那么什么是人工智能“工程化”呢？

AI工程化意味着技能的成熟和良好的利用体验，对希望借助人工智能实现智能化的企业而言，能显著降落技能迁移本钱，更随意马虎组建所需的人才军队。
任何一个行业、企业，只要有场景，有积累的数据，有算力，都可以落地AI运用，但落地效率、周期会远超预期。

AI工程（AI Engineering）是利用数据处理、预演习模型、机器学习流水线(MLOps) 等开拓AI软件的技能统称，帮助企业更高效的利用AI创造代价。
目前只有53%的项目能够从AI原型转化为生产。
而AI 要成为企业的生产力，就必须以工程化的技能来办理模型开拓、演习、管理、预测等全链路生命周期的问题。

如何实现人工智能“工程化”呢？

传统的软件工程体系做法已经无法支撑AI开拓的须要，必须要有新的办法来推动，AI工程化供应了专门适配AI开拓的一系列方法、工具和实践的凑集，就起到了这个代价，为算力、算法和数据供应了新的利用办法，持续为场景创造代价。
市情上大体有两种面向AI工程化的做法。

一种是AI开拓框架型，也即原来就供应AI开拓做事的各种深度学习框架，将做事延展而来，其上风在于AI框架原来便是AI领域的根本软件，处于承上启下的位置，供应面向AI工程化的做事“近水楼台”。

这方面，以Google、Meta等科技巨子为代表，海内有华为、百度等，以TensorFlow、PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle等各自的深度学习框架为根本，供应一系列与AI工程干系的生态技能和工具，如领域套件、模型可视化工具、调试调优工具、高等API等。

另一种是AI做事平台型，也即过去为企业供应算力、算法、数据干系做事的企业，随着客户需求的发展专门供应面向AI工程化的能力。
阿里的“灵杰”（算法方面）与云测数据面向AI工程化的办理方案（数据方面）都是如此。

小伙伴们，你们以为人工智能“工程化”能给人工智能带来怎么样的改造呢？欢迎留言谈论。
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我们下期再见！