宝兰德赵艳兴:将AI技术引入产品实现工程化落地,为我国AI普惠贡献力量

来源:览富财经网      作者:莫奇      发布时间:2023-05-25

摘要:AI市场必将持续增长,因为范式的临界点已经到了,AI作为新的生产力工具和生产资料,必将实现信息社会向数字AI社会的代际转换,中国的AI普惠化也会很快到来。

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宝兰德首席科学家、核心技术人员赵艳兴

近年来,人工智能在全球范围内呈现出爆发式增长的态势。根据麦肯锡全球研究院的预测,人工智能带来的社会革命,将比工业革命的速度快10倍,规模大300倍,影响几乎要大3000倍。从未来的趋势来看,人工智能的发展前景非常广阔。根据中研普华的预测,到2025年,人工智能核心产业规模将超过4500亿;到2030年,其产业规模有望超过10000亿。

随着新一代信息技术的发展,人工智能逐渐在各个领域得到普及和应用,相关技术继续深入发展。专注于基础软件研发和推广的宝兰德,较早的就将AI技术引入自家产品,借助基础软件和分布式平台软件方面的技术能力和运维经验,更好地实现了实用性AI产品的工程化落地。

深耕多年,宝兰德的技术实力也得到越来越多客户的信任和认可。公司与百度、华为、浪潮等头部企业开展合作,依靠强大的落地能力帮助客户项目落地,实现双方的合作共赢,并为我国的AI普惠化贡献力量。与头部企业的合作,使得宝兰德的市场影响力进一步凸显,行业地位日益稳固。

宝兰德在人工智能领域做了哪些研究?又有哪些核心产品?……近日,览富财经网与宝兰德“技术大牛”赵艳兴进行了一次面对面的交流,听他讲述人工智能的发展趋势和公司在该领域取得的实践成果,以及对行业带来的深远影响,感受AI的独特魅力。

人工智能坐上“风口”,未来发展如何?

近年来,人工智能技术快速发展,尤其是2022年ChatGPT横空出世,2023年GPT-4发布,AI所迸发出的巨大能量,远远超出了人们的想象。近期爆火的生成式AI更是推动人工智能的发展驶上了快车道。AI从此有了自我迭代的能力,人工智能的发展也日益趋向更加快速、全面和普及,未来可能会改变各行各业。

目前,AIGC、GPT、百度的文心一言、华为的盘古大模型等概念和产品备受关注。市场对人工智能的未来发展充满期待,而作为参与者之一,宝兰德自然不会缺席。

览富财经网:从一个资深专业人士的角度,您如何看人工智能领域的发展趋势?

赵艳兴:人工智能是一个既古老又新兴的领域,从20世纪40年代肇始,几经浮沉,受限于算力和数据的影响而缓慢前行,直到大数据技术的广泛应用,给人工智能发展提供了肥沃的土壤。近十年,更是突飞猛进、超出了我们的想象。

生成式AI推动人工智能步入发展的快车道,让AI有了自我迭代的能力,未来AI技术的发展将百倍甚至千倍于现有的迭代速度。人工智能的应用从技术领域研究,到辅助企业发展,再到如今老百姓的生活应用,我们发现人工智能的发展越来越快速、全面和普及,人工智能未来可能会改变我们IT行业的现有模式,改变企业的组织结构、人员配置、开发模式、服务形式,甚至整个社会的分工模式也将发生翻天覆地的变化。

生成式AI技术的“破圈”,使得“昔日王谢堂前燕,飞入寻常百姓家”,AI从之前的不可及、不可用的状态,进入到大家日常生活、工作的具体场景,也让公众真正见识到AI的力量。国内外资本市场和技术/产品供应商纷纷加大AI产业的布局和投入,我相信接下来5-10年,大家将见证信息化时代向AI时代过渡的进程。技术突破最重要的是信心,当大家相信AI未来的时候,AI技术必然将以更加迅猛的速度发展,不论是在芯片、算法、模型、服务、应用方面,我相信都会有N倍速的技术突破;AI将和手机、互联网一样,成为我们日常不可或缺的一部分,人类将与AI深度融合,形成新的生产模式。

览富财经网:在人工智能领域相关底层技术的进展如何,不同模式、不同算法的优缺点是什么?

赵艳兴:人工智能领域底层技术从算力、数据、算法、框架层面都有长足发展,底层技术主要包括机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理、计算机视觉等,这些技术是人工智能应用发展的核心。

对于深度学习来说,能够处理大量数据,对于非结构化数据处理效果较好,可利用多层神经网络学习和提取特征,可应用到语音识别、目标检测等场景;但深度学习需要大量的计算资源、训练数据,训练耗时较长,最终模型结果不具备可解释性。

对于强化学习来说,强化学习能处理复杂的决策问题,可利用自反馈不断提升决策效果,可应用到游戏、机器人等场景;但强化学习需要不断的学习试错,训练相对耗时较长,训练结果同样不具备可解释性。

对于自然语言处理来说,可对文本数据进行处理,实现文本分类、情感分析等,可应用到智能客服、搜索引擎、语言翻译等场景;但自然语言处理对于语言的差异较为敏感,在跨语言的场景应用较难。

对于计算机视觉来说,可对图像、视频类数据进行处理,实现目标检测、目标跟踪等,可应用到智慧工地、智慧园区等场景;但计算机视觉对于环境、角度、光照等情况要求较高,在复杂的环境应用存在难度。

对于宝兰德而言,我们更关注技术的适用性和落地效果,我们的出发点是通过增强产品性能,给客户带来实际的落地价值,产生社会价值。

不同技术如传统的机器学习和深度学习在不同的应用场景能发挥重要价值。主要体现在以下三个方面。

首先,传统的机器学习的算法因为可解释性强,手动进行数据预处理和特征提取,以很少的数据和计算资源能够进行模型训练和模型推理,比较适合时序数据异常检测和预测等场景。更适合智能运维领域低资源高性能的模型需求。

其次,深度神经网络在处理大规模数据时表现出色,能够进行无监督学习、半监督学习和监督学习。同时可以处理图像、音频和自然语言等各种类型的数据。训练过程需要大量的计算资源和时间,同时存在着“黑盒子”问题,即神经网络内部的决策过程不易解释。在图像分类、目标检测、自然语言等方面表现出色。深度学习等人工智能技术已经实现了很多重大的突破,使得人工智能技术在日常生活中得到了广泛应用。

此外,在自然语言方面ChatGPT通过在大规模数据集上进行预训练为大模型,使其具备了丰富的知识和语言模式。可以进行零样本学习,即在没有任何训练数据的情况下,可以完成一些任务。利用强化学习来进一步提高对话系统的性能。

整体而言,底层技术在朝着分布式、大模型这种高可用的暴力美学演进,通过分布式技术,提供“云-管-边-端”全链路的智慧赋能,通过大模型,提高了机器推理水平,构建了基于自然语言的交互范式。

览富财经网:目前宝兰德的技术路线是什么?

赵艳兴:公司走大PaaS战略,所有产品围绕技术PaaS和AI数据PaaS,其中AI数据PaaS是融合数据和AI为一体的平台,是我们创新和发展的重点。

宝兰德专注于各种AI技术在行业内场景化应用,AI融合团队在基础软件和分布式平台软件方面的技术能力和运维经验,有利于更好地实现实用性AI产品的工程化落地。我们已经在智能运维、AI平台、计算机视觉、自然语言处理等各方面沉淀了大量自研AI模型,形成多个专利和论文等知识产权。

自研的智能学习平台,打通大数据计算、机器学习、深度学习技术栈,支持大规模GPU资源调度的AI模型的训练和推理能力,建立了端到端的AI模型生产交付流程;通过自研的算法模型,实现智能视觉、智能语音、智能运维等多领域场景的业务落地;通过引入ChatOps机器人,实现运维体验的全面革新;通过行业化应用解决方案,实现AI能力的端到端贯通,形成全流程业务解决方案。

从技术发展来看,宝兰德将持续提高大模型领域投入,构建高质量的领域数据集,训练低成本私有化部署大模型,并与国内头部厂商如百度文心一言合作,通过自研的私有化部署大模型或集成合作伙伴的大模型服务,提供智能运维、智能客服、智慧司法等多个领域的应用及解决方案;我们将持续优化AI应用能力,让用户直观感受到AI的日渐向好和真正可用。

技术实力获头部企业认可,发展潜力无限

据了解,宝兰德在2022年完成了云原生可观测智能平台、智维低代码开发平台、智能学习平台2.0、智维大脑服务软件2.0的研发。在AI语音生成、视觉识别、数字标签等领域,宝兰德也有较强的技术储备和丰富的产品。

强大的技术实力、可靠的产品质量、出众的落地能力使得宝兰德收获越来越多优质客户的信赖。百度、华为、浪潮等头部企业纷纷抛来橄榄枝,与宝兰德在AI领域展开合作,实现宝兰德、合作商、客户的三方共赢。

览富财经网:您能简要的介绍一下咱们目前的技术储备情况和研发进展吗?

赵艳兴:宝兰德在2014年就将AI技术引入到应用性能监控(BES WebGate APM)、自动化运维(BES OpsLink OOS)等产品中,孵化出宝兰德智能学习平台,并积累了大量实践经验,对于算法模型如何快速工程化、场景化、应用化、平台化形成了一系列标准化操作流程。

在2019年登录科创板之后,公司加大了AI相关人才储备,并与多所高校形成战略合作,持续投入AI内核平台和AI算法模型开发,形成了一系列AI基座产品如智能学习平台、智能机器人Debot、智能知识库(含知识图谱),以及AI注智的系列产品,例如智能可观测平台、智能低代码开发、智能运维大脑、智能视觉计算、智能问答等。以上产品均在客户项目中已有落地,并获得较好的反馈评价,智能运维产品也在由科技部民营促进会国家产业技术创新战略培育联盟指导;国家互联网数据中心产业技术创新战略联盟(NIISA)、建设银行、民生银行、清华大学、中国计算机学会(CCF)联合主办的2021国际AIOps挑战赛中获得季军。

研发目前全力投入到私有化低成本大模型开发,以及商用大模型合作集成工作中,为用户提供ChatGPT类的信创平替产品;并在数字化转型市场中为用户提供“产研运”一体化数字效能解决方案,通过各类AI领航员工具,辅助用户思考、分析、决策,从办公效能、开发效能、运维效能、运营效能等维度,全方位提升数字化工作的效率和质量。

览富财经网:目前,宝兰德在人工智能技术有哪些具体产品和案例,有哪些技术优势?

赵艳兴:宝兰德AI相关产品主要分为面向客户赋能的AI基座型产品AILink系列,包括智能学习平台(AILink Learning)、智能机器人平台(AILink Debot)、智能知识库平台(AILink Knowledge),以及AI注智型产品包括中间件系列(BESware)、智能运维系列(OpsLink)、大数据系列(DataLink)。

宝兰德AI系列产品,在运营商、金融、能源等行业已有落地案例,形成了运营商智慧运维解决方案、金融智能可观测解决方案、能源智能视觉解决方案、通用智能机器人解决方案等。

AI基座型产品的技术优势集中在多样化算力的支持、全面信创技术栈的兼容,以及领域化/行业化模型和应用场景的沉淀。

AI注智型产品的技术优势集中在智能化运行调优、智能化分析决策、智能化代码/脚本生成等方面。智能化运行调优可以让宝兰德系列产品根据所在算力资源性能、所管理应用系统特点等,动态调整运行时参数,保证最佳运行状态;智能化分析决策,引入如故障树/排障树等领域模型,以特有的地震模型实现快速定位和自愈处理;智能化代码/脚本生成,则将管理意图落实到技术实现,在保障质量的前提下,大大提高了编码和自动化效率。

览富财经网:目前在人工智能领域,宝兰德与百度、华为等相关企业的技术合作进展如何?为什么会选择宝兰德作为合作伙伴?这对于宝兰德在人工智能领域的产业布局有何积极作用?

赵艳兴:宝兰德已签约成为百度文心一言的合作伙伴,已完成初期内测,并已启动产品集成研发工作;公司与华为的合作主要针对华为鲲鹏、昇思、MindSpore做了相应的适配性改造,目前在客户侧已有相关落地应用;我们的AI产品可以使用浪潮的边缘AI设备,并进行了深度优化,通过构建云边一体的AI服务平台,实现全域多级(集团-分公司-场站)的AI能力管理分发。

宝兰德作为信创领域中间件头部厂商,在基础软件技术/产品方面有精深的自主研发能力,在信创市场有强大的市场客户群优势,与国内大型厂商合作将会产生诸多积极影响。

对宝兰德而言,可以站在巨人的肩膀上,快速引入更具规模效应的先进AI技术,探索产品与技术的结合,实现应用创新和推广落地;对于合作方而言,宝兰德可以将先进AI技术快速引入行业,落地应用,为合作方探索更多业务化、行业化场景;对于用户而言,宝兰德提供自研AI和集成AI,以业务价值驱动,帮助各行各业的客户更快获取AI带来的技术红利,促进企业数字化转型及业务智能化发展。

综上所述,合作可以实现宝兰德、合作商、用户的三方共赢,并合力为我国AI普惠添砖加瓦。

中国的AI普惠化即将到来

数字经济时代下,AI人工智能显然已经成为产业数字化转型“枢纽”。从语音识别到人脸识别,从自动驾驶到精准医疗……随着AI技术的快速发展,人工智能已经渗透到各行各业中,并且发生着翻天覆地的变化。正如赵艳兴所说,中国的AI普惠化很快就会到来。

览富财经网:下一步,宝兰德的人工智能产品将主要在哪些领域进行产业布局?

赵艳兴:宝兰德以“行业+区域”形成覆盖全国的市场策略,以“技术中台+AI数据中台”形成覆盖全域的产品策略。宝兰德积极参与人工智能相关标准编制工作;作为首批中关村数智人工智能产业联盟成员,共建“AI信创智能运维联合创新实验室”;入驻山东航天人工智能安全芯片研究院;参与华为昇腾人工智能高峰论坛、全球技术转移大会人工智能论坛等社区活动;联合各方力量,形成算力、算法、数据、应用为一体的产业链生态。

我们将在信创2+8+N市场积极开拓,立足于全信创兼容的基础上,构建标准化AI产品,并针对不同行业提供场景化AI应用。

在技术领域,宝兰德将持续加强机器学习、深度学习、视觉计算、智能问答 的算法模型、技术框架、产品的研发,将NLP技术运用于智能问答机器人、知识库、AIOps智能运维等产品中,将智能视觉技术运用于智能视觉计算、智能巡检、智慧工地、智慧园区等产品方案中。宝兰德增设了专门的大模型数字效能产研团队,从低成本私有化大模型研发、规模化商业大模型服务集成、大模型领域应用开发等方向发力,在合适的场景使用合宜的技术,真正解决客户实际问题。

览富财经网:宝兰德在人工智能技术上的发展与产品上的应用,对于化解核心技术瓶颈,实现国产化替代方面,起到了怎样的作用?

赵艳兴:宝兰德作为信创行业核心厂商,基于中间件产品合作,构建了良好的信创国产化生态,与国内芯片、服务器、操作系统、数据库、业务系统厂商建立了良好的合作关系和兼容互认证体系,与中国电子CEC PKS、中国电科CETC WE体系、华为鲲鹏生态均构建了良好合作关系,全线产品适用信创技术发展要求。并在中间件、智能运维领域进入国家信创名录,具备通用环境、涉密环境的双栈运行支撑能力。

宝兰德在技术研究、产品研发投入巨大,致力于构建真正好用的国产化产品,并且积极拥抱、打造国产化生态社区,无论产品的兼容性,还是产品的管理对象都支持全面信创。当然,回归到“信息技术应用创新”这个初心上来,我们也积极布局新技术研发,形成了大量基础“根”技术领域创新,比如中间件智能线程池、中间件动态安全防控、大数据融合计算、NLP/CV创新算法模型等等。

览富财经网:您能不能从技术发展的角度,给我们描述一下宝兰德的人工智能技术和产品应用将为中国经济发展带来哪些变化?

赵艳兴:中国经济发展,以“投资、消费、出口”三驾马车带动,在国际逆全球化的浪潮下,国家提出“双循环”新发展格局,重组“科技部”,建立“国家数据局”,足以彰显国家对现代化产业升级的决心,以及对信息技术产业的重视。而AI人工智能作为信息技术产业的明珠,势必成为数字化经济发展的核心,成为数字中国的智能引擎。

宝兰德作为基础软件厂商,从“根”技术发展,利用第一性原理思维,直面最前沿、最复杂的技术难题,比如AI算法在多样化算力的运行、调度、监控和管理,形成AI算力网络的基础支撑;从“场景”应用出发,利用行业经验积累,快速构建行业化AI智能应用,将AI技术纳入到各种基础产品中来(比如利用AI技术实现智能运维自动化驾驶水平的快速提升,预计在2025年将实现L5级全自动化、智能化运维流程保障),为中国基础软件的自主可控、安全可靠提供保障,为中国企业具备国际化竞争优势提供助力,为信息技术从业人员的执业水平和工作效率带来帮助。宝兰德作为信创核心厂商,也希望通过AI技术和产品,推动技术创新、促进经济高质量发展。

览富财经网:对于这种新的变化和新的市场需求,宝兰德对于未来产业发展和市场前景预期如何?

赵艳兴:因为ChatGPT的破圈效应,资本市场对AI产业大量聚焦,而公众对于AI技术、市场繁荣必然存在高水平预期。市场将出现一段时期的混乱,真假AI遍地。

市场良莠不齐,但也涌现了真正有价值的产品和公司。宝兰德会沉下心来,踏踏实实优化AI能力,拓展AI场景,通过对模型泛化、AI规模化、产业化等技术难题的破解,让宝兰德AI产品跨越到新台阶。

我们相信,AI市场必将持续增长,因为范式的临界点已经到了,拐点已经到来,AI作为新的生产力工具和生产资料,必将实现信息社会向数字AI社会的代际转换,中国的AI普惠化也会很快到来。


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