如今，各行业都已开始广泛而深入地推进AI场景化落地，如何解决人才匮乏、数据稀缺、AI建模技能短缺、模型优化、推理服务管理等挑战是当务之急。而基于低代码开发模式、预训练模型、自动化AI、自动化服务发布管理等手段为一体的自动化机器学习平台，都足以解决此类问题，为企业构建面向工程的AI场景落地化生产力体系。
IMPLEMENTATION PAIN POINTS
落地痛点
数据治理困难
人工智能需要处理大量的数据，但获取、清洗和组织数据都非常困难。此外，大多数数据缺乏统一标准或共享协议，使得数据的利用和分析变得更加困难。
缺乏专业人才
人工智能依赖于复杂的算法和模型来实现其功能。由于这些技术本身具有一定的门槛，因此企业和机构很难招到足够数量和品质的AI人才
模型解释复杂
许多人工智能模型的运作过程非常复杂且难以理解，这就导致它们的决策过程缺乏可解释性和透明度。这不仅增加了对技术的不信任，还可能导致意外结果的出现
资源管理困难
人工智能需要大量的计算资源和能源，企业缺乏有效管理手段合理利用这些资源，造成很大的浪费增加企业成本。
PROJECT FRAMEWORK
方案架构
USAGE SCENARIOS
场景化应用经过数据平台智能化加工预处理后，为工业品营销、研发、制造、交付、运维等全生命周期提供丰富的数据样本和服务
