平臺(tái)的需求是大于用戶的需求杠氢，這跟 AI 的發(fā)展歷史有關(guān)站刑，目前還暫處于初期階段，AI 技術(shù)還不是很成熟鼻百，更多是對(duì)模型訓(xùn)練的一些需求绞旅，一種行業(yè)化解決方案標(biāo)準(zhǔn)化的過程；用戶 AI 還持有觀望態(tài)度（對(duì)提高ROI不確定等）温艇，所以引申出目前需要不斷的加強(qiáng)對(duì)AI 能力的訓(xùn)練因悲，更好的契合市場(chǎng)用戶的需求是目前的必經(jīng)之路，同時(shí)也需要不斷的引導(dǎo)用戶發(fā)現(xiàn)AI 能力的價(jià)值勺爱，進(jìn)而提高AI 平臺(tái)的價(jià)值晃琳。
四、市場(chǎng)狀況(where)
一些AI開發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品的AI模型生命周期覆蓋情況琐鲁，可以看到大部分產(chǎn)品其實(shí)都是提供全生命周期的功能的卫旱，提供一站式解決方案。
競(jìng)品分析：
百度的功能架構(gòu)是最舒服围段、邏輯性最好的顾翼。百度的AI開發(fā)平臺(tái)包括BML和EasyDL兩個(gè)，BML是全流程的開發(fā)平臺(tái)奈泪，覆蓋了AI模型全生命周期适贸；EasyDL定位是零門檻開發(fā)，所以只支持到數(shù)據(jù)訓(xùn)練級(jí)別的開發(fā)段磨。BML中相對(duì)獨(dú)立的數(shù)據(jù)相關(guān)功能和邊緣部署相關(guān)功能又都拆成組件/小平臺(tái)取逾，可以供用戶單獨(dú)調(diào)用耗绿，從而提高靈活性苹支。
騰訊TI系列平臺(tái)中，TI-ONE定位是一站式機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)平臺(tái)”误阻，但暫時(shí)沒有看到關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注方面的功能债蜜，數(shù)據(jù)處理只提供相對(duì)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)接入和數(shù)據(jù)預(yù)處理功能晴埂。預(yù)置模型相對(duì)來說也比較少，大部分是機(jī)器學(xué)習(xí)方面的模型寻定，深度學(xué)習(xí)模型較少儒洛。
TI系列的其他兩個(gè)平臺(tái)TI-Matrix和Ti-EMS分別是“AI應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)”和“無服務(wù)推理平臺(tái)”，個(gè)人感覺都更偏向云服務(wù)一些狼速，主要是服務(wù)調(diào)度琅锻、擴(kuò)縮容等能力。
華為ModelArts也提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注到模型推理全流程的開發(fā)工具向胡，其中“自動(dòng)學(xué)習(xí)”的功能模塊基本對(duì)標(biāo)百度EasyDL恼蓬，提供重訓(xùn)練級(jí)別的模型生成，但暫時(shí)沒有按照需求層級(jí)進(jìn)行產(chǎn)品拆分僵芹。
總結(jié)：目前AI 平臺(tái)根據(jù)用戶不同的需求點(diǎn)各有所側(cè)重处硬，但是基本都進(jìn)行了一站式平臺(tái)訓(xùn)練能力的部署，主要在對(duì)數(shù)據(jù)拇派、模型荷辕、部署三個(gè)方面發(fā)力；
1） 數(shù)據(jù)差異化：進(jìn)一步與大數(shù)據(jù)平臺(tái)吻合件豌，提供數(shù)據(jù)采集疮方、清洗、標(biāo)注（自動(dòng)茧彤、人工）等功能案站，解決用戶數(shù)據(jù)方面的痛點(diǎn)。
2） 模型差異化：提供更多的強(qiáng)大預(yù)置算法進(jìn)行模型訓(xùn)練棘街，針對(duì)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景去進(jìn)行模型訓(xùn)練蟆盐，針對(duì)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化，其次需要充沛的算例資源遭殉，與云平臺(tái)進(jìn)行很好的銜接石挂、協(xié)同處理。
3） 部署差異化：方便快捷险污、快速搭建痹愚、靈活運(yùn)用成為部署的需要攻克的一大難點(diǎn)，也是非常重要的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)蛔糯，節(jié)省時(shí)間拯腮、人力成本，也方便進(jìn)行運(yùn)維蚁飒；
