人工智能领域的新型“航母”浅析

2020年4月23号，是中国人民海军建军71周年的生日，中国海军现在也是世界上不容小觑的海上军事力量，并且目前拥有了“辽宁号”、“山东号”两艘航空母舰，使中国的海洋防护领域和远程打击范围大大增加，令世界瞩目。海军的核心武器——航空母舰是集各种高新技术和众多先进武器装备于一身的“海上巨无霸”，其排量巨大、武器装备精良，以舰载作战飞机为主要武器，整合通讯、情报、作战信息、反潜反导装置及后勤保障为一体的超强、大型海上作战基地平台，其特点是“舰机合一、攻防俱佳”，也是军事迷们经常津津乐道的谈资对象。

 

 

在人工智能领域，对于AI的开发和服务，经常会需要一个基础平台来做技术支撑，这个基础平台要求综合功能多，包括全流程可视化的建模、数据处理、特征工程、算法计算、模型评估、模型发布等能力，这就是AI开发与服务平台，使用这样的平台能够大大降低构建模型的门槛，提高建模效率。相比传统的AI开发与服务人员专业要求高，数据处理慢以及建模周期长，人工智能开发与服务平台大大提高了AI的开发和服务效率，就像航空母舰强大的作战能力一样，平台对于AI的开发和服务有着强劲的支撑能力。本文将对这个人工智能领域的新型“航母”进行功能和思路介绍，希望能借助其来扩宽AI开发人员的思维。

 

 

AI“航母”结构简介

从航空母舰的相应资料来看，其大概结构主要分以下几个部分：

• 动力体系：包括供应航母一切动力系统，如燃油库、动力舱、核反应堆等。
• 舰载武器：包括航母攻防的相关武器、弹药、舰载机等。
• 舰体甲板：包括舰载机的弹射装置、拦截装置、甲板、装甲舰体以及相应的辅助设施等。
• 综合舰岛：是航母的指挥中心，包括指挥室、控制室、监控室、雷达声纳系统、导航和航海系统等。
• 机库系统：存放和维修保养舰载机、以及其他辅助设施的场所。
• 生活体系：支撑舰上人员生活、杂物、供给等的体系，包括宿舍、餐厅、浴室、厨房、清洁、健身设施等。

 

 

本文介绍的人工智能（AI）开发与服务平台，拥有着类似航空母舰强大作战支撑能力的功能结构。为更好地帮助读者理解，我们可以将AI开发与服务平台和航空母舰进行初步的对比剖析，它们对应的功能结构理解如下图：

 

 

AI“航母”功能浅析

AI开发与服务平台可以看作是AI领域项目开发和服务的“航母”，它提供一站式的AI应用开发、部署、管理、运维监控等功能，提供多算法融合调度、大数据规范化处理、多场景应用服务能力API 开放，能够降低AI 应用开发成本，节省建模开发、维护成本。

 

 

平台类似航母结构，规划为“一平台、一仓库、四中心”。

下面对各部分做简单剖析。

 

一、动力体系——数据资源中心

AI开发与服务平台的数据资源中心就如同航母的核动力一样，提供全舰的动力来源，是平台运行能力的体现。数据资源中心为AI开发者提供多种数据接入的能力，支持完善的存储、汇总和分析等服务，实现用户数据、来源数据、模型数据与平台服务的全周期连接。功能有数据源管理、数据预处理、数据整理清洗等数据存储和操作处理。具体包括：

• 平台的数据源可以是文件、数据库、接口等方式
• 整体的数据处理方式是所见即所得的，类似操作EXCEL一样简单。
• 提供统一数据集成、场景数据、特征数据定义、数据类型转换等功能，并为不同类型数据提供数据服务组件选择。

 

 

二、舰载武器——建模计算中心

AI开发与服务平台的建模计算中心就是提供平台战斗能力的区域，通过业务数据、业务知识和算法进行结合，将数据中的价值挖掘出来，进行快速可视化建模，形成业务模型。建模开发人员只需要了解建模原理，无需代码能力，即可获得较好的可用算法模型。建模计算中心装备精良，有以下能力：

• 高维度模型算法和特征工程算法
• 高性能的分布式计算框架
• 在大数据和海量特征（支持万亿级以上）的场景下具备优秀的计算能力
• 比较不同算法的运行结果，通过评估值选择最优算法，并可以调整模型中的可变参数，包括算法参数配置、算法参数调优、算法评估
• 以可视效果展示模型迭代变化趋势，进行模型各维属性的分布汇总

 

 

三、舰载机库——算法模型仓库

AI开发与服务平台的算法模型仓库类似于航母的舰载机的机库，是算法模型集中管理的地方。提供算法接入规范和自助接入工具，以及提供自动化托管和自动化适配能力，可兼容多个算法合作伙伴的多种算法，实现多算法统一管理以及提升算法工程化效率和复用能力。算法模型仓库可以放置很多当前主流的算法模型，以方便开发者直接使用，例如以下算法模型：

 

 

四、综合舰岛——调度管理中心

AI开发与服务平台的调度管理中心类似于航母的舰岛（也即航母的指挥大脑），是平台的管理核心区域，提供可视化、可拖拽的项目管理、任务编排和调度能力，拖拽构建项目信息、数据流定义、配置，实现多算法融合、多数据组件拼装和多业务服务组合，快速构建满足AI业务场景的应用。囊括了算法建模过程的全部调度内容，从数据导入、数据处理、特征选择、算法选择、算法评估、算法部署等建模的全部过程。

 

 

五、舰体甲板——应用服务中心

AI开发与服务平台的应用服务中心类似于航母的舰体和甲板，是对平台外应用的服务平台，能提供数据接入规范和自助接入工具，以及提供自动化适配能力，支持多设备统一分组分类管理，实现便捷地连接智能边缘终端。提供应用密钥管理以及数据订阅推送功能，AI应用开发者可通过API 网关调用平台提供的多种AI 服务能力，实现快速开发AI 应用以及接收AI结构化数据的推送。同时还具备统计分析分类分析、回归分析、聚类分析、关联分析等智能化分析应用功能。

 

 

六、生活体系——技术支撑平台

AI开发与服务平台的技术支撑平台类似于航母的所有生活基础支撑体系，提供平台的设备接入和管理、服务器计算资源以及镜像仓库资源的管理功能，为AI应用开发提供完善的资源服务能力。提供AI开发与服务过程中，全生命周期的运营监控、微服务管理、账号体系管理等能力，保障平台稳定性和可视化运营，提升平台开发及输出能力。

 

 

AI“航母”启航

在世界正在从IT时代走向DT时代的当下，越来越多的人工智能应用蓬勃发展，但随着人工智能、机器学习逐步向信息产业开始普及项目的时候，项目开发和服务过程中的很多实际问题渐渐凸显出来：

• 比如算法建模入门门槛较高，需要开发者掌握的背景知识相对较多，需要知晓统计学、概率论、机器学习算法等内容；
• 如机器学习的算法过多地依赖计算机实现，需要相关从业人员知晓较多的计算机内容；
• 再者AI的开发通常需要花费较长的时间人工进行数据预处理、特征提取相关内容；
• 数据维度爆炸，统计分析过程较为复杂和繁琐；
• 数据存储分散，不易集中使用，以及数据安全问题等等。

 

以上问题都困扰着急需上马人工智能和机器学习的企业和政府单位，也让从事AI开发和服务的数据科学家、数据工程师、算法模型师等专业人员经常一筹莫展。为了解决上述问题，AI开发与服务平台应运而生，并且逐步在各类机器学习项目中大量使用，很多主流大厂如腾讯、百度、阿里巴巴也都打造了自主的AI开发服务平台。

 

本文对AI开发服务平台的常规功能做了初步的介绍，希望能够让关注或将要使用该平台的读者朋友们有个大概的框架和概念，相信今后AI领域的开发和服务过程中，也会逐步趋向于大规模使用这样类似的平台，强大的“航母”战斗群即将在人工智能的浪潮中启航。