2025-01-12 数码 0
人世间美好的事物，不能仅停留在想象层面。AI如今就是大家想象中的一个美好事物，似乎无所不能，似乎哪里都可以用得上。然而，身处其中的专业人士才能体会到，AI的行业应用落地，尤其是规模化落地，其实非常不容易。
这，不仅是目前所有AI厂商所面临的考验，也是导致AI应用普及速度不及预期的重要原因。在此背景下，我们探索发现了联通数科在化工食药行业成功应用其智能解决方案的一条可行路径。
平台架构：为规模化应用奠定基础
很多人用惯了人脸识别和机器翻译，因此就把AI当作是一种应用。其实，AI更像是一种能力，嵌入在各行各业的应用中去解决其业务痛点问题。因此，要想真正发挥作用，就必须与行业场景深入结合，这就导致应用场景非常复杂，要结合每个客户的需求进行定制化。这对工作量大、效率低下之外，还提出了更高要求——需要一大批既懂技术又懂业务的复合型人才，这显然并不现实。
解决这一问题最好的方式，就是平台化。通过平台化来降低部署实施难度、提升复用性、减少定制开发工作量。此时，上图展示的是联通化工食药AI平台架构，它共分为四层，从下至上分别是基础平台、算法模型、行业垂直功能和智能系统。
除了化工食药领域，在制造、能源交通等多个领域，都打造类似结构的人工智能平台，用以支撑各个行业中的IAI落地工作。这些Industry AI Platform具有四方面优势：一是基于共性需求形成可复用的算法模型和垂直功能分层架构；二是在端边云融合训练推理运营三者有机结合提供灵活部署方式；三提供数据标注工具自动化训练支持非专业人员系统运维管理实现客户迭代成长；四配备专家现场支撑硬件选型解决方案设计，以便于针对不同企业精准定制解放客户痛点。
联通AI：沉淀经验构建“工业大脑”
在这个基础上，“算法模型”作为标准过程，是贴近技术且具有跨界特性的能力。而“工业垂直功能”，则进一步将这种能力与具体业务需求紧密相连，为用户提供更加精细、高效的人工智能服务。这就是我们称之为“工业范式”的东西，每个范式都是针对特定的产业而建立，对应一种或几种类型的人工智能产品或服务。
比如，在食品安全监测中，我们使用视频分析来监控生产线上的食品流程，并检测出任何异常情况，比如未按规定清洗设备或者出现异味气味等。而对于酒类加工，我们则使用光谱分析来检测酒液是否符合质量标准。在玉米油生产中，则要保证压盖是否正确以及胶帽是否完整无缺，以及喷码信息是否正确无误。如果任何环节出现偏差，都可能影响最终产品质量甚至危害消费者的健康安全。
通过这样的抽象和分类，我们能够迅速找到适用于当前市场需求的一个统一框架，即使是在那些看似简单但实际极其复杂的情境下也能有效操作。这正是我们追求的一种创新思路——让人工智能成为一种工具，而不是目的本身，让它帮助人们提高效率降低成本，更快响应市场变化，同时也能确保产品质量满足法律法规要求并达到消费者期望值，这些都是我们的核心价值观之一。
最后，我希望通过以上分享，可以给大家一个关于如何利用现代科技促进社会发展新的视角。我相信，只要我们不断创新，不断突破，将会迎接更加光明美好的未来。在这个过程中，无论你是我还是他，你们都将成为改变世界历史的一部分，那真令人激动！
