中国AI开发平台行业综述——定义与研究范围

关键发现：AI开发平台是一个提供整一套AI应用开发流程支持，帮助开发者降低开发门槛，并快速集成数据处理、模型搭建和应用部署的一站式服务工具平台。

AI开发流程涵盖五个关键环节：数据标注、模型构建、模型训练、模型评估以及模型部署。借助这五个步骤的累积，用户能够在无需过多担忧底层基础设施管理的问题，就能在低代码环境下轻松开发AI应用。

◼ 模块一：数据处理

在构建机器学习算法的过程中，数据的质量被视为关键要素，其优劣将直接影响到学习模型的表现。为了确保高质量的数据处理，AI开发平台通常会经历五个主要步骤，包括数据收集、数据筛选、数据标注、数据分组和数据增强。通过这五个阶段，AI开发平台的用户能够完成高质量的数据准备和输出，为后续的模型搭建奠定坚实的基础。

◼ 模块二：模型搭建

在数据准备就绪之后，我们将进入模型构建阶段，目的是通过筛选合适的算法模型以及调整其参数来实现最佳性能。在这个过程中，AI开发平台会为我们提供一系列预先清洗过特征的算法模型供我们挑选。而模型的构建过程主要分为两个部分：模型选择与参数调优。首先，我们需要从众多模型中挑选出最适合的一个。这个过程通常包括以下四个步骤：

1、匹配模型： AI开发平台会通过开发者提供的数据推荐和匹配合适的算法模型。

在构建机器学习模型之后，我们需要对其进行适当的参数调整和结构设定。举例来说，当我们选择随机森林算法时，开发人员需要预先设定K值；而对于神经网络，我们则需要确定神经层的数量、每个神经元的数量以及所使用的激活函数等信息。这些步骤对于模型的成功运行和优化至关重要。

在训练过程开始之前，开发者需明确三个关键要素：优化器、损失函数和评估指标。优化器是决定模型如何进行更新及调整的重要环节，其类型会对模型的训练速度和最终准确性产生显著影响。因此，根据问题类型、模型复杂度和训练数据规模等因素，开发者需在训练开始前筛选和测试多种优化器，以选定最适合的那一个，从而助力提高后续训练的效果。损失函数则用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差距，是评估模型性能的重要工具。最后，评估指标在训练过程中也需要确定，以便于在后续训练中监控模型的性能和精确度，并在必要时决定何时将模型投入实际应用。

◼ 模块三：模型训练

在成功准备数据并与模型匹配完毕之后，我们便可以启动模型训练的过程。一般来说，模型训练步骤会将数据集划分为两个部分，即训练集和验证集。训练集用于模型的训练过程，其占比通常为数据总量的80%；而验证集则用于评估模型的性能，占比则为20%。模型训练的过程中，通常需要进行多次反复的迭代。每一次训练结束后，损失函数都会衡量模型预测结果与实际结果之间的差距，然后优化器会依据损失函数的数值来调整模型的参数，目的是使得损失值最小化。AI开发平台提供了众多模型库和计算环境，这使得开发者无需自行设计和构建模型，也无需搭建计算资源，从而极大地降低了模型训练的难度。

◼ 模块四：模型评估

经过模型训练的多轮迭代，开发者可以通过预设的评估指标对模型的质量和性能进行评估。不同的训练模型需要用不同的指标进行评估，常见的评估指标有准确率、召回率等，复杂的评估指标包括AUC-ROC、F1分数等。AI开发平台为开发者提供了方便的用户界面和API，开发者无需自行编写评估代码便可对模型进行全面的质量评估。

◼ 模块五：模型部署

当模型的性能达到可以应用的标准后，开发者便可以将训练好的模型打包上传至AI开发平台的模型库中。上传至库后，开发者需要创建部署设置，将训练模型转换成为AI 应用。随后，AI开发平台会将AI应用部署为容器实例并注册外部可访问的推理API，以便开发者随时调用和运营。相比于独立运营，在AI开发平台上部署AI应用最主要的优势在于AI开发平台提供的弹性和稳定性。AI开发平台普遍具备强大的计算资源、存储能力、分布式架构、以及专业的运维团队。这些功能可以帮助AI应用的启动部署速度更快、运行的稳定性更高以及针对客流变化的应变能力更强。因此，AI开发平台成为了众多企业进行AI开发的首要选择方式。

中国AI开发平台行业综述——价值效益

关键发现：AI开发平台的核心价值点可以提炼为两个方面。一方面，AI开发平台可以大幅缩短企业部署AI应用的时间，帮助企业更好地应对变幻莫测的市场。另一方面，AI开发平台可以提高各独立环节间的合作效率。

◼ 缩短企业AI模型的部署周期

传统机器学习开发的流程非常耗时，因为传统的开发方式是独立且难以泛化的。每一次建立A1模型都需要从头到尾进行大量的特征工程、人为标准设定、流程分类、任务匹配等模块，导致了传统机器学习项目的长时耗和高复杂度的特质。

根据企业调查，超过64%的企业需要在90天的周期内上线部署AI应用开发程序。只有5%的企业将部署周期设定为了一年以上，这为当前的A1应用开发部署效率提出了高要求。企业对开发高效率的诉求主要来源于高速变化的市场需求，过长的开发周期无法匹配中小企业对业务灵活性的变更需求。

因此，AI开发平台成为了众多AI应用开发者的首要选择，AI开发平台的内置流程规划化模块可以帮助开发者缩短超70%的数据标注时间，综合提高A1的应用开发效率超80%，极大程度地编短了不同企业AI应用的部署周期。

◼ 提高不同AI应用开发中不同角色协同的效率

通过AI开发平台的流程化管理平台，数据工程师、机器学习架构师、商业智能开发师等多个不同的开发角色可以进行工作流上的无缝协作，让业务、数据、算法运维等多个角色能进行更高效率的协作，提升价值产出。由于不同角色的工作流涉及到转化、调优、设计等各自独立的步骤，统一规范的自动工作流可以提高团队超90%的合同协作效率。