由 dawei
在国内政策引导、企业产业智能升级的原生需求和疫情等多重因素作用下，中国的人工智能产业化应用在过去的5年间呈现出无可比拟的增长速度。2020年的中国人工智能软件市场规模已经超过了230亿元人民币，即便在疫情等外部因素考验下，仍旧迎来了平稳的增长。
然而随着应用市场的下沉，市场上仍旧缺乏普惠的AI工具，即便在企业拥有相关开发、建模人才的情况下，AI科学家和业务人员之间仍旧存在技术鸿沟。他们习惯使用各自的平台和工具进行数据分析或建模工作，这些数据资产被分散在企业各个角落，造成了模型的重复构建和资源的孤岛林立。而这些人才无法在同一个AI平台上一起协作，发挥出他们各自的优势能力，这是AI落地目前面临最大的挑战。
企业在涉及到人工智能业务时，其研发流程需经历从明确业务问题->数据采集及清洗->特征工程->模型训练及打包->模型评估及验证->模型部署及上线->A/B test，以及模型监控和迭代的工作流程。整个链条非常长，容易涉及到多个平台间的切换。在任何环节出现功能短板或缺失，都会影响模型的开发效率和开发质量，或导致模型无法及时在实际业务当中部署应用。