AI产业快速落地难？破局人来了

过去十年，中国人工智能技术飞速发展，专利申请量位居世界第一，占全球总量的74.7%，是排名第二的美国专利申请量的8.2倍，技术实力遥遥领先。在国家政策的大力推动下，人脸识别、超级计算机、人工智能实验室、东数西算等工程有了里程碑式的科研成果，均处在世界一流水平。

  数据来源:《人工智能发展报告2011-2020》

在应用上，AI技术已逐步与安防、制造、能源、医疗、电信等上游产业的典型应用场景深度融合，有效解决了行业诸多传统痛点。但是，还有更多如农业、零售、物流、工业、家居、社区等领域的80%碎片场景AI渗透率非常低。中国实体经济群体十分庞大，大部分企业都面临着由传统经济向数字化经济转型的迫切需求，可见AI技术在细分领域的市场前景非常广阔。

  数据来源:艾瑞咨询

尽管AI市场前景广阔，AI技术和实体经济深度融合度却极低，原因是什么呢？

中国拥有庞大的实体产业链和千差万别的碎片化场景，需求复杂多样，因此算法也很零碎。大厂家往往倾向于做标准化算法，较少考虑细分场景的算法，造成细分场景的算法缺乏；即使解决了算法问题，由于细分场景的成本要求严格，传统的云端服务器方式难以部署落地，而边缘设备硬件还没形成较好的标准化，导致移植难度和移植成本过高，又不利于细分场景的应用推广，这些因素成为了中国AI产业落地的巨大绊脚石。把问题简单梳理，总结下来就是细分场景的算法定制与标准化边缘计算设备的结合问题。

把问题拆开，想要解决千行百业快速实现AI大规模落地，可通过AIoT来解决，即AI+IoT。其中，AI提供的是细分场景的核心算法能力，IoT则是解决不同类型的设备链接和管理问题，两者结合在一起，软硬件集成，才是让AI应用落地的最优解。AIoT与各行各业的大规模碎片化场景深度融合，应该采用IoT硬件+AI定制算法的创新模式，即应用场景中的智能硬件可以根据不同场景需求加载不同的算法，才能利于AI技术逐步落地。

英码厚积薄发，自主研发AI管理中台突围行业痛点

英码深刻洞见行业痛点，怀着打造边缘计算行业标杆的信念，始终坚持积极研发AI场景应用创新的边缘计算软硬件产品，联合一线国产AI芯片平台开发出4T～32T的低、中、高算力全覆盖的边缘计算产品，致力打造赋能产业AI快速落地的标准化IoT硬件。除此之外，凭借深厚的边缘计算技术积累，设计研发出一套AI管理中台，提供灵活搭配的算法模型和可视化的智能、高效管理模式，助力各类细分场景AI算法快速部署到边缘计算设备，支撑各行各业实现AI碎片化场景落地。

英码AI管理中台是一套自主研发的全新管理平台，围绕边缘设备管理和算法模型两大功能模块进行设计，是一套高效、便捷的一体化管理系统，向上AI赋能业务系统，向下统管边缘计算终端，形成一套完美闭环的“端-边-云”AI产品体系，赋能企业以智能化决策实现经济效益的提高和商业模式的创新。

该管理中台可对场景应用中不同地理位置的多个边缘设备进行高效便捷、统一管理；针对不同的设备性能实时监测，及时了解设备运行状态和故障问题；用户可通过可视化界面一键远程运维，对告警事件实时查看和响应。

不同于市面上的边端管理平台，英码AI管理中台可根据不同业态特性，针对细分领域碎片化场景快速定制海量算法，支持算法跨平台移植、算力云边协同、模型自优化；并主动训练算法模型，自动批量升级模型，提高算法精度，更贴近场景应用需求。 

英码AI中台

英码秉承“AI技术赋能场景化应用”的理念，以边缘计算设备和人工智能算法定制为核心，开放平台二次开发接口，联合外部生态合作伙伴力量，共同打造适用于各个行业及细分领域的场景化人工智能解决方案，赋能智慧交通、智慧工地、智能园区、智慧能源、智慧城管等领域快速实现AI产业化落地。