近日，中国国际服务贸易交易会（以下简称“服贸会”）在京盛大举办，在服贸会“2023中国AIGC创新发展论坛”和“2023中国金融科技论坛”两大论坛的成果发布环节，九章云极DataCanvas公司与IDC重磅发布「AIFS人工智能基础软件」和「MLOps机器学习工程引擎」两大技术领域研究报告，洞察智能时代两大AI核心技术最新趋势，解析行业数智化实践前沿案例。
01人工智能基础软件发展报告——筑基智能经济底座，赋能产业应用实践
大模型技术的爆发式发展为以机器学习、深度学习技术为代表的人工智能带来新的技术浪潮和创新革命，人工智能基础软件这一占据核心基础地位的AI基础“软”设施再度被市场聚焦。此次发布的《人工智能基础软件发展报告——筑基智能经济底座，赋能产业应用实践》（以下简称《人工智能基础软件发展报告》），以行业应用为最终目标，输出AI基础软件的产业发展现状，硬件计算、算法生态、全周期开发、云原生AI等关键技术趋势，全球AI基础软件优秀厂商分析，以及金融、制造、政务、交通行业经典案例解读等前瞻内容。
《人工智能基础软件发展报告》干货速递：
“基础应用服务仍保持快速增长，开发平台拥有较大市场空间。2022年IDC研究显示，机器学习开发平台市场呈现头部厂商规模化效应。未来随着企业数字化转型的深入以及人工智能技术在融合应用广度和深度的升级，为企业服务提供全周期全流程服务的开发平台将会拥有更大的增长潜力。”
——《人工智能基础软件发展报告》
IDC提出人工智能基础软件五大关键技术趋势
● 硬件异构和加速计算
夯实底层算力支撑，推动产业快速升级剖析业务场景需求，融合先进算法结构
● 开放软件算法生态
AI基础软件作为智能经济底座，开放兼容的生态成为必然兼收并蓄，自主创新是提升软件品牌价值的关键
● 全周期友好的开发流程
保障式全周期开发服务，增益式友好型业务优化
● 数据模型安全可解释
可解释的内核是数据的可靠性与关联性联邦学习、差分隐私、同态加密、硬件加密为主要方式
● 云原生AI重塑业务价值
连接AI应用和IaaS的桥梁，加速AI工程化落地
云原生AI平台能力架构
人工智能基础软件代表厂商领先实践案例
九章云极DataCanvas以自主研发的标准化AI基础架构软件为基石，推动AI技术从研发到生产化过程中各个环节自动化，建立以“开放、自动、云原生”为核心的智能数据科学产品体系，为用户提供灵活、自主、可靠的高性能高协同工具，加速企业数智化转型。
九章云极DataCanvas AI基础软件行业经典案例
围绕“开放、自动、云原生”的产品理念，九章云极DataCanvas当前产品体系已覆盖AI基础软件产品体系（AIFS）、数据领航员产品体系（DataPilot），并在上层打造通识大模型和行业/领域模型，以更全面、更敏捷的服务能力支持多行业AI解决方案落地。《人工智能基础软件发展报告》通过金融、制造、政务、交通四大行业的6个经典业务场景实践案例，全面解析九章云极DataCanvas AI基础软件的应用能力。
AIFS未来趋势及建议
IDC在报告中指出，AI基础软件为企业创新和社会进步提供核心驱动力。人工智能产业在经历多轮热点算法技术应用落地后，面临产业规模化、技术融合化、开发敏捷化、成本可控化等问题，AI基础软件依托自身产品优势和上下游及行业融合特色，可有效解决上述问题。
AI基础软件ACES四方能力
放眼未来，AI基础软件厂商应聚焦打造“ACES”四方能力，即能力创新（Ability Innovation）、企业转型（Company Transformation）、生态构筑（Ecology Construction）、社会变革（Society Transformation）,从技术、产品、生态、应用、战略、产业链等方向进行持续迭代创新，助力实现“智能产业和美好生活”的社会愿景。
02机器学习工程引擎MLOps发展报告——破壁全赛道，落地工程化
人工智能进入工程化和规模化应用落地的黄金阶段， MLOps机器学习工程引擎将发挥核心加速器作用，是驱动企业走向未来智能的关键。《机器学习工程引擎MLOps发展报告——破壁全赛道，落地工程化》（以下简称《机器学习工程引擎MLOps发展报告》），通过结合前瞻的行业展望、前沿的AI技术创新和领先的MLOps多行业应用实践，全方位展示人工智能技术规模化落地的机遇、挑战，MLOps工程引擎的四大核心技术优势，以及九章云极DataCanvas在多个行业实现的MLOps “创新链-价值链-产业链”三链协同创新应用实践。《
机器学习工程引擎MLOps发展报告》干货速递：
“IDC预测，MLOps将迎来全面采用，到2024年60%的中国企业将通过MLOps/ModelOps来运作其ML工作流程，并通过AIOps功能将AI注入IT基础设施运营过程。MLOps工程引擎发挥承上启下的关键作用，与上下游产品形成耦合榫卯结构。”
——《机器学习工程引擎MLOps发展报告》
MLOps工程引擎八大核心要素、CASA四大能力IDC定义下，MLOps平台整体功能架构包括八大核心要素，即顶层设计、数据准备、模型开发、训练测试、部署运维、流程治理、安全保障、软硬协同。覆盖业务模型全生命周期开发管理的同时， MLOps平台还从低开发上手难度、简创建创新步骤、少训练运营成本、易协同管理流程、高决策监管效率的目标进行持续优化。
MLOps平台核心技术能力
IDC还提炼出MLOps工程引擎四大核心技术能力，分别是：高水平全场景算法库、全栈式AutoML自动化机器学习、数据模型安全可解释、云原生技术支撑。九章云极DataCanvas的AIFS人工智能基础软件和DataPilot数据领航员产品体系全线产品均以云原生基础构建，自主研发的白盒Alaya元识大模型矩阵、BAP面向业务自动建模平台、YLearn因果学习软件等独立产品更匹配各项突出的核心技术能力。
九章云极DataCanvas行业应用赋能：“创新链-价值链-产业链”三链协同
九章云极DataCanvas以机器学习工程引擎为核心打造的多行业解决方案，从创新链、价值链、产业链三方面推动智能应用工程化落地。
九章云极DataCanvas “创新链-价值链-产业链”三链协同
《机器学习工程引擎MLOps发展报告》从三链维度出发，甄选九章云极DataCanvas在金融、制造、航空等行业的六个企业级MLOps实践案例，验证MLOps在加速企业数值化升级方面的强大能力。
MLOps未来趋势及建议
IDC指出，机器学习工程引擎MLOps是驱动企业走向未来智能的关键，将从“平台化能力、高水平技术、全自动监管”三方面来推动生产的快速迭代。面向未来，企业将从技术能力创新、产品应用探索以及生态合作布局三方面持续提升服务水平，持续夯实工程引擎能力。
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