周晓凌：从创新链、价值链、产业链三方面推动智能应用工程化落地_新浪财经

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　　2023中国国际服务贸易交易会-2023中国金融科技论坛于9月2日在北京举行。九章云极DataCanvas 副总裁周晓凌出席并演讲。

　　会上，九章云极DataCanvas公司与IDC重磅发布《机器学习工程引擎MLOps发展报告》。周晓凌表示，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。

　　上述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。

　　据介绍，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。

　　此外，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。

　　周晓凌表示，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。

　　《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。

　　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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